Was ist offenes Kodieren in der qualitativen Forschung?

Einleitung

Qualitatives Kodieren zielt darauf ab, Ordnung in unstrukturierte Daten zu bringen. Ganz gleich, ob es sich um einen Blogbeitrag, ein Interviewtranskript oder Notizen aus einer Reihe von auffälligen Beobachtungen handelt, qualitative Forscher stützen sich auf Kodes, um Beziehungen zwischen sozialen Phänomenen zu erkennen und eine Erklärung dafür zu liefern. Es gibt jedoch zahllose Ansätze zum Kodieren; der beste Ansatz hängt von Ihrer Forschungsfrage ab.

Unter den Ansätzen zur Kodierung von Daten in der qualitativen Forschung ist das offene Kodieren vielleicht einer der am wenigsten präskriptiven Ansätze. Beim offenen Kodieren kodiert der Forscher die Daten auf der Grundlage dessen, was er in den Daten sieht und wie er das Geschehen interpretiert. Dies ist ein guter erster Schritt im Prozess der Datenanalyse, wenn Ihr Forschungsprojekt auf die Entwicklung neuer Themen, Konzepte oder Theorien ausgerichtet ist. Wenn dies bei Ihrer Studie der Fall ist, sollten wir uns den Prozess des offenen Kodierens etwas genauer ansehen.

Was ist mit offenem Kodieren gemeint?

Offenes Kodieren ist ein integraler Bestandteil des qualitativen Analyseprozesses, wenn es um explorative Untersuchungen geht. Qualitative Daten durchlaufen fast immer eine Art von Kodierungsprozess, um den Forschern zu helfen, die Daten zu analysieren und ihnen Bedeutung zu verleihen. Wenn qualitative Daten kodiert werden, erleichtert dies die Analyse und das Aufstellen neuer Theorien und Konzepte auf der Grundlage der erstellten Kodes erheblich. Offenes Kodieren ist eine von vielen Strategien, die zum Kodieren von Daten verwendet werden. Während andere Ansätze deduktiv sind (d. h. sich auf bestehende Theorien stützen), verfolgt das offene Kodieren einen induktiven Ansatz, der von den Forschern verlangt, die Daten mit so wenig vorgefassten Meinungen wie möglich zu untersuchen. In gewissem Sinne bleibt der Forscher "offen" für die verschiedenen Bedeutungsmöglichkeiten in den Daten, so dass die in den Kodes eines Forschungsprojekts enthaltenen Bedeutungsdarstellungen so nah wie möglich an den Daten sind.

Das offene Kodieren ist eine von vielen Strategien, die zum Kodieren von Daten verwendet werden. Während andere Ansätze deduktiv deductive sind (d. h. sich auf bestehende Theorien stützen), verfolgt das offene Kodieren einen induktiven Ansatz inductive, der von den Forschern verlangt, die Daten mit so wenig vorgefassten Meinungen wie möglich zu untersuchen. In gewissem Sinne bleibt der Forscher "offen" für die verschiedenen Bedeutungsmöglichkeiten in den Daten, so dass die in den Kodes eines Forschungsprojekts enthaltenen Bedeutungsdarstellungen so nah wie möglich an den Daten sind.

Verwendungsmöglichkeiten für offenes Kodieren

Offenes Kodieren wird häufig für den Analyseprozess in der Grounded-Theory-Methodik, der thematischen Analyse und jedem anderen induktiven Ansatz in der qualitativen Forschung verwendet. Im Wesentlichen wird jedes Forschungsprojekt, das eine explorative Forschungsfrage beinhaltet (d. h. eine Untersuchung, die eher eine neue Theorie entwickelt oder vorschlägt als eine bestehende Theorie zu testen), häufig offenes Kodieren als Teil seiner Forschungsmethoden anwenden.

Methode der offenen Kodierung

Ein Kode ist ein Wort oder ein kurzer Satz, der etwas beschreibt, was in den Daten vor sich geht - man kann sich Kodes auch als Tags vorstellen, die man an Datensegmente anhängt. Offene Kodes werden erstellt, wenn der Forscher qualitative Daten (z. B. Text, Bilder, Videos usw.) untersucht, ein relevantes Datensegment auswählt und einen Kode (oder mehrere Kodes) anbringt, der die Bedeutung oder die Aspekte erfasst, die für die Forschungsfrage in diesem Datensegment relevant sind. Wie bereits erwähnt, sollte der Forscher die Daten so unvoreingenommen wie möglich betrachten und der Versuchung widerstehen, bestehende Theorien auf den Kodierungsprozess anzuwenden. Dieser Ansatz ermöglicht es, neue Theorien direkt aus den Daten zu entwickeln.

Wann sollte ich offenes Kodieren, axiales Kodieren und selektives Kodieren anwenden?

Offenes Kodieren ist nur eine Strategie, die durch andere Kodiermethoden ergänzt werden kann. In einem Grounded-Theory-Ansatz bilden offenes, axiales und selektives Kodieren die Schritte eines größeren Prozesses, der darauf abzielt, eine neue Theorie zu entwickeln oder neue Konzepte vorzuschlagen. Beim offenen Kodieren wendet der Forscher kurze und beschreibende Phrasen auf größere Datensegmente an. Betrachten Sie diese Kodes als Schlüsselwörter, die zur Verdichtung und Organisation der Daten für die nachfolgenden Analyseschritte verwendet werden.

In der Phase des axialen Kodierens stellt der Forscher Verbindungen zwischen den einzelnen Teilen seiner Studie her, die durch offene Kodes repräsentiert werden. Beim axialen Kodieren werden die Kodes gruppiert und in eine neue Kategorie eingeordnet, die eine breitere Bedeutung verkörpert. Wenn die beim offenen Kodieren erzeugten Kodes diskrete Bedeutungselemente sind, stellen die axialen Kodes folglich breitere Kategorien dar, die diese offenen Kodes zusammenfassen. Es ist Sache des Forschers, zu bestimmen, wie offene Kodes kategorisiert werden sollten und wie diese Kategorien diskrete Kodes in den breiteren Kontext ihrer Studie einordnen.

Beim selektiven Kodieren schließlich wird der Analyseprozess auf eine einzige Kernkategorie oder -kategorien eingegrenzt, die sich auf die Kodes in Ihrem Projekt beziehen. In diesem Stadium erkennt der Forscher an, dass bestimmte Kategorien für die Forschungsfrage von größerer Bedeutung sind und in der entstehenden Theorie eine zentralere Rolle einnehmen sollten. Letztlich verbindet das selektive Kodieren die diskrete Bedeutung, die in den Kodes und Kategorien dargestellt wird, mit der breiteren Theorieentwicklung in einer explorativen Studie.

Durch die Entwicklung von Kategorien und Themen entwickelt der Forscher ein Verständnis der gesammelten Daten, das in den nachfolgenden Iterationen der Datenerfassung und Kodierung verwendet werden kann. In dieser Phase des Analyseprozesses vermeidet der Forscher weiterhin, bestehende Theorien auf die Daten anzuwenden, sondern nutzt stattdessen sein Verständnis der von ihm erstellten Kodes und Kategorien, um eine nuanciertere Iteration des offenen Kodierens durchzuführen, während er weiterhin eine kohärente Theorie entwickelt.