Claus Braunecker - How to do empirische Sozialforschung

Eine Bildungseinrichtung untersucht - über ein Jahr - die Klickraten auf ihre unterschiedlich gestalteten werblichen und redaktionellen Beiträge im Internet. Die Zahlen sollen eine Entscheidungsgrundlage liefern, wo und in welcher Form Inhalte positioniert werden müssen, um größtmögliche Reichweiten zu erzielen.

Ein Unternehmen leitet aus der Anzahl der mit konkreten Detailaspekten (sehr) zufriedenen Kundinnen und Kunden wertvolle Qualitätskennzahlen ab.

Eine Studierende spricht im Rahmen ihrer Masterarbeit mit vielen Expertinnen und Experten. Sie geht aber nicht auf inhaltliche Details des „Expertentums‟ ein. Sie quantifiziert ausschließlich, wie viele sich mit welchen konkreten Themendetails auseinandersetzen.

Das Ziel ist erreicht, wenn das quantitativ produzierte meist umfangreiche Datenmaterial übersichtlich und anschaulich analysiert werden konnte: Wie oft treten Meinungen, Verhaltensweisen, Aussagen, Zustände (in welchen graduellen Ausprägungen) auf? 15

Quantitative Analysen erfolgen meist mit spezifischer Software: Mit dem sehr gebräuchlichen Auswertungsprogramm SPSS (Version 27) beschäftigt sich im Detail Braunecker 2021.

Abbildung 2 auf Seite 25gibt einen zusammenfassenden überblick über das Wesen der „inhaltlichen‟ gegenüber der „zählenden‟ Forschungswelt. [24]

Abbildung 2: Qualitative und quantitative Methoden

In den folgenden Abschnitten dieses Kapitels werden die gebräuchlichsten Arten und Anwendungsfälle qualitativer und quantitativer Forschungsmethoden überblicksmäßig skizziert. Die Reihenfolge der Darstellung erfolgt aufgrund mannigfaltiger Kombinations- und Anwendungsmöglichkeiten der einzelnen Methoden willkürlich.

2.3 | Inhaltsanalyse

Inhaltsanalysen erforschen Kommunikationsinhalte, indem sie Aussagen und Bedeutungen untersuchen. Gegenstand einer Inhaltsanalyse können (Zeitungs-)Texte, Bilder, Radio- und Fernsehsendungen, Webseiten, Social Media, Bücher, Filme, Plakate, Firmenlogos, Firmenauftritte usw. sein. Die Basis der Analyse stellen von Personen geäußerte oder in Medien publizierte schriftliche, bildliche oder akustische Inhalte dar.

Inhaltsanalysen vereinen oft qualitative und quantitative Elemente: Neben dem Zählen des Auftretens von Aussagen, Bildern, Artikellängen, Artikelthemen etc. (quantitative Inhaltsanalyse) erfolgt oft auch eine bedeutungsmäßige Analyse der gezählten Wortinhalte (qualitative Inhaltsanalyse).

So könnte eine Inhaltsanalyse Artikel (aller Tageszeitungen eines Landes in der ersten Januarwoche eines bestimmten Jahres) zum Thema „Klimaveränderung‟ untersuchen. Sie könnte das Vorkommen des Wortes „Klimawandel‟ zählen und zwischen Boulevard- und Qualitätspresse vergleichen (quantitative Inhaltsanalyse). Wenn in weiterer Folge aus dem Artikelkontext heraus zusätzlich auch noch eine Bewertung erfolgt, ob der Beitrag [25] verharmlosend, sachlich neutral oder alarmierend verfasst wurde, wird damit auch eine qualitative Inhaltsanalyse durchgeführt.

Ein sehr wichtiges Element jeder Inhaltsanalyse ist ein gutes Codierschema. Darin müssen alle zu analysierenden Dimensionen und deren Ausprägungen klar definiert werden.

Abbildung 3: Beispielhaftes Codierschema für eine Inhaltsanalyse

Abbildung 3 zeigt als Beispiel einen konstruierten (zur Veranschaulichung dienenden) Auszug aus einem Codierschema einer quantitativen Inhaltsanalyse. Das Codierschema ist konsistent zum Codebuch in Abbildung 4 ab Seite 26 und wurde mit Excel angelegt.

