{"id":127800,"date":"2024-12-05T15:01:30","date_gmt":"2024-12-05T14:01:30","guid":{"rendered":"https:\/\/www.maxqda.com\/de\/blogpost\/"},"modified":"2024-12-05T17:13:46","modified_gmt":"2024-12-05T16:13:46","slug":"ai-coding-of-qualitative-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.maxqda.com\/de\/blogpost\/ai-coding-of-qualitative-data","title":{"rendered":"AI Coding qualitativer Daten"},"content":{"rendered":"

Wie Sie MAXQDAs AI Assist f\u00fcr die Codierung Ihrer qualitativen Daten nutzen – in vier Schritten<\/h3>\r\n\r\n

Die Analyse von qualitativen Daten wie Interviews, Fokusgruppen, Berichten oder Feldnotizen hat in den letzten drei\u00dfig Jahren erhebliche Fortschritte gemacht, sowohl methodologisch als auch technologisch. Die Verwendung von Software zur Implementierung von Forschungsmethoden wie der qualitativen Inhaltsanalyse (Kuckartz & R\u00e4diker 2023), der Grounded Theory (z.B. Strauss & Corbin 1990) oder der thematischen Analyse (Brown & Clark 2021) ist inzwischen in vielen Bereichen \u00fcbliche Praxis geworden.<\/p>\r\n\r\n

Aktuell erleben wir die Ausbreitung einer neuen Technologie, die das Potenzial hat, die qualitative Forschung und ihre Methoden zu revolutionieren: generative KI. Als neue Technologie ist sie sowohl ein Innovationsmotor als auch ein Grund zur Besorgnis, insbesondere f\u00fcr Lehrer:innen und andere P\u00e4dagog:innen. Wie k\u00fcrzlich im Rahmen eines Symposiums mit dem Titel \u201eOpportunities and Challenges of AI in Research\u201c<\/a> auf der MAXQDA-Anwendungskonferenz MQIC 2024 diskutiert, gibt es viele Unsicherheiten dar\u00fcber, wie die Nutzung von generativer KI die qualitative Forschung und ihre Methoden beeinflussen k\u00f6nnte. Wird k\u00fcnstliche Intelligenz das Codieren ersetzen? Oder werden bestimmte Eigenschaften von Codierungen, wie Transparenz und Eindeutigkeit, durch die neu eingef\u00fchrte Ambiguit\u00e4t der KI-Tools noch wichtiger?<\/p>\r\n\r\n

In diesem Blogbeitrag werfen wir einen Blick darauf, wie man das Potenzial von generativer KI mit der Methode des Codierens kombinieren kann. Dabei wollen wir nicht nur die M\u00f6glichkeiten reflektieren, sondern auch eine Schritt-f\u00fcr-Schritt Anleitung geben, wie man generative KI in qualitativen Forschungsprojekten einsetzt, die auf der Methode des Codierens basieren.<\/p>\r\n\r\n

Was ist AI Assist und wie funktioniert AI Coding?<\/h2>\r\n

MAXQDA ist eine etablierte Software zur qualitativen Datenanalyse, die seit \u00fcber drei Jahrzehnten f\u00fcr qualitative und Mixed-Methods-Forschung eingesetzt wird. Mit der Einf\u00fchrung des \u201eAI Assist\u201c-Add-ons im April 2023 hat die Software die neuesten technologischen Fortschritte im Bereich generativer KI integriert. Mit dem Release von AI Assist wurden die leistungsstarken F\u00e4higkeiten generativer KI-Modelle mit den F\u00e4higkeiten von MAXQDA, einer bew\u00e4hrten Forschungssoftware, die sich haupts\u00e4chlich auf die Technik des \u201eCodierens\u201c von Daten konzentriert, vereint.<\/p>\r\n\r\n

Das AI Assist Add-on beinhaltet eine breite Palette an Funktionen. Sie k\u00f6nnen Dokumente zusammenfassen lassen, mit Ihren codierten Daten chatten, oder sich Codes vorschlagen lassen. Dabei beruhen die AI Assist Funktionen auf dem Prinzip eines \u201eAssistenten\u201c, der Ihnen bei den einzelnen Schritten Ihres Forschungsprojekts hilft, aber nicht die gesamte Analyse \u00fcbernimmt. Zu den AI Assist Funktionen geh\u00f6rt eine neue Funktion namens \u201eAI Coding\u201c, die durch ihren Namen verspricht, die L\u00fccke zwischen generativer KI und dem Codierungsprozess zu schlie\u00dfen.<\/p>\r\n\r\n

Da auch AI Coding auf der Idee eines \u201eAssistenten\u201c basiert, codiert AI Coding nicht autonom das gesamte Forschungsprojekt. Stattdessen hat die Funktion einen sehr spezifischen Zweck: Einen einzelnen, gut definierten Code auf die Daten anzuwenden. Mit der Definition eines Code-Namens und einer Beschreibung (in Form eines Code-Memos) versucht der KI-Assistent, Textabschnitte innerhalb eines Dokuments zu identifizieren, auf die die Beschreibung passt.<\/p>\r\n\r\n

