Kodes ordnen: Das Beste aus Kodes für die Forschung machen

Kodierung ist mehr als nur das Anbringen von Etiketten an Daten. Sobald Sie die erste Kodierungsrunde abgeschlossen haben, besteht die nächste Aufgabe darin, Ihre Kodes so zu organisieren, dass eine effiziente qualitative Datenanalyse möglich ist. Unabhängig davon, ob Sie induktive oder deduktive Analyseansätze verfolgen, ist die Organisation der Kodeliste entscheidend für den Sinn Ihrer Daten. In jedem Fall profitieren Forscher von einem disziplinierten Ansatz beim Kodieren, von den ersten Schritten des Kodierens bis zur Analyse der Muster in Ihren Daten.

Was macht ein gutes Kodierungssystem aus?

Kodes repräsentieren die breitere Bedeutung ausgewählter Segmente in Ihren Daten. Ziel ist es, die Daten in eine Form zu bringen, die eine Analyse erleichtert. Angesichts des unstrukturierten Charakters von qualitativen Daten haben qualitative Forscher ausgiebig über die Methodik des Kodierens diskutiert, und im Laufe der Jahre hat sich ein Konsens über nützliche Praktiken zum Kodieren herausgebildet.

Schritte zur Kodierung qualitativer Daten

Da es in der qualitativen Forschung viele verschiedene Arten des Kodierens gibt, hängt die Entscheidung, welche Strategie für die Zuordnung von Kodes zu Ihren Daten am besten geeignet ist, von Ihrer Forschungsfrage ab. Wenn Sie einfach nicht wissen, wo Sie anfangen sollen, um Ihren Daten einen Sinn zu geben, können Sie deskriptives Kodieren oder induktives Kodieren verwenden. Erstellen Sie Kodes auf der Grundlage der Bedeutung, die Sie beim eingehenden Lesen der Daten gewinnen. In diesem Fall entwickeln Sie das Kodierungssystem, während Sie die Daten verarbeiten und organisieren.

Wenn Sie hingegen auf der Grundlage einer bestehenden Theorie vorgefasste Meinungen darüber haben, was in Ihren Daten zu bewerten ist, dann können Sie deduktives Kodieren anwenden. Während sich ein induktiver Kode ausschließlich aus den Daten ergibt, geht ein deduktiver Kode von bereits bestehenden Konzepten aus, die in einer etablierten Theorie entwickelt wurden. Es können sowohl induktive und deduktive Kodierungsstrategien angewandt werden, um eine explorative Analyse zu ermöglichen, die sich flexibel weiterentwickeln und auf der bestehenden Theorie aufbauen kann.

Wenn Sie sich mit Forschungsmethoden wie der dialogischen Analyse oder der narrativen Analyse beschäftigen, dann konzentrieren Sie sich vielleicht weniger auf die Bedeutung der Daten und mehr darauf, wie die Daten gebildet werden. Denken Sie daran, dass ein Rezept oft in verschiedene Teile unterteilt ist oder dass eine Geschichte einem Prozess folgt, von der Ausgangssituation über den Konflikt bis hin zur Lösung. In diesem Fall ermöglicht Ihnen die strukturelle Kodierung, die einzelnen Teile von Textdaten zu identifizieren, um gemeinsame Muster in einem Genre oder einer Praxis zu verstehen.

Wie fügt man Kodes zu ATLAS.ti hinzu?

Unabhängig von der Forschungsfrage kann ATLAS.ti zum Kodieren qualitativer Daten verwendet werden. Wenn Sie bereits über eine vordefinierte Liste von Kodes verfügen, die Sie auf der Grundlage bestehender Theorien erstellt haben, können Sie diese Kodes in ATLAS.ti einfügen, indem Sie Kodes im Kode Manager erstellen oder Ihr Kodebuch aus Excel importieren. Wenn Sie hingegen induktiv Kodes auf Basis Ihrer Daten erstellen wollen, können Sie einfach auf den Koding-Button oder das Tastaturkürzel klicken, während Sie Ihre Daten durchlesen, und so ganz einfach Kodes erstellen oder hinzufügen.

Obwohl das Kodieren eine wichtige Fähigkeit in der qualitativen Forschungsmethodik ist, sind wir uns auch der Herausforderungen bewusst, die das manuelle Kodieren großer Datenmengen mit sich bringt. Aus diesem Grund können Auto-coding Tools in ATLAS.ti beim Kodierungsprozess helfen. Tools wie AI Coding und Sentiment Analysis sind ideal, um Daten schnell und automatisch zu kodieren, damit die Forscher ihre Daten schneller analysieren können.

Was ist der Code Manager in ATLAS.ti?

Der Code Manager bietet Ihnen eine Schnittstelle zum Organisieren und Editieren all Ihrer Kodes. Sie können Kodes umbenennen, zusammenführen und aufteilen, Kode-Farben zuweisen und operationale Definitionen verfassen sowie Kategorien, Gruppen und/oder Ordner erstellen, um Kodes zur einfacheren Analyse übersichtlich zu ordnen analysis. Sie können sich auch einen Überblick über Ihre Kodes mit verschiedenen Grafiken und Exportberichten verschaffen, wie z. B. dem Kodebuch.

Die Betrachtung des Managers eines vollständig kodierten Projekts kann auch einige wichtige Erkenntnisse für die Datenanalyse liefern. Die geerdeten Zahlen in ATLAS.ti zeigen zum Beispiel die einfachen Häufigkeiten der Kodes, wie sie auf die Daten angewendet werden. Gleichzeitig verdeutlichen die der Dichte entsprechenden Werte, inwieweit die Kodes miteinander verknüpft sind. Diese Zahlen können Hinweise darauf geben, wie die Kodes verwendet wurden und wie die theoretische Entwicklung insgesamt aussieht.

Wie benutzt man Kodegruppen und Kategorien in ATLAS.ti?

Identifizierung der vorherrschenden Themen ist oft ein Hauptziel der qualitativen Forschung. Verschiedene Elemente in ATLAS.ti, wie z.B. Kategorie-Kodes, Kode-Farben und Kode-Gruppen, können die notwendige Organisation für Ihr Projekt bieten, um übergreifende Muster und Themen zu identifizieren und zu analysieren. Kode-Gruppen sind insbesondere dann nützlich, wenn Sie Kodes anordnen wollen, die ansonsten zu verschiedenen Teilen Ihrer Kodierungshierarchie gehören könnten. Kodes können im Code-Manager und im Code-Gruppen-Manager einfach gruppiert werden.

Darüber hinaus können Kodes hierarchisch in Kategorien und Unterkodes gegliedert werden. Die Angabe von Kategoriekodes und Unterkodes erleichtert die Durchführung flexibler und komplexer Abfragen, die kategorieübergreifend sein können. Die Analyse kann auch leicht zwischen der Konzentration auf die feineren Details der Unterkodes und der Untersuchung breiterer Muster zwischen den Themen wechseln.

Kodegruppen und Kategorien können als diskrete Analyseeinheiten behandelt werden (als ob jeder Kode für sich stehen würde). Diese Einheiten können dann mit Werkzeugen wie der Code-Co-Occurrence-Analyse und der Code-Dokumenten-Analyse analysiert werden, um reichhaltige und nuancierte Erkenntnisse zu gewinnen.

Vom Kodierungsprozess bis zur Datenanalyse

So mühsam die Kodierung auch klingen mag, sie ist ein notwendiger Schritt, um die spezifische Struktur zu schaffen, die die Analyse benötigt. Anhand dieser Struktur kann der Forscher den Sinn der Daten erkennen.

Natürlich ist das Kodieren ein tiefgreifender Prozess. Deshalb bietet ATLAS.ti zahlreiche Tools und Features, die den Kodierungsprozess erleichtern und komfortabler gestalten.