Bilder, Audio und Video in der qualitativen Forschung

Wenn Sie an qualitative und sozialwissenschaftliche Forschung denken, haben Sie wahrscheinlich Textdaten im Kopf. Im Zuge der Weiterentwicklung von Forschungsprojekten haben Forscher jedoch festgestellt, dass eine Analyse von Videodaten, Audiodateien, Bildern und vielem mehr erforderlich ist.

In diesem Abschnitt wollen wir uns ansehen, wie Video, Bilder und Audio in der qualitativen Datenanalyse verwendet werden.

Nicht-textuelle Daten in der qualitativen Forschung

Im Bereich der qualitativen Datenanalyse liegt der Schwerpunkt traditionell auf Textdaten wie Interviews, Fokusgruppen, Dokumenten und Tagebüchern. Die Rolle nicht-textueller Daten - insbesondere Bilder, Audio- und Videodaten - wird jedoch zunehmend anerkannt, da sie reichhaltige, komplexe und nuancierte Einblicke bieten, die unser aus Textdaten gewonnenes Verständnis ergänzen und erweitern. Nicht-textuelle Daten bieten einen einzigartigen Blickwinkel, von dem aus Forscher tiefer in die gelebten Erfahrungen, kulturellen Praktiken, sozialen Interaktionen und persönlichen Erzählungen der Teilnehmer eindringen können.

Gelebte Erfahrungen verstehen

Eine der Hauptstärken von nicht-textuellen Daten ist die Fähigkeit, den Reichtum und die Komplexität von gelebten Erfahrungen zu erfassen. Videos können die Handlungen und Interaktionen der Teilnehmer in ihrem natürlichen Umfeld aufzeichnen und so einen ungefilterten Blick auf ihre Welt ermöglichen. Bilder, ob Fotografien oder Zeichnungen, können Emotionen, kulturelle Nuancen und persönliche Bedeutungen einfangen, die in Worten nur schwer auszudrücken sind. Audioaufnahmen, bei denen auf den Tonfall, die Pausen und die Tonalität der Stimme geachtet wird, können unterschwellige Gefühle oder Einstellungen offenbaren, die in Textdaten möglicherweise nicht enthalten sind. Diese Formen von Daten erfassen die Welt, wie sie von den Teilnehmern direkt erlebt wird, und vermitteln dem Forscher ein umfassenderes Verständnis ihrer Perspektiven.

Nonverbale und kontextuelle Daten

Nicht-textliche Daten können auch nonverbale und kontextbezogene Informationen erfassen. So können beispielsweise Videodaten Körpersprache, Mimik, Gestik und räumliche Anordnungen aufzeichnen und so zusätzliche Bedeutungsebenen bieten. Bilddaten können komplexe Ideen, Zusammenhänge oder Gefühle auf eine komprimierte und unmittelbare Weise darstellen, die ein Text nicht immer erreichen kann. Audiodaten können Elemente wie Tonfall, Tonhöhe, Lautstärke, Rhythmus oder Stille aufzeigen und so unser Verständnis von verbaler Kommunikation vertiefen. Diese nonverbalen und kontextbezogenen Informationen bieten oft entscheidende Einblicke in soziale Dynamiken, Machtverhältnisse, kulturelle Praktiken oder persönliche Erfahrungen.

Partizipative Forschung

Nicht-textuelle Daten eröffnen auch neue Möglichkeiten für die partizipative Forschung. Die Teilnehmer können an der Erstellung von Videos, Bildern oder Tonaufnahmen beteiligt werden, wodurch sie eine größere Kontrolle darüber haben, was und wie ihre Erfahrungen dargestellt werden. Techniken wie Photovoice, Videotagebücher oder Audioerhebungen binden die Teilnehmer kreativ ein, was sie potenziell befähigt und eine tiefere Selbstreflexion ermöglicht. Diese Methoden können Daten generieren, die für die Teilnehmer von persönlicher Bedeutung sind und einzigartige Einblicke in ihre Lebenswirklichkeit bieten.

Berichterstattung über Forschungsergebnisse

Schließlich können auch nicht-textliche Daten die Kommunikation von Forschungsergebnissen verbessern. Videos, Bilder und Audioclips können in Präsentationen, Berichte oder Veröffentlichungen eingebunden werden und machen die Ergebnisse zugänglicher, ansprechender und wirkungsvoller. Sie können dazu beitragen, zu "zeigen" statt zu "erzählen", so dass die Zuhörer den Forschungskontext und die Erfahrungen der Teilnehmer sehen, hören und fühlen können. Dies kann besonders effektiv sein, wenn es darum geht, komplexe oder emotionale Themen zu vermitteln, Empathie zu fördern und den Dialog zu erleichtern.