\r\n\t\"Beispiel:\r\n\t

Beispiel: AI Coding Fenster<\/i><\/p>\r\n<\/div>\r\n

Dieser Code-f\u00fcr-Code-, Dokument-f\u00fcr-Dokument-Ansatz erfordert zwar ein paar zus\u00e4tzliche Klicks, erm\u00f6glicht es aber auch, den Prozess zu kontrollieren. Sobald AI Coding gestartet wurde, identifiziert die KI Bedeutungseinheiten, indem sie eigene Textsegmente erstellt und diese mit dem entsprechenden Codewort codiert. Zus\u00e4tzlich liefert AI Coding eine kurze Erkl\u00e4rung, wie der identifizierte Textabschnitt zum Code in Beziehung steht.<\/p>\r\n\r\n

\r\n\t\"Beispiel:\r\n\t

Beispiel: KI Erkl\u00e4rung gespeichert als Coding-Kommentar<\/i><\/p>\r\n<\/div>\r\n

Dies hilft, den Prozess transparenter zu gestalten und kann sp\u00e4ter auch Inspiration f\u00fcr die Entwicklung von Sub-Codes bieten.<\/p>\r\n

Zus\u00e4tzlich wird der neu erstellte KI-Code als Sub-Code des urspr\u00fcnglichen Codes gespeichert. Auf diese Weise k\u00f6nnen Sie KI-Codes klar identifizieren und die codierten Segmente von den codierten Segmenten des Originalcodes getrennt halten. Forscher:innen k\u00f6nnen dann die Ergebnisse \u00fcberpr\u00fcfen und entscheiden, ob der Code verfeinert, verworfen oder in den bestehenden Code integriert werden soll.<\/p>\r\n\r\n

\r\n\t\"KI\r\n\t

KI Code wurde als Sub-Code des Original-Codes erstellt<\/i><\/p>\r\n<\/div>\r\n

Wie nutzen wir eine Funktion wie AI Coding im Rahmen eines Forschungsprojekts? Lassen Sie uns dies als einen vierstufigen Prozess betrachten:<\/p>\r\n

    \r\n\t
  1. Entwicklung und Test der Code-Definition anhand einer Teilmenge der Daten<\/li>\r\n\t
  2. Anwendung des Codes auf den vollst\u00e4ndigen Datensatz<\/li>\r\n\t
  3. Validierung der KI-Codierung mithilfe der Visual Tools<\/li>\r\n\t
  4. Analyse der KI-codierten Segmente<\/li>\r\n<\/ol>\r\n\r\n

    Schritt 1: Entwicklung und Test der Code-Definition anhand einer Teilmenge der Daten<\/h2>\r\n

    Wenn wir die Implementierung von AI Coding betrachten, f\u00e4llt auf, dass die Funktion auf einer Codierungs-Technik basiert, die in der qualitativen Forschung sehr beliebt ist: konzeptgetriebene oder \u201ededuktive\u201c Codierung (Kuckartz & R\u00e4diker 2023). Dies wirft eine wichtige Frage auf: Wie entwickeln wir eine gute, eindeutige Code-Definition, um die AI Codierung zu leiten? Egal, wie gut die KI ist, die Qualit\u00e4t der Ergebnisse h\u00e4ngt immer von der Qualit\u00e4t der Code-Definition ab. Deswegen schauen wir uns zun\u00e4chst an, wie man einen Code und dessen Definition in MAXQDA erstellt, und betrachten dann, was eine gute Code-Definition f\u00fcr das AI Coding ausmacht.<\/p>\r\n\r\n

    Wie erstelle ich einen Code und eine Beschreibung f\u00fcr die AI Codierung in MAXQDA?<\/h3>\r\n

    Um die Funktion AI Coding zu nutzen, m\u00fcssen wir zun\u00e4chst einen Code erstellen. Dazu klicken Sie einfach auf das gr\u00fcne Pluszeichen im Codes-Fenster von MAXQDA.<\/p>\r\n\r\n

    \r\n\t\"Neuen\r\n\t

    Neuen Code \u201cHealth\u201d erstellen.<\/i><\/p>\r\n<\/div>\r\n

    Im ersten Textfeld des Fensters k\u00f6nnen Sie einen Namen f\u00fcr den Code vergeben. Sie k\u00f6nnen auch eine Farbe ausw\u00e4hlen. Die Code-Definition k\u00f6nnen Sie in das zweite Textfeld „Code Memo“ eingeben. Dies ist wichtig, weil sowohl der Codename als auch das Code-Memo f\u00fcr das AI Coding ber\u00fccksichtigt werden.<\/p>\r\n

    Sobald wir unseren Code erstellt haben, m\u00fcssen wir nur noch das Dokument \u00f6ffnen, das wir codieren m\u00f6chten. Dann w\u00e4hlen Sie die Option \u201eAI Coding\u201c aus dem Tab \u201eAI Assist > AI Coding\u201c:<\/p>\r\n\r\n

    \r\n\t\"\u201cAI\r\n\t

    \u201cAI Assist\u201d Tab<\/i><\/p>\r\n<\/div>\r\n

    Daraufhin \u00f6ffnet sich das AI Coding-Fenster. Hier m\u00fcssen wir noch den entsprechenden Code durch Drag-and-drop in das Feld \u201eCode\u201c ziehen. Au\u00dferdem gibt es die M\u00f6glichkeit, das Code-Memo nochmals zu \u00fcberarbeiten:<\/p>\r\n\r\n

