Qualitative und quantitative Inhaltsanalyse: digital und automatisiert: eine anwendungsorientierte Einführung mit empirischen Beispielen und Softwareanwendungen
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| Format: | Book |
| Language: | German |
| Published: |
Weinheim
Beltz Juventa
2022
|
| Edition: | 1. Auflage |
| Series: | Standards standardisierter und nichtstandardisierter Sozialforschung
|
| Subjects: | |
| Online Access: | Inhaltsverzeichnis |
| Item Description: | Literaturverzeichnis Seite 469-482 |
| Physical Description: | 483 Seiten Diagramme 23 cm x 15 cm |
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INHALT
DANKSAGUNG
13
1.
EINLEITUNG
15
1.1
KURZUEBERSICHT
ZU
DEN
INHALTEN
DER
EINZELNEN
KAPITEL
16
1.2
WELCHE
INHALTSANALYTISCHE
AUSWERTUNGSTECHNIK
IST
DIE
GEEIGNETE
METHODE
FUER
SIE?
20
1.3
COPYLEFTS
UND
COPYRIGHTS
VON
SOFTWARE
26
2.
INHALTSANALYSE
VON
KOMMUNIKATION
27
2.1
ZUSAMMENHANG
VON
KOMMUNIKATION
UND
INHALTSANALYSE
27
2.1.1
TEXTBASIERTE
INHALTSANALYSE
VON
KOMMUNIKATION
30
2.1.2
ANALYSEDREISCHRITT:
KONTEXT-VERSTEHEN,
INHALTE-VERSTEHEN
UND
DEM
PUBLIKUM
VERSTAENDLICH
MACHEN
31
2.2
DEFINITION
VON
QUALITATIVER
UND
QUANTITATIVER
INHALTSANALYSE
33
2.2.1
FORMEN
QUALITATIVER
INHALTSANALYSE
37
2.2.2
QUANTITATIVE
INHALTSANALYSE:
EIN
UEBERBLICK
41
2.2.3
INHALTSANALYTISCHE
KOMBINATION
VON
QUALITATIVEN
UND
QUANTITATIVEN
AUSWERTUNGSTECHNIKEN
44
2.3
GUETEKRITERIEN
DER
INHALTSANALYSE
48
3.
SPEZIFIKA
VON
DATEN:
MOEGLICHKEITEN
UND
GRENZEN
SOZIALWISSENSCHAFTLICHER
INHALTSANALYSEN
54
3.1
EINLEITUNG
54
3.2
MERKMALE
VON
FORSCHUNGS
UND
PROZESSPRODUZIERTEN
DATEN
56
3.2.1
FORSCHUNGSPRODUZIERTE
DATEN:
DATENERHEBUNG
61
3.2.2
PROZESSPRODUZIERTE
DATEN:
DATENTYPEN
UND
OPERATIONALISIERUNG
64
3.2.3
DATENERHEBUNG
FUER
WISSENSCHAFTLICHE ANALYSEN
MIT
PROZESSPRODUZIERTEN
DATEN
68
3.3
FORSCHUNGSABLAUF
UND
GLIEDERUNG
WISSENSCHAFTLICHER
AUSARBEITUNGEN
71
3.3.1
SCHEMATISCHE
DARSTELLUNG:
FORSCHUNG
MIT
EMPIRISCHEN
DATEN
71
3.3.2
GLIEDERUNGSSCHEMA
WISSENSCHAFTLICHER
AUSARBEITUNGEN
(Z.
B.
HAUS-,
BACHELOR-,
MASTER
UND
DOKTORARBEIT)
71
3.4
NACHNUTZUNG
UND
BEREITSTELLUNG
VON
DATEN
74
5
4.
INDUKTIV-QUALITATIVE
INHALTSANALYSE
83
4.1
EINLEITUNG
83
4.1.1
METHODISCHE
ANFORDERUNGEN
DER
INDUKTIV-QUALITATIVEN
INHALTSANALYSE
86
4.1.2
FORSCHUNGSPROZESS
ALS
SCHRITT
FUER
SCHRITT-ABLAUFSCHEMA
88
4.2
DIE
TEXTDATEN
DER
INDUKTIV-QUALITATIVEN
INHALTSANALYSE
90
4.2.1
ENTSTEHUNGSKONTEXT
90
4.2.2
ANONYMISIERUNG
91
4.2.3
BEISPIELTEXT:
AUTOETHNOGRAPHISCHER
BEITRAG
ZUM
STUDIENBEGINN
WINTERSEMESTER
2020/21
93
4.3
VORGEHEN
DER
INDUKTIV-QUALITATIVEN
INHALTSANALYSE
101
4.3.1
UEBERSICHT
GEWINNEN:
INHALTE
VON
TEXTDOKUMENT(EN)
ZUSAMMENFASSEN
101
4.3.2
STRUKTURIERENDE
ANALYSE
DER
TEXTDATEN
102
4.3.3
INDUKTIVE
KATEGORIENENTWICKLUNG
103
4.3.4
UND
DAS
GANZE
NOCH
N-MAL
VON
VORN
106
4.3.5
FORSCHUNGSPRAGMATISCHE
ENTSCHEIDUNGEN
ZUR
AUSWERTUNG
107
4.3.6
KODIEREN
DES
DATENMATERIALS
108
4.4
QUALITATIVE
INHALTSANALYSE:
MANIFESTE
UND
LATENTE
INHALTE
VERSTEHEN
UND
FUER
DRITTE
VERSTAENDLICH
MACHEN
111
4.4.1
ERKLAEREN
UND
INTERPRETIEREN
ALS
TEIL
DER
INDUKTIV-QUALITATIVEN
INHALTSANALYSE
111
4.4.2
SYSTEMATISCHES
VERSTEHEN
DURCH
INTERPRETATION
MANIFESTER
UND
LATENTER
INHALTE
112
4.4.3
BEISPIELE
FUER
ERKLAEREN,
INTERPRETIEREN
UND
THEORIEGELEITETE
REFLEXION
113
5.
DEDUKTIV-QUALITATIVE
INHALTSANALYSE
120
5.1
ABLAUFSCHEMA
DER
DEDUKTIV-QUALITATIVEN
INHALTSANALYSE
120
5.2
FORSCHUNGSSTAND
UND
FORSCHUNGSFRAGE:
SCHRITT
1
124
5.3
ERSTELLUNG
DES
DEDUKTIVEN
KATEGORIENSYSTEMS:
SCHRITT
2
126
5.4
VERTRAUT
MACHEN
MIT
DEM
MATERIAL:
SCHRITT
3
129
5.5
DEDUKTIVE
KODIERUNG:
SCHRITT
4
131
5.6
ERWEITERUNG
DES
KATEGORIENSYSTEMS:
SCHRITT
5
135
5.7
ZUSAMMENFUEHRUNG
DER
ERGEBNISSE:
SCHRITT
6
140
5.8
VERGLEICH
DER
FAELLE
141
6
6.
INDUKTIV-QUANTITATIVE
INHALTSANALYSE
UND
AUSWERTUNGSTECHNIKEN
AM
BEISPIEL
DER
KOMBINATION
VON
ANTCONC
UND
MAXQDA
143
6.1
EINLEITUNG
143
6.1.1
BEGRUENDUNG
DER
SOFTWAREVERWENDUNG
143
6.1.2
ERKENNTNISZIELE
DER
QUANTITATIVEN
INHALTSANALYSE
144
6.1.3
FORSCHUNGSPROZESS
ALS
SCHRITT
FUER
SCHRITT-ABLAUFSCHEMA
146
6.2
DIE
TEXTDATEN
148
6.2.1
LEHR-LERN-FORSCHUNGSPROJEKT
AUTOETHNOGRAPHIE
YYZWEI
WOCHEN
STUDIUM
IM
WINTERSEMESTER
2020/21
"
148
6.2.2
DATENSCHUTZ
UND
EINWILLIGUNGSERKLAERUNG
149
6.2.3
ROHDATEN
UND
DATENBEREITUNG
150
6.2.4
INFORMATIONEN
IN
UMFANGREICHEN
TEXTKORPORA
FINDEN
151
6.3
SCHLAG-BZW.
SUCHWORTE
IM
KORPUS
MIT
ANTCONC
IDENTIFIZIEREN
154
6.3.1
GRUNDEINSTELLUNGEN
ANTCONC
154
6.3.2
FUNKTIONEN
FUER
DIE
IDENTIFIKATION
VON
SCHLAG
WORTEN
ALS
SUCHWORTE
155
6.3.3
IDENTIFIKATION
VON
SCHLAGWORTEN
ALS
ERSTER
SCHRITT
DER
ANALYSE
157
6.4
QUANTITATIVE
ANALYSE
MIT
MAXQDA
159
6.4.1
DATEIEN
IN
MAXQDA
IMPORTIEREN
159
6.4.2
SUCHWORTE
IN
KATEGORIEN
UND
KODES
UEBERFUEHREN
160
6.4.3
DATENBEREINIGUNG
166
6.4.4
KODES
ORDNEN
169
6.4.5
QUANTITATIVE
ERGEBNISSE
ALS
PRAESENTATION
MANIFESTER
INHALTE
UND
ZUR
KODEGELEITETEN
AUSWAHL
FUER
VERTIEFENDE
ANALYSEN
170
7.
