Blog

Kleine Leseanleitung

1. Der Artikel beginnt mit einen schnellen Überblick darüber, was das Worthäufigkeiten-Werkzeug macht und warum es sich lohnt, es in den eigenen Workflow aufzunehmen.
2. Es folgt eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Durchführung einer Worthäufigkeitsanalyse , um eigene Zählungen einzurichten und auszuführen.
3. Wer das schon kennt, kann direkt zur Interpretation der Ergebnisse springen, um die Zahlen in Erkenntnisse zu verwandeln.
4. Außerdem gibt es ein paar zeitsparende Tipps unter Schnellaktionen in der Ergebnistabelle, um effizienter mit den Resultaten zu arbeiten.
5. Darauf folgenpraxisnahe Anwendungsfälle, die zum Stöbern und zur Inspiration dienen.
6. Wer sein Wissen vertiefen möchte, dem möchte ich erweiterte Funktionen wie Diktionäre und Go-Wort-Listen für gezieltere Analysen.
ans Herz legen
7. Unbedingt empfehlenswert ist der folgende Teil zu typischen Fallstricken und reflexiven Praktiken , damit Ergebnisse bedeutsam bleiben.
8. Keine Zeit? Alles Wesentliche zur Worthäufigkeitsanalyse in a Nutshell gibt es am Ende.

1. Was macht das Worthäufigkeiten-Werkzeug von MAXQDA?

MAXQDA enthält als Teil des MAXDictio-Moduls ein dediziertes Worthäufigkeits-Werkzeug. Diese Funktion durchsucht ausgewählte Texte, zählt einzelne Wörter und zeigt eine sortierbare Tabelle mit der Häufigkeit jedes Wortes an. Sie ist flexibel genug, um Interviews, Fokusgruppen, Feldnotizen, Social-Media-Downloads, Richtliniendokumente, Tabellenkalkulationen und mehr zu verarbeiten.

Kurz gesagt: MAXQDA User:innen wählen einfach ihre Daten, starten das Werkzeug und sehen sofort, welche Wörter ihren Datensatz dominieren, wie oft sie auftauchen und wo sie vorkommen. Das Beste: alles erfolgt über eine intuitive Point-and-Click-Oberfläche.

2. So funktioniert die Worthäufigkeitsanalyse in MAXQDA

Die Worthäufigkeitsanalyse ist Teil des Features MAXDictio › Worthäufigkeiten. Alternativ kann man im MAXDictio-Menü auf die Bezeichnung Worthäufigkeiten klicken, um nur Wörter zu zählen, die in einem Diktionär oder einer Go-Wörter-Liste vorkommen. Diese Optionen werden weiter unten im Beitrag erläutert.

Sobald das Tool gestartet wird, öffnet sich das Optionen-Fenster für Worthäufigkeiten (siehe unten).

Durchführung:

a. Auswahl der Inhalte für die Analyse

Vor Beginn der Analyse wird der Umgang der Wortzählung festgelegt.

• Nur für aktivierte Dokumente: bestimmte Dateien werden analysiert, z. B. Interviews von Junior-Teilnehmenden oder Stellenanzeigen nur von Startups.
• Nur in „Liste der codierten Segmente“: Für die Analyse sollen nur aktuell angezeigte, codierte Segmente betrachtet werden.
• Alle Dokumente: Wenn keine Filter gesetzt sind, berücksichtigt MAXQDA alles.
• Ignorieren-Elemente: Hier lassen sich Links, E-Mails oder anderes „Rauschen“ ausschließen — das ist besonders nützlich bei Webdaten oder exportierten Transkripten.

b. Über Aufgliederungen vergleichen

Hier lässt sich festlegen, wie Wortzählungen über verschiedene Teile des Projekts aufschlüsseln werden sollen.