    \r\n\t\"Beispiel:\r\n\t

    Beispiel: Einen Code f\u00fcr AI Coding erstellen<\/i><\/p>\r\n<\/div>\r\n\r\n

    Sobald wir auf \u201eOK\u201c klicken, beginnt der AI Coding-Prozess. Kurze Zeit sp\u00e4ter sehen wir die Ergebnisse:<\/p>\r\n\r\n

    \r\n\t\"AI\r\n\t

    AI Coding erfolgreich: 12 Segments wurden codiert.<\/i><\/p>\r\n<\/div>\r\n

    Wie oben beschrieben, wird der Code als Sub-Code unseres urspr\u00fcnglichen Codes erstellt und mit \u201eAI:\u201c sowie einer speziellen t\u00fcrkisfarbenen Markierung versehen. Auf diese Weise k\u00f6nnen wir unsere Codes \u00fcberpr\u00fcfen, bevor wir fortfahren.<\/p>\r\n\r\n

    Was macht eine gute Code-Definition f\u00fcr das AI Coding aus?<\/h3>\r\n

    Was machen wir, wenn wir keine Ergebnisse erhalten? Oder viel zu viele Textsegmente codiert wurden?<\/p>\r\n\r\n

    \r\n\t\"Fehlermeldung:\r\n\t

    Fehlermeldung: Keine relevanten Segmente identifiziert.<\/i><\/p>\r\n<\/div>\r\n

    In dem Fall sollten wir unsere Code-Definition \u00fcberarbeiten. Damit AI Coding funktioniert, muss unsere Code-Definition explizit, pr\u00e4zise und gut auf unsere Daten abgestimmt sein. Wir k\u00f6nnen auch Exklusions- und Inklusionskriterien definieren, um bestimmte Inhalte gezielt aus- oder einzuschlie\u00dfen. Im Gegensatz zur manuellen Codierung sollte die Verwendung von Beispielen vermieden werden, da dies dazu f\u00fchren kann, dass die KI Textabschnitte stark bevorzugt, die dem Beispiel entsprechen.<\/p>\r\n\r\n

    Wie gut sind unsere ersten AI Coding-Ergebnisse?<\/h3>\r\n

    Wenn wir einen neu erstellten Code zum ersten Mal anwenden wollen, ist es wichtig, ihn auf ein Dokument anzuwenden, das wir gut kennen. Ein gutes Verst\u00e4ndnis der Daten hilft immer bei der Bewertung der AI-Ergebnisse, besonders in dieser fr\u00fchen \u201eTest\u201c-Phase des AI-Codes und seiner Beschreibung. In diesem Stadium lohnt es sich, unsere codierten Daten aus zwei Perspektiven zu betrachten:<\/p>\r\n

    Erstens \u00fcberpr\u00fcfen wir, ob das AI Coding tats\u00e4chlich nur die relevanten Textsegmente codiert hat (und nicht zus\u00e4tzliche Textsegmente, die keinen Zusammenhang mit Code aufweisen). Dazu m\u00fcssen wir die codierten Segmente genau \u00fcberpr\u00fcfen. Wenn wir unzusammenh\u00e4ngende oder unerw\u00fcnschte Codings finden, sollten wir die Exklusionskriterien der Code-Beschreibung anpassen und anschlie\u00dfend AI Coding erneut ausf\u00fchren.<\/p>\r\n\r\n

    \r\n\t\"\u00dcbersicht\r\n\t

    \u00dcbersicht der codierten Segmente: \u00dcberpr\u00fcfen, ob unzusammenh\u00e4ngende Segmente codiert wurden, und \u00dcberarbeitung der Exklusionskriterien<\/i><\/p>\r\n<\/div>\r\n\r\n

    Au\u00dferdem \u00fcberpr\u00fcfen wir, ob wichtige Textabschnitte \u00fcbersehen wurden. Ist dies der Fall, sollten wir unsere Inklusionskriterien oder die Beschreibung des Codes anpassen. Es kann hilfreich sein, Begriffe oder Phrasen hinzuzuf\u00fcgen, die auch in den \u00fcbersehenen Abschnitten vorkommen.<\/p>\r\n\r\n

    \r\n\t\"Beispiel:\r\n\t

    Beispiel: Identifizierung eines fehlenden Segments und \u00dcberarbeitung der Inklusionskriterien.<\/i><\/p>\r\n<\/div>\r\n

    Bevor wir unseren Code auf mehrere Dokumente anwenden, m\u00fcssen wir sicherstellen, dass wir den Code und seine Beschreibung gut an einem oder ein paar Dokumenten testen, mit denen wir sehr vertraut sind. Dies hilft uns, unsere Code-Beschreibung zu verfeinern und bessere Ergebnisse zu erzielen.<\/p>\r\n\r\n

