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Die Inhaltsanalyse ist ein Forschungswerkzeug, das verwendet wird, um das Vorhandensein bestimmter Wörter, Themen oder Konzepte in bestimmten qualitativen Daten (z. B. Text) zu bestimmen. Mithilfe der Inhaltsanalyse können Forscher das Vorhandensein, die Bedeutung und die Beziehungen solcher Wörter, Themen oder Konzepte quantifizieren und analysieren. Als Beispiel können Forscher die in einem Nachrichtenartikel verwendete Sprache bewerten, um nach Voreingenommenheit oder Parteilichkeit zu suchen. Forscher können dann Rückschlüsse auf die Botschaften in den Texten, den/die Autor(en), das Publikum und sogar die Kultur und Zeit der Umgebung des Textes ziehen.

Beschreibung

Datenquellen können aus Interviews, offenen Fragen, Feldforschungsnotizen, Gesprächen oder buchstäblich jedem Vorkommen kommunikativer Sprache (wie Bücher, Aufsätze, Diskussionen, Zeitungsschlagzeilen, Reden, Medien, historische Dokumente) stammen. Eine einzelne Studie kann in ihrer Analyse verschiedene Textformen analysieren. Um den Text mittels Inhaltsanalyse zu analysieren, muss der Text kodiert oder in überschaubare Codekategorien für die Analyse (d. h. Codes) zerlegt werden. Sobald der Text in Codekategorien codiert ist, können die Codes dann weiter in Codekategorien kategorisiert werden, um die Daten noch weiter zusammenzufassen.

Im Folgenden werden drei verschiedene Definitionen der Inhaltsanalyse bereitgestellt.

  • Definition 1: Jede Technik zum Ziehen von Schlussfolgerungen durch systematisches und objektives Identifizieren spezieller Merkmale von Nachrichten. (aus Holsti, 1968)

  • Definition 2: Ein interpretativer und naturalistischer Ansatz. Es ist sowohl beobachtender als auch narrativer Natur und stützt sich weniger auf die experimentellen Elemente, die normalerweise mit wissenschaftlicher Forschung verbunden sind (Reliabilität, Validität und Generalisierbarkeit) (aus Ethnography, Observational Research, and Narrative Inquiry, 1994-2012).

  • Definition 3: Eine Forschungstechnik zur objektiven, systematischen und quantitativen Beschreibung manifester Kommunikationsinhalte. (aus Berelson, 1952)

Einsatzmöglichkeiten der Inhaltsanalyse

  • Identifizieren Sie die Absichten, Schwerpunkte oder Kommunikationstrends einer Person, Gruppe oder Institution

  • Beschreiben Sie Einstellungs- und Verhaltensreaktionen auf Kommunikationen

  • Bestimmen des psychologischen oder emotionalen Zustands von Personen oder Gruppen

  • Internationale Unterschiede in Kommunikationsinhalten aufdecken

  • Aufdecken von Mustern in Kommunikationsinhalten

  • Testen und verbessern Sie eine Intervention oder Umfrage vor dem Start

  • Analysieren Sie Fokusgruppeninterviews und offene Fragen, um quantitative Daten zu ergänzen

Arten der Inhaltsanalyse

Es gibt zwei allgemeine Arten der Inhaltsanalyse: die konzeptionelle Analyse und die relationale Analyse. Die Begriffsanalyse bestimmt die Existenz und Häufigkeit von Begriffen in einem Text. Die relationale Analyse entwickelt die konzeptionelle Analyse weiter, indem sie die Beziehungen zwischen Konzepten in einem Text untersucht. Jede Art von Analyse kann zu unterschiedlichen Ergebnissen, Schlussfolgerungen, Interpretationen und Bedeutungen führen.

Konzeptionelle Analyse

Normalerweise denken die Leute an konzeptionelle Analyse, wenn sie an Inhaltsanalyse denken. Bei der konzeptuellen Analyse wird ein Konzept zur Untersuchung ausgewählt und die Analyse umfasst die Quantifizierung und Zählung seines Vorhandenseins. Das Hauptziel besteht darin, das Vorkommen ausgewählter Begriffe in den Daten zu untersuchen. Begriffe können explizit oder implizit sein. Explizite Begriffe sind leicht zu erkennen. Die Codierung impliziter Begriffe ist komplizierter: Sie müssen den Grad der Implikation bestimmen und Urteile auf der Grundlage der Subjektivität fällen (Problem der Reliabilität und Validität). Daher beinhaltet die Codierung impliziter Begriffe die Verwendung eines Wörterbuchs oder kontextbezogener Übersetzungsregeln oder beides.