Vor diesem Hintergrund sollten wir uns die verschiedenen Formen von nicht-textlichen Daten ansehen, die einem qualitativen Forscher wahrscheinlich begegnen werden.

Videodaten

Gesten, Körpersprache und Mimik sind wichtige Bestandteile der Analyse sozialer Interaktion. Die Beobachtung alltäglicher Bewegungen an öffentlichen Orten erfordert ein Verständnis der räumlichen Beziehungen zwischen Objekten und Personen. Gemeinsames soziales Handeln in kulturellen Ritualen wie religiösen Zeremonien und Ballettaufführungen erfordert Überlegungen zur Zeitlichkeit, da sich die Interagierenden im Tandem miteinander bewegen. Diese und weitere Beispiele veranschaulichen die Sammlung und Präsentation von Videodaten in der Forschung.

Wie werden Videos in der qualitativen Forschung eingesetzt?

Wenn Sie in einem Forschungsprojekt Videos verwenden, um Daten aus Interviews oder Fokusgruppen zu sammeln, nehmen Sie diese Interaktionen möglicherweise auf, um die Sichtweisen Ihrer Forschungsteilnehmer zu erfahren. In den meisten Fällen reicht es für die Datenanalyse aus, die Äußerungen in Videos einfach in Textform zu übertragen.

Vielleicht sind Sie aber auch daran interessiert, aufzuzeichnen, wie Menschen miteinander interagieren. Ihre Gestik, Mimik, Körperhaltung, Nähe zu anderen und eine ganze Reihe anderer Faktoren können durch Videoanalyse visuell analysiert werden.

Ein Beispiel für diese Art von Forschung, bei der Videodaten untersucht werden, ist die Analyse von nutzergenerierten Inhalten auf Plattformen wie YouTube und Vimeo, um zu verstehen, wie die Urheber versuchen, ihre Botschaft an ihr Publikum zu vermitteln. Die Analyse von Online-Videomitschnitten kann mit der Analyse von Fernsehsendungen kontrastieren, um einen Eindruck davon zu vermitteln, wie sich die Präsentationspraktiken von Medium zu Medium weiterentwickelt haben.

In anderen Kontexten kann die Analyse von Videoinhalten in Situationen des Gesundheitswesens nicht nur die Botschaften untersuchen, die Ärzte an Patienten und Kollegen übermitteln, sondern auch die Art und Weise, wie sie in Bezug auf ihre Mitmenschen auftreten und handeln. Vielleicht nehmen sie eine fürsorgliche Haltung ein, die sich darin äußert, dass sie näher bei Patienten stehen, die emotionale Unterstützung benötigen. Im Gegensatz dazu könnten sie sich gegenüber Krankenschwestern und anderen Ärzten eher distanziert verhalten, indem sie weit weg stehen oder stehen, während andere in Sitzungen oder zwanglosen Gesprächen sitzen.

Diese Art von Beispielen zeigt die Grenzen eines rein textbasierten Ansatzes für die qualitative Datenanalyse auf. Die Analyse von Videos und die Präsentation des richtigen Videosegments beim Austausch neuer Theorien können daher wichtige Fähigkeiten in der sozialwissenschaftlichen Forschung darstellen.

Was ist eine Videodatenanalyse?

Forscher befassen sich mit der systematischen Untersuchung und Interpretation von Videoaufnahmen, um Erkenntnisse zu gewinnen und die untersuchten Phänomene zu verstehen. Die Videodatenanalyse ist eine wertvolle Methode zur Erfassung und Analyse umfangreicher, komplexer Daten, die über das hinausgehen, was mit ausschließlich textbasierten Forschungsmethoden gewonnen werden kann.

Videodaten werden in der Regel in ein Textformat transkribiert, um die Analyse zu erleichtern. Transkripte zeichnen jedoch nicht nur die Worte auf, die zwischen den Sprechern in einem Video gesprochen werden. Die Transkription umfasst auch eine schriftliche Aufzeichnung der nonverbalen Aspekte des Videos, einschließlich Gestik, Mimik und Hinweise auf die Umgebung. Dieser umfassendere Ansatz der Transkription ermöglicht eine einfachere Kodierung und Analyse der Daten. Andererseits ermöglicht qualitative Datenanalyse-Software wie ATLAS.ti auch die direkte Kodierung von Videodaten, was eine differenziertere Untersuchung Ihrer Daten ermöglicht.