    Schritt 2: Die AI Codes auf alle Daten anwenden<\/h2>\r\n

    Sobald wir zufrieden mit den Ergebnissen des AI Coding-Tests sind, k\u00f6nnen wir den AI Code auf den gesamten Datensatz anwenden. Dazu wiederholen wir den oben beschriebenen Prozess: Wir w\u00e4hlen ein Dokument, \u00f6ffnen das AI Coding Tool, w\u00e4hlen den Code aus dem Codesystem und wenden ihn auf die Daten an. Achten Sie auf die Codeh\u00e4ufigkeiten und \u00fcberpr\u00fcfen Sie die Ergebnisse, um sicherzustellen, dass Ihre Codedefinition auch zu den anderen Dokumenten passt. Wenn in einem Dokument keine codierten Segmente gefunden wurden (oder zu viele), kann dies ein Grund zur genaueren \u00dcberpr\u00fcfung sein. Wir k\u00f6nnen die Code-Beschreibung immer noch anpassen und den Code erneut auf unseren initialen Test-Dokumente anwenden, um zu sehen, wie diese \u00c4nderung sich auf die Ergebnisse auswirkt. Sobald wir alle unsere Dokumente mit diesem AI Code codiert haben, k\u00f6nnte unser Codesystem so aussehen:<\/p>\r\n

    \r\n\t\"Beispiel:\r\n\t

    Beispiel: Codesystem mit vier KI-Codes zum Thema \u201eGesundheit\u201c.<\/i><\/p>\r\n<\/div>\r\n

    Jedes Dokument hat einen eigenen AI-Code, der als Subcode des urspr\u00fcnglichen Codes im Codesystem eingef\u00fcgt wurde. Jetzt k\u00f6nnen wir alle AI Codes zu einem AI Code fusionieren. W\u00e4hlen Sie einfach alle Codes aus, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf einen Code und w\u00e4hlen Sie \u201eCodes fusionieren\u201c.<\/p>\r\n

    \r\n\t\"AI\r\n<\/div>\r\n

    Jetzt k\u00f6nnen wir unsere AI-codierten Segmente noch einmal \u00fcberpr\u00fcfen. Dazu einfach die Dokumente und den AI Code aktivieren, um die codierten Segmente in der „Liste der codierten Segmente“ anzuzeigen. Gehen Sie durch die Liste, um zu verifizieren, dass keine unpassenden Segmente vorhanden sind:<\/p>\r\n

    \r\n\t\"Die\r\n\t

    Die codierten Segmente in der „Liste der codierten Segmente“ \u00fcberpr\u00fcfen<\/i><\/p>\r\n<\/div>\r\n

    Nachdem wir unsere codierten Segmente \u00fcberpr\u00fcft haben, k\u00f6nnen wir die AI-codierten Segmente mit eventuell erstellten manuellen Codierungen im Hauptcode fusionieren.<\/p>\r\n\r\n

    Wie nutze ich AI Coding f\u00fcr mehrere Codes?<\/h3>\r\n

    Sobald wir alle unsere Daten mit einem Code codiert haben, m\u00f6chten Sie vielleicht weitere Codes erstellen. Wiederholen Sie einfach den oben beschriebenen Prozess: Erstellen Sie einen Code inklusive Codebeschreibung, testen Sie den Code auf einem Teil der Daten und wenn Sie zufrieden mit dem Ergebnis sind, wenden Sie diesen Code auf den Rest Ihrer Daten an.<\/p>\r\n\r\n

    Durch diese Art der Implementierung liefert MAXQDA keine \u201eEin-Klick\u201c-L\u00f6sung, die magisch die Antworten auf Ihre Forschungsfragen liefert. Stattdessen ist das AI Coding bei MAXQDA ein sehr menschengetriebener Prozess. Er erfordert von uns, dass wir explizit sind in Bezug auf unsere Codes und Code-Definitionen und dass wir unsere Ergebnisse validieren. Er verlangt methodische Stringenz und Erfahrung in der Erstellung eines Codierleitfadens und der Beurteilung von Codierungen. AI Coding in MAXQDA macht Forschende nicht zu passiven Benutzer:innen des Tools, sondern bringt Sie in die Rolle einer Methodenlehrerin und -aufseherin der AI.<\/p>\r\n\r\n

    Welche Herausforderungen k\u00f6nnten mich beim AI Coding erwarten?<\/h3>\r\n

    Obwohl der oben beschriebene Prozess nahtlos abzulaufen scheint, k\u00f6nnen wir auf Probleme sto\u00dfen. Bei der Verwendung des AI Coding Tools treten zwei Arten von Problemen besonders h\u00e4ufig auf:<\/p>\r\n\r\n

    Erstens finden wir m\u00f6glicherweise keine Ergebnisse, also keine Segmente, auf die der erstellte Code laut AI passt. In diesem Fall passen wir die Code-Definition an. Sie sollten auch \u00fcberlegen, was die Absenz von codierten Segmenten \u00fcber Ihre Daten aussagt. Zum Beispiel in einer Studie, die sich prim\u00e4r mit den Problemen innerhalb einer Institution befasst, k\u00f6nnte der Code \u201eSt\u00e4rken\u201c wenig Ergebnisse liefern, da die St\u00e4rken in solchen problemorientierten Interviews selten angesprochen werden. In diesem Fall k\u00f6nnen wir eine Textsuche (Analyse > Textsuche und Autocodieren) verwenden, um Segmente zu identifizieren, die f\u00fcr unseren Code relevant sind. Wir k\u00f6nnen diese Segmente dann verwenden, um unsere Codebeschreibung zu verfeinern.<\/p>\r\n