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Um mit einer konzeptionellen Inhaltsanalyse zu beginnen, identifizieren Sie zunächst die Forschungsfrage und wählen Sie eine oder mehrere Stichproben für die Analyse aus. Als nächstes muss der Text in überschaubare Inhaltskategorien codiert werden. Dies ist im Grunde ein Prozess der selektiven Reduktion. Durch die Reduzierung des Textes auf Kategorien kann sich der Forscher auf bestimmte Wörter oder Muster konzentrieren und diese codieren, die die Forschungsfrage bestimmen.

Allgemeine Schritte zur Durchführung einer konzeptionellen Inhaltsanalyse:

1. Legen Sie die Analyseebene fest: Wort, Wortsinn, Phrase, Satz, Themen

2. Entscheiden Sie, für wie viele Konzepte Sie kodieren möchten: Entwickeln Sie vordefinierte oder interaktive Kategorien oder Konzepte. Entscheiden Sie sich entweder: A. um Flexibilität beim Hinzufügen von Kategorien durch den Codierungsprozess zu ermöglichen, oder B. um bei den vordefinierten Kategorien zu bleiben.

  • Option A ermöglicht die Einführung und Analyse von neuem und wichtigem Material, das erhebliche Auswirkungen auf die eigene Forschungsfrage haben könnte.

  • Option B ermöglicht es dem Forscher, konzentriert zu bleiben und die Daten auf bestimmte Konzepte hin zu untersuchen.

3. Entscheiden Sie, ob Sie nach Existenz oder Häufigkeit eines Konzepts kodieren möchten. Die Entscheidung ändert den Kodierungsprozess.

  • Bei der Codierung der Existenz eines Konzepts würde der Forscher ein Konzept nur einmal zählen, wenn es mindestens einmal in den Daten vorkommt und egal wie oft es vorkommt.

  • Bei der Codierung der Häufigkeit eines Konzepts würde der Forscher zählen, wie oft ein Konzept in einem Text vorkommt.

4. Entscheiden Sie, wie Sie zwischen Konzepten unterscheiden:

  • Soll Text genau so kodiert werden, wie er erscheint, oder gleich kodiert werden, wenn er in unterschiedlichen Formen erscheint? Zum Beispiel gefährlich vs. Gefährlichkeit. Hier geht es darum, Codierungsregeln zu erstellen, damit diese Wortsegmente auf logische Weise transparent kategorisiert werden. Die Regeln könnten dazu führen, dass alle diese Wortsegmente in dieselbe Kategorie fallen, oder vielleicht können die Regeln so formuliert werden, dass der Forscher diese Wortsegmente in separate Codes unterscheiden kann.

  • Welches Maß an Implikation ist zulässig? Wörter, die das Konzept implizieren, oder Wörter, die das Konzept explizit angeben? Zum Beispiel gefährlich vs. die Person ist beängstigend vs. diese Person könnte mir Schaden zufügen. Diese Wortsegmente verdienen aufgrund der impliziten Bedeutung von gefährlich möglicherweise keine separaten Kategorien.

5. Entwickeln Sie Regeln für die Codierung Ihrer Texte. Nachdem die Entscheidungen der Schritte 1-4 abgeschlossen sind, kann ein Forscher mit der Entwicklung von Regeln für die Übersetzung von Text in Codes beginnen. Dadurch wird der Codierungsprozess organisiert und konsistent gehalten. Der Forscher kann genau das codieren, was er codieren möchte. Die Validität des Kodierungsprozesses ist gewährleistet, wenn die Forscher in ihren Kodierungen konsistent und kohärent sind, das heißt, sie befolgen ihre Übersetzungsregeln. In der Inhaltsanalyse ist die Einhaltung der Übersetzungsregeln gleichbedeutend mit Gültigkeit.

6. Entscheiden Sie, was mit irrelevanten Informationen zu tun ist: Sollen diese ignoriert werden (z. B. gebräuchliche englische Wörter wie das und und) oder verwendet werden, um das Kodierungsschema zu überprüfen, falls es zum Ergebnis der Kodierung beitragen würde?

