{"id":61088,"date":"2020-09-03T09:20:15","date_gmt":"2020-09-03T08:20:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.maxqda.de\/?p=61088"},"modified":"2021-08-17T12:21:46","modified_gmt":"2021-08-17T11:21:46","slug":"covid-19-wissen-mit-maxqda-strukturieren","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.maxqda.com\/de\/blogpost\/covid-19-wissen-mit-maxqda-strukturieren","title":{"rendered":"Wie ich die Suchfunktionen und das automatische Codieren von MAXQDA verwendet habe, um das Wissen \u00fcber COVID-19 zu strukturieren"},"content":{"rendered":"

Blogbeitrag geschrieben von Prof. Dr. Udo Kuckartz<\/a>.<\/strong><\/p>\r\n

Anfang Februar 2020, in den Anf\u00e4ngen der Corona-Pandemie, war unser aller Wissen \u00fcber das neuartige Coronavirus sehr gering. Mit zunehmender Ausbreitung des Virus entstand in allen Schichten der Bev\u00f6lkerung in Deutschland ein gro\u00dfer Bedarf nach Informationen. Mir ging es diesbez\u00fcglich wie Millionen anderer Menschen auf der Welt. Seit Anfang M\u00e4rz versuchten alle Arten von Medien dieses Informationsbed\u00fcrfnis zu erf\u00fcllen – von der Boulevardpresse, \u00fcber Funk und Fernsehen bis zu wissenschaftlichen Zeitschriften und Preprints auf Universit\u00e4tswebseiten. Da ich selbst zur Risikogruppe geh\u00f6re, wollte ich von Anfang an alles erfahren, was bereits \u00fcber COVID-19 gewusst wurde. Die Menge an Informationen wuchs allerdings in den folgenden Wochen und Monaten exponentiell an. So kam ich auf die Idee, MAXQDA zur Unterst\u00fctzung einzusetzen<\/b>.<\/p>\r\n

MAXQDA ist nicht nur ein m\u00e4chtiges Tool f\u00fcr die Datenanalyse in der Forschung, sondern die Software kann auch n\u00fctzliche Dienste jenseits der Analyse von Forschungsdaten erweisen. Viele nutzen ja beispielsweise die M\u00f6glichkeiten von MAXQDA f\u00fcr Literaturreviews und die Interaktion mit Reference Managern wie Endnote, Citavi und Co.<\/p>\r\n

Ich habe dann MAXQDA dazu genutzt, um einen schnellen Zugang zum rasch wachsenden Wissen \u00fcber COVID-19, die Symptome, die Inkubationszeit, Krankheitsdauer und -verlauf sowie viele andere Fragen zu erhalten. Dabei habe ich insbesondere die Suchfunktionen und die Funktionen des automatischen Codierens<\/b> genutzt \u2013 dies will ich im Folgenden komprimiert am Beispiel von transkribierten Podcast-Daten beschreiben.<\/p>\r\n

In Deutschland spielt der Virologe Prof. Drosten als Berater der Bundesregierung und der Kanzlerin, Angela Merkel, wie auch in der \u00d6ffentlichkeit eine wichtige Rolle. Dr. Drosten ist Chefarzt f\u00fcr Virologie an der Charit\u00e9, der Universit\u00e4tsklinik der Humboldt Universit\u00e4t Berlin. Vom 26. Februar bis 23. Juni 2020 hat Drosten in einem vom Norddeutschen Rundfunk (NDR) ausgestrahlten Podcast mit dem Titel \u201eDas Coronavirus-Update\u201c \u2013zun\u00e4chst t\u00e4glich, am Ende w\u00f6chentlich \u2013 alle Fragen rund um COVID-19 behandelt.<\/p>\r\n

Datenvorbereitung<\/h2>\r\n

Der NDR hat alle Podcasts in seiner Mediathek frei zur Verf\u00fcgung gestellt. Diese lassen sich ohne Probleme als MP3-Datei runterladen (https:\/\/www.ndr.de\/nachrichten\/info\/podcast4684.html). Zudem lassen sich alle Podcast in transkribierter Form als PDF-Dateien herunterladen (https:\/\/www.ndr.de\/nachrichten\/info\/Coronavirus-Update-Die-Podcast-Folgen-als-Skript,podcastcoronavirus102.html). Beides habe ich von Februar bis Ende Juni kontinuierlich gemacht, sodass am Ende eine Sammlung von 50 Audio-Dateien und 50 PDF-Dateien zustande kam. Die Audio-Dateien wurden alle in MAXQDA in eine Dokumentgruppe \u201eDrosten podcasts audio\u201c und die Transkripte in eine Dokumentgruppe \u201eDrosten podcast transkripte (PDF)\u201c importiert.<\/p>\r\n

