Einstieg in ATLAS.ti

Entweder haben Sie Daten gesammelt für Ihre qualitative Forschungstudie, oder Sie sind gerade dabei, Daten zu sammeln. Jetzt müssen Sie die Daten organisieren, damit Sie sie kodieren und analysieren können, um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Zugegeben, das Projektmanagement ist wahrscheinlich nicht der aufregendste Schritt im Forschungsprozess. Es ist jedoch notwendig, um alle anderen Schritte zu erleichtern, die Sie zu Ihren Forschungsergebnissen führen.

ATLAS.ti ist nicht nur ein leistungsfähiges Tool zur Datenanalyse. Es ist auch eine Plattform, um den Prozess der Datenerhebung zu managen und die Analyse so effizient und schmerzlos wie möglich zu gestalten. Nehmen Sie sich die Zeit, sorgfältig zu überlegen, wie Ihre Daten aussehen sollen und wie sie in einem ATLAS.ti-Projekt verwaltet werden sollen, damit Sie später leichter einen Sinn in Ihren Daten finden können.

Unterstützte Formate

Da sich die Bedürfnisse qualitativer Forscher weiterentwickelt haben, sind auch die Arten von Daten, die analysiert werden, gestiegen, um diesen Bedürfnissen gerecht zu werden. Qualitative Forschung ist heute selten nur eine Aufgabe der Textanalyse. Audio, Video und Bilder sind ebenfalls relevante Daten, und ATLAS.ti wurde entwickelt, um sie alle zu berücksichtigen.

ATLAS.ti unterstützt die folgenden Formen von Daten:

• Text (einschließlich Plain-Text, Rich-Text, Microsoft Word, LibreOffice Writer; Evernote-Dateien und -Ordner; und Daten aus Tabellenkalkulationen wie Umfrageantworten oder Kommentare in sozialen Medien)
• Transkripte (VTT, SRT, TXT, DOCX und RTF)
• Webseiten (HTML-Dateien)
• PDF-Dateien (einschließlich Dateien aus bibliografischen Referenzmanagern)
• Bilder (die meisten gängigen Formate wie JPEG, GIF und PNG)
• Audio (die meisten gängigen Formate wie MP3 und M4A)
• Video (die meisten gängigen Formate wie MP4, MOV und AVI)
• Geografische Daten (aus Google Earth-Karten)

ATLAS.ti konvertiert auch die folgenden Daten ins PDF-Format:

• E-Books (MOBI-Dateien)
• Excel- und LibreOffice Calc-Tabellenkalkulationen
• PowerPoint- und LibreOffice Impress-Präsentationen
• Vektorgrafiken aus Visio und LibreOffice Draw

Darüber hinaus werden ergänzende Informationen wie Kommentare in Word-Dokumenten und Anmerkungen in PDF-Dateien in Zitate umgewandelt, die Kommentare zu Ihren Daten enthalten. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ATLAS.ti mit allen Datentypen umgehen kann und so viele feinkörnige Details in Ihren Daten für die Analyse in Ihrem Projekt bewahrt.

Leitlinien für die Datenaufbereitung

Qualitative Daten sind oft unstrukturiert und können vor der Analyse bearbeitet werden. Vielleicht haben Sie eine Audiodatei von einem Interview, das Sie durch einen automatischen Transkriptionsdienst bearbeitet haben. Oder Sie haben Feldnotizen in Ihr Lieblingsnotizbuch geschrieben. Oder vielleicht haben Sie während der Feldarbeit ein Foto von einem wichtigen Ereignis oder Artefakt gemacht. Unabhängig davon, welche Daten Sie gesammelt haben, müssen Sie sie möglicherweise bearbeiten, um eine klare Struktur zu schaffen und alle identifizierenden Informationen zu entfernen, um die Vertraulichkeit zu wahren.

Betrachten Sie ein einfaches Textdokument wie im folgenden Screenshot. Wir haben dieses Dokument aus einem der ATLAS.ti-Beispielprojekte zum Thema Nachhaltigkeit entnommen. Der Text ist in Absätze unterteilt, die verschiedene Abschnitte eines Textes darstellen, der auf dem Video basiert, aus dem dieses Transkript stammt. Einerseits ist die Form des Dokuments augenschonender, da die Aufmerksamkeit beim Lesen eines unnötig langen Absatzes nur selten aufrechterhalten werden kann. Andererseits ist es immer wichtig, eine Abschrift von Video- oder Audiodaten zu überarbeiten, um die Genauigkeit der Transkription zu gewährleisten.

Schauen Sie sich nun einen Screenshot eines Interviewprotokolls an. Die meisten standardisierten Mitschriften folgen einem einfachen Muster, bei dem der Sprecher identifiziert wird und dann das, was er sagt.