Die Forscher organisieren dann die Video- oder Textdaten in überschaubare Einheiten wie Videosegmente, Episoden oder Ereignisse. Diese Einheiten werden häufig auf der Grundlage von Forschungsfragen, Zielen oder relevanten Themen, die sich aus den Daten ergeben, definiert. Nehmen wir zum Beispiel an, das Forschungsprojekt befasst sich mit der Identifizierung der grundlegenden Gesichtsausdrücke in einer bestimmten Situation. In diesem Fall kann die Analyseeinheit auf einfache Momente der Interaktion reduziert werden, die durch Segmente von Videodaten dargestellt werden. Untersucht ein Forscher hingegen, wie sich die Mimik von Personen im Laufe der Zeit verändert, kann die Videodatenanalyse größere Interaktionsepisoden (z. B. ein einzelnes Interview oder eine ganze Unterrichtsbeobachtung) untersuchen.

Der Forscher markiert oder beschriftet dann Segmente der Video- oder Textdaten mit beschreibenden oder interpretierenden Bezeichnungen, die als Kodes bezeichnet werden. Die Forscher identifizieren Muster, Themen oder Kategorien in den Daten und weisen geeignete Kodes zu, um die Bedeutung dieser Segmente zu erfassen. Bei der Verwendung von Software zur qualitativen Datenanalyse kann die Kodierung manuell erfolgen oder, im Falle von ATLAS.ti, mit Hilfe automatisierter Tools, um nützliche Segmente von Textdaten zu identifizieren.

Sobald die Daten ausreichend kodiert sind, analysieren die Forscher die kodierten Daten, um Beziehungen, Muster und Themen innerhalb der Videoaufnahmen zu identifizieren. Sie untersuchen die Daten, um ein tieferes Verständnis der Forschungsfrage oder des Forschungsziels zu erlangen und sinnvolle Schlussfolgerungen zu ziehen. Diese Analyse umfasst häufig iterative Prozesse des Vergleichens, Kontrastierens und Verfeinerns von Kodes und Themen.

Bilder als qualitative Daten

In der qualitativen Forschung können Bilder ein wirkungsvolles Instrument sein, um menschliche Erfahrungen, Verhaltensweisen, soziale Dynamiken und kulturelle Phänomene zu verstehen. Sie bieten eine alternative Linse, durch die man die Welt betrachten kann, und bieten eine reichhaltige, nuancierte Perspektive, die Textdaten manchmal nicht erfassen können. Die Verwendung von Bildern in der Forschung kann Fotografien, Zeichnungen, Diagramme, Karten oder andere visuelle Materialien umfassen, die den Forschern helfen können, einen Einblick in das Thema ihres Interesses zu gewinnen.

Sammeln von Bildern

Das Sammeln von Bilddaten beinhaltet entweder die Erstellung von Bildern als Teil des Forschungsprozesses oder die Verwendung bereits vorhandener Bilder. Bei der ersten Methode können Forscher oder Teilnehmer während der Studie Fotos machen, Zeichnungen anfertigen oder andere visuelle Materialien erstellen. Diese Methode kann eine besonders reichhaltige Datenquelle darstellen, da der Akt der Bilderstellung unbewusste Gedanken, Emotionen und Perspektiven hervorbringen kann.

Vorhandene Bilder hingegen können alles sein, von historischen Fotografien bis hin zu Social Media Bildern, Werbung und Kunstwerken. Wichtig ist, dass diese Bilder für die Forschungsfrage relevant sind und sinnvolle Erkenntnisse liefern können.

Beim Sammeln von Bilddaten ist es wichtig, eine ethische Haltung einzunehmen. Wenn Sie fotografieren oder die Bilder anderer verwenden, sollten Sie Datenschutzfragen berücksichtigen, die erforderlichen Genehmigungen einholen und die Anonymität der Personen wahren, falls erforderlich.

Bildanalyse

Die Analyse von Bildern in der qualitativen Forschung beinhaltet die sorgfältige Untersuchung und Interpretation von visuellen Daten, um Muster, Themen und Bedeutungen zu erkennen. Forscher wenden im Allgemeinen einen zweistufigen Prozess an: Beschreibung und Interpretation.

