Quantifizierung qualitativer Daten: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Einleitung

Qualitative Forschung neigt dazu, sich auf die Beschreibung von Phänomenen zu konzentrieren, anstatt sie zu messen. Dennoch hat jeder Ansatz zur Datenanalyse seine Grenzen, was uns dazu zwingt, anzuerkennen, dass sowohl qualitative als auch quantitative Forschungsansätze Hand in Hand gehen können, um ein umfassenderes Verständnis der Welt um uns herum zu ermöglichen. In diesem Artikel werden wir die Quantifizierung qualitativer Daten untersuchen und den Prozess der Umwandlung qualitativer Daten für die quantitative Analyse erkunden.

Kann man quantitative Daten aus qualitativen Daten gewinnen?

Die direkte Antwort auf diese Frage lautet ja: Man kann viele Formen von Daten quantifizieren, die sich nicht so einfach quantifizieren lassen. Allerdings geht es dabei um mehr als nur um das Zählen oder Messen; es erfordert einen sorgfältigen Ansatz, um sicherzustellen, dass bei der Umwandlung die Tiefe und die Nuancen erhalten bleiben, die qualitative Daten oft aufweisen.

In vielen Studienbereichen werden beide Methoden angewandt qualitative und quantitative Ansätze, darunter:

• Marktforschung
• Pflegeforschung
• Lehren und Lernen
• Nutzerforschung

Zunächst einmal ist es wichtig zu erkennen, dass qualitative Daten von Natur aus reich an Details und Kontext sind. Sie liefern Erzählungen, Erfahrungen und Emotionen, die mit Zahlen allein nur schwer zu erfassen sind. Beispiele hierfür sind Interviewtranskripte, offene Umfrageantworten oder Feldnotizen, die Beobachtungen und Gespräche festhalten. All dies sind Fundgruben für Erkenntnisse, die nicht nur Aufschluss darüber geben können, was geschieht, sondern auch, warum es geschieht.

Um diese Daten quantitativ zu nutzen, können Forscher verschiedene Techniken und Methoden anwenden, die häufig mit der Kodierung beginnen. Beim Kodieren werden die Daten in einzelne Teile zerlegt und diese Teile mit Codes versehen. Diese Codes können dann zu Kategorien, Themen oder Mustern gruppiert werden. Sobald dieser Schritt abgeschlossen ist, können Sie quantifizierbare Informationen generieren, indem Sie die Häufigkeit jedes Codes, Themas oder jeder Kategorie zählen.

Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie haben mit 50 Teilnehmern Interviews über ihr Einkaufsverhalten und ihre Vorlieben geführt. Während der Interviews finden Sie vielleicht wiederkehrende Themen oder Ausdrücke wie "Bequemlichkeit", "niedrige Preise" und "Markenvertrauen". Sie können diese Phrasen kodieren und zählen, wie oft jede Phrase in allen Interviews vorkommt. Auf diese Weise können Sie Wörter und Erzählungen in Zahlen und Häufigkeiten umwandeln.

Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass es bei der Quantifizierung von Daten nicht darum geht, ihren Wert oder ihre Komplexität zu schmälern, sondern vielmehr darum, eine weitere Linse zur Verfügung zu stellen, durch die sie interpretiert werden können. Die Quantifizierung von Daten kann dabei helfen, Trends zu erkennen, Vergleiche anzustellen und Argumente mit statistischen Beweisen zu untermauern. Wenn Sie die aus den Daten abgeleiteten quantitativen Ergebnisse mit den reichhaltigen, kontextbezogenen Erkenntnissen der qualitativen Daten kombinieren, erhalten Sie eine mehrdimensionale Sicht auf Ihr Forschungsthema.

Was ist ein Beispiel für die Umwandlung qualitativer Daten in quantitative Daten?

Betrachten wir ein hypothetisches Forschungsprojekt, das darauf abzielt, die Kundenzufriedenheit mit einer neu eingeführten mobilen Anwendung zu verstehen, um die Umwandlung von qualitativen in quantitative Daten zu veranschaulichen. In diesem Szenario führen die Forscher qualitative Forschung durch, indem sie Interviews mit den Nutzern führen und ihnen offene Fragen stellen wie "Was gefällt Ihnen an der App?" und "Welche Verbesserungen würden Sie vorschlagen?". Außerdem sammeln sie textbasierte Bewertungen von verschiedenen Online-Plattformen, auf denen die Nutzer ihre Meinung über die App frei äußern können.