Bevor die Inhaltsanalyse startet, ist es sinnvoll, das Codierschema bei wenigen Analyseelementen „auszuprobieren‟ ( Pretest). Treten dabei noch Probleme (Unklarheiten) auf, sollte das Schema unbedingt nachjustiert werden.

Sehr bedeutsam ist auch, dass alle, die an der Inhaltsanalyse mitarbeiten, die Inhalte nach denselben Grundsätzen im Codierschema erfassen bzw. eintragen: Es muss unbedingt sichergestellt sein, dass verschiedene Menschen die Inhalte in dieselben Kategorien einordnen ( INTER-Coder-Reliabilität). Zur überprüfung der Inter-Coder-Reliabilität gibt es eigene Testverfahren (z.B. der „Holsti-Test‟ auf Seite 107 im Kapitel „6.5.2 | Reliabilität‟). Außerdem muss jede Person, die heute Inhalte klassifiziert, dieselben Inhalte auch morgen oder übermorgen noch ident erfassen ( INTRA-Coder-Reliabilität).

Zur Sicherstellung einer geregelten und reliablen Datenerfassung ist es unbedingt erforderlich, noch vor Beginn der Codierarbeit ein sogenanntes Codebuch zu erstellen.

[26]

Dort werden die Analyseeinheiten 16und Analyseinhalte im Detail definiert und alle Codierungsregeln festgelegt.

Die folgende Abbildung zeigt Auszüge aus einem 20-seitigen(!) Codebuch.

Die Analyse beschäftigte sich mit der Berichterstattung österreichischer Printmedien über Public Relations. Das Codebuch zur Analyse wurde in Anlehnung an Kerl 2007 und Bur- KART/RUßMANN 2010 erstellt.17 Für die hier beispielhafte Abbildung erfolgten geringfügige Adaptierungen. [27]

Abbildung 4: Codebuch einer Inhaltsanalyse (Auszüge, adaptiert) [28]

In heutiger Zeit sind sehr viele Bild- und Textelemente digital verfügbar. Ob es sich dabei um massenmediale Kommunikation oder zwischenmenschliche Interaktionen in Social Media handelt: Analysen gespeicherter, allgemein zugänglicher Inhalte sind weit verbreitet.

Eine Institution möchte z.B. in Erfahrung bringen, wie sich eine neu eingeführte Dienstleistung im Netz verbreitet, wie sie angenommen, wie darüber kommuniziert wird.

Menschen, die das Netz themenbezogen durchsuchen, benötigen Zeit, der monetäre Aufwand ist hoch. Da liegt es nahe, stattdessen Suchsoftware 18einzusetzen. Eine aktuell sehr große Vielfalt an Textanalyse-Tools bietet die Möglichkeit, das Netz (oder Datenbanken) nach definierten Begriffen ( Keywords) zu durchforsten.

Automatisierte Textanalysen können mit wenig Aufwand gesuchte Begriffe, Textstellen usw. (global) auffinden 19und automatisiert Ergebnisberichte mit Häufigkeiten erstellen.

Wie oft z.B. eine neue Marke in den Sozialen Netzwerken diskutiert wird, kann relativ einfach automatisiert gezählt werden.

Wer jedoch (auch) Bilder analysieren bzw. Inhalte regionalisiert betrachten oder gar bewerten möchte, stößt schnell an die Grenzen der Automatisierungen: Vertiefende Forschung ist ohne intensiveres menschliches Zutun nicht derart einfach durchführbar.

Rein technische Sentiment-Analysen zur Bedeutung von Inhalten sind bereits auf syntaktisch „einfachere‟ englische Texte angewandt schwierig umsetzbar. Für die deutsche Sprache sind sie nur schwer realisierbar, weil stark fehlerbehaftet. 20

Softwarealgorithmen versuchen hier, über das gemeinsame Auftreten von Worten „ähnlichkeitscluster‟ zu definieren und Texte nach diesen zu gruppieren. 21Das scheitert aber oft am richtigen Interpretieren von Bedeutungszusammenhängen oder am Bildmaterial.