1 März 2024 1337 words, 6 min. read

6 Kodierungstechniken für qualitative Daten

By Pierre-Nicolas Schwab PhD in marketing, director of IntoTheMinds
In diesem Artikel finden Sie einen Vergleich von 6 Kodierungstechniken für qualitative Daten (Interviews, Fokusgruppen). Die Vor- und Nachteile der einzelnen Techniken werden vorgestellt, damit Sie die beste Wahl treffen können.

Daten aus der qualitativer Forschung sollten häufiger analysiert werden. Unser Marktforschungsinstitut ist eines der letzten, das die qualitative Interviewkodierung praktiziert, und 99% unserer Kunden müssen lernen, was das ist. In meinem heutigen Artikel erläutere ich die 6 möglichen Kodierungsansätze und vergleiche ihre jeweiligen Vor- und Nachteile.

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Ansatz Vorteile Nachteile
Induktive Kodierung Ermöglicht es Ihnen, neue Themen und Muster in den Daten zu entdecken.
Flexibel und anpassungsfähig an aktuelle Informationen
Nützlich für die Untersuchung unbekannter Daten.
Zeitaufwendig und arbeitsintensiv
Kann subjektiv und anfällig für Verzerrungen sein
Schwierig zu wiederholen und zu vergleichen
Deduktives Kodieren Effizienter und schneller als induktives Kodieren
Objektiver und verlässlicher
Einfacher zu replizieren und die Ergebnisse zu vergleichen.
Wichtige Themen oder Muster können unentdeckt bleiben.
Weniger flexibel und anpassungsfähig bei der Entdeckung aktueller Informationen
Erfordert ein bereits vorhandenes Kodierungsschema
Thematische Analyse Identifiziert wiederkehrende Themen in den Daten
Nützlich, um allgemeine Muster in den Daten zu erkennen.
Kann zeitaufwendig sein, große Datenmengen zu kodieren
Bestimmte Nuancen in den Daten werden möglicherweise nicht erfasst.
Fundierte Theorie Entwickelt Theorien auf der Grundlage von Daten
Nützlich für die Erforschung neuer und aufkommender Phänomene.
Die Programmierung kann zeitaufwändig und komplex sein
Kann nicht einfach sein, die Ergebnisse auf andere Kontexte zu verallgemeinern
Narrative Analyse Konzentriert sich auf die in den Daten enthaltenen Geschichten und Erfahrungen
Nützlich für das Verständnis der gelebten Erfahrungen der Teilnehmer.
Kann zeitaufwendig sein, große Datenmengen zu kodieren
Diese sind möglicherweise nicht auf andere Bevölkerungsgruppen übertragbar.
Diskurs-Analyse Untersucht, wie Sprache in Daten verwendet wird
Nützlich, um zu verstehen, wie Macht und Ideologie in den Daten reproduziert werden.
Die Programmierung kann zeitaufwändig und komplex sein
Es kann schwierig sein, die Ergebnisse zu interpretieren

Induktive Kodierung

Die induktive Kodierung ist eine Methode der Datenanalyse, bei der sich Themen und Kategorien direkt aus den Daten ergeben, ohne dass es einen vordefinierten Rahmen gibt. Dieser Ansatz orientiert sich an den Beobachtungen, die während der Untersuchung gemacht wurden, und ermöglicht eine offene Untersuchung der Daten.

Vorteile

  • Entdeckung neuer Themen und Muster: durch induktives Kodieren werden unerwartete Themen und Muster in den Daten identifiziert. Dieser Ansatz erlaubt es den Daten, für sich selbst zu sprechen, ohne dass sie durch vorgefasste Kategorien oder Theorien eingeschränkt werden. Dies fördert die Entdeckung neuer Erkenntnisse.
  • Flexibilität und Anpassungsfähigkeit: die Methode bietet eine unübertroffene Flexibilität. Forscher können den Analyserahmen als Reaktion auf die zu analysierenden Daten anpassen. Diese Anpassungsfähigkeit ist bei der explorativen Forschung von entscheidender Bedeutung, bei der sich anfängliche Hypothesen weiterentwickeln können.
  • Erforschung unbekannter Daten: induktives Kodieren ist besonders nützlich, wenn der Forscher mit den Daten, die er analysiert, nicht vertraut ist. Es zwingt den Analysten, offen zu bleiben und sich tief in das Thema einzuarbeiten.

Nachteile

  • Langwierig: der offene Charakter des induktiven Kodierens kann dazu führen, dass der Prozess langwierig und mühsam ist. Diese Methode erfordert eine sorgfältige Prüfung der Daten und eine ständige Verfeinerung der Kategorien.
  • Subjektivität und Voreingenommenheit: da dieser Ansatz stark von der Interpretation des Forschers abhängt, sind Subjektivität und Voreingenommenheit ein Risiko.
  • Schwierigkeiten bei Replikation und Vergleich: da die Kodierungsschemata maßgeschneidert sind, lassen sie sich nur schwer wiederverwenden. Eine Replikation der Forschung oder ein Vergleich der Ergebnisse ist daher kompliziert.

Deduktive Kodierung

Beim deduktiven Kodieren wird ein vordefiniertes Kodierschema auf die Daten angewendet. Einfach ausgedrückt: Sie definieren im Voraus einen Kodierleitfaden und wenden ihn auf jedes Interview an. Diese Methode stützt sich auf bestehende Theorien oder Hypothesen, die die Analyse leiten. Dies ist die Art der Kodierung, die wir bei IntoTheMinds am häufigsten anwenden. Wir haben den Interviewleitfaden und die Literaturübersicht verwendet, um das Kodierungsraster zu entwickeln.