7. Text codieren: Dies kann von Hand oder mit Hilfe von Software erfolgen. Durch die Verwendung von Software können Forscher Kategorien eingeben und die Codierung automatisch, schnell und effizient durch das Softwareprogramm durchführen lassen. Wenn die Codierung von Hand erfolgt, kann ein Forscher Fehler viel leichter erkennen (z. B. Tippfehler, Rechtschreibfehler). Bei Verwendung von Computercodierung könnte der Text von Fehlern bereinigt werden, um alle verfügbaren Daten einzuschließen. Diese Entscheidung von Hand vs. Computercodierung ist am relevantesten für implizite Informationen, bei denen die Kategorienvorbereitung für eine genaue Codierung unerlässlich ist.

8. Analysieren Sie Ihre Ergebnisse: Ziehen Sie nach Möglichkeit Schlussfolgerungen und Verallgemeinerungen. Bestimmen Sie, was mit irrelevantem, unerwünschtem oder nicht verwendetem Text zu tun ist: Überprüfen, ignorieren oder bewerten Sie das Codierungsschema erneut. Interpretieren Sie die Ergebnisse sorgfältig, da die konzeptionelle Inhaltsanalyse die Informationen nur quantifizieren kann. Typischerweise können allgemeine Trends und Muster identifiziert werden.

Relationale Analyse

Die relationale Analyse beginnt wie die Konzeptanalyse, bei der ein Konzept zur Untersuchung ausgewählt wird. Die Analyse beinhaltet jedoch die Untersuchung der Beziehungen zwischen den Konzepten. Individuelle Konzepte werden als ohne inhärente Bedeutung angesehen, sondern die Bedeutung ist ein Produkt der Beziehungen zwischen den Konzepten.

Um mit einer relationalen Inhaltsanalyse zu beginnen, identifizieren Sie zunächst eine Forschungsfrage und wählen Sie eine oder mehrere Stichproben für die Analyse aus. Die Forschungsfrage muss fokussiert werden, damit die Begriffstypen nicht interpretierbar sind und zusammengefasst werden können. Wählen Sie als Nächstes Text für die Analyse aus. Wählen Sie den zu analysierenden Text sorgfältig aus, indem Sie genügend Informationen für eine gründliche Analyse haben, damit die Ergebnisse nicht durch zu umfangreiche Informationen eingeschränkt werden, sodass der Codierungsprozess zu mühsam und schwer wird, um aussagekräftige und lohnende Ergebnisse zu liefern.

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Es gibt drei Unterkategorien der relationalen Analyse, aus denen Sie wählen können, bevor Sie mit den allgemeinen Schritten fortfahren.

  1. Affektextraktion: eine emotionale Bewertung von Konzepten, die in einem Text explizit sind. Eine Herausforderung für diese Methode besteht darin, dass Emotionen über Zeit, Bevölkerung und Raum variieren können. Es könnte jedoch effektiv sein, den emotionalen und psychologischen Zustand des Sprechers oder Autors des Textes zu erfassen.

  2. Näherungsanalyse: eine Bewertung des gemeinsamen Vorkommens expliziter Konzepte im Text. Text wird als eine Reihe von Wörtern definiert, die als Fenster bezeichnet werden und nach dem gemeinsamen Vorkommen von Konzepten gescannt werden. Das Ergebnis ist die Erstellung einer Begriffsmatrix oder einer Gruppe von zusammenhängenden, gemeinsam auftretenden Begriffen, die eine Gesamtbedeutung nahelegen würden.

  3. Kognitives Mapping: eine Visualisierungstechnik für die Affektextraktion oder die Näherungsanalyse. Kognitives Mapping versucht, ein Modell der Gesamtbedeutung des Textes zu erstellen, wie beispielsweise eine grafische Karte, die die Beziehungen zwischen Konzepten darstellt.

Allgemeine Schritte zur Durchführung einer relationalen Inhaltsanalyse:

1. Bestimmen Sie die Art der Analyse: Nachdem die Stichprobe ausgewählt wurde, muss der Forscher bestimmen, welche Arten von Beziehungen untersucht werden sollen und das Analyseniveau: Wort, Wortsinn, Phrase, Satz, Themen.
3. Untersuchen Sie die Beziehung zwischen Konzepten: Sobald die Wörter codiert sind, kann der Text auf Folgendes analysiert werden:

  • Stärke der Beziehung: Grad, in dem zwei oder mehr Konzepte miteinander verbunden sind.

  • Beziehungszeichen: Sind Konzepte positiv oder negativ aufeinander bezogen?

  • Beziehungsrichtung: die Arten von Beziehungen, die Kategorien aufweisen. Zum Beispiel bedeutet X, dass Y oder X vor Y auftritt oder wenn X dann Y ist oder wenn X der primäre Motivator von Y ist.

