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QDA-Software in der Forschung nutzen – Beispiel NVivo

QDA-Software in der Forschung nutzen – Beispiel NVivo

QDA-Software in der Forschung nutzen – Beispiel NVivo

Zettelwirtschaft? Karteikartenchaos? Explodierende qualitative Daten? Welche Vorteile der Einsatz von Qualitative Data Analysis (QDA)-Software in der qualitativen und Mixed-Methods Forschung haben kann, wird in diesem Beitrag am Beispiel von NVivo vorgestellt: QDA-Software in der Forschung nutzen – Beispiel NVivo

Unten findest Du fünf Tipps zum erfolgreichen Start mit QDA-Software.

Während im Statistik-Tutorium eines sozialwissenschaftlichen Bachelor-Studiums ganz selbstverständlich mit Software (wie SPSS oder R) gearbeitet wird, wird der Einsatz von Software für die qualitative Datenanalyse (wie NVivo, MAXQDA oder Atlas.ti) bisher nicht standardmäßig vermittelt. Auch ich habe QDA-Software erst in meinem Master-Studium kennengelernt – und war sofort begeistert. Die einfache Möglichkeit, alle zu einem Thema relevanten Aussagen durch Codierungen zur bündeln und anschließend auswerten zu können, sprach mich besonders an. Kein wildes Suchen mehr nach der richtigen Markierung im Text und die Gewissheit, alles was man codiert hat, auch wiederfinden und auswerten zu können, das überzeugte mich. Und das, obwohl ich – wie wohl viele – gar keine besondere Affinität zu Computern oder Softwareprogrammen hatte.

QDA-Software nutzen – Beispiel NVivo

Jahre später, die Dissertation fast fertig und mitten in der Ausbildung zur QDA-Software Trainerin für Alfasoft, sitze ich in einem Workshop von Christina Silver zum Thema „Mastering NVivo with the Five-Level QDA® method“ und werde durch ein Zitat von ihr wieder daran erinnert, warum ich den Einsatz von QDA-Software heute überhaupt nicht mehr in Frage stelle: Keine QDA-Software für die Auswertung qualitativer Daten zu nutzen, sei in etwa wie seine Dissertation auf einer Schreibmaschine zu verfassen, anstatt mit Hilfe einer Textverarbeitungs-Software auf dem PC. Es ginge irgendwie, sei aber doch deutlich beschwerlicher (darum mache es auch niemand mehr). Übrigens: Mehr zu der Methode, die von Christina Silver und Nicholas Woolf entwickelt wurde unter: https://www.fivelevelqda.com/

Vorteile für die Forschung mit Hilfe von QDA-Software

Welche konkreten Vorteile kann es also haben, seine Forschung mit Hilfe von QDA-Software umzusetzen? Ich möchte das ganze am Beispiel von NVivo erläutern, einer Software, die von QSR International entwickelt wurde, seit 1999 auf dem Markt ist (basierend auf einem Vorgänger mit dem Namen NUD*IST – man kann sich denken, dass das zu Verwirrung beim Vertrieb führte) und heute weltweit verwendet wird.

Alle für ein Forschungsprojekt relevanten Daten (z.B. Interviewaufnahmen, die dazugehörigen Transkripte, relevante Literatur, Notizen zu bestimmten Quellen, Mind-Maps, Forschungsberichte und Datensätze mit demographischen Daten) lassen sich an einem Ort, der NVivo-Projektdatei, digital bündeln. So kann man leichter Zusammenhänge erkennen und Vergleiche anstellen und hat dabei immer das gesamte Material im Blick. Selbst Daten, die man nicht vollständig importieren kann oder möchte (wie etwa gedruckte Bücher), lassen sich als „Externals“ anlegen und in die Analyse miteinbeziehen.

Flexible Handhabung der Software NVivo

Unabhängig davon, welche Methode man benutzt, ist der Prozess des Codierens meist zentraler Bestandteil der qualitativen Analyse mit QDA-Software. Dabei ist NVivo sehr flexibel: per Drag-and-drop, Rechtsklick oder in-vivo lassen sich Text, Audio-, Video- und Bilddateien codieren, auch gibt es unterschiedliche Möglichkeiten der Autocodierung (etwa nach Themen und Stimmungen), vor allem aber lassen sich anschließend Codierungsabfragen unterschiedlichster Komplexität erstellen. Dazu möchte ich ein Beispiel geben:

Angenommen, du interessierst dich dafür, was Personen über das Thema Klimawandel denken und hast dazu offene Interviews geführt. Du entdeckst, dass CO2-Ausstoß und Massentierhaltung wichtige Unterthemen sind. Außerdem äußern sich einige Personen negativ und andere positiv zu einigen Aspekten. Du codierst nun die relevanten Aussagen im Material mit thematischen Codes und erstellst außerdem einen Code, mit dem du alle positiven und negativen Aussagen (unabhängig vom Thema) codierst. Zusätzlich definierst du deine Interviewpersonen als Fälle und legst ihre demographischen Daten (wie Alter und Geschlecht) als Attributwerte an. Nun kannst du NVivo für unterschiedliche Abfragen nutzen, von „In welchen Quellen kommt das Thema „CO2-Ausstoß“ vor?“, über „Welche Personen äußern sich sowohl zu „CO2-Ausstoß“ als auch „Massentierhaltung“, bis hin zu, „Welche negativen Äußerungen tätigen Frauen zwischen 40 und 45 Jahren über das Thema Massentierhaltung und wie unterscheiden sich diese Aussagen von denen der Männer in derselben Altersklasse?“. Die Antworten auf diese Fragen erhält man in NVivo mit wenigen Klicks und in Sekundenschnelle.