    \r\n\t\"Textsuche\r\n<\/div>\r\n\r\n


    Die zweite Herausforderung, der wir m\u00f6glicherweise begegnen, ist die technische Begrenzung der Textmenge, die von der AI mit einem einzelnen Aufruf verarbeitet werden kann. MAXQDAs AI Assist kann problemlos die Transkripte eines einst\u00fcndigen Interviews verarbeiten. Wenn die Dokumente jedoch erheblich gr\u00f6\u00dfer sind, erhalten Sie m\u00f6glicherweise eine Fehlermeldung.<\/p>\r\n

    Wenn unser Dokument zu lang f\u00fcr das AI Coding Tool ist, k\u00f6nnen wir versuchen, es zu k\u00fcrzen. Zum Beispiel enthalten Interviews oft eine Einf\u00fchrung oder ein Fazit mit viel Small Talk, was f\u00fcr die Analyse nicht unbedingt erforderlich ist. Das K\u00fcrzen von Anfang und Ende eines Dokuments kann helfen, unter der 120.000-Zeichen-Grenze zu bleiben. Oder, wenn Sie mit Dokumentenanalyse arbeiten, versuchen Sie, nur den Teil des Dokuments einzubeziehen, der tats\u00e4chlich f\u00fcr die Analyse relevant ist. Zum Beispiel k\u00f6nnen Sie die Bibliografie aus einer langen Ver\u00f6ffentlichung entfernen, bevor Sie das AI Coding Tool anwenden.<\/p>\r\n\r\n

    Schritt 3: KI-generierte Codierungen mit MAXQDAs Visual Tools validieren<\/h2>\r\n

    Sobald wir alle AI Codes auf den gesamten Datensatz angewendet haben, m\u00f6chten wir m\u00f6glicherweise die Qualit\u00e4t unserer AI Codierung bewerten. Ideal w\u00e4re eine manuelle \u00dcberpr\u00fcfung, wie beim Testen der Code-Definition in Schritt 1. Bei Projekten mit vielen Dokumenten und Codes ist dies jedoch oft nicht machbar. Wir ben\u00f6tigen eine andere Strategie.<\/p>\r\n

    Einer der gro\u00dfen Vorteile der Verwendung von KI Tools, die in eine etablierte Forschungssoftware wie MAXQDA integriert sind, besteht darin, dass wir die breite Palette an Funktionen der Software in Kombination mit KI nutzen k\u00f6nnen: Zum Beispiel k\u00f6nnen wir MAXQDAs Visual Tools verwenden, um die Ergebnisse unserer AI Codierung f\u00fcr den gesamten Datensatz zu bewerten.<\/p>\r\n

    Code Matrix Browser: Sind alle meine Dokumente codiert worden?<\/h3>\r\n

    Zum Beispiel k\u00f6nnen wir \u201eVisual Tools > Code-Matrix-Browser\u201c verwenden, um die Verteilung der Codes in verschiedenen Dokumenten zu analysieren. Im Kontext von AI Coding kann der Code-Matrix-Browser Einblick dar\u00fcber geben, ob unsere Codes \u00e4hnliche Ergebnisse f\u00fcr alle Dokumente erzeugt haben oder ob einige Dokumente ausgelassen, also nicht codiert, wurden.<\/p>\r\n

    \r\n\t\"Code\r\n\t

    Code Matrix Browser: Verteilung der AI Codes in den vier Dokumenten<\/i><\/p>\r\n<\/div>\r\n

    Im Code-Matrix-Browser bedeuten gro\u00dfe Quadrate, dass der Code h\u00e4ufig in einem Dokument angewendet wurde, w\u00e4hrend kleinere Quadrate bedeuten, dass der Code nur wenige Male in diesem Dokument verwendet wurde. Dies kann helfen, die Qualit\u00e4t unserer Codierung zu bewerten. Wenn ein Code sehr wenige oder keine Ergebnisse f\u00fcr ein Dokument liefert, ist es ratsam, das Dokument und die Codierungsbeschreibung erneut zu \u00fcberpr\u00fcfen.<\/p>\r\n

    Allerdings sollten wir bei der Beurteilung der AI Coding-Qualit\u00e4t mithilfe von Visual Tools vorsichtig sein und die H\u00e4ufigkeit eines Codes in einem Dokument nicht ohne Weiteres als Ma\u00dfstab nehmen. Denn die L\u00e4nge der codierten Segmente kann stark variieren, von einem einzelnen Satz bis hin zu mehreren Abs\u00e4tzen. Daher sind die Zahlen, bzw. Quadrat-Gr\u00f6\u00dfe, nicht direkt miteinander vergleichbar (siehe Schritt 4 f\u00fcr weitere Details).<\/p>\r\n\r\n

    Dokumenten-Vergleichsdiagramm: Welche Abschnitte der Dokumente hat die KI codiert?<\/h3>\r\n

    Ein anderes Visual Tool, das Dokumenten-Vergleichsdiagramm, k\u00f6nnen wir verwenden, um zu \u00fcberpr\u00fcfen, welche Abschnitte innerhalb unserer Dokumente codiert wurden.<\/p>\r\n\r\n