Vorteile

  • Effizienz: die deduktive Kodierung ist effizienter als ihr induktives Gegenstück, da sie ein vordefiniertes Kodierungsschema auf die Daten anwendet. Dieser strukturierte Ansatz beschleunigt den Analyseprozess.
  • Objektivität und Zuverlässigkeit: die deduktive Kodierung minimiert den Einfluss der Voreingenommenheit des Forschers, indem sie etablierte Codes verwendet und so die Objektivität und Zuverlässigkeit der Ergebnisse verbessert.
  • Replizierbarkeit: die standardisierte Natur der deduktiven Kodierung vereinfacht die Replikation der Forschung und den Vergleich der Ergebnisse zwischen verschiedenen Studien.

Nachteile

  • Fehlende Themen: bei diesem Ansatz können wichtige Themen oder Muster übersehen werden, die im ursprünglichen Kodierungsschema nicht vorgesehen waren, so dass möglicherweise wichtige Erkenntnisse übersehen werden.
  • Flexibilität: die deduktive Kodierung ist weniger anpassungsfähig an aktuelle Informationen, die nicht in vordefinierte Kategorien passen. Dadurch wird ihre Nützlichkeit in der explorativen Forschung eingeschränkt.
  • Notwendigkeit eines bereits bestehenden Kodierungsschemas: es erfordert ein gut entwickeltes Kodierungsschema, bevor mit der Datenanalyse begonnen werden kann. Dies ist nur manchmal möglich, z.B. wenn eine Literaturrecherche unmöglich ist (das Thema ist zu neu).

Thematische Analyse

Die thematische Analyse ist eine flexible Methode der qualitativen Analyse, die Themen innerhalb der Daten identifiziert, analysiert und darüber berichtet. Sie ist nicht auf die Struktur der Daten beschränkt und erlaubt eine große Freiheit bei der Interpretation der Daten.

Vorteile

  • Identifizierung von wiederkehrenden Themen: die thematische Analyse ist ideal für die Identifizierung und Analyse wiederkehrender Themen in einem Datensatz.
  • Trenderkennung: effektiv für die Erkennung von Mustern und Trends.

Nachteile

  • Zeitaufwand: die Kodierung großer Datensätze kann extrem zeitaufwändig sein. Diesem Problem können Sie mit generativer KI begegnen.
  • Übersehen von Nuancen: die thematische Analyse ist zwar gut geeignet, um allgemeine Themen zu identifizieren, aber sie kann die Feinheiten und Nuancen einzelner Datenelemente übersehen.

 

Fundierte Theorie

Die fundierte Theorie ist ein methodologischer Ansatz, der darauf abzielt, aus der Datenanalyse Theorien zu entwickeln. Sie ist besonders nützlich für die Untersuchung von wenig bekannten oder neu auftretenden Phänomenen. Sie wurde von Glaser und Strauss im Jahr 1967 entwickelt.

Vorteile

  • Theorieentwicklung: die fundierte Theorie hat keine Entsprechung für die Entwicklung von Theorien direkt aus Daten. Sie ist daher die am besten geeignete Kodierung für das Verständnis komplexer Phänomene.
  • Erforschung neuer Phänomene: dieser Ansatz eignet sich besonders gut für die Erforschung neuer oder neu entstehender Phänomene.

Nachteile

  • Komplexität und Zeit: der iterative Kodierungs-, Kategorisierungs- und Theorieentwicklungsprozess kann komplex und zeitaufwändig sein.
  • Schwierige Verallgemeinerung: die Ergebnisse der fundierten Theorieforschung können schwer auf andere Kontexte verallgemeinert werden.

Narrative Analyse

Die narrative Analyse konzentriert sich auf die in den Daten enthaltenen Geschichten und Erfahrungen. Sie erforscht, wie Menschen ihren Erfahrungen durch Geschichten einen Sinn geben.

Vorteile

  • Fokus auf Geschichten und Erfahrungen: die narrative Analyse konzentriert sich auf die Geschichten und Erfahrungen, die in den Daten enthalten sind. Sie vermittelt daher ein Verständnis für das unterschiedliche Potenzial der Teilnehmer.
  • Verständnis der gelebten Erfahrungen: Sie bietet Einblicke in die gelebten Erfahrungen von Einzelpersonen.

Nachteile

  • Herausforderungen bei der Anwendung auf große Datensätze: wie bei anderen Ansätzen auch, ist die Analyse großer Datenbestände mühsam.
  • Probleme bei der Verallgemeinerung: die Verallgemeinerung ist kompliziert, da die Erkenntnisse spezifisch für einzelne Personen sind.

Diskursanalyse

Discourse analysis examines the use of language in data. It focuses on how language shapes and is shaped by social and cultural contexts. In qualitative interviews, one aspect of discourse analysis is to look at metaphors and analyze how they reveal who we are. This is the approach taken by Dr. Zaltman’s method.

Vorteile

  • Untersuchung des Sprachgebrauchs: die Diskursanalyse ermöglicht es uns zu verstehen, wie der Diskurs soziale Kontexte formt und von ihnen geprägt wird.
  • Einblicke in die Ideologie: der Diskurs ermöglicht es uns zu analysieren, wie Macht und Ideologie in den Daten präsent sind.

Nachteile

  • Analytische Komplexität: es ist spezifisches Fachwissen erforderlich. Dies ist eher das Vorrecht von Linguisten als von Soziologen.
  • Interpretation: die Ergebnisse können schwierig zu interpretieren sein. Die Nuancen von Sprache und Kontext erfordern eine detaillierte, manchmal subjektive Analyse.


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