Was ist axiale Kodierung in der Forschung?

Einleitung

Qualitative Analyse stützt sich häufig auf die Verwendung von Kodes, um Rohdaten durch einen transparenten und organisierten Prozess, der Forschern hilft, empirische Erkenntnisse zu gewinnen, einen Sinn zu geben. Unter den vielen Methoden, die qualitativen Forschern zur Verfügung stehen, kann die Grounded Theory angepasst werden, um neue Theorien über das untersuchte Phänomen zu entwickeln. In der qualitativen Forschung, die eine Grounded Theory-Methode anwendet, ist das axiale Kodieren der zweite Teil des Kodierungsprozesses, der nach dem offenen Kodieren und vor dem selektiven Kodieren kommt. Axiales Kodieren ist ein wichtiger Bestandteil des Prozesses der Grounded Theory, daher ist es wichtig zu erläutern, was axiales Kodieren ist und wie wichtig es für Ihr Forschungsprojekt ist, wenn Sie die Grounded Theory anwenden.

Was sind axiale Kodes und offene Kodes?

Denken Sie daran, dass die Analyse qualitativer Daten auf der Verwendung von Kodes beruht, die die in einer Datenerhebung gesammelte Bedeutung zusammenfassen. Der Kodierungsprozess muss auf transparente und rigorose Weise durchgeführt werden.

Axiale Kodes werden oft mit der Entwicklung einer Fundierten Theorie assoziiert, die Forscher einsetzen, wenn sie aus den gesammelten Daten eine Theorie entwickeln wollen. Offenes, axiales und selektives Kodieren sind die drei wichtigsten Schritte beim Kodieren der Fundierten Theorie. Beim offenen Kodieren werden die Daten in einzelne Bedeutungsbestandteile zerlegt, während beim selektiven Kodieren Kodes verwendet werden, die zu einem theoretischen Rahmen beitragen. Innerhalb eines Kodierungsparadigmas im Rahmen der Fundierten Theorie zielt das axiale Kodieren darauf ab, diese Schritte miteinander zu verknüpfen, indem durch das organisieren von Anfangskodes Kategorien gebildet werden, die die Forscher durch ihre empirische Analyse zu einer Theorie entwickeln können.

Was ist der axiale Kodierungsprozess?

Wenn Sie die Phase des axialen Kodierens erreichen, sollten Sie eine Reihe von offene Kodes haben, die im Moment scheinbar wenig miteinander zu tun haben. Das andere Problem nach der anfänglichen Kodierung ist, dass Sie möglicherweise sehr viele diskrete Kodes haben, die die Identifizierung von Schlüsselthemen aus Ihren Daten erschweren. Jetzt ist es an der Zeit, sie in breitere Kategorien einzuordnen.

Axiales Kodieren ist einfach der Prozess der Identifizierung größerer Themen, die für Ihre Forschungsfrage relevant sind. Diese bilden die "Achsen", um die herum die Kodes organisiert werden können. Nehmen wir an, Sie analysieren Interviewdaten die Perspektiven in Bezug auf persönliches Verhalten und Wohlbefinden. Dabei haben Sie Kodes wie "Morgensport", "Schlaf" und "vegetarische Ernährung" erstellt. Es gibt auch Kodes wie "Videospiele" und "Smartphone-Nutzung", aber für den Moment könnten Sie eine Verbindung zwischen den ersten drei Kodes herstellen und sie unter der Kategorie "gesunder Lebensstil" organisieren.

Dieser axiale Kodes stellt ein potenzielles Schlüsselthema dar, das für Ihre Datenanalyse und Theoriebildung von Bedeutung sein kann. Noch wichtiger ist, dass die Organisation vorhandener Kodes aus der offenen Kodierungsphase in axiale Kodes dazu beiträgt, Verbindungen zwischen diesen einzelnen Elementen herzustellen. Dadurch, dass die Forscher Beziehungen erkennen können, werden die ursprünglichen Kodes von ansonsten getrennten und unverbundenen Einheiten zu einer kohärenteren Einheit, die ein umfassendes Verständnis der Daten ermöglicht.

Während Sie die Kodes zu Kategorien zusammenfassen, können Sie einen Prozess namens ständiger Abgleich anwenden, insbesondere wenn Sie neue Daten in Ihr Projekt aufnehmen. Fragen Sie sich, ob die neuen Daten (oder eine erneute Lektüre der vorhandenen Daten) die von Ihnen festgelegten Kategorien bestätigen oder in Frage stellen, indem Sie einzelne Datensegmente miteinander vergleichen. Gilt beispielsweise Ihre Definition der Kategorie "gesunder Lebensstil" auch für die neuen Daten, oder müssen Sie noch einmal überprüfen, welche Kodes in diese Kategorie gehören? Wenn Menschen in Ihrer Interviewstudie über eine vegetarische Ernährung sprechen, tun sie dies vielleicht in einer Weise, die mehr mit Umweltbewusstsein und weniger mit persönlichem Wohlbefinden zu tun hat.

In einem solchen Fall sollten Sie überdenken, ob dieser Kode in diese Kategorie gehört. Andererseits können neue Daten Kodes für einen gesunden Lebensstil aufzeigen, wie z. B. "Zeit im Freien verbringen" oder "Achtsamkeit", die in den ursprünglichen Daten vielleicht noch nicht vorhanden waren. Ein ständiger Vergleich stellt in diesem Fall sicher, dass Sie Ihre Kategorien in Übereinstimmung mit den von Ihnen analysierten Daten ständig weiterentwickeln.

Herausforderungen des axialen Kodierens

Wie jede Phase des Kodierens ist auch das axiale Kodieren als Prozess der Organisation von Kodes in Kategorien auf subjektive Interpretation angewiesen. Da es sich bei der fundierten Theorie um einen Bottom-up-Ansatz und damit um einen ergebnisoffenen Ansatz der Datenanalyse handelt, können verschiedene Personen, die dieselben Daten betrachten, die Daten auf unterschiedliche Weise interpretieren.

Um dieser Herausforderung zu begegnen, sollten die Forscher ihren iterativen Kodierungsprozess für ihr Forschungspublikum immer deutlich machen. Welche Kodes haben sie aus dem offenen Kodieren entwickelt und warum? Inwiefern waren die erstellten offenen und axialen Kodes für die zu untersuchende Fragestellung relevant? Wie haben sich die Kategorien im Laufe des Lesens der Daten entwickelt? Die Beantwortung dieser und anderer Fragen im Zusammenhang mit der Forschungstransparenz zielt nicht darauf ab, die Forschung "objektiver" zu machen, sondern Ihrem Publikum zu verdeutlichen, wie Sie zu Ihren axialen Kodes gekommen sind, und anderen Forschern eine klare Anleitung für den Prozess der fundierten Theorie zu geben.