Qualitative Datenarten für deine empirische Forschungsarbeit – Unterschiede, Vor- und Nachteile

Du schreibst eine wissenschaftliche Arbeit und möchtest dafür qualitative Daten wie z.B. Zeitungsartikel, Twitterdaten oder Interviews erheben und auswerten? Oder du denkst über Beobachtungsdaten oder die Auswertung von Videos nach? Hier gibt es einen Überblick über verschiedene qualitative Datenarten, die für eine solche empirische wissenschaftliche Arbeit in Frage kommen. Für jede Datenart werden kurz Vor- und Nachteile erläutert sowie Tipps zur Auswertung der Daten gegeben.

Viele Forschungsprojekte ziehen empirische Daten heran, um bestehende Theorien zu überprüfen und weiterzuentwickeln. Dies kann also auch deine Aufgabe im Rahmen einer Haus-, Seminar- oder Abschlussarbeit sein. Dazu kommen sowohl qualitative Daten (im Fokus dieses Beitrags) und quantitative Daten in Frage.

Zunächst sollten wir klären, wie sich qualitative von quantitativen Daten unterscheiden. Das hat nämlich nichts mit der “Güte” der Daten zu tun – sondern mit ihrer Art. Allgemein kann man festhalten, dass es bei bei qualitativen Daten eher um Texte und bei quantitativen Daten eher um Zahlen handelt. Damit unterscheiden sich die Erhebungs- und Auswertungsmethoden für beide Datenarten grundlegend – und auch die Forschungsfragen, die mit ihnen beantwortet werden können.

Quantitative Daten beinhalten meistens sehr viele Datenpunkte bzw. Fälle und möchten eine Gruppe in ihrer Repräsentativität und Breite abbilden. Bei den Daten handelt es sich im Normalfall um Zahlen, die z.B. durch Fragebögen erhoben werden. Zur Auswertung werden statistische Verfahren verwendet.

Qualitative Daten vertiefen hingegen meist die Beobachtung eines oder weniger Fälle. Sie möchten möglichst viele Details und einen Sachverhalt möglichst tiefgründig erfassen. Außerdem bieten manche Erhebungsverfahren für qualitative Daten (z.B. ein Interview, wo die Interviewerin die Fragen spontan etwas anpassen kann im Gegensatz zu einem Fragebogen mit festen Items zum Ankreuzen) mehr Flexibilität bei der Erhebung. Qualitative Daten werden meist nicht mit statistischen Verfahren, sondern mit sog. qualitativen Auswertungsmethoden (z.B. der Inhaltsanalyse) ausgewertet.

Allerdings ist hier die Forschungswelt nicht immer schwarz und weiß. Manchmal werden auch Verfahren aus beiden Welten gewinnbringend kombiniert – z.B. wenn Textdaten zunächst kodiert werden, die Codes dann aber mit einem statistischen Verfahren ausgewertet werden. Wenn eine qualitative Erhebung mit einer quantitativen kombiniert wird, spricht man von einem “mixed method design“.

In diesem Beitrag geht es darum, welche qualitativen Datenarten es überhaupt gibt und wie du sie in einer wissenschaftlichen Arbeit verwenden kannst. Häufig werden auch verschiedene qualitative Datenarten in einer Arbeit kombiniert (z.B. Interviews mit der Auswertung von Dokumenten).

Vorab: Die Auswertung von qualitativen Daten

Unabhängig von der Datenart bietet es sich an, alle Datenquellen (Dokumente, Videos, Tweets, eigene Notizen und Zeichnungen aus Beobachtungen…) an einem zentralen Ort zu sammeln. Meiner Erfahrung nach eignet sich hierfür am besten eine Software, die dich auch direkt bei dem Kategorisieren und Auswerten der Daten unterstützen kann. Die meisten dieser Programme sind kostenpflichtig. Häufig bieten die Universitäten aber kostenlose Lizenzen für Studierende an. Beispiele sind MAXQDA, nVivo und ATLAS.ti.

