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Teil 1: Die Grundlagen oder Teil 2: Umgang mit qualitativen Daten

Präsentation von qualitativen Daten

Letztendlich ist die Präsentation von Ergebnissen der qualitativen Forschung eine ebenso wichtige Fähigkeit wie die Beherrschung von qualitativen Forschungsmethoden für die Datenerhebung und den Datenanalyseprozess. Die bloße Aufdeckung von Erkenntnissen reicht für den Forschungsprozess nicht aus; die Präsentation einer qualitativen Analyse birgt die Herausforderung, das Publikum vom Wert Ihrer Forschung zu überzeugen. Es lohnt sich daher, einige Zeit darüber nachzudenken, wie man am besten über seine Forschung berichtet, um ihren Beitrag zum wissenschaftlichen Wissen zu erleichtern.

Die Präsentation Ihrer Daten und Ergebnisse ist für den Forschungsprozess ebenso wichtig wie die Datenerfassung und -analyse.

Wie präsentieren Sie qualitative Daten?

In der Forschung ist eine aussagekräftige und zugängliche Präsentation der Daten ebenso wichtig wie die Erhebung der Daten. Dies gilt insbesondere für die qualitative Forschung, wo der Reichtum und die Komplexität der Daten eine sorgfältige und durchdachte Präsentation erfordern. Schlecht geschriebene Forschungsarbeiten werden weniger ernst genommen und von der größeren wissenschaftlichen Gemeinschaft nicht diskutiert; qualitativ hochwertige Forschungsberichte, die ihr Publikum überzeugen, haben eine größere Chance, in die Diskussionen über wissenschaftliche Erkenntnisse einbezogen zu werden.

Die Darstellung qualitativer Daten unterscheidet sich grundlegend von derjenigen in der quantitativen Forschung. Während quantitative Daten in der Regel numerisch sind und sich leicht für statistische Analysen und grafische Darstellungen eignen, sind qualitative Daten oft textlich und unstrukturiert und erfordern einen interpretativen Ansatz, um die ihnen innewohnenden Bedeutungen herauszuarbeiten. Unabhängig vom methodischer Ansatz besteht das letztendliche Ziel der Datenpräsentation darin, die Forschungsergebnisse effektiv an ein Publikum zu kommunizieren, damit dieses das gewonnene Wissen in seine Forschungsuntersuchung einbeziehen kann.

Wie im Abschnitt über die Strenge der Forschung angedeutet wird, hängt eine effektive Präsentation Ihrer Forschung von einem gründlichen wissenschaftlichen Prozess ab, der die Rohdaten in eine Struktur bringt, die eine gründliche Analyse für das wissenschaftliche Verständnis ermöglicht.

Aufbereitung der Daten

Der erste Schritt bei der Präsentation qualitativer Daten ist die Aufbereitung der Daten. Dieser Vorbereitungsprozess beginnt oft mit der Reinigung und Organisation der Daten. Bei der Bereinigung werden die Daten auf Richtigkeit und Vollständigkeit geprüft, irrelevante Informationen entfernt und gegebenenfalls korrigiert. Bei der Organisation der Daten geht es oft darum, die Daten in Kategorien oder Gruppen zu ordnen, die für Ihren Forschungsrahmen sinnvoll sind.

Die Organisation der Rohdaten ist eine wesentliche Voraussetzung für den Datenanalyseprozess. Foto von UX Indonesia.

Kodierung der Daten

Sobald die Daten bereinigt und organisiert sind, ist der nächste Schritt das (Link: https://atlasti.com/guides/qualitative-research-guide-part-2/data-coding text: kodieren, ein wichtiger Teil der qualitativen Datenanalyse. Bei der Kodierung werden den Datensegmenten Etiketten zugewiesen, um sie zusammenzufassen oder zu kategorisieren. Dieser Prozess hilft bei der Identifizierung von Mustern und Themen in den Daten und bildet die Grundlage für die spätere Interpretation und Präsentation der Daten. Qualitative Forschung beinhaltet oft mehrere Iterationen des Kodierens, wobei neue und sinnvolle Kodes geschaffen und unnötige verworfen werden, um eine reichhaltige Struktur zu schaffen, durch die die Datenanalyse erfolgen kann.

