Was ist das axiale Codieren in der Grounded Theory?
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Was ist axiales Codieren?
Grounded Theory, eine qualitative Forschungsmethodik, zielt darauf ab, Theorien auf der Grundlage empirischer Daten zu generieren. Das axiale Codieren ist eine entscheidende Phase in der Grounded-Theory-Analyse, die es Forschern ermöglicht, Verbindungen zwischen Codes herzustellen und einen kohärenten theoretischen Rahmen zu entwickeln. Dieser Artikel bietet ein tiefgehendes Verständnis des axialen Codierns in der Grounded Theory und untersucht seinen Zweck, Prozess und seine Bedeutung in der qualitativen Forschung.
Zweck des axialen Codierns
Die axiale Kodierung ist eine Phase des Codieren und stellt einen entscheidenden Schritt in der Grounded-Theory-Analyse dar und ermöglicht es Forschern, Beziehungen zwischen Codes herzustellen und Kernkategorien zu identifizieren. Ihr Hauptzweck besteht darin, die während des offenen Codierens generierten Codes zu verfeinern und zu integrieren, um ein umfassendes theoretisches Modell zu entwickeln. Durch das axiale Codieren zielen Forscher darauf ab, die zugrunde liegenden Muster, Beziehungen und Erklärungen in den Daten aufzudecken.
Der Ablauf des axialen Codierns
Das axiale Codieren umfasst einen systematischen und iterativen Prozess der Analyse qualitativer Daten und der Identifizierung von Verbindungen zwischen den Codes. In der Regel werden dabei die folgenden Schritte befolgt:
Erste Überprüfung und Identifizierung der Kernkategorien: Forscher überprüfen die während der ersten Codierphase (Offenes Codieren) generierten Codes und identifizieren Kernkategorien, die als zentral für das Verständnis des untersuchten Phänomens herausragen. Kernkategorien repräsentieren die Schlüsselkonzepte oder Themen, die die Essenz der Daten erfassen.
Verknüpfung der Kategorien: Forscher erforschen die Beziehungen zwischen den Kernkategorien und stellen Verbindungen mithilfe eines Kodierparadigmas her, das als "Kodierparadigma" oder "konzeptuelle Landkarte" bzw auf English als "Coding-Paradigm" bekannt ist. Dieses Paradigma zeigt die Beziehungen zwischen den Kategorien auf und dient als visuelle Darstellung des sich entwickelnden theoretischen Modells.
Definition von Merkmalen und Dimensionen: Forscher untersuchen die Kernkategorien und identifizieren die Merkmale und Dimensionen, die jede Kategorie charakterisieren. Merkmale definieren das Verständnis der Kategorie genauer, während Dimensionen verschiedene Aspekte oder Variationen innerhalb einer Kategorie hervorheben.
Axiales Codieren und bedingte Matrix: Forscher betreiben das axiale Codieren, indem sie systematisch jede Kategorie untersuchen und damit verbundene Unterkategorien, Merkmale und Dimensionen identifizieren. Dieser Prozess beinhaltet die Erstellung einer bedingten Matrix, die die Beziehungen zwischen Kategorien, Unterkategorien und ihren Merkmalen veranschaulicht.
Ständiger Vergleich und Theoretisches Sampling: Forscher setzen den ständigen Vergleich (engl. Constant Comparison) fort, indem sie neue Daten mit bestehenden Codes und Kategorien vergleichen. Dieser iterative Prozess ermöglicht die Verfeinerung und Erweiterung der Kategorien und erleichtert Theoretisches Sampling, bei dem gezielt zusätzliche Daten gesucht werden, um aufkommende Beziehungen und Konzepte zu erforschen.
Die Bedeutung der axialen Kodierung
Die Axiale Codierung hat in der qualitativen Forschung aus verschiedenen Gründen eine hohe Bedeutung:
Theorieentwicklung und -elaboration: Die Axiale Codierung ermöglicht eine Weiterentwicklung des theoretischen Rahmens, der durch die Phase des Offenes Codieren initiiert wurde. Forschende können die Kernkategorien verfeinern und weiter ausarbeiten, ihre Beziehungen untereinander feststellen und ein kohärentes theoretisches Modell entwickeln. Durch die Axiale Codierung können Forschende über die deskriptive Codierung hinausgehen und ein umfassenderes Verständnis des untersuchten Phänomens erlangen.
Konzeptualisierung und Erklärung: Die Axiale Codierung erleichtert die Konzeptualisierung und Erklärung komplexer Phänomene. Indem Forschende Verbindungen zwischen Kategorien herstellen, können sie zugrunde liegende Prozesse, kausale Zusammenhänge und Kontextfaktoren identifizieren, die zum Phänomen beitragen. Dieser Prozess verbessert die Tiefe der Analyse und bietet eine solide Grundlage für theoretische Erklärungen.