Welche Software du bevorzugst, ist ein bisschen Geschmackssache. Alle sind sehr hilfreich und arbeitserleichternd bei der Auswertung qualitativer Daten. Schaue am besten einfach, welche Benutzeroberfläche dir am ehesten liegt (überall gibt es kostenlose Testversionen) und/oder welche Software deine Hochschule anbietet.

Achtung: Für ein kleines Projekt – z.B. eine Hausarbeit, für die du nur zehn Zeitungsartikel auswertest – brauchst du eine solche Software nicht zwingend. Sie ist auch immer mit einem Einarbeitungsaufwand verbunden. Aber einer gewissen Anzahl von Dokumenten überwiegt in meinen Augen aber ganz klar der Nutzen, um den Überblick zu behalten und gute Schlüsse aus den Daten ziehen zu können!

Es gibt verschiedene Vorgehensweisen zur Auswertung qualitativer Daten, die den Rahmen dieses Beitrags sprengen würden. Ein häufig gewähltes Standardvorgehen ist z.B. die Inhaltsanalyse. Ein konkretes Tool ist hier die Qualitative Inhaltsanalyse nach Mayring.

1.1 Zeitungen, Zeitschriften, Webseiten, Archivdokumente

Bei dieser Datenart geht es um bereits geschriebene Texte, die du für deine Forschung auswerteten kannst. Neben den oben genannten Dokumenten kommen z.B. auch noch Pressemitteilungen, Anzeigen (z.B. Stellenausschreibungen), Geschäftsberichte von Unternehmen oder anderen Organisationen, Emails, Tagebücher, Beiträge in Online-Foren und Bilddokumente in Frage.

Eine Sonderform der Verwendung dieser Datenart ist die Durchführung eines Literaturreviews. Hierbei werden nur andere wissenschaftliche Texte ausgewertet. Allerdings würde man hier dann nicht mehr von einem empirischen Forschungsdesign sprechen.

Vorteile:

• Viele dieser Dokumente sind recht einfach zugänglich – du brauchst z.B. keine Interviewanfragen zu stellen, sondern kannst dir die Daten einfach herunterladen (trifft z.B. aber nicht auf Firmenarchive zu).
• Du erhältst Daten in ihrem historischen Kontext – der oder die Autor:in hat die Daten nicht zum Zweck deines Forschungsprojektes generiert, sondern unabhängig davon. Das kann ein großer Vorteil mit Blick auf die Authentizität der Daten sein. Außerdem kannst du so auch historische Ereignisse untersuchen, die weit zurückliegen.
• Du musst die Daten für die Auswertung nicht erst Textform überführen – wie dies z.B. bei Interviews der Fall ist, die du erst transkribieren musst. Der Ressourcenaufwand ist also überschaubar. Aber Achtung: Falls Daten nur in Papierform vorliegen, musst du sie vermutlich für die Auswertung erst mal einscannen.

Nachteile:

• Nicht alle Daten sind öffentlich zugänglich – und bei manchen mag auch das Urheberrecht eine Rolle spielen.
• Je nach Thema können solche Daten veralten. Außerdem kannst du nicht beeinflussen, wie umfangreich ein Text geschrieben wurde oder welche Themen er behandelt. An einer interessanten Stelle kannst du also nicht einfach weiter nachfragen.

Besonderheiten bei Erhebung und Auswertung

Das Vorgehen zur Erhebung dieser Datenart hängt davon ab, um welche Dokumente es sich handelt. Pressemitteilungen und Geschäftsberichte können z.B. häufig direkt auf Unternehmenswebseiten herunter geladen werden. Darüber hinaus gibt es insbesondere für Zeitungs- und Zeitschriftendaten eigene, meist kostenpflichtige Datenbanken, z.B. WISO. Hierfür ist ein universitärer Zugang erforderlich. Wenn du dich für Artikel aus bestimmten Zeitungen interessiert, kannst du auch schauen, ob es direkt auf der Seite der Zeitschrift ein Archiv gibt.

Beispiele und Methodentexte

Lohmeyer, N. (2008): „Vocabularies of motive“: eine inhaltsanalytische Langzeituntersuchung von Motiven unternehmerischer Verantwortung in Artikeln des Manager Magazins, 1971–2017. Schmalenbachs Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung 70, 277–308. https://doi.org/10.1007/s41471-018-0050-8

Dieser Artikel nutzt eine Inhaltsanalyse, um Texte der deutschen Wirtschaftspresse über einen längeren Zeitraum zu analysieren.