In der Beschreibungsphase dokumentieren die Forscher akribisch die physischen Details des Bildes, wie z. B. seine Farbe, Größe, Form und die Personen oder Objekte, die es enthält. In dieser Phase handelt es sich um eine reine Beobachtungsphase, in der die Forscher einen Tatsachenbericht über die auf dem Bild vorhandenen Elemente erstellen. Diese beschreibenden Details können in Memos notiert werden, und Software zur qualitativen Datenanalyse wie ATLAS.ti macht es noch einfacher, Bilder zu analysieren, da die Bilder betrachtet und jeder beliebige Ausschnitt des Bildes ausgewählt und kodiert werden kann.

Während der Interpretationsphase tauchen die Forscher tiefer in das Bild ein und versuchen, die Bedeutung hinter den visuellen Elementen zu verstehen. Sie können die Beziehung zwischen verschiedenen Teilen des Bildes analysieren, die Verwendung von Symbolen berücksichtigen, den Kontext untersuchen, in dem das Bild erstellt oder betrachtet wurde, und über ihre eigenen Reaktionen auf das Bild nachdenken. Dabei stützen sich die Forscher häufig auf bestehende Theorien oder Rahmenwerke, um ihre Interpretation zu leiten, die durch das Schreiben von Memos und Kodierung entwickelt werden kann.

Zu den beiden gängigen analytischen Rahmenwerken, die für Bilder verwendet werden, gehören die Semiotik, die sich mit den Zeichen und Symbolen innerhalb des Bildes befasst, und die Diskursanalyse, die das Bild im Kontext sozialer und kultureller Erzählungen untersucht.

Überlegungen zur Bildanalyse

Der Einbezug von Bildern in die qualitative Forschung kann zahlreiche Vorteile haben. Sie können eine Fülle von Details liefern und Aspekte der Realität vermitteln, die mit Worten allein nur schwer zu erfassen sind, darunter Emotionen, Stimmungen, Atmosphären und implizites Wissen. Bilder können die Ausdrucksfähigkeit und das Engagement der Teilnehmer fördern, insbesondere bei sensiblen Themen, komplexen Konzepten oder bei Bevölkerungsgruppen, die sich mit der verbalen Kommunikation schwer tun.

Die Verwendung von Bildern birgt jedoch auch einige Herausforderungen. Die Analyse kann zeitaufwändig sein und erfordert ein gewisses Maß an Fachkenntnissen im Bereich der visuellen Kompetenz. Die Interpretation von Bildern ist von Natur aus subjektiv, und Bilder können manchmal zweideutig sein oder mehrere Interpretationen zulassen. Darüber hinaus können sich kulturelle Unterschiede darauf auswirken, wie Bilder wahrgenommen und interpretiert werden, was Forscher bei multikulturellen Studien sorgfältig berücksichtigen müssen.

Audiodaten in der qualitativen Forschung

Wie unterscheiden sich die Varianten einer Sprache voneinander? Reagieren die Passagiere in einem Zug oder einem Flugzeug anders, wenn die Durchsage von einem Mann oder einer Frau gesprochen wird? Ab welchem Dezibelpegel wird zufälliger Lärm zum Problem und stört bei der Arbeit oder in Gesprächen?

Um diese Fragen zu beantworten, bieten Audiodaten eine einzigartige und wertvolle Informationsquelle. Tonaufnahmen bieten Zugang zu Elementen wie Tonfall, Sprechgeschwindigkeit, Lautstärke und Pausen, die in schriftlichen Transkriptionen verloren gehen können. Audiodaten können aus Interviews, Fokusgruppen und naturalistischen Aufnahmen stammen. Sie können auch Audiodaten aus nicht-traditionellen Datenquellen wie Sprachnotizen, Podcasts, Musik und mehr entnehmen. Lassen Sie uns in die Sammlung, Analyse und Interpretation von Audiodaten in der qualitativen Forschung eintauchen.

Audio-Datenerfassung

Audiodaten werden in der Regel mit Hilfe von Aufnahmegeräten oder Anwendungen erfasst. Häufig zeichnen Forscher persönliche oder entfernte Interviews und Fokusgruppen auf. Audiodaten können aber auch durch die Aufzeichnung von natürlichen Umgebungen wie Meetings, öffentlichen Räumen oder Veranstaltungen erhoben werden, um soziale Dynamiken, Kommunikationsmuster oder die Geräuschkulisse zu verstehen. Bei bestimmten Forschungsprojekten können die Teilnehmer aufgefordert werden, Audiotagebücher oder Sprachnotizen beizusteuern, die persönliche Erzählungen und Reflexionen in ihrer eigenen Zeit und ihrem eigenen Raum enthalten.

