Das Seminar Qualitative Analyse mit und ohne KI – ein Vergleich von Arbeitsstrategien, Analyseprozessen und Ergebnissen war ein Masterseminar im Sommersemester 2024
Im Seminar haben wir uns mit grundsätzlichen Fragen der KI-basierten qualitativen Analyse von Inhalten auseinandergesetzt. Wir haben uns intensiv mit der ChatGPT sowie mit der MaxQDA-KI AIAssist befasst. Darauf aufbauend war der Schwerpunkt des Seminars die Analyse von Material ohne und mit KI sowie der eingehende Vergleich der Vorgehensweisen und Ergebnisse der beiden Varianten.
Im Sommersemester 2024 haben wir uns im Rahmen des Seminars „Qualitative Analyse mit und ohne KI – ein Vergleich von Arbeitsstrategien, Analyseprozessen und Ergebnissen“ intensiv mit der computergestützten qualitativen Analyse auseinandergesetzt. Dabei lag unser Fokus auf der Software MAXQDA und ihrem integrierten AI Assist. Der Schwerpunkt des Seminars bestand darin, Material sowohl ohne als auch mit KI zu analysieren und die Vorgehensweisen sowie Ergebnisse beider Ansätze ausführlich zu vergleichen.
Zu Beginn des Seminars stand die Forschungsfrage im Mittelpunkt, wie die Regierung diskursiv dargestellt wird. Um diese Frage zu beantworten, haben wir 42 Pressemitteilungen verschiedener politischer Parteien (Die Linke, Bündnis 90/Die Grünen, SPD, CDU/CSU, FDP, AfD, BSW) analysiert.
Zunächst setzten wir uns theoretisch mit der Analyse von Pressemitteilungen auseinander. Hierfür lasen wir relevante Kapitel aus der Fachliteratur und erhielten eine Einführung in MAXQDA von Christian Schmieder. Er erläuterte, dass Codierungen eine Dekontextualisierung des Materials (in unserem Fall die Pressemitteilungen) darstellen und dass die Software darauf ausgelegt sei, Codes wieder zu rekontextualisieren – „nur einen Klick vom Kontext entfernt“. Eine detaillierte Dokumentation ist hierbei unerlässlich, um unsere Gedanken später nachvollziehen zu können; dafür bieten sich die Memo-Funktion oder die Codebeschreibung in MAXQDA an.
In den folgenden Sitzungen machten wir uns schrittweise mit der Software vertraut und begannen mit der Analyse der Pressemitteilungen. Hierbei orientierten wir uns am Vorgehen der qualitativen Inhaltsanalyse und der Grounded Theory.
Nachdem wir uns auf ein gemeinsames Kategoriensystem geeinigt hatten, führten wir im nächsten Schritt die KI-gestützte Analyse durch. Hierbei untersuchten wir, wie die KI uns bei der Generierung von (Sub-)Codes und inhaltlichen Zusammenfassungen unterstützen kann.
Unser Hauptaugenmerk lag dabei auf den Stärken und Schwächen der von der KI generierten Codes. So ließen wir uns beispielsweise Codes für bestimmte Dokumente, für markierte Segmente und Subcodes zu bestehenden Codes vorschlagen. Besonders intensiv setzten wir uns mit der Qualität der KI-generierten interpretativen Codes auseinander.
Nach der Beschreibung des Seminars und des gemeinsamen Forschungsprozesses enthält dieses Seminar-Wiki zunächst eine Beschreibung des AI Assist von MAXQDA und zum besseren Verständnis eine Übersicht über die Funktionsweise von ChatGPT. Anschließend vergleichen wir die von der KI generierten thematischen Codes mit den Codes eines Mitglieds der Forschungsgruppe , um deren Qualität zu überprüfen. Weiterführend gehen wir der Frage nach, inwieweit der AI Assist in der Lage ist, interpretative Codes zu generieren und ob er Unwahrheiten produziert und dessen Glaubwürdigkeit vor allem auf der Verwendung ‚kluger Begriffe‘ beruht - zwei vorläufige Analyseergebnisse, die sich aus den Seminardiskussionen ergaben. Als abschließende Überlegung und Schlussfolgerung wird im letzten Kapitel der Frage nachgegangen, welche Konsequenzen es hätte, den gesamten Analyseprozess dem AI Assist zu überlassen.
Gliederung:
2. KI für die qualitative Analyse
3. Vergleich der Codes: Seminar vs. KI
4. Vertiefung, Ergebnisse, Schlussfolgerungen
5. Fazit oder Was wäre, wenn der gesamte Analyseprozess von der KI durchgeführt würde?