DEDUKTIV-QUANTITATIVE
INHALTSANALYSE:
DAS
BIBLIOMETRIC
LITERATURE
REVIEW
177
7.1
EINLEITUNG
177
7.2
SCHWAECHEN
VON
DATENBANKEN
UND
SUCHMASCHINEN
181
7.2.1
GOOGLE
SCHOLAR
183
7.2.2
CROSSREF
186
7.2.3
RESEARCHGATE
186
7.2.4
WEB
OF
SCIENCE
UND
SCOPUS
187
7.3
SCHRITT
1:
ERKENNTNISINTERESSE
ALS
FRAGESTELLUNG
FORMULIEREN
188
7.3.1
LITERATURUEBERBLICK
188
7.3.2
MAPPING
189
7.3.3
THEMENANALYSE
190
7.4
SCHRITT
2:
AUSWAHL
DER
DATENBANK
UND
SUCHFOKUS
190
7.4.1
LITERATURUEBERBLICK
190
7.4.2
MAPPING
191
7.4.3
THEMENANALYSE
192
7
7.5
SCHRITT
3:
DATENAUSWAHL
UND
DATENBEREINIGUNG
193
7.5.1
LITERATURUEBERBLICK
193
7.5.2
MAPPING
UND
THEMENANALYSE
196
7.6
SCHRITT
4:
BIBLIOMETRISCHE
ANALYSEN
UND
INHALTSANALYSE
196
7.6.1
LITERATURUEBERBLICK
196
7.6.2
MAPPING
200
7.6.3
THEMENANALYSE
206
7.7
SCHRITT
5:
INTERPRETATION
DER
ERGEBNISSE
208
7.7.1
LITERATURUEBERBLICK
208
7.7.2
MAPPING
208
7.7.3
THEMENANALYSE
209
8.
AUTOMATISIERTE
INDUKTIV-QUANTITATIVE
INHALTSANALYSE:
DATENERHEBUNG
UND
-VORBEREITUNG
210
8.1
EINLEITUNG
210
8.2
TYPEN
AUTOMATISIERTER
VERFAHREN
DER
QUANTITATIVEN
TEXTANALYSE
214
8.2.1
MASCHINELLES
LERNEN:
DEFINITION
UND
ANWENDUNGSGEBIETE
214
8.2.2
ZIELE
VON
VERFAHREN
MASCHINELLEN
LERNENS
IM
BEREICH
DER
AUTOMATISIERTEN,
QUANTITATIVEN
TEXTANALYSE
215
8.2.3
BEISPIELE
FUER
DIE
FUNKTIONSWEISE
DER
VERFAHREN
DER
AUTOMATISIERTEN
QUANTITATIVEN
TEXTANALYSE
216
8.2.4
TEXTKORPORA
UND
GEEIGNETE
DATENGRUNDLAGEN
FUER
DIE
ERSTELLUNG
EINES
EIGENEN
TEXTKORPUS
217
8.2.5
DATENZUGAENGE
219
8.2.6
TECHNISCHE
UMSETZUNG
DER
ONLINE-DATENERHEBUNG
DURCH
WEBSCRAPING
220
8.3
AUFBEREITUNG
DER
DATEN
223
8.3.1
VEREINHEITLICHUNG
DER
DATENSTRUKTUR
223
8.3.2
TYPEN
VON
UND
UMGANG
MIT
FEHLERHAFTEN
DATEN
224
8.3.3
TEXTAUFBEREITUNG
225
8.4
WO
FINDE
ICH
ONLINE
HILFE?
226
9.
