Was ist qualitative Datenanalyse?

Einführung in die qualitative Datenanalyse als methode der theoriebildenden Forschung

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Inhalt

Definition von qualitativer Datenanalyse?

Die qualitative Datenanalyse ist die Analyse von nicht-numerischen Informationen wie Texten, Bildern, Audio- oder Videoaufnahmen. Im Gegensatz zu quantitativen Daten, die sich mit messbaren Größen befassen, konzentriert sich qualitative Datenanalyse darauf, die Komplexität menschlicher Erfahrungen, Wahrnehmungen und Verhaltensweisen zu verstehen. Die qualitative Datenanalyse ist die systematische Untersuchung qualitativer Daten, um sinnvolle Muster, Themen und Einsichten zu identifizieren.

Die häufigste Methode der Datensammlung, die eine Form der qualitativen Datenanalyse erfordert, sind Interviews, die je nach Forschungsfrage mit einer festen Struktur (ähnlich, aber nicht ganz wie ein Fragebogen), halbstrukturiert mit einem Interview-Leitfaden oder unstrukturiert, bei dem der Befragte mehr von dem Gespräch lenkt. Qualitative Datenanalyse kann auch bei der systematischen Literaturrecherche auf Papieren verwendet werden, um den Analyseprozess zu strukturieren. Andere Formen von Daten, die häufig mit Techniken der qualitativen Datenanalyse (QDA) analysiert werden, sind Transkripte von Workshops und Feldnotizen aus Beobachtungen.

Methoden der qualitativen Datenanalyse

Die qualitative Datenanalyse ist ein Sammelbegriff für alle Forschungsmethoden, die sich mit der Analyse nicht-numerischer Daten befassen. Sie ist in der Regel Teil einer größeren Forschungsmethodik oder einer Reihe von Methoden, die eine bestimmte epistemologische Haltung voraussetzen oder die Art der Datensammlung vorschreiben oder den Prozess der qualitativen Datenanalyse mit bestimmten Schritten zum codieren strukturieren.
Einige Methoden geben dabei mehr Struktur bzw. Freiheit als andeer. Zum Beispiel trifft Grounded Theory mehr Annahmen über den Forschungskontext, während Thematische Analyse darauf ausgelegt ist, flexibler zu sein.

Inhaltsanalyse

Die Inhaltsanalyse umfasst das systematische Codieren und Kategorisieren von textuellen oder visuellen Daten. Forscher identifizieren wiederkehrende Themen, Muster oder Konzepte innerhalb der Daten und bieten eine strukturierte Möglichkeit, große Mengen von Informationen zu analysieren.

Die Inhaltsanalyse ist eher eine Zusammenfassung von Methoden als eine Methode selbst, obwohl sie manchmal auch als eigene Methode dargestellt wird. Die Inhaltsanalyse wird auch häufig mit einer quantitativen Analyse von Texten in Verbindung gebracht, indem Wortfrequenzen oder die Kollokation von Wörtern systematisch analysiert werden, usw. Eine qualitative Herangehensweise unter Verwendung der qualitativen Datenanalyse ist jedoch ebenfalls verbreitet, und eine Mixed-Methods-Ansatz von quantitativer und qualitativer Datenanalyse kann Methodentriangulation herstellen und sich durch verschiedene Herangehensweise ergänzen.

Thematische Analyse

Thematische Analyse ist eine flexible und weit verbreitete qualitative Forschungsmethode, die darauf abzielt, Muster (Themen) innerhalb der Daten zu identifizieren, zu analysieren und zu berichten. Forscher vertiefen sich in die Daten, codieren relevante Segmente und organisieren sie in Themen, die Schlüsselkonzepte repräsentieren.

Die thematische Analyse eignet sich besonders gut für die Erforschung von komplexen qualitativen Daten, wie Interviewtranskripten, Diskussionen in Fokusgruppen oder schriftlichen Dokumenten. Der Prozess der qualitativen Datenanalyse beginnt typischerweise mit der Vertrautmachen mit den Daten, gefolgt von der Generierung von initialen Codes, um bedeutungsvolle Segmente zu erfassen. Diese Codes werden dann in potenzielle Themen organisiert, die durch einen iterativen Prozess von Überprüfung, Verfeinerung und Überarbeitung verfeinert und definiert werden. Der letzte Schritt beinhaltet das Verfassen einer kohärenten Erzählung, die die Essenz der identifizierten Themen einfängt und ein umfassendes und nuanciertes Verständnis des untersuchten Phänomens bietet.

Grounded Theory

Grounded Theory zielt darauf ab, Theorien aus den Daten selbst zu generieren. Forscher beginnen ohne vorgeformte Meinungen zum Phänomen, sammeln und analysieren Daten, um Konzepte und Theorien zu entwickeln, die organisch aus den Daten entstehen. Diese Methode ist besonders nützlich, um neue oder unterforschte Themen zu erkunden.

Die Grounded Theory schreibt drei Phasen des codieren zur qualitativen Datenanalyse vor: offenes Codieren, axiales Codieren und selektives Codieren. Diese werden auch außerhalb des Rahmens der Grounded Theory häufig verwendet. Seit der ursprünglichen Entwicklung der Grounded Theory durch Glaser und Strauss sind viele Varianten entstanden. Eine der am häufigsten übernommenen ist vielleicht die von Strauss und Corbin vorgeschlagene. Die Grounded Theory passt auch gut zu konstruktivistischen Studien.