Aufdeckung von Einsichten

Denken Sie bei der Durchführung dieser ersten Schritte an das übergeordnete Ziel der qualitativen Forschung, das darin besteht, ein umfassendes, detailliertes und nuanciertes Verständnis der Erfahrungen, Verhaltensweisen und sozialen Gegebenheiten von Menschen zu gewinnen. Diese Leitprinzipien werden Ihnen helfen, sicherzustellen, dass Ihre Datenpräsentation nicht nur genau und umfassend, sondern auch aussagekräftig und wirkungsvoll ist.

Eine solide Kodierungsstruktur verbindet Ihre Forschungsfrage mit den sich ergebenden Themen, die Sie schließlich präsentieren werden

Auch wenn dieser Prozess zunächst einschüchternd erscheinen mag, ist er doch ein wesentlicher Bestandteil eines jeden Projekts der qualitativen Forschung. Es ist auch eine Fähigkeit, die mit der Zeit erlernt und verfeinert werden kann, also lassen Sie sich nicht entmutigen, wenn Sie es anfangs schwierig finden. Denken Sie daran, dass das Ziel der Präsentation qualitativer Daten darin besteht, Ihre Forschungsergebnisse für andere zugänglich und verständlich zu machen. Dies erfordert eine sorgfältige Vorbereitung, ein klares Verständnis Ihrer Daten und das Bestreben, Ihre Ergebnisse auf eine Art und Weise zu präsentieren, die die Komplexität der von Ihnen untersuchten Phänomene respektiert und würdigt.

In den folgenden Abschnitten gehen wir näher darauf ein, wie Sie aus Ihren Daten eine umfassende Erzählung erstellen, die Visualisierung qualitativer Daten und die Schreiben und Veröffentlichungsprozesse. Lassen Sie uns kurz einen Auszug aus den Artikeln in diesem Teil des Leitfadens lesen.

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Datenvisualisierung

Wie oft lesen Sie einen Forschungsartikel und springen direkt zu den Tabellen und Abbildungen? Das liegt daran, dass Datenvisualisierungen, die qualitative und quantitative Daten darstellen, große und komplexe Forschungsprojekte mit Tausenden von Datenpunkten verständlich machen können, wenn die Autoren die Daten dem Forschungspublikum präsentieren. Forscher erstellen visuelle Darstellungen, um die aus ihrer Studie gewonnenen Daten zusammenzufassen und die Wege zu verwertbaren Erkenntnissen deutlich zu machen.

In alltäglichen Situationen sagt ein Bild mehr als tausend Worte. Illustrationen, Zahlen und Diagramme vermitteln Botschaften, die Worte allein nicht vermitteln können. In der Forschung kann die Datenvisualisierung dazu beitragen, wissenschaftliche Erkenntnisse, Beweise für Datenerkenntnisse und wichtige Leistungsindikatoren auf der Grundlage ansonsten unstrukturierter Daten in geordneter Weise zu erklären.

Datenvisualisierungen ermöglichen es Ihrem Publikum, die wichtigsten Ergebnisse Ihrer Forschung zu verstehen.

Trotz der verschiedenen Datenformate, die Forschern zur Verfügung stehen, ist ein erheblicher Teil der qualitative und sozialwissenschaftlichen Forschung immer noch textbasiert. Aufsätze, Berichte und Forschungsartikel beruhen immer noch auf Schreibpraktiken, die darauf abzielen, Forschung in Prosaform zu verpacken. Dies kann den Eindruck erwecken, dass das Forschungspublikum überzeugt wird, wenn man einfach mehr schreibt. Wenn Sie stattdessen Ihre Forschungsergebnisse so formulieren, dass sie für Ihre Zielleser leicht verständlich sind, wird Ihre Forschung leichter in wissenschaftlichen Fachzeitschriften mit Peer-Review veröffentlicht oder auf wissenschaftlichen Konferenzen Gehör finden. Auch in der Markt- oder Berufswelt ist die Datenvisualisierung ein wesentliches Konzept, wenn Sie andere von den Erkenntnissen Ihrer Forschung und den Empfehlungen, die Sie auf der Grundlage der Daten geben, überzeugen müssen.

