The types of discourse analysis,
explained and applied.

A different approach to discourse analysis.

Söylem analizi, dilin anlamı inşa etmek, kimlikleri şekillendirmek, gücü uygulamak ve sosyal eylemleri gerçekleştirmek için gerçek dünya bağlamlarında nasıl kullanıldığını inceleyen nitel bir araştırma yöntemidir. Söylenenlerin ötesine geçerek, özel şekillerde nasıl ve neden söylendiğini ve bu dil seçimlerinin hangi etkilerini etkilediğini analiz eder. Aşağıdaki yedi tür bu başlangıç noktasını paylaşır ancak teori, yöntem ve her birinin yanıtlanmaya inşa edildiği soru türünde keskin bir şekilde farklılaşır.

The seven types, theorist by theorist

Her tür kendi anahtar teorisyenlerini, kendi tipik uygulamalarını ve bir transkripti okumak için kendi yolunu taşır. Bu hızlı referanstır; aşağıdaki bölümler araştırmacıların en çok küçümser gördüğü ikisine daha derinlemesine girmektedir.

• Critical Discourse Analysis (CDA), Fairclough, van Dijk, Wodak. Politik retoriği, medya önyargısını ve politika dilini inceler. Örnek: göçle ilgili haberler ayrıştırmasında “sel” veya “istila” metaforları insanları bireysel olarak değil tehdit olarak nasıl oluştururken.
• Conversation Analysis (CA), Sacks, Schegloff, Jefferson. Sağlık, mahkeme ve hizmet söyleminde tur alma, onarım ve bitişik çiftleri inceler. Örnek: hastalar, kendilerinin kabul edilmediğini hissettiklerinde semptomları tekrarlarlar ve bu da daha düşük memnuniyet ile ilişkilidir.
• Foucauldian Discourse Analysis (FDA)Kurumların bilgiyi, normalliği ve özne konumlarını nasıl inşa ettiğini inceler. Örnek: “delilik”den “ruh sağlığı durumu”na geçişin tıp, hastalar ve toplum arasında değişen gücü nasıl yansıttığı.
• Narrative Discourse Analysis, Labov, Riessman, Bamberg. Hastalık anlatılarında, organizasyonel öyküde ve yaşam tarihi röportajlarında hikaye yapısını, konumlandırmayı ve kimliği inceler. Örnek: iyileşmeyi bir "yolculuk" olarak çerçevelendiren kanser hayatta kalanlar, "savaş" dilini kullananlardan farklı sonuçlar bildirmiştir.
• Multimodal Discourse Analysis (MDA)Kress, van Leeuwen, Machin. Metin, görüntü, ses, jest ve düzenin reklamlarda, sosyal içerikte ve videoda nasıl birleştiğini inceler. Örnek: bir aday fotoğrafı, slogan, renk şeması ve kampanya-reklam müziğinin hiçbir tek mod taşıyamayacağı bir kimliği oluşturmak için nasıl birlikte çalıştığı.
• Corpus-Based Discourse Analysis, Baker, Partington, Stubbs. Büyük metin veya konuşma koleksiyonları arasında uyum, eşdizim ve anahtar kelime analizi kullanır. Örnek: 20 yıllık iklim raporlaması “iklim tartışması”ndan “iklim krizi”ne anahtar kelime değişimi aracılığıyla izlendi.
• Interactional Sociolinguistics, Gumperz, Tannen. Bağlamsal ipuçlarını, kod değiştirmeyi ve kültürler arası ve bekçi kapısı karşılaşmalarındaki çerçevelemeyi inceler. Örnek: görüşmecilerin bir adayın kültürel söylem stratejilerini nitelik eksikliği olarak yanlış okuması.

Reading the recording, not just the transcript

Çoğu söylem analizi, altta yatan veriler konuşma olsa bile, metin dosyasında başlar ve biter. Bu, etkileşimi ve çok modlu anlamı okumak için yerleşik türler için bir boşluk bırakır: konuşma analizi, düz bir transkriptin çıkardığı duraklamalar, örtüşmeler ve tonlamaya ihtiyaç duyar ve çok modlu söylem analizi, bir transkriptin asla yakalamadığı görselleri, jestleri ve sesi gerektirir.

Speak AI kayıtları aynı anda üç katmanda okur: konuşulan sözcükler, arkalarındaki ses (ton, enerji, hız ve duraklamalar) ve kayıtta görünen şey (yüz ifadesi, jest, ekran içeriği). CA araştırmacısı için bu, her örtüşmeyi el ile not almadan zaman damgası konuşmacı dönüşleri anlamına gelir. Video görüşmeleri veya sosyal içerikle çalışan MDA araştırmacısı için bu, görsel ve sözel kanalları ayrı ayrı günlüğü tutmak yerine bir kodlanmış kayıt anlamına gelir. Hayal kırıklığı duraklaması, anahtar sözcükteki yükselen perde, bir rakibi adlandırmadan önceki tereddüt, hepsi veri parçası haline gelir ve kayıtlayıcı ile sayfa arasında kaybolmaktan kaçınılır.

How to conduct discourse analysis, step by step

• Define your research questions. Sadece söylenenin değil, dilin nasıl işlev gördüğüne odaklanın. Birçok araştırmacı bu aşamayı karşı keskinleştirir. grounded theory topic list, even for studies that don't test formal hypotheses (most qualitative studies don't need one).
• Select and collect your data. Yazılı metinler, transkript edilen konuşma, sosyal gönderiler, röportaj kayıtları veya politika belgeleri. Speak AI’nin qualitative research platform ve otomati̇k transkri̇psi̇yon speed up collection considerably.
• Transcribe and prepare your data. CA, duraklamalar ve çakışmaların kesin gösterimini gerektirir; CDA standart transkriptlerle çalışabilir. Speak AI gibi AI destekli araçlar Speak's audio-to-text converter handle the first pass, which you refine for your analytical needs.
• Conduct initial coding. Birden fazla kez okuyun, teorik çerçevenizin dikkatinizi neye yönlendireceğini belirleyin. A transkript analizcisi ve AI-assisted qualitative coding software can surface first-pass themes before you code line by line.
• Analyze in depth. Belirli dil seçimlerini, kelime seçimini, metaforu, dilbilgisini, retorik stratejisini, çerçevenizin öngördüğü makro düzey sosyal süreçlere ve teoriye bağlayın.
• Interpret and write up. Yorumunuzun ardındaki kanıtları gösteren zengin örnekler sunun ve analist olarak kendi konumunuz hakkında yansıtıcılık ekleyin.

AI araçları, söylem analizini tanımlayan yorumsal işi değiştirmez ve bir metaforu okuma CDA veya bir özne konumunun FDA okumasının arkasındaki teorik yargı yine de araştırmacıdan gelmelidir. Değişen, o yargıya ulaşan zamanın ne kadarıdır: transkripsiyon, ilk kodlama geçişleri ve dosyalar arasında arama için daha az zaman harcanır ve gerçekten araştırma sorunuzu cevaplayan analiz için daha fazla. Bazı takımlar bu iş akışını da bağlayarak an AI meeting assistant for live recruitment interviews, or yapay zeka ajanları to automate repetitive collection tasks.