Computergestützte Analyse qualitativer Daten: Wie sich die qualitative Sozialforschung für Massentextanalysen öffnet

Abstract

Zwei jüngere Entwicklungen in der computergestützten Textanalyse bieten großes Veränderungspotenzial für die sozialwissenschaftliche Analyse qualitativer Daten: Erstens nimmt die Verfügbarkeit von digitalem Textmaterial rasant zu, und zweitens tragen Verbesserungen in den Verfahren algorithmischer Informationsextraktion, auch Text Mining genannt, dazu bei, die Spaltung zwischen qualitativen und quantitativen Textanalysen zu überwinden. Der entscheidende Fortschritt im Gegensatz zur computergestützten quantitativen Inhaltsanalyse besteht darin, dass neuere computerlinguistische Modelle Kontextinformationen in ihre Analysen einbeziehen. Ihre Kapazitäten erweitern sich so von der Auszählung von Begriffshäufigkeiten hin zur Extraktion von Bedeutung. Der Artikel stellt verschiedene Ansätze computergestützter Textanalysen vor und führt eine Typologie aus der Sicht qualitativer Sozialforschung ein, um methodologische Unterschiede zu verdeutlichen. Diese Typologie zeigt: Je besser die algorithmischen Verfahren in der Lage sind, komplexere semantische Strukturen über die Ebene einzelner Worte hinaus zu identifizieren, umso produktiver können sie mit manuellen Ansätzen qualitativer Datenanalyse in einem Mixed-Method-Forschungsdesign zur Analyse sehr großer Textmengen integriert werden.

URN: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0114-fqs1302231