Navigieren am Schnittpunkt von qualitativer Analyse und Technologie: Strategien und Taktiken im Zeitalter der KI

Einleitung

Die Integration der generativen Fähigkeiten in ATLAS.ti bietet viele neue Möglichkeiten für qualitative Forscher, und ich bin gespannt, wie sich diese Tools auf das Feld auswirken werden. Aber es sind nicht nur die Werkzeuge und deren Einsatz, die mich interessieren.

Als Dozentin für qualitative Methoden habe ich auch darüber nachgedacht, wie sich die Verfügbarkeit dieser Tools auf die Art und Weise auswirkt, wie wir sie in den Methodenunterricht und das Lernen einbeziehen. Und das hat mich dazu gebracht, wieder einmal über meine eigene pädagogische Praxis nachzudenken.

Ein wenig Hintergrundwissen

Ich interessiere mich für qualitative Software wie ATLAS.ti, seit ich 1997 meinen Master an der University of Surrey gemacht habe. Ein Jahr später begann ich, diese Tools zu unterrichten, als ich dem CAQDAS Networking Project (CNP) beitrat, das ich jetzt leite.

Das CNP wurde 1994 gegründet, um das Bewusstsein für den Einsatz von Software zur qualitativen Analyse zu schärfen und Kapazitäten aufzubauen. Als eines der Pionierprogramme benutze ich ATLAS.ti nun schon seit mehr als 25 Jahren und experimentiere damit.

In dieser Zeit habe ich mich vor allem dafür interessiert, wie Studenten und neue Nutzer mit den Tools umgehen, wenn sie sie zum ersten Mal kennenlernen und in ihre analytische Praxis übernehmen.

Die fünfstufige QDA-Methode

Viele Jahre der Beobachtung von Lernenden und mehrere Forschungsprojekte zur CAQDAS-Anwendung führten dazu, dass ich mit Nick Woolf an der Entwicklung unserer Pädagogik, der Fünf-Ebenen-QDA-Methode, arbeitete, die in unserem ATLAS.ti-Lehrbuch mündete.

Die Entwicklung der Five-Level-QDA-Methode und die Beschreibung ihrer Prinzipien finden Sie in unserem Sage Foundations-Eintrag sowie im Lehrbuch. Die zentrale Botschaft ist, dass die Analysestrategien - also das, was wir vorhaben - die Softwaretaktiken - also die Art und Weise, wie wir die Analyse durchführen - bestimmen.

Im Laufe der Jahre hat sich die Anzahl und Vielfalt der in ATLAS.ti zur Verfügung stehenden Tools erweitert und ist immer leistungsfähiger geworden. Das ist gut für den methodischen Fortschritt und die Kreativität in der analytischen Praxis. Aber nur weil etwas möglich ist, heißt das noch lange nicht, dass es auch die beste Lösung ist. Lassen Sie mich Ihnen eine Analogie geben.

Eine Analogie zur Veranschaulichung der Bedeutung von Strategien, die Taktiken vorantreiben

Stellen Sie sich vor, ich müsste von London nach Paris, und zwar so schnell wie möglich (mit anderen Worten: meine Strategie - mein Plan - ist es, so schnell wie möglich von London nach Paris zu kommen). Um meinen Plan zu erfüllen, würde ich die verfügbaren Taktiken in Betracht ziehen - in diesem Fall die verschiedenen Verkehrsmittel, die mir zur Verfügung stehen. Ich könnte mich für ein Flugzeug entscheiden, da dies die schnellste Möglichkeit ist, von London nach Paris zu gelangen. Aber was wäre, wenn meine Strategie - mein Plan - nicht darin bestünde, so schnell wie möglich dorthin zu gelangen, sondern mit dem geringstmöglichen ökologischen Fußabdruck. Ein Flugzeug wäre für diese Strategie eindeutig nicht die am besten geeignete Taktik. Stattdessen könnte ich den Zug nehmen oder sogar mit dem Fahrrad zur Küste fahren, den Kanal durchschwimmen und dann zu Fuß nach Paris laufen.

Die Entscheidungen, wie wir die mächtigen Werkzeuge, die ATLAS.ti uns zur Verfügung stellt, einsetzen, sind ähnlich.

In der Regel gibt es mehrere Möglichkeiten, eine bestimmte analytische Aufgabe mit der Software zu lösen, und so müssen wir eine Auswahl treffen. Wie die Wahl des Transportmittels, so hat auch die Wahl der Software-Tools Auswirkungen. Deshalb ist es so wichtig, dass die Bedürfnisse unserer Analyse den Einsatz der Tools bestimmen, oder in der Sprache der Five-Level QDA, dass unsere Strategien unsere Taktiken bestimmen.

