Von der grauen Maus zum Visualisierungstool

CAQDAS – hinter dieser eigentümlich klingenden Abkürzung stehen Softwarepakete, die Sozialwissenschaftlern bei der Organisation von großen Textmengen helfen sollen. Udo Kuckartz gehört zum Urgestein der Entwicklerszene und spricht mit sciencegarden über vergangene und zukünftige Entwicklungen im Bereich der computerunterstützen Auswertung von verschrifteten Daten.

sg: QDA-Software hat sich in den letzten Jahren schnell weiterentwickelt. Hat sich im letzten Jahrzehnt auch innerhalb der Entwickler-Community etwas getan?

Udo Kuckartz: Es hat sich Einiges geändert. Die Entwicklung von QDA-Software hat Mitte der achtziger Jahre angefangen. Und zuerst waren wir eine kleine Minderheit, eine eher verfolgte Minderheit. Die Hauptposition der qualitativen Forschung war damals: Computer sind Teufelswerkzeug, die dienen zum Rechnen und zu quantitativen Auswertungen. Es war ursprünglich eine kleine weltweite Community, die innovativ, aber am Rande der Disziplin arbeitete. Aber langsam ist die QDA-Software mehr und mehr in die Mitte qualitativer Forschung vorgedrungen. Das hat auch dazu geführt, dass diese ursprüngliche Vielfältigkeit und Kreativität ein bisschen abgenommen hat. Früher gab es viel mehr Personen, die sich in der Entwicklung engagierten, weil man auf so einem low level war. Es gab folglich auch viel mehr Programme. Und da die Softwareentwicklung inzwischen hoch professionell ist, hat sich auch die Zahl der Programme verringert.

sg: Sind denn in der nächsten Zeit im Bereich der Software für qualitative Forschung weitere Veränderungen zu erwarten?

uk: Es wird sich noch viel ändern, obwohl es in manchen Bereichen nicht absehbar ist, was dabei herauskommen wird. Manche glauben, dass der Bereich der qualitativen Software sich analog zur Statistik-Software entwickeln wird. Ich hingegen glaube, dass dafür die Methoden in der qualitativen Forschung viel zu unterschiedlich sind. Eine Faktorenanalyse ist eine Faktorenanalyse, und es gibt letzten Endes keinen Grund, dafür zwanzig verschiedene Statistik-Pakete zur Verfügung zu stellen. Aber für die vielfältigen qualitativen Methoden kann man doch sehr unterschiedliches offerieren. Im Moment ist mein persönliches Hauptinteressensgebiet die Visualisierung von textuellen Daten. Und da glaube ich, dass sich in Zukunft sehr viel tun wird: In Bezug auf Visualisierung und auch auf Handhabung von qualitativen Daten.

sg: Was ist darunter zu verstehen?

uk: Zum Beispiel ist in der Version von MAXqda 2007 etwas enthalten, das wir „Textportrait“ nennen. Dieses „Textportrait“ ermöglicht es Ihnen, einzelnen Textstellen aus einem Datensatz bestimmte Kategorien – inhaltlicher oder interpretativer Art – zuzuordnen. Diese Markierungen nennen wir in MAXqda „Codes“. Diesen Codes können wiederum verschiedene Farben zugeordnet werden. Das Textportrait ermöglicht es dann, dass Sie den Verlauf der Farbmarkierungen auf einen Blick überschauen können. So sehen Sie quasi ein farbliches Bild eines Interviews. Das ist eigentlich hochinteressant – und etwas, was wir vorher nicht hatten. Der visuelle Zugang zum Text ist unter Umständen durch Tools wie dieses einfacher. Man sieht zum Beispiel sofort: Interviewpartner A hat zu Thema F viel gesagt, Interviewpartner B hat zu Thema N viel gesagt. Das ist zunächst eine immense Abkürzung im Analysegang – und auch ein anderer Zugang. Denn eine solche Visualisierung von großen Textmengen schafft einen ganz anderen Zugang. Das wissen wir ja auch aus der Medientheorie. Es ist etwas anderes, wenn Sie beispielsweise etwas als Buch lesen oder als Film ansehen. Heutzutage haben wir neue Möglichkeiten im Bereich der Visualisierung. Sie können sich das in anderen Wissenschaftsdisziplinen anschauen, wenn Sie beispielsweise Zeitschriften wie „Science“ zur Hand nehmen: Es ist gar nicht mehr denkbar, in der Biologie oder Mikrobiologie ohne Visualisierungen zu arbeiten. Und das wird bei uns in den Sozialwissenschaften auch stärker kommen.