• Nach Dokumenten: Erkennen von Ausreißern oder Dateien, die bestimmte Begriffe treiben.
• Nach Dokumentgruppen oder Sets : Vergleichen von Gruppen wie „Wave 1 Interviews“ oder „Teilnehmende unter 30“.
• Nach Fokusgruppen-Teilnehmenden: Kontrastieren von Rollen oder einzelnen Teilnehmenden (nur sichtbar bei Fokusgruppendaten).
• Nach Codes: Untersuchung nach bestimmten Themen oder analytischen Kategorien (verfügbar bei Analyse abgerufener Segmente).

Diese Aufschlüsselungen zeigen Muster, die in einer aggregierten Ansicht verborgen bleiben können.

c. Ausgabe feinabstimmen

Im unteren Teil des Fensters gibt es weitere Optionen darüber, wie Wörter gezählt werden, damit die Ergebnisse zur Forschungsfrage passen.

• Minimale Zeichenanzahl: Ignorieren kurzer Füllwörter (z. B. Mindestlänge 4 Zeichen, um „der“ oder „und“ zu überspringen).
• Stopp-Wort-Liste: Anwenden einer vorhandenen Liste oder Erstellen eine neuen, um häufige, aber irrelevante Wörter zu entfernen (z. B. „Team“ in Stellenanzeigen oder „Abschnitt“ in juristischen Texten).
• Groß-/Kleinschreibung: Festlegen, ob diese Wörter gleich oder getrennt gezählt werden — wichtig für Eigennamen und Akronyme.
• Lemmatisierung: Sollen Wortvarianten zusammengefasst werden (z. B. „gab“, „gegeben“, „gibt“ → „geben“) oder separat bleiben? Das ist nützlich, wenn zwischen allgemeinen Tendenzen und nuancierten Unterschieden separiert werden soll.

Mit diesen Einstellungen wird die Ausgabe sauberer und leichter interpretierbar.

3. Interpretation der Ergebnisse der Worthäufigkeitsanalyse

Jetzt kommt der interessante Teil: zu verstehen, was auftaucht, und es zur Steuerung Ihrer Analyse zu nutzen.

Mit Klick auf OK verarbeitet MAXQDA die Daten und erzeugt eine Worthäufigkeiten-Tabelle.

Obere Leiste

Der obere Bereich des Fensters fasst Umfang und Größe zusammen: Anzahl der analysierten Dokumente, insgesamt geparste Wörter, Anzahl eindeutiger Wörter und das Type-Token-Verhältnis (ein grober Indikator lexikalischer Vielfalt, der sensibel gegenüber Textlänge ist). Mehr dazu im MAXQDA Manual.

Tabellenspalten

Die Tabelle enthält folgende Spalten: Wort, Wortlänge, Häufigkeit, % des Gesamttexts, Rang, Dokumente und Dokumente % (die Spalten variieren je nach Analyse-Einstellungen). Die Spaltenanzeige lässt sich per Klick mit der rechten Maustaste auf die Kopfzeile anpassen.

Strategien zur sinnvollen Deutung der Zahlen:

• Muster erkennen mit Tabellenspalten
  Die Ergebnistabelle in MAXQDA enthält mehr als nur die Häufigkeit. Spalten wie Wortlänge, Prozent des Gesamttexts, Rang und „Dokumente %“ (Anteil der analysierten Dokumente, die das Wort enthalten) liefern zusätzliche Hinweise. Es lässt sich auch die Metrik in den Zellen umschalten — z. B. Rang, Anzahl Dokumente oder Prozentsatz statt Häufigkeit anzeigen. Das ist hilfreich beim Vergleich über Dokumentsets oder Fokusgruppen hinweg. Ein Begriff kann in einer Gruppe hoch gerankt sein, in einer anderen aber nur kurz auftauchen — solche Kontraste sind oft analytisch aufschlussreich. Nicht alle Optionen stehen in jeder Ansicht zur Verfügung, aber wo sie verfügbar sind, fügen sie der Interpretation eine weitere Dimension hinzu.

Fokus: Zahlen in Aktion sehen

Zur Veranschaulichung fassen wir alles mit einer Beispiel-Ergebnistabelle zusammen.