Sobald die qualitativen Forschungsmethoden die erforderlichen Daten gesammelt haben, beginnen die Forscher mit dem Kodierungsprozess. Dazu gehört die Durchsicht der Interviewtranskripte und Textübersichten, um dann wiederkehrende Themen oder Phrasen zu identifizieren. So können beispielsweise Ausdrücke wie „benutzerfreundliche Oberfläche“, „häufige Abstürze“ oder „hilfreicher Kundensupport“ extrahiert und mit spezifischen Codes versehen werden.

Nach der Kodierung besteht der nächste Schritt darin, diese Codes in breitere Kategorien oder Themen zu gruppieren. Dazu könnten Kategorien wie „Benutzerfreundlichkeit“, „technische Probleme“ und „Kundenbetreuung“ gehören. Bei der qualitativen Analyse können diese Kategorien dann untersucht werden, um ein Verständnis für die Hauptthemen in den Daten zu entwickeln. In diesem Stadium können die Forscher auch die Häufigkeit zählen, mit der jeder Code oder jede Kategorie in den Daten erscheint. Wenn beispielsweise die Kategorie „Benutzerfreundlichkeit“ in allen Interviews und Überprüfungen 40 Mal erwähnt wird und „Technische Probleme“ 30 Mal, bilden diese Zahlen quantitative Datenpunkte, die statistisch analysiert werden können.

Als nächstes können die Forscher nun verschiedene Analysen durchführen, um spezifische Fragen zu beantworten. So können sie beispielsweise mit statistischen Tests feststellen, ob die Häufigkeit der Erwähnung von "technischen Problemen" im Vergleich zu anderen Kategorien statistisch signifikant ist. Sie können diese quantitativen Ergebnisse auch mit anderen Punkten von Interesse korrelieren, wie z. B. Net Promoter Scores, App-Bewertungen oder Metriken zur Nutzerbindung, um ein ganzheitlicheres Verständnis der Kundenzufriedenheit zu erhalten.

Es ist jedoch wichtig, bei diesem Umwandlungsprozess die qualitativen Erkenntnisse nicht aus den Augen zu verlieren. Die qualitativen Daten bieten die Tiefe und den Kontext, die die quantitativen Ergebnisse aussagekräftig machen. Während ein quantitativer Analyseansatz beispielsweise Aufschluss darüber geben kann, "was" die Probleme sind und wie häufig sie auftreten, kann ein qualitativer Ansatz Aufschluss darüber geben, "warum" diese Probleme für die Benutzer wichtig sind. In unserem Beispiel ist es wertvoll zu wissen, dass "technische Probleme" 30 Mal genannt wurden, aber das Verständnis der Frustration oder Unannehmlichkeiten, die durch diese Probleme verursacht wurden, bietet ein umfassenderes Bild.

Durch die Integration von qualitativen Erzählungen und quantitativen Messungen können Forscher eine reichhaltigere, umfassendere Analyse der Kundenzufriedenheit mit einer mobilen Anwendung erstellen. Auf diese Weise dienen die umgewandelten quantitativen Daten dazu, die Erkenntnisse aus den qualitativen Daten zu verbessern und zu validieren, anstatt sie zu ersetzen.

Wie man qualitative Daten quantifiziert

Wenn Sie qualitative Daten in quantitative Daten umwandeln wollen, gibt es eine Reihe sorgfältig geplanter Schritte, die auf die Ziele Ihrer Forschung abgestimmt sein sollten. Am Anfang steht ein klares Verständnis Ihrer Forschungsfrage und wie die quantitative Analyse die gewonnenen qualitativen Erkenntnisse ergänzen kann.

In der ersten Phase erfolgt häufig eine Kodierung, ein methodischer Prozess, bei dem textliche oder visuelle Informationen in ein Format übertragen werden, das gezählt und kategorisiert werden kann. Stellen Sie sich vor, Sie untersuchen Bewertungen aus einer Reihe von Online-Produktrezensionen. Sie könnten damit beginnen, die Bewertungen durchzulesen und wiederkehrende Themen, Ideen oder Ausdrücke zu identifizieren. Das könnten Dinge sein wie "einfach zu bedienen", "schlechte Qualität" oder "hervorragender Kundendienst". Jedem dieser wiederkehrenden Elemente würde ein spezifischer Code zugewiesen werden.

Bei der Kodierung geht es jedoch nicht nur um die Auswahl von Phrasen, sondern auch um die Interpretation des Kontexts, in dem sie verwendet werden. So kann beispielsweise die Formulierung "einfach zu bedienen" unter einem Thema wie "Benutzerfreundlichkeit" kodiert werden, aber es ist wichtig, den Kontext und den Tonfall zu berücksichtigen, um zu verstehen, ob dies als positiver oder negativer Aspekt vom Rezensenten erwähnt wird.