Denyer, David; Tranfield, David (2009): Producing a systematic review. In: The Sage handbook of organizational research methods. London, New Delhi, Thousand Oaks: Sage, S. 671–689.

Dieser Artikel gibt einen Überblick über das Vorgehen für einen systematischen Literaturreview – also ein Forschungsprojekt, dass nur andere wissenschaftliche Texte auswertet.

1.2 Twitter

Neben Daten aus den oben genannten Dokumentenarten kannst du auch Tweets in deiner wissenschaftlichen Arbeit auswerten.

Besonderheiten bei Erhebung und Auswertung

Im Moment kann man sich über geeignete Schnittstellen (z.B. mit Hilfe von MAXQDA) kostenlos die Tweets der letzten sieben Tage herunterladen. Dabei kann man gezielt Tweets von bestimmten Personen, mit einem bestimmten Hashtag oder einen bestimmten Suchwort suchen. Das händische Herunterladen von Twitter-Daten ist hingegen sehr zeitaufwändig.

Durch diese Limitation kannst du nicht einfach beliebig zurückliegende Tweets in größerer Zahl herunterladen. Ein solches Forschungsprojekt benötigt also eine gewisse Planung bzw. sollte auf Tweets zurückgreifen, die noch erstellt werden. Das Auswerten von vielen Tweets zu einem Ereignis vor mehreren Jahren ist hingegen schwierig. Dies ist auch möglich; jedoch ist hierfür entweder sehr großer händischer Aufwand nötig oder die Daten müssen bei Twitter käuflich erworben werden.

MAXQDA unterstützt auch die (teils automatisierte) Auswertung der Twitter-Daten.

Beispiele und Methodentexte

Pfaffenberger, F. (2016). Twitter als Basis wissenschaftlicher Studien. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-14414-2

Dieses Buch beschäftigt sich mit der Erhebung und Auswertung von Twitter-Daten. Achtung: Die technischen und rechtlichen Rahmenbedingungen ändern sich hier kontinuierlich!

2. Interviews

Zur Erhebung dieser Datenart führt der oder die Forschende Interviews mit anderen Personen. Es gibt verschiedene Interviewtechniken. Im Normalfall wird das Interview aufgezeichnet, sofern die befragte Person damit einverstanden ist. Vor der Auswertung müssen die Daten dann transkribiert werden.

Neben dem Gespräch mit einer einzelnen Person können auch Gruppengespräche mit mehreren Teilnehmenden moderiert werden. Diese Forschungsmethode wird Fokusgruppen genannt.

Vorteile

• Interviewdaten können dir sehr gut dabei helfen, eine spezifische Forschungsfrage zu beantworten – du bist sehr flexibel und kannst genau die Fragen stellen, an denen du interessiert bist.
• Bei Unklarheiten kannst du direkt nachfragen.
• Du kannst deinen Forschungsgegenstand häufig sehr detailliert und in der Tiefe betrachten.

Nachteile

• Die Transkription von Interviews ist zeitlich sehr aufwändig und auch nicht unbedingt eine Tätigkeit, die erfahrungsgemäß jeder bzw. jedem Spaß macht. Am Anfang kannst du für eine halbe Stunde Interview durchaus mit vier bis sechs Stunden Transkriptionszeit rechnen. Es gibt allerdings auch kostenpflichtige Transkriptionsservices, die in Anspruch genommen werden können.
• Gleichzeitig musst du wahrscheinlich Interviewpartner:innen organisieren – falls dir der oder die Betreuer:in deiner Arbeit hierbei nicht behilflich ist. Auch dies kann sich als sehr zeitintensiv herausstellen – du musst Emailanfragen stellen und vermutlich auch mehrmals per Email oder telefonisch nachhaken. Dies ist gleichzeitig auch ein Risiko für deine Arbeit – die (Nicht-) Verfügbarkeit von Interviewpartner:innen kann den Zeitplan oder gar das gesamte Ziel deiner Arbeit gefährden. Somit ist es von Vorteil, wenn du vorher eine gewisse Sicherheit hast, dass du die gewünschten Interviews führen kannst (weil sich etwa Personen in deinem persönlichen Umfeld interviewen lassen oder du Interviews in einem Unternehmen führen kannst, in dem du schon mal ein Praktikum gemacht hast).
• In Interviews kann es auch immer einen Bias geben – die interviewte Person erzählt dir nur, was sie dir erzählen will und aus ihrer persönlichen Sicht erzählen kann (das gilt allerdings auch für die Autor:innen geschriebener Texte). Du kannst versuchen, durch die Kombination von verschiedenen Datenquellen (z.B. Interviews mit mehreren Personen oder Interviewinhalten mit geschriebenen Dokumenten) die Aussagen einer Person einzuschätzen. In der Forschung nennt man dieses Vorgehen Triangulation.