Import und Austausch von Daten in NVivo

Auch Daten aus dem Internet, wie Webseiten sowie Facebook oder Twitter-Daten können durch die Applikation NCapture direkt als PDFs oder Datensätze in die NVivo-Projektdatei importiert werden. In unserem Beispiel könnte man also in Twitter nach #klimawandel suchen, und die tweets zu dem Thema als Datensatz (in dem die Twitter-Nutzer als Fälle definiert werden) importieren und sich anschließend als Soziogramm anzeigen lassen. Auch ein Austausch mit Daten von SPSS für Mixed Methods-Analysen ist möglich. Mit anderen Worten: Die Software bietet sehr viele Funktionen, die die Analyse, Auswertung und Visualisierung qualitativer Daten unterstützen und erleichtern können. Dabei geht es nicht darum, dass die Software die Analyse vereinfacht oder sie den Nutzern gar abnimmt. Im Gegenteil gehören intensives Lesen des Materials und die Möglichkeit dabei die eigenen Erkenntnisse, Fragen und Interpretationen direkt in Anmerkungen, Memos oder mit Verlinkungen festzuhalten, zu den zentralen Tools der Software.

Abschließend möchte ich noch ein paar Tipps mit auf den Weg geben, für alle, die sich für die Nutzung von QDA-Software interessieren:

Fünf Tipps zum Start mit QDA-Software

  • Forschungsdesign: Wenn du bereits festgelegt hast, was deine Quellen bzw. Fälle, deine Methode, deine Forschungsfragen und Hypothesen sind, wird es dir leichter fallen, dein Projekt in der QDA-Software anzulegen und sinnvoll zu strukturieren.
  • Forschungsziel: Um deine Analyse mit QDA-Software erfolgreich umzusetzen, gehe gezielt vor, ohne dich von den vielen Auswertungsmöglichkeiten ablenken zu lassen, die du für deine Analyse möglicherweise gar nicht brauchst, oder an einen Punkt zu geraten, an dem du mit der QDA-Software auf den ersten Blick nicht mehr weiterkommst. Wähle die Funktionalitäten der Software so aus, dass sie dein Forschungsziel unterstützen.
  • Lernen: Nutze (Online-) Trainings, Webinare, Foren und Supportangebote, um die Software kennenzulernen und rasch damit arbeiten zu können. Ein, zwei Tage intensives Training sind definitiv die Zeit und das Geld wert, um die Software anschließend perfekt für die eigene Forschung nutzen zur können. Termine für NVivo Kurse in Deutschland findest Du unter: https://www.alfasoft.com/de/events/nvivo-schulungen.html
  • Vergleichen: Auf den ersten Blick erscheinen die gängigen QDA-Software Pakete (z.B. NVivo, MAXQDA oder Atlas.ti) ähnlich und man tendiert dazu, einfach das Produkt zu wählen, das am einfachsten verfügbar ist (z.B. hat deine Universität eine Lizenz dafür). Genauer betrachtet gibt es aber deutliche Unterschiede zwischen den Programmen, was z.B. die Unterstützung verschiedener Datentypen, Abfragemöglichkeiten, Visualisierungen oder Autocodierungen betrifft. Daher lohnt es ich, zunächst einen Blick in die verfügbaren (meist kostenlosen) Testversionen zu werfen, um das richtige Produkt zu finden.
  • Vernetzen: Als DoktorandIn hat man nicht immer die Möglichkeit, im Team zu arbeiten. Auch kann es sein, dass deine KollegInnen nicht mit QDA-Software arbeiten, sondern einen paper-based-approach bevorzugen und daher anders an ihre Forschung herangehen. Um die Umsetzung deiner Analyse in QDA-Software zu diskutieren und von den Erfahrungen anderer QDA-Software NutzerInnen zu profitieren, macht es Sinn, sich von Beginn an zu vernetzen, z.B. bei Trainings, Konferenzen oder über Supportforen. Lesenswert und hilfreich ist z.B. der NVivo-Blog von QSR: http://www.qsrinternational.com/nvivo/nvivo-community/blog

Viel Spaß und Erfolg beim Forschen mit QDA-Software!

Marret Bischewski

ist QDA-Software Trainerin und Beraterin für Alfasoft GmbH. Sie kennt sich sowohl mit NVivo als auch MAXQDA aus und bietet (Einzel-) Beratungen, offene Kurse und Kurse auf Anfrage an (Kontakt unter: https://www.alfasoft.com/en/alfasoft/about-us.html). Die Politikwissenschaftlerin hat Erfahrungen mit QDA-Software in verschiedenen Projekten gesammelt, insbesondere während der Masterarbeit (eine Diskursanalyse) und der Promotion (eine qualitative und quantitative Inhaltsanalyse). Wer sich für einen NVivo „Schnupperkurs“ interessiert, oder Fragen zu der Software hat, kann Marret auf dem Berliner Methodentreffen 2018 kennenlernen: Programm 2018

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