Allmählich nimmt die Auswertung meiner qualitativen Interviews Formen an. Die rund 620 Seiten an Transkripten zu analysieren, ist doch aufwendig. Ich habe mich in letzter Zeit genauer mit den verschiedenen Aspekten beschäftigt, die mich in Zusammenhang mit meinen Forschungsfragen interessieren. Ich wollte wissen,

• welche user-generated Content-basierten Anwendungen für Studierende überhaupt interessant sind,
• für welche Themenbereiche und Aufgabenarten UGC im Zusammenhang mit der Uni verwendet wird,
• welche Handlungsmöglichkeiten wahrgenommen werden,
• welche Faktoren den Studierenden zur Bewertung von Informationsqualität im Internet überhaupt in den Sinn kommen. Interessant ist hier auch, inwiefern diese Kriterien bei den einzelnen Informationsquellen dann auch angewendet werden.

Und dann gibt es noch andere Faktoren, die eine Rolle in dem Kontext spielen, zum Beispiel, dass man eine Quelle einfach „schon immer“ verwendet oder, dass sie einem empfohlen oder sogar im Unterricht verwendet wurde, oder, dass sie einfach schnell verfügbar ist, usw.

Die Auswertung

Um jetzt herauszufinden, welche Faktoren zur Verwendung solcher Informationsquellen die wichtigste(n) Rolle(n) spielen, muss ich mir eben alles genau ansehen. Dabei dreht man sich im wahrsten Sinne des Wortes im Kreis. Man analysiert einen Punkt und stelle fest, dass einem dazu noch etwas fehlt, das man dann in weiterer Folge anhand der Daten untersucht. Und dann geht es wieder zurück zum ursprünglichen Thema.

Bottom-up-Ansatz: Nicht vom Groben zum Feinen, sondern vom Feinen zum Abstrakte(re)n

Meine Grounded Theory-basierte Auswertungsmethode arbeitet mit einem Bottom up-Ansatz. Theoretisch sollte der/die Forschende möglichst blank und ohne Vorannahmen in die Auswertung gehen und schauen, welche Konzepte sich auf den Daten basierend ergeben. Dabei werden die Daten anfänglich relativ fein und textnah kodiert (z.B. line-by-line, also Zeile für Zeile), danach wird man immer abstrakter (bottom-up), bildet Kategorien und Sub-Kategorien und stellt Zusammenhänge und Beziehungen heraus, um am Ende mit Hilfe der Literatur seine eigene Theorie daraus abzuleiten.

Die kleinen Herausforderungen

Teilweise habe oder hatte ich aber Schwierigkeiten damit, die feinkodierten Aspekte bestimmten Kategorien zuzuordnen, weil ich mir das Ganze dann doch sehr fein zerlegt und gleichzeitig das Kodierschema zu wenig differenziert aufgebaut hatte. Dann stand ich zum Beispiel vor der Frage, ob die Länge eines Texts ein visueller Aspekt ist (z.B.: "Das ist mir zu lang, das lese ich nicht.") oder die Tiefe der Information betrifft (lang = detaillierte Information; kurz = Überblick/wenig Information), oder beides.

So geht es hin und her. Ich sehe mir die Kodierungen zu den einzelnen Themen an, lese die zugordneten Zitate und vergleiche sie. Dabei wird die Kodierung schrittweise immer weiter verbessert (constant comparative method) und Zuordnungen und Zusammenhänge tun sich auf. Und so geht es nach und nach in Richtung Fertigwerden.

Referenzen

Sarker, S., Lau, F., & Sahay, S. (2001). Using an adapted Grounded Theory approach for inductive theory building about virtual team development. The DATA BASE for Advances in Information Systems, 32(1), 38–56.