sg: Dass also bildgebende Verfahren in die qualitative Datenanalyse am Computer einfließen.

uk: Ja, davon bin ich überzeugt.

sg: Wenn sich der Zugang zu Daten durch technische Weiterentwicklungen verändert – welche Fähigkeiten müssen Forscher dann heute für die – computergestützte – qualitative Forschung mitbringen?

uk: Für den Hauptteil der Fähigkeiten hat sich in den letzten zehn Jahren nicht allzu viel verändert: Achtzig Prozent sind die gleichen geblieben. Zwei grundlegende Fähigkeiten sind für den erfolgreichen Forscher unabdingbar. Erstens: Ein großes Interesse für das Thema. Die Bereitschaft, ein Thema engagiert und kreativ anzugehen und sich auch in der Vorgehensweise flexibel zu verhalten. Und zweitens muss man wirklich wissen, wie qualitative Methoden funktionieren, also ein fundiertes Methodenwissen haben. Ich kann mir schwer vorstellen, wie man ohne das Grundwissen, wie es in den gängigen Lehrbüchern über qualitative Forschung aufbereitet ist ein Projekt realisieren kann. Man sollte sich die angemessene Methode heraussuchen und auch durchhalten.

sg: Der Großteil der Anforderungen bleibt also gleich – und was ist mit den restlichen zwanzig Prozent?

uk: Für die restlichen zwanzig Prozent hat sich viel geändert: Nämlich, dass man wissen sollte, wie man ein Projekt mit heutiger Technologie optimal umsetzt. So wie Sie jetzt hier auch mit Ihren Aufnahmeräten. Es wäre einfach dilettantisch, wenn Sie mit einem uralten Tonband ankämen oder unser Gespräch mitstenografieren würden. Das wäre einfach nicht der Stand der Dinge.

sg: Gibt es auch Vorbehalte oder Vorurteile gegenüber der computergestützten Datenanalyse?

uk: Es gibt ein Vorurteil bei Anwendern oder bei zukünftigen Anwendern, die erstmals so ein Programm sehen. Deren falsche Annahme ist, dass etwas automatisch passieren würde. Und dann stellt sich eine gewisse Enttäuschung ein. Wenn man Einsteigern ein System von Codes zeigt, finden sie das ganz toll. Und wenn sie dann erkennen dass man selber etwas tun muss , sind sie schnell enttäuscht. Es gibt in der QDA-Software nicht diesen Mechanismus, den man bei Statistik-Software hat: Man packt etwas rein und hinten kommt etwas raus. Dadurch, dass man so viel selbst machen muss und Entscheidungen treffen muss, kann man nicht automatisch etwas produzieren.

Und dann gibt es innerhalb der Szene von qualitativen Methodikern eine kleine Gruppe, die der Meinung ist, dass die Technik die Analyse infiziert. Denn man würde einer angeblich vorhandenen Logik des Computers folgen. Das ist hauptsächlich Unwissen. Ein Computer ist eine Algorithmenmaschine, der zwingt uns zu gar nichts. Und man kann QDA-Software auch verwenden, ohne überhaupt zu codieren. Ich kann die Programme nur nutzen, um etwas zu suchen oder sie als Plattform verwenden, mit der ich meine Merkzettel verwalte. Und es ist auch in der Tat so. Es gibt User , die machen die abstrusesten Dinge mit der Software. Die Kritik kommt also von Leuten, die nie damit gearbeitet und daher völlig falsche Vorstellungen haben. Außerdem gibt es ja in der Geschichte der qualitativen Forschung auch viele, die eine Fülle von Material erheben und sich dann kleine Teile herauspicken, die sie sehr groß interpretativ aufblähen. Und die fühlen sich natürlich in ihrer Freiheit bedroht, wenn plötzlich der Anspruch aufkommt, man müsse das ganze Material systematisch auswerten und sehr viel mehr dokumentieren. Das empfinden die natürlich als Bedrohung. Denn es gibt ja nichts Schöneres, als sich aus einem Bücherregal ein Buch herauszunehmen, eine Seite aus dem Buch herauszusuchen und dann herumzuschwadronieren und zu behaupten, das würde das Bücherregal repräsentieren.

Links zum Thema

• Einführende und weiterführende Kurztexte und Literatur zu CAQDAS und qualitativer Datenanalyse

Zur Person

Christian Schmieder studiert Soziologie und Linguistik an der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg.