Forschen mit und ohne Kodieren: Zwei Analysemethoden für die ersten Auswertungsschritte in der erkl renden qualitativen Forschung Life With and Without Coding: Two Methods for Early-Stage Data Analysis in Qualitative Research Aiming at Causal Explanations

Qualitative Forschung, die "mechanismische" Erkl rungen konstruieren will, muss die bereits existierende Theorie mit in den Daten gefundenen Mustern integrieren, was eine besondere Herausforderung für qualitative Datenanalyse darstellt. In diesem Artikel diskutieren wir die Nutzung zweier Methoden – Kodieren und qualitative Inhaltsanalyse – als erste Schritte im Prozess der Datenanalyse. Beide Methoden produzieren durch Kategorien strukturierte Datenbasen, die für die Suche nach Mustern in den Daten und deren Integration in systematische, theoretisch eingebettete Erkl rungen genutzt werden kann. Wenn es als separate Methode au erhalb des Grounded-Theory-Ansatzes genutzt wird, führt Kodieren auf einen indizierten Text, d.h. der Text selbst und die seinen Index bildenden Kodes werden in den folgenden Schritten weiter verarbeitet. Qualitative Inhaltsanalyse extrahiert die relevanten Informationen (separiert sie vom Text) und verarbeitet sie getrennt weiter. Die qualitative Inhaltsanalyse scheint dem Kodieren überlegen, wenn Forschungsfragen aus der Theorie abgeleitet werden und ihre Beantwortung auf Informationen über die relative Position von Aussagen in Texten verzichten kann, was bei der Suche nach "mechanismischen" Erkl rungen h ufig der Fall ist. Kodieren scheint überlegen, wenn Forschungsfragen st rker explorativer Natur sind oder die Position von Informationen im Text für die Beantwortung der Forschungsfragen relevant ist. URN: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0114-fqs130254 Qualitative research aimed at "mechanismic" explanations poses specific challenges to qualitative data analysis because it must integrate existing theory with patterns identified in the data. We explore the utilization of two methods—coding and qualitative content analysis—for the first steps in the data analysis process, namely "cleaning" and organizing qualitative data. Both methods produce an information base that is structured by categories and can be used in the subsequent search for patterns in the data and integration of these patterns into a systematic, theoretically embedded explanation. Used as a stand-alone method outside the grounded theory approach, coding leads to an indexed text, i.e. both the original text and the index (the system of codes describing the content of text segments) are subjected to further analysis. Qualitative content analysis extracts the relevant information, i.e. separates it from the original text, and processes only this information. We suggest that qualitative content analysis has advantages compared to coding whenever the research questi