Datenintegration und -synthese: Die Axiale Codierung trägt zur Integration und Synthese von Daten bei, die aus verschiedenen Quellen oder Kontexten gesammelt wurden. Durch die Verknüpfung von Kategorien und die Untersuchung von Beziehungen können Forschende Gemeinsamkeiten, Unterschiede und Muster in den Daten identifizieren, was zu einem holistischen Verständnis des Forschungsthemas führt.
Konstruktion des theoretischen Rahmens: Die Axiale Codierung legt die Grundlage für den Aufbau eines theoretischen Rahmens, der zukünftige Forschung leiten und praktische Anwendungen informieren kann. Die identifizierten Kernkategorien und ihre Beziehungen dienen als Bausteine für den theoretischen Rahmen und bieten eine solide Grundlage für weitere Exploration und Entwicklung.
Herausforderungen der Axialen Codierung
Obwohl die Axiale Codierung eine leistungsstarke Analysetechnik ist, sollten Forschende bestimmte Herausforderungen und Überlegungen berücksichtigen, die während des Prozesses auftreten können:
Interpretation und Subjektivität: Wie bei jeder qualitativen Analyse umfasst die Axiale Codierung Interpretationen, die Subjektivität in den Prozess einbringen können. Forschende müssen sich ihrer Bias und Voreingenommenheiten bewusst sein und nach Transparenz in ihrem Entscheidungsprozess streben.
Komplexität und Tiefe: Die Axiale Codierung dringt in die Komplexität der Daten ein und erfordert von den Forschenden, sich durch verschiedene Kategorien, Unterkategorien, Eigenschaften und Dimensionen zu navigieren. Die Verwaltung der Tiefe und Breite der Analyse kann herausfordernd sein, und Forschende sollten darauf achten, eine Übervereinfachung oder das Übersehen wichtiger Nuancen zu vermeiden.
Zeit- und Ressourcenbeschränkungen: Die Axiale Codierung kann zeitaufwendig sein, insbesondere wenn umfangreiche Datensätze behandelt werden. Forschende müssen ausreichend Zeit und Ressourcen zuweisen, um eine gründliche und sorgfältige Analyse zu gewährleisten. Eine angemessene Schulung, Unterstützung und Zusammenarbeit mit anderen Forschenden können dazu beitragen, einige der Ressourcenbeschränkungen zu mildern.
Gültigkeit und Zuverlässigkeit: Die Aufrechterhaltung der Gültigkeit und Zuverlässigkeit des Codierungsprozesses ist von entscheidender Bedeutung. Forschende sollten ihre analytischen Entscheidungen dokumentieren, Member Checking oder Peer Debriefing durchführen und Techniken zur Intercoder Agreement anwenden, um Konsistenz und Genauigkeit in der Codierung sicherzustellen.
Theorieentwicklung versus Datenpassung: Obwohl die Axiale Codierung darauf abzielt, einen theoretischen Rahmen zu entwickeln, ist es wichtig, ein Gleichgewicht zwischen Theorieentwicklung und Datenpassung zu finden. Die Analyse sollte in den Daten verankert bleiben, und Forschende sollten kontinuierlich ihren theoretischen Rahmen anhand empirischer Belege vergleichen und verfeinern.
Die Axiale Codierung stellt eine wichtige Komponente der Grounded Theory dar, die es Forschenden ermöglicht, Verbindungen zwischen Codes herzustellen, Kernkategorien zu verfeinern und einen umfassenden theoretischen Rahmen zu konstruieren. Durch die Identifizierung von Beziehungen, die Erforschung von Dimensionen und die Integration von Daten trägt die Axiale Codierung zur Theorieentwicklung, Konzeptualisierung und Erklärung komplexer Phänomene bei. Sie verbessert die Tiefe der Analyse und erleichtert die Integration und Synthese von Daten sowie den Aufbau eines theoretischen Rahmens.
Obwohl Herausforderungen wie Interpretation, Komplexität und Zeitbeschränkungen bestehen, können Forschende diesen Herausforderungen durch Reflexivität, sorgfältige Dokumentation (z.B. mittels Audit Trail) und Zusammenarbeit begegnen. Die Aufrechterhaltung der Gültigkeit und Zuverlässigkeit während des Codierungsprozesses ist entscheidend, um die Glaubwürdigkeit (Credibility) der Ergebnisse zu gewährleisten. Mit ihrer Bedeutung in der qualitativen Forschung ermöglicht die Axiale Codierung Forschenden, die Feinheiten ihrer Daten aufzudecken und Theorien zu generieren, die zum Fortschritt des Wissens in ihren jeweiligen Fachgebieten beitragen. Der nächste Schritt nach axialem Codieren ist Selektives Codieren.
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