4. Kodieren Sie die Beziehungen: Ein Unterschied zwischen konzeptueller und relationaler Analyse besteht darin, dass die Aussagen oder Beziehungen zwischen Konzepten kodiert sind.
6. Darstellungen abbilden: wie Decision Mapping und mentale Modelle.

Zuverlässigkeit und Gültigkeit

Verlässlichkeit : Aufgrund der menschlichen Natur des Forschers können Codierfehler nie eliminiert, sondern nur minimiert werden. Im Allgemeinen sind 80% eine akzeptable Marge für die Zuverlässigkeit. Drei Kriterien umfassen die Zuverlässigkeit einer Inhaltsanalyse:

  1. Stabilität: Die Tendenz von Codierern, dieselben Daten über einen bestimmten Zeitraum hinweg auf dieselbe Weise neu zu codieren.

  2. Reproduzierbarkeit: Tendenz einer Gruppe von Codierern, die Kategorienzugehörigkeit auf die gleiche Weise zu klassifizieren.

  3. Genauigkeit: Grad, in dem die Textklassifikation statistisch einem Standard oder einer Norm entspricht.

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Gültigkeit : Drei Kriterien umfassen die Validität einer Inhaltsanalyse:

  1. Nähe der Kategorien: Dies kann erreicht werden, indem mehrere Klassifikatoren verwendet werden, um zu einer vereinbarten Definition jeder spezifischen Kategorie zu gelangen. Unter Verwendung mehrerer Klassifikatoren kann eine Konzeptkategorie, die eine explizite Variable sein kann, erweitert werden, um Synonyme oder implizite Variablen einzuschließen.

  2. Schlussfolgerungen: Welcher Grad an Implikation ist zulässig? Folgen die Schlussfolgerungen den Daten richtig? Sind die Ergebnisse durch andere Phänomene erklärbar? Dies wird besonders problematisch, wenn Computersoftware zur Analyse und Unterscheidung von Synonymen verwendet wird. Zum Beispiel bezeichnet das Wort Mine verschiedentlich ein Personalpronomen, einen Sprengsatz und ein tiefes Loch im Boden, aus dem Erz gewonnen wird. Software kann das Vorkommen und die Häufigkeit dieses Wortes genau zählen, aber nicht die Bedeutung, die jeder bestimmten Verwendung innewohnt, genau erfassen. Dieses Problem könnte die Ergebnisse verfälschen und jede Schlussfolgerung ungültig machen.

  3. Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse zu einer Theorie: Abhängig von der klaren Definition der Begriffskategorien, wie sie bestimmt werden und wie zuverlässig sie die zu messende Idee messen. Generalisierbarkeit geht mit Zuverlässigkeit einher, da vieles davon von den drei Kriterien für Zuverlässigkeit abhängt.

Vorteile der Inhaltsanalyse

  • Untersucht direkt die Kommunikation mit Text

  • Ermöglicht sowohl qualitative als auch quantitative Analysen

  • Bietet wertvolle historische und kulturelle Einblicke im Laufe der Zeit

  • Ermöglicht Nähe zu Daten

  • Codierte Textform kann statistisch ausgewertet werden

  • Unauffällige Möglichkeiten zur Analyse von Interaktionen

  • Bietet Einblick in komplexe Modelle des menschlichen Denkens und des Sprachgebrauchs

  • Wenn es gut gemacht wird, gilt es als relativ genaue Forschungsmethode

  • Die Inhaltsanalyse ist eine leicht verständliche und kostengünstige Recherchemethode

  • Ein leistungsfähigeres Werkzeug, wenn es mit anderen Forschungsmethoden wie Interviews, Beobachtung und Verwendung von Archivaufzeichnungen kombiniert wird. Es ist sehr nützlich für die Analyse von historischem Material, insbesondere für die Dokumentation von Trends im Zeitverlauf.

Nachteile der Inhaltsanalyse

  • Kann sehr zeitaufwendig sein

  • Unterliegt einem erhöhten Fehler, insbesondere wenn die relationale Analyse verwendet wird, um eine höhere Interpretationsebene zu erreichen

  • Fehlt oft der theoretischen Grundlage oder versucht zu freizügig, sinnvolle Rückschlüsse auf die Zusammenhänge und Auswirkungen einer Studie zu ziehen

  • Ist von Natur aus reduktiv, insbesondere bei komplexen Texten

  • Besteht zu oft nur aus Wortzählungen

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  • Ignoriert häufig den Kontext, der den Text produziert hat, sowie den Stand der Dinge nach der Textproduktion

  • Kann schwer zu automatisieren oder zu computerisieren sein

Lesungen

Lehrbücher & Kapitel

  • Berelson, Bernhard. Inhaltsanalyse in der Kommunikationsforschung. New York: Free Press, 1952.