Diese scheinbar unbedeutenden Merkmale haben jedoch wichtige Auswirkungen darauf, wie Daten in ATLAS.ti analysiert und kodiert werden können.

Mit der Textsuchfunktion können Sie beispielsweise nach Datensegmenten suchen, die ein bestimmtes Wort oder eine bestimmte Phrase enthalten. Diese Segmente werden für Sie an einer Stelle aufgelistet, so dass Sie sie leicht kodieren können. Sie können den Umfang der Daten, die Sie mit diesem Tool kodieren können, selbst bestimmen, ob es sich um exakte Treffer, Sätze oder ganze Absätze handelt.

Bei Abschriften von Interviews und Fokusgruppen kann es eine Herausforderung sein, sich durch seitenlange Abschriften zu wühlen, wenn man sich nur ansehen möchte, was ein bestimmter Befragter sagt. Das Fokus Group Koding Tool nimmt Ihnen dieses Kopfzerbrechen ab, indem es die Transkripte analysiert und Zitate erstellt, die mit Kodes für die verschiedenen Sprecher gekennzeichnet sind. Mit diesem Tool können Sie einen bestimmten Kode analysieren, der zu einem bestimmten Sprecher gehört, und alle anderen Stimmen und die damit verbundenen Daten herausfiltern.

Mit diesen und anderen Werkzeugen in ATLAS.ti im Hinterkopf sollten Sie sich überlegen, wie Ihre Dokumente aussehen sollen, bevor Sie sie zu Ihrem Projekt hinzufügen. Müssen Sie die Namen der Sprecher in einem Transkript bearbeiten? Müssen Sie in einem Text mehr Zeilenumbrüche einfügen? Müssen Sie bestimmte Wörter in Ihren Daten ändern, damit Sie in ATLAS.ti nach ihnen suchen können?

Eine hilfreiche Methode ist es, rückwärts zu arbeiten. ATLAS.ti hat eine Reihe von Beispielprojekten, mit denen Sie die verschiedenen Tools und Funktionen unserer Software testen können.

Probieren Sie die verschiedenen Möglichkeiten aus und überlegen Sie dann, wie Sie Ihre Rohdaten organisieren können. Unabhängig davon, welche Software Sie verwenden oder welche Tools Sie einsetzen, werden Sie Ihre Daten zweifellos organisieren müssen, um eine effizientere Struktur für die Analyse zu schaffen. Wenn Sie dies frühzeitig tun, werden Sie später im Forschungsprozess viel Zeit sparen.

Wie man ATLAS.ti für das Datenmanagement nutzt

Nachdem Sie Ihre Daten aufbereitet haben, ist es nun an der Zeit, Ihre Dokumente zu einem ATLAS.ti-Projekt hinzuzufügen, damit Sie kodieren und mit der Analyse Ihrer Daten fortfahren können. In diesem Teil des Prozesses müssen Sie auch überlegen, wie die Organisation Ihres Projekts mit Ihren Forschungszielen zusammenhängt. Natürlich könnten Sie auch einfach alle Dokumente in ein Projekt packen und gleich loskodieren. Aber eine sorgfältige Planung zu diesem Zeitpunkt ist ebenfalls sinnvoll.

Wenn wir uns den Dokumentenmanager ansehen, der alle Dokumente des Beispielprojekts Nachhaltigkeit anzeigt, können wir den Namen jedes Dokuments, einen Kommentar zu jedem Dokument und die Dokumentgruppen, zu denen jedes Dokument gehört, erkennen. Alle drei Aspekte tragen dazu bei, dass Ihre Projektdaten organisiert und leicht zu analysieren sind.

Zunächst einmal ist es Ihnen überlassen, welche Namenskonvention Sie für die Benennung Ihrer Dokumente verwenden. Manche verwenden Kodenamen, um die Namen kurz zu halten (z. B. IT_090622 für "Interviewtranskript vom 6. September 2022"), während andere es vorziehen, so beschreibend wie möglich zu sein. Welche Strategie Sie auch immer anwenden, achten Sie darauf, dass Ihre Namen einheitlich und eindeutig sind. Vor allem, wenn Sie ein Projekt mit Dutzenden oder gar Hunderten von verschiedenen Dokumenten haben, können Sie mit einer Standardstrategie für die Benennung Ihrer Dokumente Zeit sparen, da Sie die relevanten Daten schnell und einfach wiederfinden können.