Sobald der Kodierungsprozess abgeschlossen ist, besteht der nächste Schritt häufig darin, diese Codes zu umfassenderen Kategorien oder Themen zu gruppieren oder zu bündeln. Die Aggregation dient der Vereinfachung der gesammelten Informationen in überschaubare Gruppen. Wenn Sie beispielsweise Ausdrücke wie "benutzerfreundlich", "intuitives Design" und "einfache Benutzeroberfläche" kodiert haben, können diese alle unter einer breiteren Kategorie wie "Benutzerfreundlichkeit" zusammengefasst werden.

Nach der Gruppierung können Sie dann Ihre Daten quantifizieren, indem Sie die Häufigkeit dieser Codes oder Themen zählen. Vereinfacht ausgedrückt könnte dies bedeuten, dass Sie zählen, wie oft jeder Code in Ihrem Datensatz vorkommt. Diese numerische Darstellung ermöglicht es Ihnen, statistische Methoden auf Ihre Ergebnisse anzuwenden und sie vielleicht mit anderen quantitativen Metriken zu vergleichen, die Sie gesammelt haben, wie z. B. numerische Bewertungen oder die mit einem Produkt verbrachte Zeit.

Darüber hinaus können Sie mit einer qualitativen Datenanalysesoftware, wie ATLAS.ti, Ihr gesamtes kodiertes Projekt in ein Format exportieren, das in statistische Analysesoftware importiert werden kann, um Regressionen und andere quantitative Analysen durchzuführen.

Eine beliebte Methode für diese Art der Analyse ist die Inhaltsanalyse, bei der die Häufigkeit bestimmter Wörter, Phrasen oder Codes in Visualisierungen wie Wortwolken statistisch untersucht werden kann. Auch fortschrittliche Software kann diesen Prozess unterstützen, indem sie Tools anbietet, die eine automatische Kodierung und thematische Analyse großer Datensätze durchführen können, obwohl eine menschliche Aufsicht im Allgemeinen empfohlen wird, um sicherzustellen, dass die qualitativen Nuancen nicht verloren gehen.

Aber denken Sie daran, dass der Prozess nicht mit der Konvertierung endet. Die von Ihnen generierten quantitativen Daten sollten als Ergänzung zu Ihren qualitativen Ergebnissen betrachtet werden, nicht als Ersatz. Die Interpretation ist der letzte und entscheidende Schritt in diesem Prozess. Quantitative Daten können zwar einen Überblick geben, der es leichter macht, Trends zu erkennen oder Vergleiche anzustellen, aber eine qualitative Analyse bietet den nuancierten Kontext, der diesen Zahlen Bedeutung verleiht.

Sollten qualitative Daten quantifiziert werden?

Die Entscheidung, qualitative Daten zu quantifizieren, ist eine differenzierte Entscheidung und hängt von verschiedenen Faktoren ab, darunter der Forschungsfrage, der Art der erhobenen Daten und der Zielgruppe der Forschung. Es ist jedoch klar, dass die Umwandlung in numerische Werte unter den richtigen Umständen wertvolle Vorteile bieten kann, wie z. B. die Möglichkeit, statistische Werkzeuge für die Analyse zu verwenden, wodurch es einfacher wird, Muster, Trends und Korrelationen zu erkennen.

Dennoch sollte man bedenken, dass sich nicht alle Forschungsarbeiten am besten für eine Quantifizierung eignen. So können zum Beispiel sehr persönliche Erzählungen oder hochkomplexe soziale Interaktionen ihren Reichtum verlieren, wenn sie auf bloße Zahlen heruntergebrochen werden. Der Kontext, in dem Sätze oder Themen auftauchen, kann ebenso wichtig sein wie die Häufigkeit, mit der sie auftreten, und die Quantifizierung kann diese Feinheiten manchmal überdecken.

Außerdem muss bei der Umwandlung qualitativer in quantitative Daten berücksichtigt werden, welche Art von quantitativen Daten am nützlichsten ist. Ordinale Daten ermöglichen beispielsweise eine Rangfolge der Elemente, liefern aber keine Informationen über den relativen Grad der Unterschiede zwischen ihnen. Wenn Ihre Daten reich an Nuancen und Variationsgraden sind, erfassen Ordnungsdaten diese Komplexität möglicherweise nicht so effektiv wie andere Methoden. Letztendlich sollte die Entscheidung, Informationen zu quantifizieren, mit Bedacht getroffen werden, wobei zu berücksichtigen ist, wie sie zum allgemeinen Forschungsziel beitragen.