Bedeutung der Datenvisualisierung

Datenvisualisierung ist wichtig, weil sie es Ihrem Forschungspublikum leicht macht, Ihre Datensätze und Ergebnisse zu verstehen. Außerdem hilft Ihnen die Datenvisualisierung, Ihre Daten effizienter zu organisieren. Wie die Erläuterung der ATLAS.ti-Tools in diesem Abschnitt zeigen wird, kann die Datenvisualisierung Sie auf Forschungsfragen hinweisen, die Ihnen vielleicht gar nicht bewusst sind, und Ihnen helfen, das Beste aus Ihren Daten herauszuholen. Streng genommen besteht die Hauptaufgabe der Datenvisualisierung darin, die Analyse Ihrer Daten, wenn nicht sogar die Daten selbst, deutlich zu machen. Besonders in der sozialwissenschaftlichen Forschung macht die Datenvisualisierung deutlich, wie Datenwissenschaftler Daten sammeln und analysieren.

Voraussetzungen für die Erstellung von Datenvisualisierungen

Datenvisualisierung ist nur dann effektiv, um anderen die Forschung zu erklären, wenn der Forscher oder Datenwissenschaftler die vor ihm liegenden Daten verstehen kann. Bei der traditionellen Forschung mit unstrukturierten Daten werden die Daten in der Regel mit kurzen, beschreibenden Codes codiert, die später statistisch oder thematisch ausgewertet werden können. Diese Codes bilden die grundlegenden Datenpunkte einer aussagekräftigen qualitativen Analyse. Sie stellen die Struktur qualitativer Datensätze dar, ohne die eine wissenschaftliche Visualisierung mit Forschungsstrenge nur sehr schwer zu erreichen wäre. In den meisten Fällen erfordert die Datenvisualisierung eines qualitativen Forschungsprojekts die Codierung des gesamten Datensatzes, damit die Codes die gesammelten Daten adäquat repräsentieren.

Forschungspapier schreiben

Eine erfolgreich durchgeführte Forschungsstudie gipfelt in der Abfassung einer Forschungsarbeit. Während eine Pilotstudie oder eine Voruntersuchung als Leitfaden für das Forschungsdesigndienen kann, führt eine vollständige Forschungsstudie zu einer Diskussion, die Wege für weitere Forschung aufzeigt. Daher kann die Bedeutung der Forschungsarbeit für die Gewinnung wissenschaftlicher Erkenntnisse insgesamt nicht hoch genug eingeschätzt werden.

Die Forscher sollten die Informationen so präsentieren, dass die wichtigsten Ergebnisse ähnlicher früherer Forschungen vermittelt werden. Foto von Patrick Robert Doyle.

In den Physik- und Naturwissenschaften gibt es in der Regel eine klinische Struktur für eine Forschungsarbeit, die die wissenschaftliche Methode widerspiegelt: Skizzieren Sie die Hintergrundforschung, erläutern Sie die Materialien und Methoden der Studie, skizzieren Sie die Forschungsergebnisse, die sich aus der Datenanalyse ergeben haben, und diskutieren Sie die Auswirkungen. Qualitative Forschung tendiert dazu, einen Großteil dieser Struktur beizubehalten, aber es gibt bemerkenswerte und zahlreiche Abweichungen von einer traditionellen Forschungsarbeit, so dass es sich lohnt, die Flexibilität in den Sozialwissenschaften in Bezug auf den Schreibprozess zu betonen.

Anforderungen für das Schreiben von Forschungsarbeiten

Es gibt zwar keine festen Regeln dafür, was in eine qualitative Forschungsarbeit gehört, aber die Leser erwarten, dass sie in einem sorgfältig geschriebenen Bericht eine Reihe von relevanten Informationen finden.

Der beste Weg, um herauszufinden, was in eine vollständige Forschungsarbeit gehört, ist, sich Artikel in Ihrer Zielzeitschrift oder Artikel mit einem ähnlichen Thema wie dem Ihren anzusehen und zu prüfen, wie erfolgreich veröffentlichte Arbeiten geschrieben sind.