Funktioniert das nicht in beide Richtungen?

Als Nick und ich unsere Pädagogik auf der ICQI 2016 zum ersten Mal öffentlich vorstellten, stellten einige Leute die Richtung der Beziehung zwischen Strategien und Taktiken, die wir betonten, in Frage: dass Strategien Taktiken vorantreiben.

Sie schlugen vor, dass die Verfügbarkeit von Werkzeugen die analytischen Möglichkeiten beeinflusst und somit das Forschungsdesign beeinflussen kann. Beispielsweise eröffnet die Fähigkeit, mühelos, schnell und zuverlässig das Auftreten von Schlüsselwörtern in großen Mengen von Textmaterial zu zählen, Ansätze für die Inhaltsanalyse in einer Weise, die vor der Verfügbarkeit dieser Werkzeuge praktisch nicht möglich war.

Die Betonung der Direktionalität

Es stimmt, dass mit der Entwicklung der Technologie neue Möglichkeiten einhergehen; das ist nichts, was wir ablehnen. Das ist in der Tat charakteristisch für den technologischen Fortschritt und einer der Gründe, warum ich mich weiterhin für den Bereich der computergestützten qualitativen Analyse interessiere.

Wir wollen damit sagen, dass die Taktik zwar die Strategie bestimmen kann, die Strategie aber die Taktik bestimmen sollte.

Mit anderen Worten: Forscher sollten unbedingt neue Instrumente in Betracht ziehen, über sie nachdenken und mit ihnen experimentieren, um ihr Potenzial zu ermitteln und zu sehen, ob sie sinnvoll in ihre Praxis integriert werden können.

Diese Offenheit, gepaart mit praktischen und methodologischen Überlegungen, meinen wir, wenn wir sagen, dass Taktiken (Werkzeuge) Strategien (Methoden) beeinflussen können.

Wenn dies jedoch nicht sorgfältig abgewogen wird, wenn neue Instrumente eingesetzt werden, weil sie als "Allheilmittel" erscheinen, als Wunderwaffe zur Lösung der Herausforderungen bei der Durchführung qualitativer Analysen, kann man sehr schnell in einem großen Schlamassel landen, weil man zulässt, dass Taktiken (Instrumente) Strategien (Methoden) bestimmen.

Ich habe die Ergebnisse dieser Vorgehensweise in meinen Workshops bei vielen Gelegenheiten gesehen, insbesondere dann, wenn scheinbar "coole" CAQDAS-Funktionen missverstanden und unangemessen eingesetzt werden. Ein extremes Beispiel, über das ich schon einmal geschrieben habe, stammt von einem Studenten, der davon ausging, dass er keine Artikel lesen müsse, um eine Literaturübersicht mit qualitativer Software zu erstellen. Ein weiteres Beispiel im Zusammenhang mit den aktuellen technologischen Entwicklungen wäre, wenn Audio-/Videoaufnahmen von Interviews, Fokusgruppendiskussionen oder anderen Begegnungen mit automatisierten KI-gesteuerten Tools (deren Genauigkeit in den letzten Jahren und Monaten erheblich zugenommen hat) transkribiert würden, ohne dass das resultierende Transkript auf Fehler überprüft würde.

Neue Werkzeuge, neue Möglichkeiten, neue Ethik

Es ist wirklich faszinierend zu beobachten, wie die generative KI die Art und Weise, wie wir qualitative Analysen durchführen können, verändern wird. Es wird eine Weile dauern, bis sich die Dinge beruhigt haben und wir sehen werden, welche der neuen Werkzeuge die qualitative Praxisgemeinschaft in ihre Praxis übernehmen wird.

Zurzeit wird viel experimentiert und diskutiert. Wie bei jeder neuen Technologie gibt es die frühen Anwender und Befürworter und die Skeptiker.

Es gibt zu Recht viele ethische Bedenken gegen den Einsatz dieser Instrumente. Und es wird weiterhin viele Diskussionen darüber geben, und es werden Richtlinien rund um diese Technologien entwickelt; nicht nur im Hinblick darauf, wie wir sie einsetzen, sondern auch darauf, wie wir über ihren Einsatz berichten, wie wir die Forschungsteilnehmer darüber informieren, wie Ethikkommissionen und Verlage auf Forschung reagieren, die sie einsetzt.