Besonderheiten bei Erhebung und Auswertung

Es gibt verschiedene Programme, die dich bei der Transkription von Interviews unterstützen (verwende auf jeden Fall eine solche Software!). Die meisten am Anfang des Beitrags genannten Programme unterstützen die Transkription von Interviews. Es gibt aber auch kostenlose Programme, die sich nur auf die Transkription von Interviews spezialisiert haben (z.B. Express Scribe).

Ein vorab erstellter Interviewleitfaden hilft dir bei der Durchführung der Interviews.

Beispiele und Methodentexte

Meuser, M., & Nagel, U. (1991). ExpertInneninterviews – vielfach erprobt, wenig bedacht. In D. Garz & H. Kraimer (Eds.), Qualitativ-empirische Sozialforschung. Konzepte, Methoden, Analysen. (pp. 442–471). Opladen: Westdeutscher Verlag.

Ein Methodentext zur Durchführung von Expert:inneninterviews.

3.1 Beobachtungen

Diese Daten gewinnst du durch – Überraschung – Beobachtung. Häufig wird diese Forschungsmethode auch als Ethnographie bezeichnet. Dabei beobachtest du das Verhalten von Personen in bestimmten Situationen in ihrer jeweiligen Umgebung. Z.B. könntest du ein Meeting zur Entwicklung einer neuen Marketingstrategie beobachten oder eine bestimmte Person in ihrem Arbeitsalltag begleiten. Die Beobachtungen hältst du dabei in möglichst detaillierten Notizen fest, die du möglichst zeitnah (im Idealfall noch am selben Tag) zu möglichst umfangreichen Beobachtungsprotokollen ergänzt.

Bei Beobachtungen kannst du nicht nur das gesprochene oder geschriebene Wort, sondern auch das Verhalten von Personen sowie ihre Mimik und Gestik mit einbeziehen. Häufig werden Beobachtungen auch mit Interviews kombiniert, in denen du Personen zu den Gründen ihres Verhaltens befragen kannst. Auch die Kombination mit der Auswertung von Textdaten (z.B. Präsentationsfolien mit Blick auf das Beispiel des beobachteten Meetings) ist möglich.

Vorteile

• Du erhältst hier sehr umfangreiche, detaillierte Daten, die auch die spontane Reaktion von Personen auf bestimmte Ereignisse in Alltagssituationen und in Echtzeit beinhalten. Häufig ist es sogar so, dass wenn du Personen über einen längeren Zeitraum beobachtest, deine Anwesenheit mehr und mehr in Vergessenheit gerät und du so eine sehr natürliche Situation erfassen kannst.

Nachteile

• Beobachtet werden ist unangenehm – nicht immer verhalten sich die Beobachteten so, wie sie es ohne deine Anwesenheit tun würden. So kann eine Verzerrung entstehen.
• Das Beobachten und die Verfassung von guten Beobachtungsprotokollen ist zeitaufwändig.
• Beobachtungen zu interpretieren ist häufig eine Herausforderung – nicht immer erhältst du allein durch die Beobachtung Aufschluss über die Gründe des Handelns einer Personen. Je nach Beobachtungskontext ist auch von dir Fachwissen über die Situation gefragt, um das Handeln der Personen einschätzen zu können.
• Vielleicht stellen sich auch forschungsethische Fragen – wissen z.B. alle Beobachteten, dass sie Teil deines Forschungsprojektes werden?
• Im Zusammenhang mit dem vorherigen Punkt und auch ähnlich wie bei Interviews gilt hier: Oft ist es nicht einfach, Zugang zu einer Beobachtungsstudie zu erhalten. Hierfür solltest du also auch einigen Aufwand einplanen.