    \r\n\t\"Dokumenten-Vergleichsdiagramm:\r\n\t

    Dokumenten-Vergleichsdiagramm: Hier zeigt die Visualisierung an, dass in den meisten Dokumenten die ersten beiden Paragraphen nicht codiert wurden.<\/i><\/p>\r\n<\/div>\r\n

    Im obigen Beispiel sehen wir eine Visualisierung all unserer Dokumente. Jede Zeile stellt ein Dokument dar. Die Spalten repr\u00e4sentieren die verschiedenen Abs\u00e4tze innerhalb eines Dokuments. Die Farben informieren uns dar\u00fcber, welche Codes in diesem Dokument-Abschnitt verwendet wurden. In diesem Fall k\u00f6nnen wir sehen, dass der Anfang der Interviews oft nicht von der KI codiert wurde, da diese Abschnitte wohl keine Informationen enthalten, die relevant f\u00fcr die Forschungsfrage sind. Auf diese Weise k\u00f6nnen wir schnell Abschnitte identifizieren, die nicht codiert wurden, und anschlie\u00dfend pr\u00fcfen, ob das im Sinne unserer Forschungsfrage ist.<\/p>\r\n\r\n

    Schritt 4: Analyse der KI-codierten Segmente<\/h2>\r\n

    Sobald wir alle unsere Codes \u00fcberpr\u00fcft haben, k\u00f6nnen wir mit der Analyse fortfahren. Beispielsweise k\u00f6nnte es interessant sein, Codeh\u00e4ufigkeiten zu analysieren, Codesummen zu erstellen und das Smart-Coding-Tool zu verwenden.<\/p>\r\n

    Kann ich Codeh\u00e4ufigkeiten analysieren, die durch AI Coding entstanden sind?<\/h3>\r\n

    Es mag verlockend sein, die KI-generierten Codes zu quantifizieren (z.B. Codeh\u00e4ufigkeiten zu z\u00e4hlen und zu vergleichen oder den Code-Umfang, d.h. den Bereich, der von einem Code abgedeckt wird, zu messen). Allerdings sollte dies mit Vorsicht geschehen, denn die L\u00e4nge der KI-codierten Segmente kann stark variieren. Die KI versucht Bedeutungseinheiten zu identifizieren, wobei eine Bedeutungseinheit einem codierten Segment entspricht. Entsprechend kann ein solches Segment von wenigen W\u00f6rtern bis hin zu mehreren Abs\u00e4tzen reichen. Wir k\u00f6nnen dies leicht in der „\u00dcbersicht der codierten Segmente“ durch die Spalte „Fl\u00e4che“ identifizieren:<\/p>\r\n\r\n

    \r\n\t\"\u00dcbersicht\r\n\t

    \u00dcbersicht der codierten Segmente: Die Spalte „Area“ gibt die L\u00e4nge in Zeichen des codierten Segments an. Hier haben die AI-codierten Segmente unterschiedliche L\u00e4ngen: 349 Zeichen, 1427 Zeichen und 2336 Zeichen.<\/i><\/p>\r\n<\/div>\r\n

    Wenn wir uns stark auf das AI Coding Tool verlassen, kann es passieren, dass wir nur die von der KI codierten Textsegmente lesen und bei der Analyse betrachten. Bei einem Forschungsprojekt ohne KI lesen wir normalerweise den gesamten Text, auch wenn wir nur einen kleinen Teil davon codieren. Dadurch sind die nicht codierten Daten immer noch in den Ergebnissen enthalten, ob wir uns dessen bewusst sind oder nicht.<\/p>\r\n\r\n\r\n

    Wie fasse ich meine codierten Daten zusammen?<\/h3>\r\n

    Sobald wir unsere Daten codiert haben, k\u00f6nnen wir uns eine KI-generierte Zusammenfassung der codierten Segmente erstellen lassen. Das hilft uns, Themen \u00fcber mehrere Dokumente hinweg zusammenzufassen. Wir k\u00f6nnen einfach mit der rechten Maustaste auf einen Code klicken und \u201eAI Assist > Summarize Coded Segments\u201c ausw\u00e4hlen. Anschlie\u00dfend w\u00e4hlen wir die Sprache und die gew\u00fcnschte L\u00e4nge der Zusammenfassung, und erhalten folgende Ausgabe:<\/p>\r\n\r\n

    \r\n\t\"Die\r\n<\/div>\r\n


    Falls die Zusammenfassung unserem Zweck nicht entspricht, k\u00f6nnen wir mit zus\u00e4tzlichen Anweisungen die Zusammenfassung anpassen:<\/p>\r\n

    \r\n\t\"Optiondialog\r\n<\/div>\r\n


    Im dargestellten Beispiel m\u00f6chten wir, dass die Zusammenfassung verschiedene Facetten unseres Codes beinhaltet. F\u00fcr unseren Code „Gesundheit“ bitten wir die KI, die Zusammenfassung in drei Abschnitte zu gliedern, die sich auf mentale, k\u00f6rperliche und soziale Gesundheit beziehen.<\/p>\r\n\r\n