Danach habe ich einen weiteren Schritt der Datenvorbereitung getan, der zwar nicht unbedingt erforderlich ist, aber mir mehr Analyseoptionen er\u00f6ffnete. Ich habe n\u00e4mlich die als PDF formatierten Transkripte in DOCX-Dateien umgewandelt. Dies geschieht in MAXQDA mit der Funktion \u201ePDF-Text als neues Dokument einf\u00fcgen\u201c (im Kontextmen\u00fc des jeweiligen Dokuments verf\u00fcgbar). Als letzten Schritt der Datenvorbereitung habe ich eine Dokumentvariable \u201eSendedatum\u201c erzeugt und die jeweiligen Daten der Podcasts eingegeben. So ist sp\u00e4ter immer sofort ersichtlich, zu welchem Zeitpunkt etwas gesagt wurde. Zudem wird es hierdurch erm\u00f6glicht, nur mit Podcasts aus einem bestimmten Zeitraum zu arbeiten.<\/p>\r\n

Systematisch Informationen mit der Funktion Lexikalische Suche suchen<\/h2>\r\n

Erste M\u00f6glichkeiten, Informationen aus den Podcast-Daten zusammenzustellen, er\u00f6ffnet die Funktion Lexikalische Suche (im Tab \u201eAnalyse\u201c). Hier kannst Du Suchw\u00f6rter angeben und bestimmen, was als ein Treffer gelten soll. Die Suche selbst hat diverse n\u00fctzliche Optionen wie bspw. \u201eNur ganze W\u00f6rter\u201c und \u201eGro\u00df- und Kleinschreibung beachten\u201c. Auch k\u00f6nnen W\u00f6rter aus einer Lemmaliste inkludiert werden. Bei der Lemmatisierung werden Wortformen mittels Nachschlagens in einem elektronischen W\u00f6rterbuch auf ihre Grundform, das Lemma, zur\u00fcckgef\u00fchrt. So wird bspw. \u201efailures\u201c auf \u201efailure\u201c zur\u00fcckgef\u00fchrt, ebenso wie das gro\u00dfe geschriebene \u201eFailure\u201c.<\/p>\r\n

Bereits die einfache Suche bringt mir sekundenschnell gute Ergebnisse: Ich suche bspw. nach \u201eInkubationszeit\u201c und stelle fest, dass hierzu nur erstaunlich wenige Aussagen gemacht wurden, erstmals in Podcast Nummer 5 am 3. M\u00e4rz. Zu diesem Zeitpunkt wurde vermutet, dass der Kernbereich der Inkubationszeit zwischen zwei und sieben Tagen liegt. Sp\u00e4ter wird aufgrund einer englischen Studie von einer mittleren Inkubationszeit von 5 bis 6 Tagen ausgegangen, wobei diese bis zu 14 Tage betragen kann. In Podcast 16 vom 18. M\u00e4rz erfahren wir, dass eine Forschergruppe englischer Modellierer vom Imperial College London bei der Konstruktion ihrer Modelle von einer Inkubationszeit von 5,1 Tagen ausgeht. Insgesamt kommt nur in 9 der 50 Podcasts das Thema \u201eInkubationszeit\u201c vor. Die Zusammenschau der gesammelten Aussagen aus allen Podcasts verdeutlicht, dass noch wenig gesichertes Wissen \u00fcber die Inkubationszeit vorhanden ist und zudem die Informationen bislang noch eher vage sind, bspw. wird noch an keiner Stelle etwas \u00fcber die Standardabweichung der Inkubationszeit gesagt. Diese Information w\u00e4re nat\u00fcrlich f\u00fcr einen selbst wie auch f\u00fcr staatliche Ma\u00dfnahmen von sehr gro\u00dfer Relevanz.<\/p>\r\n

Es lassen sich in MAXQDA auch Suchworte kombinieren, so erhalte ich auf die Suchanfrage nach \u201eTag\u201c and<\/i> \u201eansteck\u201c die Antwort: \u201eAm ansteckendsten sind Infizierte schon am Tag vor Beginn der Symptome und nach vier Tagen oder sp\u00e4testens nach sieben Tagen sind sie offenbar schon nicht mehr ansteckend. Das Virus l\u00e4sst sich dann nur noch als Genmaterial nachweisen.\u201c (Podcast 34 am 22. M\u00e4rz)<\/p>\r\n