Es wird aber auch Zeiten geben, in denen Ihnen die Namen nicht weiterhelfen. Schließlich geht ein Vorstellungsgespräch in das nächste über, wenn Sie 30 oder 40 davon geführt haben! Manchmal braucht man ein paar mehr Hinweise, um schnell festzustellen, ob man das richtige Dokument ausgewählt hat. Aus diesem Grund bietet ATLAS.ti zu jedem einzelnen Dokument in Ihrem Projekt ein Feld für einen Kommentar. Es liegt an Ihnen, zu entscheiden, was in jeden Kommentar gehört. Das kann ein formaler Verweis auf die Quelle sein, eine kurze Erläuterung der Daten, einige Notizen zu einer möglichen theoretischen Entwicklung, die sich aus der Analyse des Dokuments ergibt, oder jede andere identifizierende Information, die es Ihnen leicht macht, sich an den Inhalt Ihrer Daten zu erinnern. Wie die Namen werden auch die Kommentare neben jedem Dokument im Document Manager angezeigt oder können über das Popup-Menü des ausgewählten Dokuments geöffnet werden.

Schließlich profitieren Projekte jeder Größe von der Gruppierung von Dokumenten, sei es nach Datentyp, Thema, Zeitraum oder einem anderen Merkmal, das für Ihre Zwecke geeignet ist. In diesem Zusammenhang sind die Dokumentgruppen in ATLAS.ti eine nützliche Hilfe bei der Sortierung Ihrer Daten.

Im Screenshot unten sehen Sie, dass wir zahlreiche Interviews haben, aber wir haben zwei verschiedene Dokumentengruppen angelegt, um die Experten von den Laien, die wir interviewt haben, zu trennen. Schließlich wird ein Experte für Nachhaltigkeit zwangsläufig anders über das Thema sprechen als ein Laie, so dass es sinnvoll sein könnte, die Unterschiede später zu analysieren.

Die Dokumente können in mehrere Gruppen sortiert werden, so dass Sie einem Dokument so viele Identifikatoren zuweisen können, wie Sie für notwendig halten. So können Sie z. B. für jeden relevanten Identifikator (z. B. Geschlecht, Altersgruppe, ethnische Zugehörigkeit, Geburtsort usw.) eine eigene Gruppe bilden und so Ihre Analyse auf eine bestimmte Gruppe von Dokumenten eingrenzen, die den für Ihre Untersuchung relevanten Kriterien entsprechen.

Sichern Ihrer Daten

So etwas kann passieren. Wir alle haben schon einmal Notizen verloren, die eine interessante theoretische Diskussion enthielten, die für unsere Studie relevant war. Oder wir haben auf halber Strecke der Datenorganisation festgestellt, dass die von uns erstellten Dokumentgruppen für unsere Analyse nicht nützlich genug sind, und wir müssen von vorne anfangen. Oder wir haben Wasser auf unserer Tastatur verschüttet und müssen den Computer, auf dem unser Projekt gespeichert war, ersetzen.

Aus diesen und einer Million anderer Gründe, die wir nicht vorhersehen können, ist die regelmäßige Erstellung von Sicherungskopien unserer Daten für unsere Forschung unerlässlich. Eine Sicherungskopie ist etwas, das Sie vielleicht nie brauchen werden (hoffen wir!), das aber unendlich wertvoll ist, wenn doch einmal etwas passiert.

Sicherungskopien Ihres Projekts heißen in ATLAS.ti Projekt Bundles, und ein Projekt Bundle zu erstellen ist denkbar einfach. In ATLAS.ti Mac finden Sie die Export-Funktion im Projekt-Menü. In ATLAS.ti Windows erscheint der Export-Button, wenn Sie in der Toolbar File wählen. Sie können Ihr ATLAS.ti Windows- oder Mac-Projekt auch in den internen Cloud-Speicher hochladen. Wenn Sie in der Online-Plattform ATLAS.ti Web arbeiten, können Sie sich bereits darauf verlassen, dass Ihr Projekt online und damit nicht auf einem einzelnen physischen Gerät gespeichert ist. Trotzdem ist es eine gute Idee, Ihr ATLAS.ti Web-Projekt regelmäßig herunterzuladen, um eine Sicherungskopie zu speichern oder verschiedene Versionen Ihres Projekts über die Zeit zu erhalten.

Bewahren Sie eine Sicherungskopie online, auf einem separaten Flash-Laufwerk oder auf einem anderen Gerät auf, falls Sie Ihre Änderungen rückgängig machen müssen. Sie können auch Sicherungskopien mit Zeiten und Daten als Namen erstellen, damit Sie die Entwicklung Ihrer Forschung im Laufe der Zeit nachvollziehen können. Wie auch immer Sie vorgehen, Ihr zukünftiges Ich wird Ihnen dankbar sein, dass Sie eine Sicherungskopie Ihrer Daten haben, falls Sie sie jemals brauchen.