Die Berücksichtigung von Ehtik und die Einwilligung sind bei der Erhebung von Audiodaten von zentraler Bedeutung. Die Teilnehmer müssen vollständig informiert werden über den Aufnahmeprozess, die Verwendung und Speicherung der Daten und darüber, wer Zugang dazu hat. Bei naturalistischen Aufnahmen kann je nach Kontext und örtlichen Vorschriften die zusätzliche Zustimmung aller anwesenden Personen oder des Verwalters des Raums erforderlich sein.

Ansätze zur Audioanalyse

Im Gegensatz zu Bildern oder Texten sind Audiodaten zeitbasiert und sequenziell, was einzigartige Herausforderungen und Möglichkeiten für die Analyse mit sich bringt. Forscher haben die Wahl zwischen der wortwörtlichen Transkription, bei der die Audiodaten für die Analyse in Text umgewandelt werden, und der direkten Analyse der Audiodaten, bei der der Schwerpunkt eher auf den klanglichen und akustischen Aspekten liegt.

Bei Transkriptionen werden die Audiodaten in Text umgewandelt, der dann mit traditionellen qualitativen Analysemethoden kodiert und analysiert werden kann. Die Transkription sollte so detailliert wie möglich sein und nicht nur erfassen, was gesagt wird, sondern auch wie es gesagt wird, einschließlich Nuancen wie Zögern, Lachen, Betonung oder Überschneidungen im Gespräch. Bei der Transkription gehen jedoch unweigerlich bestimmte Elemente des Originaltons verloren, z. B. Tonfall, Akzent oder Hintergrundgeräusche.

Die direkte Analyse von Audiodaten konzentriert sich auf das Hörerlebnis. Die Forscher suchen nach Mustern in Klängen, Stille, Tönen, Akzenten, Tempo oder Rhythmus. Diese Art der Analyse kann besonders wertvoll für soziolinguistische Studien, Gesprächsanalysen oder Forschungsarbeiten sein, die sich auf Klanglandschaften oder musikalische Elemente konzentrieren. Das Anhören und erneute Anhören des Audiomaterials sind entscheidende Schritte in diesem Prozess.

Verwendung von Software-Tools

Verschiedene Software-Tools können bei der Organisation, Transkription und Analyse von Audiodaten helfen. Transkriptionssoftware, wie Express Scribe oder Trint, kann die Umwandlung von Sprache in Text erleichtern. Softwareprogramme zur Analyse qualitativer Daten wie ATLAS.ti können Audiodateien direkt importieren und analysieren, so dass die Forscher innerhalb der Audiodatei kodieren und annotieren können, wodurch der klangliche Reichtum der Daten erhalten bleibt.

Außerdem können Audiobearbeitungsprogramme wie Audacity oder Adobe Audition nützlich sein, um Audiodaten zu manipulieren, bestimmte Klangelemente zu isolieren oder Schallwellen zu analysieren. Die sonografische Darstellung kann den Audiodaten eine visuelle Dimension verleihen, die bei der Mustererkennung oder der vergleichenden Analyse hilfreich ist.

Triangulation und Validierung

Wie bei anderen Datentypen kann die Triangulation eingesetzt werden, um die Ergebnisse von Audiodaten zu überprüfen. So können die Ergebnisse der Audioanalyse beispielsweise mit Text-, Bild- oder Beobachtungsdaten verglichen werden. Es kann auch bedeuten, dass verschiedene theoretische Rahmen zur Interpretation der Daten verwendet werden oder dass mehrere Forscher die Daten unabhängig voneinander analysieren.

Die Validierung von Audioanalysen kann aufgrund des subjektiven Charakters der Interpretation von Klängen und gesprochener Sprache eine große Herausforderung darstellen. Mitgliederprüfung oder die Validierung von Befragten, bei der die Interpretation des Forschers mit den Teilnehmern verifiziert wird, sowie Peer-Debriefings können dazu beitragen, die Vertrauenswürdigkeit und Glaubwürdigkeit der Ergebnisse zu erhöhen.