  • Busha, Charles H. und Stephen P. Harter. Forschungsmethoden im Bibliothekswesen: Techniken und Interpretation. New York: Academic Press, 1980.

  • de Sola Pool, Ithiel. Trends in der Inhaltsanalyse. Urbana: University of Illinois Press, 1959.

  • Krippendorff, Klaus. Inhaltsanalyse: Eine Einführung in ihre Methodik. Beverly Hills: Sage Publications, 1980.

  • Fielding, NG & Lee, RM. Einsatz von Computern in der qualitativen Forschung. SAGE Publications, 1991. (Siehe Kapitel von Seidel, J. ‚Method and Madness in the Application of Computer Technology to Qualitative Data Analysis‘.)

Methodische Artikel

  • Hsieh HF & Shannon SE. (2005). Drei Ansätze zur qualitativen Inhaltsanalyse. Qualitative Gesundheitsforschung. 15(9): 1277-1288.

  • Elo S, Kaarianinen M, Kanste O, Polkki R, Utriainen K und Kyngas H. (2014). Qualitative Inhaltsanalyse: Ein Fokus auf Vertrauenswürdigkeit. Salbei offen. 4: 1-10.

Anwendungsartikel

  • Abroms LC, Padmanabhan N., Thaweethai L. & Phillips T. (2011). iPhone Apps zur Raucherentwöhnung: Eine Inhaltsanalyse. Amerikanische Zeitschrift für Präventivmedizin. 40(3):279-285.

  • Ullstrom S. Sachs MA, Hansson J, Ovretveit J und Brommels M. (2014). Suffering in Silence: eine qualitative Studie an zweiten Opfern unerwünschter Ereignisse. British Medical Journal, Ausgabe von Qualität und Sicherheit. 23:325-331.

  • Owen P. (2012). Darstellungen von Schizophrenie durch Unterhaltungsmedien: Eine Inhaltsanalyse zeitgenössischer Filme. Psychiatrische Dienste. 63:655-659.

Software

Die Entscheidung, ob eine Inhaltsanalyse manuell oder mithilfe von Computersoftware durchgeführt werden soll, kann schwierig sein. Weitere Informationen zu diesem Thema finden Sie unter „Method and Madness in the Application of Computer Technology to Qualitative Data Analysis“, die oben in Lehrbüchern und Kapiteln aufgeführt ist.

Webseiten

  • Rolly Constable, Marla Cowell, Sarita Zornek Crawford, David Golden, Jake Hartvigsen, Kathryn Morgan, Anne Mudgett, Kris Parrish, Laura Thomas, Erika Yolanda Thompson, Rosie Turner und Mike Palmquist. (1994-2012). Ethnographie, Beobachtungsforschung und narrative Untersuchung. Schreiben@CSU. Colorado State University. Verfügbar um: http://writing.colostate.edu/guides/guide.cfm?guideid=63 . Als Einführung in die Inhaltsanalyse von Michael Palmquist ist dies die wichtigste Ressource zur Inhaltsanalyse im Web. Es ist umfassend und dennoch prägnant. Es enthält Beispiele und eine kommentierte Bibliographie. Die in der obigen Erzählung enthaltenen Informationen beziehen sich stark auf Michael Palmquists hervorragende Ressource zur Inhaltsanalyse und fassen sie zusammen, wurden jedoch für Doktoranden und Nachwuchswissenschaftler in der Epidemiologie gestrafft.

  • http://psychology.ucdavis.edu/faculty_sites/sommerb/sommerdemo/

  • http://depts.washington.edu/uwmcnair/chapter11.content.analysis.pdf

Kurse

An der Mailman School of Public Health der Columbia University

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Nina Young ist Assistenzprofessorin für Komposition und Direktorin der Electronic Music Studios an der Butler School of Music der University of Texas in Austin. Zuvor war sie Assistenzprofessorin am Department of the Arts am Rensselaer Polytechnic Institute. Sie schloss 2016 das DMA-Programm in Komposition an der Columbia ab. Bevor sie zu Columbia kam, erhielt Nina a