Ein Gleichgewicht erreichen

Aber genauso wie es unangebracht wäre, KI-Transkriptionswerkzeuge zu verwenden, um einen oft als mühsam und zeitaufwändig empfundenen Prozess zu automatisieren, ohne das resultierende Transkript auf Fehler zu überprüfen, wäre es ein Fehler, generative KI-Werkzeuge mit qualitativem Material arbeiten zu lassen (Kodierung, Zusammenfassung usw.) und die Ergebnisse zu akzeptieren, ohne sie zu überprüfen oder zu überlegen, ob und wie sie tatsächlich zu unseren Interpretationen beitragen.

Deshalb ist der Unterschied zwischen Informieren und Steuern so wichtig.

Ich habe oft gehört, wie Forscher sagten: "Ich habe meine Kodierung gemacht, was nun?" - da läuten bei mir die Alarmglocken, wenn es um Forschungsdesign und Analyseplanung geht. Noch alarmierender wird es, wenn Forscher KI-Coding-Tools - wie ATLAS.ti's AI Coding oder Intentional AI Coding - einsetzen, um schnell "fertig zu codieren" und es blind als korrekt und aussagekräftig zu akzeptieren, ohne es im Hinblick auf die Analyseziele zu überprüfen, zu verfeinern und zu erweitern.

Sensibilisierung ist der Schlüssel

Obwohl die ethischen und methodischen Bedenken, die geäußert werden, berechtigt sind, gibt es auch Missverständnisse darüber, wie die Technologie tatsächlich funktioniert. Hier spielen die Lehrkräfte für qualitative Methoden eine grundlegende Rolle.

Die Schülerinnen und Schüler werden zwangsläufig mit diesen Instrumenten experimentieren und sie nutzen, und sie werden sich im Laufe der Zeit verbessern, wenn die Technologie weiterentwickelt wird.

Genauso wie ich mir wünsche und erwarte, dass meine Kinder den richtigen Umgang mit Social-Media-Plattformen lernen, möchte und erwarte ich, dass die Studierenden qualitativer Methoden die Analysewerkzeuge kennenlernen, damit sie sie richtig einsetzen können.

Dies war schon immer eine meiner Kernbotschaften - lange vor dem Aufkommen der generativen KI. Aber jetzt ist es noch wichtiger. Und das kann nur geschehen, wenn die Forscher sich der Optionen und der Möglichkeiten, die sie bieten, bewusst sind.

Experimentieren Sie also mit ATLAS.ti's AI Coding, Intentional AI Coding, Code-Suggestions, Conversational AI und AI Summaries. Besuchen Sie Webinare und Trainingsveranstaltungen, die den Einsatz dieser und verwandter Tools in qualitativen Projekten diskutieren. Diskutieren Sie die Tools mit Ihren Kollegen, Studenten und Beratern.

Die Unterscheidung zwischen Strategien und Taktiken war noch nie so wichtig wie heute.

Wenn Sie qualitative Methoden unterrichten, sollten Sie nicht den Kopf in den Sand stecken und es versäumen, Ihre Schüler mit der richtigen Einstellung zu diesen Werkzeugen und Fähigkeiten auszustatten, um sie angemessen zu nutzen. Sie werden sie wahrscheinlich nutzen, ob Sie ihnen nun beibringen, wie man das macht oder nicht.

Wir haben eine Verantwortung gegenüber der jetzigen und künftigen Generation von Qualitätsforschern, und es war noch nie so wichtig wie heute, den Unterschied zwischen Analysestrategien (was wir vorhaben) und Softwaretaktiken (wie wir es tun) sowie die Beziehung zwischen beiden deutlich zu machen.

Christina Silver PhD ist außerordentliche Professorin (Lehre) in der Abteilung für Soziologie an der Universität Surrey, wo sie Direktorin des CAQDAS Networking Project. Außerdem ist sie Mitbegründerin und Direktorin von Qualitative Data Analysis Services, Senior Fellow of the Higher Education Academy (SFHEA) und Fellow of the Academy of Social Sciences (FCaSS). Sie ist Autorin zahlreicher Veröffentlichungen über den Einsatz digitaler Werkzeuge für die qualitative Analyse, darunter Using Software in Qualitative Research: A Step by Step Guide (mit Ann Lewins) und Qualitative Analyse mit ATLAS.ti: Die fünfstufige QDA-Methode (mit Nick Woolf).