Die obige Tabelle zeigt die Top 10 Substantive über sechs US-Präsidenten-Inaugurationsreden (2001–2021), mit Ergebnissen nach Dokumenten differenziert. Diese Konfiguration schärft den Fokus auf begriffsreiche Sprache und erlaubt zugleich Vergleiche zwischen einzelnen Rednern.

Analytisch balanciert diese Einstellung Breite (Frequenz über das Dataset) mit Spezifität (Variation nach Dokument). Substantive fassen Kernthemen und symbolischen Wortschatz zusammen. Würde der Fokus auf Handlungsfähigkeit, Modalität oder wertenden Haltungen liegen, könnte man stattdessen Verben oder Adjektive filtern — jede Wortart eröffnet eine andere Perspektive auf den Diskurs.

Eine genaue Lektüre zeigt mehrere nützliche Muster:

• Kernbegriffe verankern das Genre.
  Das Wort „nation“ erscheint in allen sechs Reden und rangiert insgesamt am höchsten — ein Hinweis darauf, dass Antrittsreden Ritualsprache nationaler Identität nutzen. Seine konstante Verwendung reflektiert wahrscheinlich einen grundlegenden Wortschatz von Einheit und Zugehörigkeit. Möglicherweise müssen Sie „nation“ nicht codieren; seine Präsenz setzt jedoch das diskursive Grundniveau.
• Manche Wörter ziehen sich durch die Zeit, andere bleiben lokal.
  Begriffe wie „people“, „country“ und „world“ treten in allen Dokumenten auf und deuten auf konstante Anliegen kollektiver Akteure und globaler Positionierung hin. Im Gegensatz dazu sticht „freedom“ in Bushs Rede 2001 hervor (25 Nennungen) und verschwindet bis Bidens Rede 2021. Solche Verschiebungen laden zu kontextueller Lektüre ein: Ist der Rückgang Ausdruck politischer Ideologie, historischer Umstände oder rhetorischer Strategie?
• Ausreißer sind wichtig.
  Das Wort „citizen“ zeigt deutliche Varianz: neun Nennungen in Bushs Rede 2005, aber nur eine in Bidens 2021. Solche Schieflagen können auf lokalisierte Themen hindeuten, etwa eine Betonung staatsbürgerlicher Pflichten oder eine spezifische Rahmung des Staats-Bürger-Verhältnisses. Ein Klick durch die Segmente und ein genaues Lesen lohnt — Ausreißer tragen oft ideologische Bedeutung.
• Nicht alle häufigen Wörter sind analytisch nützlich.
  Wörter wie „today“ und „day“ sind häufig, haben aber meist zeremonielle Funktion; sie markieren den Anlass, tragen jedoch wenig zum thematischen Kern bei. Die Häufigkeiten sind ein Wegweiser, nicht aber Ersatz für Bedeutung: einige Wörter sind Gerüst, andere Signale.
• Dokument % zeigt Verbreitung an.
  Die Spalte „Dokumente %“ gibt an, in wie vielen analysierten Dokumenten ein Begriff vorkommt. „Nation“, „people“ und „country“ werden in 100% der Reden verwendet; „freedom“ und „day“ nur in fünf von sechs. Das ist ein kleiner Unterschied, kann aber in einem kleinen Datensatz eine Ton- oder Fokusverschiebung markieren. Es lohnt sich auch hier, genau hinzuschauen.
• Word Frequencies sind Ausgangspunkte, keine Schlussfolgerungen.
  Wenn ein Wort die Aufmerksamkeit erregt, weil es häufig, fehlend oder ungewöhnlich erscheint, helfen MAXQDA Tools wie Keyword-in-Context oder Wort-Explorer, um zu sehen, wie ein Begriff Satz für Satz verwendet wird oder in Beziehung zu anderen steht. Frequenz kartiert den Wald; Interpretation beginnt, wenn man hineingeht. Für einen genaueren Blick auf MAXQDAs Wort-Explorer empfiehlt sich unser Blogbeitrag zu Favoritenfunktionen des Word Explorer.

