Durch die Einführung generativer KI wie z.B. ChatGPT sehen wir uns derzeit vielfältigen Entwicklungen gegenüber, für dessen Beforschung wir noch keine Daten zur Verfügung haben. Was also tun, wenn soziale Phänomene auf der Hand liegen, aber keine empirischen Daten vorliegen bzw. es noch Jahre dauern wird, bis Effekte sichtbar werden? Die Lösung des Problems bietet die Methode des Gedankenexperiments, die wir in diesem Beitrag am Beispiel unseres Anfang 2025 Open Access erschienenen Artikels “The Bot Delusion. Large language models and anticipated consequences for academics’ publication and citation behavior” vorstellen wollen. „Gedankenexperiment als sozialwissenschaftliche Methode“ weiterlesen
Autor: Christian Schneijderberg
Literaturüberblick zu qualitativer Forschung mit ChatGPT & Co
Unser Methodenbuch zu qualitativer und quantitativer Inhaltsanalyse in englischer Sprache ist gerade erschienen. Darin gibt es auch ein Kapitel zur Nutzung von Large-Language Models (LLMs), wie sie in ChatGPT, Gemini, CoPilot oder Claude zum Einsatz kommen, für die qualitative Forschung. Denn die großen Software-Anbieter Atlas.ti, MAXQDA und NVIVO haben in ihre Programme LLMs integriert, nicht zuletzt deshalb ist es dringend notwendig sich umfassend damit zu beschäftigen. Als ersten Schritt haben wir deshalb eine umfassende Literaturrecherche durchgeführt und empirische Studien zur Nutzung von LLMs für die qualitative Forschung ausgewertet (Stand September 2024). Diese möchten wir an dieser Stelle gerne teilen. „Literaturüberblick zu qualitativer Forschung mit ChatGPT & Co“ weiterlesen
Induktiv-quantitative Inhaltsanalyse mit Topic Modeling
Es gibt Artikel, an denen arbeitet man lange und freut sich um so mehr, wenn sie endlich veröffentlicht sind. So geschehen bei dem gerade open Access veröffentlichten Artikel „Kleine Strukturmacht statt großer Ideologie. Akkreditierung und Diversity“. Es handelt sich dabei um eine Auswertung mit der Methode Topic Modeling (vgl. Kapitel 11 Methodenbuch), die wir bereits im Jahr 2017 durchgeführt haben, die in unseren Augen aber nichts an Aktualität verloren hat. Methodisch interessant ist dabei, dass wir das Vorgehen heute als induktiv-quantitative Inhaltsanalyse bezeichnen würden. Was wir darunter verstehen, möchten wir im Folgenden ausführen. „Induktiv-quantitative Inhaltsanalyse mit Topic Modeling“ weiterlesen
Varianten qualitativer Inhaltsanalyse – ein Ordnungsvorschlag
In den letzten 20 Jahren haben sich unterschiedliche Varianten der qualitativen Inhaltsanalyse ausdifferenziert. In unserem Methodenbuch „Qualitative und Quantitative Inhaltsanalyse“ haben wir den Ordnungsvorschlag gemacht, die qualitative Inhaltsanalyse in die drei Varianten der deduktiven, induktiven und deduktiv-induktiven Inhaltsanalyse einzuteilen. „Varianten qualitativer Inhaltsanalyse – ein Ordnungsvorschlag“ weiterlesen
AI ASSIST in MAXQDA 24 derzeit nicht datenschutzkonform?
Gespannt hatte ich die Freischaltung der Campuslizenz von MAXQDA 24 erwartet, da in dieser auch der AI ASSIST enthalten ist. Der AI ASSIST nutzt die Schnittstelle von OpenAI zum Sprachmodell GPT (damit läuft auch ChatGPT). Aber meine Freude währte nicht lang, denn die Funktion AI ASSIST wurde postwendend vom IT-Service der Universität Kassel gesperrt. An der Humboldt-Universität zu Berlin, der Universität Erlangen-Nürnberg und der Universität Zürich wurde der AI ASSIST von vornherein nicht in der Campus-Lizenz freigegeben. Die Universität Hamburg prüft gegenwärtig die Datenschutzkonformität.