    Das Smart-Coding-Tool: Wie erstelle ich Subcodes?<\/h3>\r\n

    Da das AI Coding Tool oft Codes mit einer gro\u00dfen Anzahl an codierten Segmenten erzeugt, k\u00f6nnte es interessant sein den Code in Subcodes aufzuteilen. Daf\u00fcr ist das Smart-Coding-Tool perfekt geeignet:<\/p>\r\n

    \r\n\t\"Beispiel:\r\n\t

    Beispiel: Aufteilung des Codes \u201eGesundheit\u201c in verschiedene Aktionen wie \u201esich gesund ern\u00e4hren\u201c oder \u201esoziale Kontakte pflegen\u201c.<\/i><\/p>\r\n<\/div>\r\n

    Das Smart-Coding-Tool (Codes > Smart-Coding-Tool) zeigt alle codierten Segmente eines Codes, mit ihren jeweiligen Code-Kommentaren und weiteren, \u00fcberlappenden Codes in einer Tabelle an. Dies erlaubt es uns, unsere Daten Code-f\u00fcr-Code und Segment-f\u00fcr-Segment durchzugehen und neue Subcodes zu erstellen und anzuwenden.<\/p>\r\n

    Lesen Sie ein Segment und versuchen Sie einen passenden Subcode zu finden, den Sie durch Klick auf das gr\u00fcne \u201e+\u201c-Icon erstellen k\u00f6nnen. Geben Sie einen Codenamen und ggf. eine Code-Beschreibung ein und wenden Sie den Code via Drag-and-drop an. \r\nSollten Sie Hilfe bei der Erstellung von passenden Subcodes haben, k\u00f6nnen Sie die KI-generierten Kommentare lesen oder das AI Assist Tool „Subcodes vorschlagen“ verwenden.<\/p>\r\n

    Das Smart-Coding-Tool wie beschrieben zu nutzen, hat nicht nur den Vorteil ein n\u00fctzliches Subcode-System zu entwickeln, sondern es stellt auch sicher, dass jedes einzelne KI-codierte Segment mindestens einmal von einem menschlichen Forschenden \u00fcberpr\u00fcft wird. Indem wir diesen Prozess durchlaufen, bei dem wir zun\u00e4chst deduktive Codes anwenden und diese dann mit induktiven Subcodes verfeinern, folgen wir auch der Methode der qualitativen Inhaltsanalyse, wie sie von Kuckartz & R\u00e4diker (2023) vorgeschlagen wurde.<\/p>\r\n\r\n

    Schlussfolgerung: Die komplexe Beziehung zwischen KI und menschlicher Codierung<\/h2>\r\n

    In der Schlussfolgerung werden wir uns mit drei zentralen Fragen befassen, die die Unterschiede zwischen menschlicher und KI-Codierung, die Anwendungsf\u00e4lle von AI Coding sowie den potenziellen Einfluss der KI-Codierung auf qualitative Forschung betreffen.<\/p>\r\n\r\n

    Wie unterscheidet sich die KI-Codierung von der menschlichen Codierung?<\/h3>\r\n

    Wie wir gesehen haben, passt der hier beschriebene AI Coding-Prozess gut zu etablierten Methoden. Nat\u00fcrlich m\u00fcssen wir besonders vorsichtig sein, wenn es darum geht, unsere Codes zu quantifizieren oder relevante Segmente zu \u00fcbersehen, aber das sind auch Nachteile vieler Nicht-KI-Projekte.<\/p>\r\n\r\n

    Bei dem hier beschriebenen Ansatz gibt es einen methodischen Unterschied: AI Coding ist extrem deduktiv oder konzeptgetrieben. Als menschliche Forscher:innen fokussieren wir uns nie nur auf einen einzelnen Code. Wenn wir einen Text lesen und versuchen, verschiedene Konzepte zu identifizieren, bewerten wir jedes Segment im Vergleich zu mehreren bestehenden Codes oder potenziellen zuk\u00fcnftigen Codes. Wir k\u00f6nnen ein Textsegment finden, das nicht in unser System passt, aber es trotzdem ber\u00fccksichtigen. Das AI Coding Tool funktioniert anders: Es nimmt eine Beschreibung und sucht nur nach Segmenten, auf die die spezifische Beschreibung passt.<\/p>\r\n

    Allerdings gibt es auch andere KI-Funktionen. Zum Beispiel, liegt das AI Assist Tool \u201eCodes f\u00fcr ausgew\u00e4hlte Segmente vorschlagen\u201c am anderen Ende des Spektrums: Es werden neue Codes basierend auf dem Text vorgeschlagen, ohne unsere bisherigen Codierungen oder Erkenntnisse zu ber\u00fccksichtigen.<\/p>\r\n\r\n