Solche Tabellen sind wertvoll, weil sie viel diskursive Struktur in eine lesbare Form komprimieren und Makro-Level-Mustererkennung mit der Möglichkeit zum Close Reading verbinden. Das ist eine Voraussetzung für eine wirksame Mixed-Methods-Textanalyse. .

4. Schnellaktionen in der Ergebnistabelle

• Per Rechtsklick auf ein beliebiges Wort in der Ergebnistabelle lassen sich folgende Befehle ausführen:
  • Hinzufügen des Wortes zu einer Stopp-Wort-Liste oder einem Diktionär
  • Aktivieren der Dokumente, in denen das Wort vorkommt
  • Erstellen eines Dokumentset basierend auf Trefferergebnissen
  • Öffnen des Wortes im Wort-Explorer für mehr Kontext.
• Begriffe verschmelzen per Drag & Drop, Konzeptionell verwandte Wörter lassen sich kombinieren, indem man einen Begriff auf einen anderen zieht. Die zusammengeführte Zeile wird mit einem -Summensymbol markiert. Ein Maus-Hover zeigt einen Tooltip mit allen in dieser Zeile enthaltenen Begriffen. Ein Klick auf den -Pfeil in der Tabellen-Toolbar macht dies rückgängig.
• Visualisieren dominanter Begriffe per Klick auf das Wortwolke-Icon. Super für Präsentationen oder um Schlüsselsprachen auf einen Blick zu erkennen. Mehr zur Wortwolke-Funktion von MAXQDA.
• Doppelklick auf ein Wort, um ein detailliertes „Suchergebnisse“-Fenster zu öffnen und jede Instanz im Kontext zu sehen. Von dort aus können Sie:
  • Autocode Suchtreffer, oder
  • die Anzahl der Treffer pro Dokument als Variable speichern

5. Anwendungsfälle für verschiedene Datentypen

Um die Flexibilität des Worthäufigkeiten-Werkzeugs zu veranschaulichen, durchlaufen wir mehrere praxisnahe Szenarien.

6. Fortgeschritten: Diktionäre und Go-Wort-Listen

Wie weiter oben kurz erwähnt, lässt sich die Analyse auf bestimmte Wörter aus einem Diktionär oder einer Go-Wort-Liste beschränken. Beide Optionen erlauben gezielte Exploration, ohne dass man sich jede einzelne Vokabel untersuchen muss. Das verschiebt den Fokus von emergenten Mustern zu theoriegeleiteten Fragestellungen und unterstützt deduktive oder abduktive Analyseansätze.

Diktionäre

Wenn Sie MAXDictio › Worthäufigkeiten › Worthäufigkeiten (nur Wörter des Diktionärs) wählen, filtert MAXQDA die Zählung so, dass nur Wörter aus Ihrem aktuell aktiven, benutzerdefinierten Diktionär eingeschlossen werden. Das ist besonders hilfreich, wenn Sie mit vordefinierten Interessenskategorien arbeiten — z. B. „klimabezogene Begriffe“, „Skill-Keywords“ oder „politische Rhetorik“ — und deren Frequenz über das Datenset verfolgen möchten, ohne durch irrelevante Wörter abgelenkt zu werden.

Für qualitative Forschende sind Diktionäre nicht nur Filter, sondern operationalisierte konzeptuelle Rahmen. Ein sorgfältig konstruiertes Diktionär kann Ihre theoretische Orientierung widerspiegeln. In einer Diskursanalyse zu Nationalismus könnten Kategorien wie „Territorium“, „Volk“ und „Bedrohung“ mit ihren lexikalischen Varianten angelegt werden. Indem die Häufigkeitszählung auf Wörter beschränkt wird, die zum jeweiligen analytischen Fokus passen, können diskursive Muster präziser kartiert, Ideologien nachgespürt oder theoretische Hypothesen getestet und verfeinert werden.