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Induktiv-qualitative Kategorienentwicklung
Im vorliegenden Beitrag stelle ich Ihnen eine systematische Vorgehensweise zur Erstellung eines induktiv-qualitativen Kategoriensystems für die empirische Sozialforschung vor. Wichtig ist, dass jede Kategorie, die Sie aus dem empirischen Material entwickelt haben, durch eine knappe Definition, ein Ankerbeispiel und Kodierregel(n) erläutert wird (siehe Beispiele in PDF unten). Dies ist notwendig, damit auch Dritte nachvollziehen können, wie Sie das empirischen Material verstehen, ordnen und auswerten. „Induktiv-qualitative Kategorienentwicklung“ weiterlesen
Programmieren mit Python lernen: Erste Schritte mit Beispielen aus der Soziolinguistik
Als Sozialwissenschaftler*in sollten Sie sich nicht vom Programmieren abschrecken lassen. Denn die Kombination von sozialwissenschaftlichen Datenanalyse-, Methoden- und Theoriekompetenzen, gepaart mit Programmierkenntnissen, ist derzeit sehr auf dem Arbeitsmarkt gefragt (Englisch: computational sociolinguistics und natural language processing). Gerade dann, wenn mit Data Scientists zusammengearbeitet wird, wird Kommunikation ermöglicht, wenn Sie in groben Zügen verstehen, was diese tun. Zudem werden die Ergebnisse valider, wenn Sie als Sozialwissenschaftler*innen die Interpretation der Daten (mit-)gestalten, da Sie für Analyse sozialer Situationen ausgebildet sind – so wie Data Scientists für Programmieren, Datenbankenbau usw.
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Statistische Auswertungen mit RStudio: Eine Einführung anhand des ALLBUS-Datensatzes
In der Methodenausbildung in den Sozialwissenschaften darf die statistische Auswertung mit einem Statistikprogramm nicht fehlen. Gängige Programme sind SPSS, Stata und immer häufiger auch R. R unterscheidet sich dabei von den anderen Programmen, da es sich um Open Source Software (kostenlos) handelt und eine Programmiersprache ist, welche nun mit RStudio eine Benutzungsoberfläche erhalten hat. Das klingt jetzt erstmal nach kompliziert Code-Programmieren müssen, ist es aber nicht, wenn einmal die dahinterliegende Logik verstanden wurde „Statistische Auswertungen mit RStudio: Eine Einführung anhand des ALLBUS-Datensatzes“ weiterlesen
Einführung und Anleitung zu AntConc mit Beispielen
In dieser Anleitung wird Ihnen das kostenfreie Programm (Freeware) AntConc vorgestellt. AntConc ist ein Programm das Ihnen Analysen von Texten ermöglicht. Ursprünglich wurde AntConc als Programm der Sprach- und Literaturwissenschaften für korpus-linguistische Analysen entwickelt. AntConc ist aber auch sehr gut für polito-/soziolinguistische Analysen einsetzbar, um z. B. größere Mengen an Interviews und Dokumente wie Wahlprogramme zu analysieren.
Bereits während des Forschungsprozesses bieten die verschiedenen teil-automatisierten Funktionen von AntConc Zwischen-Ergebnispräsentationen, und ermöglicht Einblicke in die Daten. Somit können Sie AntConc auch nutzen, um sich mit Inhalten eines Textkorpus vertraut zu machen.
AntConc bietet eine graphische Anwendungsoberfläche und einfache Menüführung, sodass Sie keine Programmier- bzw. Skriptkenntnisse benötigen. AntConc ist anwendbar für Computer mit den Betriebssystemen Macintosh OS X, Linux und Windows.