Narrative Analyse

Die narrativen Analyse konzentriert sich auf die Geschichten, die Menschen erzählen. Sie beinhaltet die Untersuchung der Struktur, des Inhalts und der Bedeutung von Narrativen, um die Art und Weise zu verstehen, wie Individuen ihre Erfahrungen konstruieren und interpretieren. Dies beinhaltet in der Regel eine Form der qualitativen Datenanalyse. Diese Methode ist in Bereichen wie Soziologie und Psychologie üblich.

Die narrativen Analysen können sowohl induktiv (explorativ) als auch deduktiv (confirmativ) verwendet werden. Bei der induktiven Herangehensweise beginnt die Analyse von unten nach oben und lässt die Daten für sich selbst sprechen, ohne von vorgefassten Vorstellungen beeinflusst zu werden. Diese Methode beinhaltet die erste Untersuchung der Daten und die Identifizierung von Mustern und Themen, um die Geschichte zu erhellen, anstatt die Daten durch die Linse von vorhandenen Hypothesen, Theorien oder Rahmenbedingungen zu interpretieren, die in einem vordefinierten Codesystem repräsentiert sein können. Im Gegensatz dazu nimmt die deduktive Herangehensweise eine Top-Down-Perspektive ein und leitet die Analyse mit vorhandenen Hypothesen, Theorien oder Rahmenbedingungen von Anfang an.

Diskursanalyse

Die Diskursanalyse untersucht die Verwendung von Sprache in verschiedenen Formen der Kommunikation. Sie betrachtet, wie Sprache Bedeutung konstruiert und Machtstrukturen, soziale Normen und kulturelle Einflüsse reflektiert. Diese Methode wird oft in Bereichen wie Linguistik, Kommunikationswissenschaften und Soziologie verwendet.

Die Diskursanalyse beinhaltet die genaue Untersuchung von Texten, Gesprächen oder anderen Formen der Kommunikation, um Muster, Themen und diskursive Strategien zu identifizieren. Forscher führen qualitative Datenanalysen durch, um den Gebrauch spezifischer Wörter, Metaphern oder sprachlicher Mittel zu analysieren und die sozialen Konstruktionen und Darstellungen in einem gegebenen Diskurs zu erkennen. Darüber hinaus berücksichtigen Diskursanalysten oft den breiteren sozialpolitischen Kontext, in dem die Kommunikation stattfindet, und erkennen an, dass Sprache ein mächtiges Werkzeug ist, das gesellschaftliche Werte, Normen und Machtstrukturen widerspiegelt und aufrechterhält.

Herausforderungen der qualitativen Datenanalyse

Obwohl die qualitative Datenanalyse eine Fülle von Einblicken bietet, geht die Interpretation unstrukturierter qualitativer Daten mit ihren eigenen Herausforderungen einher. Dazu gehören Probleme der Subjektivität, die zeitaufwendige Natur des Prozesses und das Potenzial für Voreingenommenheit bei der Interpretation. Rigorose Methoden, Transparenz im Berichtswesen mit einem Audit Trail und Reflexivität sind entscheidend, um diesen Herausforderungen zu begegnen.

Die Daten sind oft unstrukturiert und komplex, was viel Zeit und Aufwand erfordert, um sie zu organisieren, zu codieren und zu kategorisieren.
Die Daten sind oft kontextabhängig und subjektiv, was bedeutet, dass verschiedene Forscher unterschiedliche Interpretationen und Perspektiven auf die gleichen Daten haben können.
Die Daten sind oft reichhaltig und nuanciert, was bedeutet, dass es mehrere Ebenen der Bedeutung und versteckte Erkenntnisse geben kann, die nicht leicht erfasst oder kommuniziert werden können.
Die Daten werden oft von den Annahmen, Vorurteilen und Werten des Forschers beeinflusst, was die Datensammlung, Analyse und Präsentation beeinträchtigen kann.

Um diese Herausforderungen bei der Durchführung deiner qualitativen Datenanalyse zu überwinden, empfehlen wir, zumindest einige der bewährten Praktiken im nächsten Kapitel zu übernehmen.

Bewährte Praktiken der qualitativen Datenanalyse

Um die Rigorosität deiner Forschung zu verbessern, musst du sicherstellen, dass deine Ergebnisse auf den Daten basieren und nicht mit deinen Biasen korrelieren, indem du Reflexivität praktizierst. Um zu zeigen, dass die Analyse nicht von deinen persönlichen Erfahrungen und Hintergrund beeinflusst wurde, kannst du Forschertriangulation durchführen und sicherstellen, dass deine Ergebnisse nicht von einer bestimmten Methode beeinflusst sind, indem du Methodentriangulation verwendest. Außerdem solltest du sicherstellen, dass die Perspektive der Teilnehmer korrekt erfasst wird. Dies zeigst du, indem du Member Checking durchführst. Du solltest deinen Forschungsprozess und alle Maßnahmen, die du ergriffen hast, um Voreingenommenheit zu minimieren, in einem Audit Trail dokumentieren. Es gibt viele weitere bewährte Praktiken, die du in unserem Methodenübersicht nachlesen kannst.

Fazit zur qualitativen Datenanalyse

Die qualitative Datenanalyse ist ein starkes Instrument, um die Tiefe und Komplexität menschlicher Erfahrungen aufzudecken. Sie fügt der quantitativen Landschaft eine qualitative Dimension hinzu und bereichert unser Verständnis der sozialen, kulturellen und psychologischen Aspekte von Forschungsfragen. Mit dem Fortschreiten der Technologie und der zunehmenden interdisziplinären Ansätze entwickelt sich die qualitative Datenanalyse weiter und bietet Forschern innovative Möglichkeiten, das komplexe Geflecht menschlicher Geschichten und Bedeutungen zu erkunden.

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