Diktionäre in MAXQDA sind strukturierte Sammlungen von Suchbegriffen, die in vorher definierten Kategorien gruppiert werden. Diese können einfache Schlüsselwortlisten oder komplexere Hierarchien mit Unterkategorien und speziellen Matching-Regeln (z. B. Groß-/Kleinschreibung, Ganzwortabgleich) enthalten. Diktionäre sind projektübergreifend wiederverwendbar, lassen sich per Excel oder TXT importieren und interaktiv beim Erkunden Ihres Datenbestands erweitern.

Eine detaillierte Anleitung zum Erstellen, Organisieren, Importieren und Verwalten von Diktionäre sowie zur Verknüpfung mit dem eigenen Code-System gibt es im MAXQDA Manual zum Verwalten von Diktionären.

Go-Wort-Listen

Wählt man unter MAXDictio › Worthäufigkeiten › Worthäufigkeiten (nur Go-Wörter) auswählen, beschränkt MAXQDA die Häufigkeitszählung auf Wörter der aktuell aktiven Go-Wort-Liste. Das ist inhaltlich das Gegenteil einer Stopp-Wort-Liste: statt unerwünschte Begriffe auszuschließen, enthält eine Go-Wort-Liste ausschließlich die Wörter, die Sie analysieren möchten.

Für qualitative Forschung bieten Go-Wort-Listen eine Möglichkeit, analytischen Fokus in die Häufigkeitsanalyse zu bringen. Wenn im Voraus Wörter definiert werden, die das eigene Forschungsinteresse abbilden, helfen Go-Wort-Listen, lexikalisches Rauschen auszublenden und Muster zu Tage zu fördern, die direkt dem Konzept entsprechen. Egal ob Sprache zu „Gerechtigkeit“, „Risiko“ oder „Governance“ verfolgt wird — eine Eingrenzung auf ein definiertes Vokabular ermöglicht in jedem Fall präzisere Querschnittsanalysen.

Go-Wort-Listen sind besonders nützlich bei großen oder verrauschten Korpora, bei länderübergreifenden oder Längsschnittstudien oder wenn man deduktive Codier-Strategien anwendet. Eine konsistente Go-Wort-Liste unterstützt außerdem die Vergleichbarkeit unterschiedlicher Datensätze über Projekte hinweg.

Das Erstellen oder Bearbeiten einer Go-Wort-Liste funktioniert über MAXDictio › Go-Wort-Listen. Der Editor funktioniert ähnlich wie das Fenster für Stopp-Wort-Listen: Wörter können hinzugefügt, entfernt, importiert und projektübergreifend verwaltet werden.

Für vollständige Dokumentation zum Verwalten von Stopp- und Go-Wort-Listen steht das MAXQDA Manual zur Verfügung.

7. Über die Zahlen hinauslesen: Vorbehalte und reflexive Praktiken

Worthäufigkeitsanalyse kann ein mächtiges Werkzeug sei, wird es jedoch unachtsam eingesetzt, besteht die Gefahr, dass sie Bedeutung verschleiert statt offenlegt. Es gibt einige Ursachen, warum Häufigkeitsstatistiken in die Irre führen können, und auch Tipps, wie sich diese Fallstricke in MAXQDA vermeiden lassen:

Warum Zählungen irreführend sein können

• Fehler in der Quantifizierung: Numerische Prominenz mit analytischer Bedeutung gleichzusetzen, birgt die Gefahr, Häufigkeit als Ersatz für Wichtigkeit zu behandeln statt als Hinweis für weitere Interpretation.
• Polysemie und pragmatische Kontexte: Dasselbe Wort („Stress“) kann physiologische Belastung, grammatische Betonung oder sogar ein Wortspiel bedeuten. Frequenz fasst diese pragmatischen Kontexte zusammen und kann triviale Homonyme aufblähen, während unterschiedliche Bedeutungen verborgen bleiben.
• Strukturelle Stille: Marginalisierte Gruppen treten in Daten oft durch Auslassungen, Euphemismen oder Abwesenheit in Erscheinung. Ihre Anliegen können genau deshalb eine niedrige Frequenz aufweisen, weil Machtverhältnisse explizite Artikulation unterdrücken.
• Genre-Konventionen: Stark ritualisierte Genres enthalten formelhafte Formulierungen, die die Zählungen in Richtung stilistisches Gerüst verzerren anstatt thematische Substanz widerzuspiegeln.
• Vokabularvarianz: Sprachen mit reicher Flexion oder produktiver Komposition verteilen semantische Ladung über viele Formen, was einzelne Häufigkeiten absenkt und sprachübergreifende Vergleiche erschwert.