Es ist wichtig, auf die banaleren, aber ebenso wichtigen Aspekte des Korrekturlesens und der Formatierungsrichtlinien hinzuweisen, die beim Verfassen einer Forschungsarbeit üblich sind. Die Veröffentlichung Forschungsarbeit sollte nicht unbedingt ein Test für die eigenen Schreibfähigkeiten sein, aber wenn Sie anerkennen, wie wichtig es ist, die Gutachter von der Glaubwürdigkeit Ihrer Forschungsarbeit zu überzeugen, müssen Sie die Verantwortung dafür übernehmen, dass Ihr Forschungsmanuskript den allgemein anerkannten Standards in der Forschung entspricht.

Folglich können scheinbar unbedeutende Dinge wie Rechtschreibfehler, Seitenzahlen und korrekte Grammatik bei einem besonders strengen Gutachter einen Unterschied machen. Selbst wenn Sie davon ausgehen, dass Ihr Manuskript durch die Kommentare der Gutachter und das Feedback der Kollegen weiterentwickelt wird, sollte es vor der Einreichung so weit wie möglich aufpoliert sein.

Transparenz und Strenge in der Forschung

Qualitative Forscher stehen vor besonderen Herausforderungen, wenn es darum geht, ihr Zielpublikum vom Wert und von der Glaubwürdigkeit ihrer späteren Analyse zu überzeugen. Zahlen und quantifizierbare Konzepte in quantitativen Studien sind relativ leichter zu verstehen als ihre Gegenstücke in Verbindung mit qualitativen Methoden. Stellen Sie sich vor, wie einfach es ist, anhand des Preises von Artikeln in einem Geschäft Rückschlüsse auf deren Wert zu ziehen, und versuchen Sie dann, diese Artikel anhand ihres Designs, ihrer Funktion und ihrer Wirksamkeit zu vergleichen.

Qualitative Forschung beinhaltet und erfordert diese Art von Diskussionen. Das Ziel von qualitativer Datenanalyse ist es, einem qualitativen Forscher und seinem Publikum zu ermöglichen, solche Feststellungen zu treffen, aber bevor das Publikum diese Feststellungen akzeptieren kann, muss der Forschungsprozess, der die qualitative Analyse hervorbringt, zunächst als vertrauenswürdig angesehen werden. Folglich muss der Forscher sein Publikum davon überzeugen, dass sein Datenerhebungsverfahrenund die anschließende Analyse rigoros sind.

Rigorosität

Qualitative Rigorosität bezieht sich auf die Akribie, Konsistenz und Transparenz der Forschung. Sie ist die Anwendung systematischer, disziplinierter und strenger Methoden, um die Glaubwürdigkeit, Zuverlässigkeit, Bestätigbarkeit und Übertragbarkeit der Forschungsergebnisse zu gewährleisten. Bei qualitativen Untersuchungen stellen diese Attribute sicher, dass die Forschung das Phänomen, das sie abbilden soll, genau widerspiegelt, dass ihre Ergebnisse von anderen verstanden oder genutzt werden können und dass ihre Prozesse und Ergebnisse einer Überprüfung und Validierung zugänglich sind.

Transparenz

Es ist leichter, den Informationen zu glauben, die Ihnen präsentiert werden, wenn hinter diesen Informationen ein strenger Analyseprozess steht und wenn dieser Prozess explizit beschrieben wird. Das Gleiche gilt für die Ergebnisse qualitativer Forschung, was Transparenz zu einem Schlüsselelement qualitativer Forschungsmethoden macht. Transparenz ist ein grundlegender Aspekt der Strenge in der qualitativen Forschung. Sie beinhaltet die klare, detaillierte und ausdrückliche Dokumentation aller Phasen des Forschungsprozesses. Dies ermöglicht es anderen Forschern, die Studie zu verstehen, zu bewerten, zu wiederholen und darauf aufzubauen. Transparenz in der qualitativen Forschung ist für die Wahrung von Strenge, Vertrauenswürdigkeit und ethischer Integrität unerlässlich. Indem sie transparent sind, lassen Forscher zu, dass ihre Arbeit hinterfragt, kritisiert und verbessert wird, und tragen so zur kontinuierlichen Entwicklung und Verfeinerung des Wissens in ihrem Bereich bei.