    Was ist ein guter Anwendungsfall f\u00fcr qualitative KI-Codierung?<\/h3>\r\n

    Wenn wir uns praktische Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr das AI Coding Tool \u00fcberlegen, sehen wir AI Coding sowohl als Erg\u00e4nzung zur menschlichen Codierung als auch als Unterst\u00fctzung bei der Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen. Erstens kann das AI Coding Tool eine schnelle und kosteng\u00fcnstige Alternative zu einem zweiten Codierer sein. Als qualitative Forscher:innen sind wir ausgebildet, die Subjektivit\u00e4t unserer analytischen Arbeit st\u00e4ndig zu bewerten, und wir k\u00f6nnen daran zweifeln, alle wichtigen Segmente codiert zu haben. Die KI-basierte Codierung erm\u00f6glicht es uns, unsere menschliche Subjektivit\u00e4t mit der Subjektivit\u00e4t eines KI-Modells zu konfrontieren. Ein KI-basiertes Codierungs-Tool kann uns dabei helfen, Textsegmente aufzudecken, die wir m\u00f6glicherweise \u00fcbersehen oder zu schnell verworfen haben. Hier kann die KI als Spiegel dienen, um unsere eigene Codierung kritisch zu bewerten.<\/p>\r\n

    Zweitens k\u00f6nnen wir AI Coding auch nutzen, um die Herausforderung der Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen zu meistern. Wenn wir bereits einen betr\u00e4chtlichen Test-Datensatz manuell codiert haben, k\u00f6nnen wir dieses Wissen und die bestehenden Codebeschreibungen als ideale Grundlage verwenden, um unsere Codes auf gr\u00f6\u00dfere Datens\u00e4tze anzuwenden. Die visuellen Werkzeuge von MAXQDA helfen uns hierbei, auch f\u00fcr gro\u00dfe Datens\u00e4tze unsere codierten Segmente zu verifizieren.<\/p>\r\n\r\n

    Was kann AI Coding der qualitativen Forschung bringen?<\/h3>\r\n

    Nat\u00fcrlich wird AI Coding genutzt, um \u201equick and dirty\u201c-Ergebnisse zu erzeugen, zum Beispiel um eine Abschlussarbeit abzuschlie\u00dfen oder einen Artikel einzureichen. Die daraus resultierende Gefahr, das Meer an Forschungsergebnissen und Studien durch inhaltlich wenig wertvolle KI-Studien zu verschmutzen, ist ernst. Dennoch ist unsere optimistische Vision f\u00fcr die KI-Nutzung in der qualitativen Forschung folgende: Die KI-Unterst\u00fctzung kann uns helfen, unsere Subjektivit\u00e4t und menschliche Bias st\u00e4rker zu hinterfragen. Zum Beispiel haben nur wenige Projekte genug Ressourcen f\u00fcr eine umfassende Intercoder-Reliabilit\u00e4tsanalyse oder um sich zumindest eine zweite Meinung zum Datensatz einzuholen. Mit der KI-Nutzung haben wir schnellen Zugang zu einer zweiten \u201eMeinung\u201c, die uns hilft, sowohl die Quantit\u00e4t unserer Ergebnisse, als auch die Qualit\u00e4t unserer Forschungsergebnisse zu erh\u00f6hen.<\/p>\r\n\r\n

    Referenzen<\/h2>\r\n

    Braun, Virginia; Clarke, Victoria: Thematic Analysis: A Practical Guide. Strauss, Anselm; Corbin, Juliet (1990). Basics of qualitative research: Grounded theory procedures and techniques<\/i>. Thousand Oaks, CA: Sage.<\/p>\r\n

    Kuckartz, Udo; Stefan R\u00e4diker (2023): Qualitative Content Analysis: Methods, Practice and Software. SAGE Publications Ltd.<\/p>\r\n

    M\u00fcller, Andreas;. R\u00e4diker, Stefan (2024). \u201cChatting\u201d With Your Data: 10 Prompts for Analyzing Interviews With MAXQDA\u2019s AI Assist. MAXQDA Research Blog. https:\/\/www.maxqda.com\/blogpost\/chatting-with-your-data-10-prompts-for-analyzing-interviews-with-maxqda-ai-assist<\/a><\/p>\r\n

    R\u00e4diker, Stefan et.al (2024): AI in Research: Opportunities and Challenges. (2024, February 29). [Symposium]. MAXQDA International Conference (MQIC), Berlin, Germany. https:\/\/www.maxqda.com\/blogpost\/ai-in-research-opportunities-and-challenges<\/a><\/p>\r\n\r\n

    \r\n

    \u00dcber den Autor:<\/h2>\r\n
    \r\n\t\"Andreas\r\n<\/div>\r\n
    \r\n\t

    Andreas M\u00fcller ist seit \u00fcber sieben Jahren professioneller MAXQDA-Trainer, Forschungs- und Methoden-Coach und Auftragsforscher. Er hat Erfahrung mit einer Vielzahl qualitativer Methoden und arbeitet mit Kunden aus verschiedenen akademischen Disziplinen, darunter Gesundheits-, Erziehungs- und Wirtschaftswissenschaften. Andreas ist spezialisiert auf die Analyse von qualitativen Text- und Videodaten sowie von Mixed-Methods-Daten.
    \r\n\twww.muellermixedmethods.com<\/p>\r\n<\/div>\r\n<\/blockquote>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Wie Sie MAXQDAs AI Assist f\u00fcr die Codierung Ihrer qualitativen Daten nutzen – in vier Schritten Die Analyse von qualitativen Daten wie Interviews, Fokusgruppen, Berichten oder Feldnotizen hat in den letzten drei\u00dfig Jahren erhebliche Fortschritte gemacht, sowohl methodologisch als auch technologisch. 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