Induktive Kategorienbildung in der Inhaltsanalyse: Kombination automatischer und manueller Verfahren

Waldherr Annie, Wehden Lars-Ole, Stoltenberg Daniela, Miltner Peter, Ostner Sophia, Pfetsch Barbara

Forschungsartikel (Zeitschrift) | Peer reviewed

Zusammenfassung

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.

Details zur Publikation

Jahrgang / Bandnr. / Volume20
Ausgabe / Heftnr. / Issue1
StatusVeröffentlicht
Veröffentlichungsjahr2019 (31.01.2019)
Sprache, in der die Publikation verfasst istDeutsch
DOI10.17169/fqs-20.1.3058
StichwörterInhaltsanalyse; Text Mining; Kategorienbildung; Bürgerdialog; Codebuch

Autor*innen der Universität Münster

Stoltenberg, Daniela
Juniorprofessur für Kommunikationswissenschaft mit dem Schwerpunkt Digitalisierte Öffentlichkeiten (Prof. Waldherr)
Waldherr, Annie
Juniorprofessur für Kommunikationswissenschaft mit dem Schwerpunkt Digitalisierte Öffentlichkeiten (Prof. Waldherr)
Wehden, Lars-Ole
Institut für Kommunikationswissenschaft