Induktive Kategorienbildung in der Inhaltsanalyse: Kombination automatischer und manueller Verfahren

Autor/innen

  • Annie Waldherr Westfälische Wilhelms-Universität
  • Lars-Ole Wehden Westfälische Wilhelms-Universität http://orcid.org/0000-0002-6365-0321
  • Daniela Stoltenberg Westfälische Wilhelms-Universität
  • Peter Miltner Freie Universität Berlin
  • Sophia Ostner Freie Universität Berlin
  • Barbara Pfetsch Freie Universität Berlin

DOI:

https://doi.org/10.17169/fqs-20.1.3058

Schlagworte:

Inhaltsanalyse, Text Mining, Kategorienbildung, Bürgerdialog, Codebuch

Abstract

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.

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Autor/innen-Biografien

Annie Waldherr, Westfälische Wilhelms-Universität

Annie WALDHERR, Juniorprofessorin für digitalisierte Öffentlichkeiten am Institut für Kommunikationswissenschaft, Fachbereich Erziehungswissenschaft und Sozialwissenschaften, Westfälische Wilhelms-Universität Münster. Forschung und Lehre zu den Themen: digitalisierte Öffentlichkeiten, politische Kommunikation, Technologie- und Wissenschaftsdiskurse, Computational Social Science.

Lars-Ole Wehden, Westfälische Wilhelms-Universität

Lars-Ole WEHDEN, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Kommunikationswissenschaft, Fachbereich Erziehungswissenschaft und Sozialwissenschaften, Westfälische Wilhelms-Universität Münster. Forschung und Lehre zu den Themen: digitale Öffentlichkeit, Nachrichten in sozialen Medien, Virtual and Augmented Reality.

Daniela Stoltenberg, Westfälische Wilhelms-Universität

Daniela STOLTENBERG, wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Kommunikationswissenschaft, Fachbereich Erziehungswissenschaft und Sozialwissenschaften, Westfälische Wilhelms-Universität Münster. Forschung zu digitalisierten Öffentlichkeiten, insbesondere mit Blick auf deren räumliche Dimension, im Sonderforschungsbereich 1265 "Re-Figuration von Räumen".

Peter Miltner, Freie Universität Berlin

Peter MILTNER, bis 2017 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Publizistik- und Kommunikationswissenschaft, Fachbereich Politik- und Sozialwissenschaften, Freie Universität Berlin. Derzeit wissenschaftlich-technischer Mitarbeiter beim Projektträger Jülich.

Sophia Ostner, Freie Universität Berlin

Sophia OSTNER, bis 2016 wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Publizistik- und Kommunikationswissenschaft, Fachbereich Politik- und Sozialwissenschaften, Freie Universität Berlin. Derzeit wissenschaftliche Mitarbeiterin, Bundestagsbüro Marja-Liisa VÖLLERS MdB.

Barbara Pfetsch, Freie Universität Berlin

Barbara PFETSCH, Professorin für Kommunikationstheorie und Medienwirkungsforschung am Institut für Publizistik- und Kommunikationswissenschaft, Fachbereich Politik- und Sozialwissenschaften, Freie Universität Berlin. Forschung und Lehre zu den Themen politische Kommunikation im internationalen Vergleich, Inhalte und Wirkungen der Onlinekommunikation, Europäische Öffentlichkeit.

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Veröffentlicht

2019-01-27

Zitationsvorschlag

Waldherr, A., Wehden, L.-O., Stoltenberg, D., Miltner, P., Ostner, S., & Pfetsch, B. (2019). Induktive Kategorienbildung in der Inhaltsanalyse: Kombination automatischer und manueller Verfahren. Forum Qualitative Sozialforschung Forum: Qualitative Social Research, 20(1). https://doi.org/10.17169/fqs-20.1.3058

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Einzelbeiträge