Praktische Schutzmaßnahmen

• Kontext iterativ prüfen:Wer einen auffälligen Begriff entdeckt, sollte MAXQDAs Keyword-in-Context oder Wort-Explorer starten. Vor dem Codieren und Interpretieren sollten mindestens fünf umgebende Sätze gelesen werden.
• Entscheidungen reflexiv dokumentieren: Für jedes Stopp-Wort, jede Lemmatisierungs- oder Go-Wort-Entscheidung empfiehlt es sich, ein Memo mit der theoretischen Begründung (z. B. „zusammengeführt: ‚regulation/regulatory‘, um juristische Rahmung zu erfassen“) zu schreiben. Das schafft Transparenz und Nachvollziehbarkeit.
• Gruppen vergleichen: Dieselbe Analyse sollte über verschiedene Textsets (z. B. „Junior Staff“ vs. „Executives“) ausgeführt werden. Wenn ein Wort in einer Gruppe häufig, in einer anderen kaum vorhanden ist, kann dieser Kontrast Perspektiv- oder Machtdifferenzen aufdecken.
• Nach verpassten Mustern suchen: Dazu empfiehlt sich ein Testlauf, in dem die Mindestzeichenanzahl gesenkt und die Stopp-Wörter deaktiviert werden. Wenn neue Themen auftauchen, sollten frühere Filtereinstellungen überdacht werden.
• Seltene, theoretisch relevante Begriffe nachverfolgen: Dazu legt man einen Code für seltene, aber wichtige Begriffe an. Deren Verteilung lässt sich mithilfe von MAXQDA Variablen oder Code-Statistiken verfolgen, um auch weniger häufige, aber bedeutsame Muster sichtbar zu halten.

8. In a Nutshell: Den Wald und die Bäume sehen

MAXQDAs Word Frequencies helfen Ihnen, den Wald zu kartieren, damit sich Forschende nicht im Dickicht verlieren. Es zeigt, wo das Blätterdach dicht ist, wo Pfade auseinandergehen und wo eine Lichtung eine genauere Betrachtung wert sein könnte. Die Karte weist den Weg auf der Forschungsreise, sie will im Kontext gelesen werden und Entscheidungen wollen dokumentiert werden. Die Reiseroute kann dann während der Reise angepasst werden.

Worthäufigkeitsanalyse bedeutet nicht, den größten Zahlen blind zu folgen; sie behandelt diese Zahlen als Brotkrumen, denen man nachgehen sollte. Das Worthäufigkeiten-Werkzeug von MAXQDA erlaubt es, Sprachmuster zu fokussieren — sei es beim Erkennen wiederkehrender Begriffe, beim Hervorheben von Unterschieden zwischen Gruppen oder beim Finden von Passagen für Close Reading.

Der Schlüssel ist, den Umfang sorgfältig zu definieren, die Zählungen mit Werkzeugen wie Stopp- und Go-Listen oder Diktionären zu verfeinern und immer wieder in den Kontext zurückzukehren, bevor man Schlussfolgerungen zieht. Häufige Wörter können die Aufmerksamkeit lenken — Bedeutung entsteht jedoch erst, wenn Forschende Gruppen vergleichen, das Vorhandensein und Fehlen reflektieren und eine Memo-Spur der Entscheidungen anlegen, die ihre Ergebnisse geformt haben.