Wenn meine Suchanfrage viele Suchw\u00f6rter enth\u00e4lt oder ich die Funktion \u201eSuchbegriffe als regul\u00e4re Ausdr\u00fccke interpretieren\u201c benutzt habe, ist es sinnvoll, die Suchanfrage zu speichern, damit ich sie sp\u00e4ter nicht erneut eintippen muss.<\/p>\r\n

Lese mehr im MAXQDA Online Manual<\/a><\/p>\r\n\r\n

Autocodieren<\/h2>\r\n

Nat\u00fcrlich kann, wenn neue Podcast-Transkripte hinzukommen, die Suche nach den Aussagen zu bestimmten Themen immer wieder von vorne gestartet werden. Allerdings wird man schnell feststellen, dass der Grad an Information bei den einzelnen Fundstellen sehr unterschiedlich ist. Manche Stellen sind reine Wiederholungen, manche aber sehr ausf\u00fchrlich. Es w\u00e4re deshalb nicht wirklich effektiv, immer wieder zu einem bestimmten Thema alle Fundstellen lesen zu m\u00fcssen. Ein ausgezeichneter Weg dies zu vermeiden, ist das automatische Codieren der Fundstellen und dann ein anschlie\u00dfender Durchgang durch die Fundstellen, bei dem die weniger interessanten Stellen als nicht zu codieren markiert werden. Dies ist ein gro\u00dfer Vorteil der automatischen Codierfunktion von MAXQDA: Es werden nicht einfach blind alle Fundstellen codiert, sondern es besteht die M\u00f6glichkeit der Selektion des wirklich Wichtigen<\/b>. Hat man dies getan, so sind diese Textstellen ein f\u00fcr allemal gekennzeichnet und bei einer sp\u00e4teren Recherche, bspw. nach dem Thema \u201eInkubationszeit\u201c werden nur noch solche codierten Stellen gelistet, die wirklich wichtige und neue Informationen enthalten.<\/p>\r\n

Eine in Deutschland sehr kontroverse Frage war die Frage, ob und in welchem Umfang Kinder infekti\u00f6s sind. Die Suche nach dem Vorkommen der W\u00f6rter \u201ekind\u201c und \u201einfekt\u201c im gleichen Satz bringt 58 Treffer in 15 Podcasts. Wirklich brisant ist das Thema erst ab Folge 36 (28. M\u00e4rz) geworden, vorher hat es so gut wie keine Rolle gespielt. Die Ergebnistabelle bl\u00e4ttere ich durch und markiere die weniger interessanten Aussagen. Nun muss ich noch entscheiden, was codiert werden soll. Hier gibt es in MAXQDA wieder vielf\u00e4ltige M\u00f6glichkeiten: Ich kann nur die Suchstelle, den Satz oder den gesamten Absatz codieren. Bei den Optionen \u201eSatz\u201c und \u201eAbsatz\u201c kann ich sogar festlegen, wie viele S\u00e4tze bzw. Abs\u00e4tze vor und nach dem Treffer codiert werden sollen<\/b>.<\/p>\r\n

Die Autocode-Funktion erzeugt im Codesystem einen Code, der immer mit dem Wort \u201eAutocode\u201c beginnt. Als Code Memo werden die gew\u00e4hlten Optionen festgehalten, sodass ich sp\u00e4ter immer wei\u00df, welche Daten auf welche Weise automatisch codiert wurden.<\/p>\r\n

Autocodieren mit Dictionary<\/h2>\r\n

Eine tolle Funktion von MAXQDA ist das Autocodieren mit einem selbst erstellten Diktion\u00e4r<\/b>. Solche Diktion\u00e4re lassen sich mit Hilfe des Moduls MAXDictio erzeugen. Wie diese Form des Autocodierens mit den Corona Daten funktioniert, werde ich demn\u00e4chst in einem weiteren Blogbeitrag beschreiben.<\/p>\r\n

Mehr \u00fcber MAXDictio lesen<\/a><\/p>\r\n

Das Arbeiten mit den Podcasts des \u201eCoronavirus-Update\u201c hat nicht nur mein Wissen \u00fcber die Pandemie erheblich vergr\u00f6\u00dfert, sondern auch Fragen auf einer Metaebene evoziert, etwa danach welcher Evidenzbegriff denn eigentlich implizit der Arbeit dieses im \u00f6ffentlichen Diskurs wichtigsten deutschen Virologen zugrunde liegt.<\/p>\r\n\r\n

MAXQDA Free Trial<\/a><\/p>\r\n

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