Wie man eine Forschungsarbeit veröffentlicht

Forschungsarbeiten sind nur so nützlich, wie ihr Publikum in der wissenschaftlichen Gemeinschaft groß ist. Um dieses Publikum zu erreichen, muss eine Arbeit das Peer-Review-Verfahren einer wissenschaftlichen Zeitschrift durchlaufen. Der Gedanke, Forschungsergebnisse in einer von Fachleuten begutachteten Zeitschrift zu veröffentlichen, kann jedoch für neue Forscher entmutigend sein. Daher ist es wichtig, einen Leitfaden zur Verfügung zu stellen, der erklärt, wie eine akademische Zeitschrift Ihre Forschungsarbeit betrachtet und wie Sie die richtige Zeitschrift für Ihre Forschung finden.

Ordnungsgemäß durchgeführte Forschung erfordert ein gründliches Verständnis der Peer-Review- und Redaktionsprozesse bei der Veröffentlichung von Forschungsergebnissen. Foto von Scott Graham.

Vereinfacht ausgedrückt ist ein Forschungsartikel dann gut, wenn er von der wissenschaftlichen Gemeinschaft als glaubwürdig und rigoros akzeptiert wird. Eine Studie, die nicht als gültiger Beitrag zu wissenschaftlichen Erkenntnissen angesehen wird, sollte nicht veröffentlicht werden; letztendlich ist es Sache der Fachkollegen in dem Bereich, in dem die Studie betrachtet wird, den Wert der Studie zu bestimmen. In der etablierten akademischen Forschung wird diese Entscheidung im Rahmen des Peer-Review-Verfahrens getroffen. Die Redakteure einer Fachzeitschrift mit Peer-Review-Verfahren weisen die Arbeiten Gutachtern zu, die die Glaubwürdigkeit der Forschungsarbeit beurteilen. Ein von Fachkollegen begutachteter Artikel, der diesen Prozess durchlaufen hat und in einer angesehenen Fachzeitschrift veröffentlicht wird, kann als glaubwürdig angesehen werden, da er neue Forschungsergebnisse enthält, die einen tiefgreifenden Beitrag zum wissenschaftlichen Wissen leisten können.

Der Prozess der Veröffentlichung von Forschungsergebnissen

Der Prozess ist in der wissenschaftlichen Gemeinschaft kodifiziert und standardisiert worden und umfasst drei Hauptphasen. Dazu gehören die erste Einreichungsphase, in der der Herausgeber die Relevanz der Arbeit prüft, die Begutachtungsphase, in der Experten aus Ihrem Fachgebiet ihr Feedback geben, und, wenn die Gutachter Ihre Arbeit genehmigen, die Redaktionsphase, in der Sie mit der Zeitschrift zusammenarbeiten, um die Arbeit für die Aufnahme in die Zeitschrift vorzubereiten.

Die Veröffentlichung einer Forschungsarbeit mag wie ein undurchsichtiger Prozess erscheinen, bei dem die an akademischen Zeitschriften Beteiligten willkürliche Entscheidungen über die Würdigkeit von Forschungsmanuskripten treffen. In Wirklichkeit gibt es in seriösen Publikationen eine Rubrik oder eine Reihe von Richtlinien, die die Gutachter bei der Überprüfung eines Beitrags beachten müssen. Diese Richtlinien unterscheiden sich höchstwahrscheinlich je nach Zeitschrift, aber sie lassen sich in eine Reihe typischer Kategorien einteilen, die unabhängig vom Forschungsbereich oder der Art der Methoden in einer Forschungsstudie angewandt werden, einschließlich der Stärke der Literaturübersicht, der Strenge in der Forschungsmethodik und der Neuartigkeit der Ergebnisse.

Bei der Wahl der richtigen Zeitschrift kommt es nicht nur darauf an, welche Zeitschrift am bekanntesten ist oder die größte Reichweite hat. Viele Universitäten führen Listen mit renommierten Fachzeitschriften, in denen Doktoranden und Fakultätsmitglieder Forschungsarbeiten veröffentlichen sollten. Häufig wird diese Liste jedoch durch den Impact Factor einer Zeitschrift und ihre Aufnahme in die wichtigsten wissenschaftlichen Datenbanken bestimmt.

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