Besonderheiten bei Erhebung und Auswertung

Unterschätze nicht das Schreiben der detaillierten Beobachtungsprotokolle! Im Idealall sollten diese noch am Tag der Beobachtung erstellt werden, weil man sonst immer mehr relevante Details vergisst – die man meist nicht vollständig in den Notizen während der Beobachtungssituation festhalten konnte. Beobachtungsprotokolle zwei Wochen später zu vervollständigen funktioniert definitiv nicht gut. Daher können Beobachtungstage lang und fordernd werden.

Wie alle anderen qualitativen Datenarten können Beobachtungsdaten mit Programmen zur qualitativen Datenauswertung kodiert werden. Achte dabei nicht nur auf das gesprochene Wort, sondern beziehe auch die zusätzlichen Informationen ein, die du durch deine Beobachtung gewonnen hast.

Beispiele und Methodentexte

Knoblauch, H. (2001). Fokussierte Ethnographie: Soziologie, Ethnologie und die neue Welle der Ethnographie. Sozialer Sinn, 2(1), 123–141.

Ein Methodentext zur Erhebung von Beobachtungsstudien. Dabei handelt es sich um eine Sonderform der Ethnographie, die sich vielleicht besonders gut für Seminar- und Abschlussarbeiten eignet, da sie auf zeitlich begrenzte Beobachtungen abzielt.

3.2 Videos

Eine Sonderform von Beobachtungsdaten sind Videos. Dabei kannst du z.B. bereits vorhandene Videos auswerten oder selbst Videos erstellen. Vorhandene Videos findest du z.B. bei Youtube, in Mediatheken oder auf Unternehmenshomepages. Bei der Aufnahme von eigenen Videos solltest du auf jeden Fall das Einverständnis der abgebildeten Personen, auch für den Einschluss in dein Forschungsprojekt, einholen!

Während das Nutzen bereits vorhandener Videos wenig aufwändig ist, ist das Filmen eigener Videos mit großem Aufwand verbunden. Auch die Auswertung von Videos ist je nach Forschungsfrage sehr zeitintensiv, da du neben dem Gesprochenen auch z.B. Mimik, Gestik und die Reaktion anderen Personen erfasst. Das ist aber gleichzeitig die Stärke dieser Methode!

Videos können wie Dokumente mit den gängigen Programmen zur Auswertung qualitativer Daten kodiert werden.

Beispiele und Methodentexte

Curtis LeBaron, Jarzabkowski, P., Michael G. Pratt, & Greg Fetzer (2017). An introduction to video methods in organizational research. Organizational Research Methods, 21(2), 239–260. https://doi.org/10.1177/1094428117745649

Ein Methodentext zur Nutzung von Videos in der Organisationsforschung.

Clarke, J. S., Llewellyn, N., Cornelissen, J., & Viney, R. (2021). Gesture analysis and organizational research: The development and application of a protocol for naturalistic settings. Organizational Research Methods, 24(1), 140–171. https://doi.org/10.1177/1094428119877450

Ein Methodentext zur Auswertung von Gesten in der Organisationsforschung.

4. Fazit

Alle Datenarten haben ihre Vor- und Nachteile. Falls du noch wenig Erfahrung mit der Erhebung und Auswertung qualitativer Daten hast und der oder die Betreuer:in deiner Arbeit dir hier Wahlmöglichkeiten lässt, ist meine Empfehlung: Starte mit schon vorliegenden, im Idealfall auch bereits verschriftlichten Daten (also z.B. Dokumenten, Tweets oder bereits vorhanden Videos). Hier hast du die wenigsten Risiken des Zugangs und die Auswertung ist technisch am einfachsten und auch kostengünstigsten. Später kannst du dich dann zu anderen Datenarten vor tasten.

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