Bibliometric Review – eine Anleitung zur systematischen Erschließung von Forschungsthemen
Stellt euch vor, ihr müsst für eine Bachelor-, Master- oder Doktorarbeit (zumindest teilweise) neue Literatur erschließen und zur Darstellung des Stands der Forschung auswerten. Stellt euch weiter vor, wie ihr in der Bibliothek vor der Regalwand an Büchern und Zeitschriften steht und im Internet aus der Vielzahl an potentiell interessanten, vielfach jedoch nicht für euer Forschungsthema relevanten Literatur auswählen müsst. Erinnert euch daran, mit welchen Unsicherheiten und Zufällen dann auch eure Auswahl und Analyse der von euch gewählten Literatur verbunden war bzw. ist. Dazu gibt es eine Alternative. So war es Ziel des Master-Seminars „Bibliometrie als systematische wissen(schafts)soziologische Evaluation von Forschungsliteratur“ von Christian Schneijderberg eine Einführung zu geben, wie bibliometrische Verfahren genutzt werden können, um Forschungsthemen zu erschließen. Dabei handelt es sich um eine Methode, die ich auch als Bibliometric Review beschrieben habe. Aufgrund des digitalen Semesters, hat sich Christian entschieden die Methode ausführlich schriftlich zu erklären und mich gefragt, ob ich ihn dabei unterstütze. Entstanden sind nun drei Anleitungen wie Forschungsthemen mit bibliometrischen Methoden erschlossen werden können, die wir als PDFs im Folgenden zur Verfügung stellen. „Bibliometric Review – eine Anleitung zur systematischen Erschließung von Forschungsthemen“ weiterlesen
Codieren als werten und bewerten nach Boltanski und Thévenot
Wertungen und Bewertungen – kurz: (Be-)Wertungen – sind in unserer Gesellschaft allgegenwärtig. Likes bei Facebook, Instagram oder Twitter; Influencer, die von positiven Bewertungen leben, die gleichzeitig eine Wertung der Person beinhalten. Solche (Be)Wertungen sind per se normativ. Auf welchen Grundlagen fußen aber solche (Be-)Wertungen und wie werden sie expliziert? Mit diesen Fragen haben sich auch die Soziologen Luc Boltanski und Laurent Thévenot (2006) beschäftigt und Wertordnungen entwickelt, anhand derer (Be-)Wertungen untersucht werden können. Die Wertordnungsanalytik fußt auf Bedeutungszuschreibungen von Wörtern. Wie dies geschieht soll im Folgenden an einem Beispiel gezeigt werden, das von Dr. Christian Schneijderberg und mir durchgeführt wurde. Das Beispiel entstammt dem Projekt „Externe und interne Qualitätssicherung von Studium und Lehre durch Akkreditierungs- und Evaluationsverfahren“ und betrachtet die Wertordnungen auf denen Akkreditierungskriterien fußen (Schneijderberg/Steinhardt 2018).
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Kumulative Promotion in den Sozialwissenschaften und qualitative Daten
Nicht nur das Studiensystem mit der Einführung von Bachelor- und Masterstudiengängen hat sich in Deutschland verändert, auch die Promotionsphase ist in Veränderung begriffen z. B. aufgrund der Einführung von strukturierten Promotionsprogrammen und der Verbreitung der kumulativen Promotion. Ein umfassendes Werk zum Thema „Promovieren in den Sozialwissenschaften“ hat nun Dr. Christian Schneijderberg mit seiner Dissertation vorgelegt. Ich freue mich sehr, dass er sich bereit erklärt hat für diesen Blog eine Reflexion zur kumulativen Promotion mit qualitativen Daten zu schreiben, da im Bereich der qualitativen Forschung kumulative Promotionen noch nicht so verbreitet sind. Er zeigt dabei auf, ob eine kumulative Promotion möglich ist und was es zu beachten gilt.
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