Induktive Kategorienbildung in der Inhaltsanalyse: Kombination automatischer und manueller Verfahren

Kernstück jeder Inhaltsanalyse ist ein Kategoriensystem, das häufig induktiv-qualitativ an einer kleinen Stichprobe von Texten entwickelt wird. Methoden des Text Mining ermöglichen es heute, eine nahezu unbegrenzte Anzahl an Texten effizient, schnell und nachvollziehbar zu explorieren. In diesem Bei...

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Bibliographic Details
Published in:Forum, qualitative social research qualitative social research, 2019-01, Vol.20 (1)
Main Authors: Waldherr, Annie, Lars-Ole Wehden, Stoltenberg, Daniela, Miltner, Peter, Ostner, Sophia, Pfetsch, Barbara
Format: Article
Language:ger
Subjects:
Bürgerdialog
Classification
Codebuch
Content analysis
Data mining
Inhaltsanalyse
Kategorienbildung
Quality of life
Reading
Text Mining
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Description
Summary:Kernstück jeder Inhaltsanalyse ist ein Kategoriensystem, das häufig induktiv-qualitativ an einer kleinen Stichprobe von Texten entwickelt wird. Methoden des Text Mining ermöglichen es heute, eine nahezu unbegrenzte Anzahl an Texten effizient, schnell und nachvollziehbar zu explorieren. In diesem Beitrag wird ein Verfahren vorgeschlagen, bei dem solche Methoden eingesetzt werden, um induktiv aus einem umfangreichen Textkorpus Kategorien für eine Inhaltsanalyse zu bilden. Diese Methoden werden mit einer qualitativen, manuellen Inhaltsanalyse kombiniert. Die Kombination verschiedener Verfahren besteht darin, dass zunächst mittels Text Mining thematische Oberkategorien aus einem vorliegenden Textkorpus extrahiert, anschließend manuell validiert und in einer qualitativen Inhaltsanalyse um Unterkategorien erweitert wurden. Das Vorgehen wird beispielhaft an einem Codebuch erläutert, welches im Rahmen der Auswertung des "Bürgerdialogs" der Bundesregierung "Gut leben in Deutschland" zum Thema Lebensqualität entwickelt und angewendet wurde.
ISSN:1438-5627
DOI:10.17169/fqs-20.1.3058