QUANTITATIVE
INHALTSANALYSE
MITTELS
KORRESPONDENZANALYSE
228
9.1
EINLEITUNG
228
9.1.1
KOMMUNIKATION
ALS
TEXTDATEN
IN
EINER
MATRIX
229
9.1.2
SCHRITT
FUER
SCHRITT-ABLAUF
EINER
KORRESPONDENZANALYSE
231
9.2
EINFUEHRUNG
IN
RSTUDIO
232
9.2.1
INSTALLATION
VON
R
UND
VON
RSTUDIO
232
9.2.2
AUFBAU
VON
RSTUDIO
234
9.3
VORBEREITENDE
SCHRITTE
FUER
DIE
KORRESPONDENZANALYSE
IN
RSTUDIO
238
8
9.3.1
SOFTWARE-,,PAKETE
"
IN
RSTUDIO
IMPORTIEREN
UND
AKTIVIEREN
238
9.3.2
PAKETE
INSTALLIEREN
239
9.3.3
PAKETE
IN
RSTUDIO
LADEN
240
9.3.4
DATEIEN
EINLESEN
242
9.3.5
AUSWAHL
DER
VARIABLEN
FUER
DIE
ANALYSE
243
9.3.6
VERWENDUNG
REGULAERER
AUSDRUECKE
UND
EXKLUSION
FEHLENDER
WERTE
246
9.4
DURCHFUEHRUNG
EINER
KORRESPONDENZANALYSE
247
9.4.1
TEST/VORAUSSETZUNGEN
FUER
DIE
DURCHFUEHRUNG
EINER
KORRESPONDENZANALYSE
247
9.4.2
DURCHFUEHRUNG
DER
KORRESPONDENZANALYSE
249
9.4.3
AUSWAHL
DER
DIMENSIONSZAHL
FUER
DIE
SPAETERE
INTERPRETATION
252
9.4.4
SPEICHERN
VON
GRAFIKEN
256
9.5
AUSWERTUNG
DER
KORRESPONDENZANALYSE
258
9.5.1
ERZEUGUNG
DER
GRAFIKEN
FUER
DIE
INTERPRETATION
DER
ERGEBNISSE
258
9.5.2
INTERPRETATION
DER
ERSTEN
BEIDEN
DIMENSIONEN
260
9.5.3
INTERPRETATION
DER
DIMENSION
3
265
9.5.4
INTERPRETATION
DER
DIMENSION
4
268
9.5.5
ERKUNDEN
UND
EXPORTIEREN
DER
DURCH
DIE
KORRESPONDENZANALYSE
ERZEUGTEN
INFORMATIONEN
271
9.6
SCHLUSSWORTE
276
10.
SENTIMENT-ANALYSE
ALS
INDUKTIV-QUANTITATIVE
INHALTSANALYSE
278
10.1
EINLEITUNG
278
10.1.1
SCHRITT
FUER
SCHRITT-ABLAUF
EINER
SENTIMENT-ANALYSE
280
10.1.2
FREUDE?
ANGST?
WELCHES
GEFUEHL
MOECHTEN
SIE
ERFORSCHEN?
281
10.1.3
DATENGRUNDLAGE
282
10.2
SENTIMENT-ANALYSE
IN
R
282
10.2.1
VERWENDETE
PAKETE
IN
RSTUDIO
283
10.2.2
DATENBEREINIGUNG
284
10.2.3
DURCHFUEHRUNG
DER
SENTIMENT-ANALYSE
295
10.3
SENTIMENT-ANALYSE
IN
PYTHON
314
10.3.1
PYTHON,
SPYDER
UND
PACKAGES
314
10.3.2
SPYDER-BENUTZEROBERFLAECHE
316
10.3.3
AUSFUEHREN
VON
BEFEHLEN
UND
UEBERBLICK
UEBER
VERSCHIEDENE
DATENTYPEN
326
10.3.4
EINLESEN
VON
DATEN
IN
SPYDER
329
10.3.5
DATEN
AUFBEREITEN
331
10.3.6
AUSFUEHRUNG
DER
SENTIMENT-ANALYSE
341
10.4
ZUSAMMENFASSUNG
UND
ABSCHLIESSENDE
WORTE
356
9
11.
TOPIC
MODELING
MITTELS
LATENT
DIRICHLET
ALLOCATION
358
11.1
EINLEITUNG
358
11.1.1
SCHRITT
FUER
SCHRITT-ABLAUF
DES
TOPIC
MODELINGS
359
11.1.2
DATEN
UND
FORSCHUNGSFRAGE
360
11.2
TOPIC
MODELING
MIT
PYTHON
361
11.2.1
STRUKTUR
UND
TUECKEN
VON
FILMSKRIPTEN
ALS
DATENMATERIAL
361
11.2.2
FEHLERBEREINIGUNG
364
11.2.3
BENOETIGTE
PAKETE
370
11.2.4
PAKETE
UND
DATEN
EINLESEN
371
11.3
AUFBEREITUNG
DER
DATEN
FUER
DIE
ANALYSE
383
11.3.1
TEXT
TOKENISIEREN
384
11.3.2
FESTLEGEN
DER
STOPWORDS
384
11.3.3
ENTFERNEN
VON
STOPWORDS
UND
WORTFRAGMENTEN
387
11.3.4
BESCHRAENKUNG
DER
WOERTER
AUF
NOMEN,
VERBEN
UND
ADJEKTIVE
389
11.3.5
LEMMATISIERUNG
UND
STEMMING
DER
FILMSKRIPTE
391
11.3.6
SCHRITTE
1
BIS
6
DER
DATENAUFBEREITUNG
IN
EINEM
PYTHON-PROGRAMMSKRIPT
ZUSAMMENFASSEN
392
11.3.7
WIE
DIE
MASCHINE
LERNT,
WISSENSCHAFT
AUSZUSPRECHEN
394
11.3.8
LEXIKON
ERZEUGEN
UND
ZU
SELTENE
BZW.
ZU
HAEUFIGE
WOERTER
ENTFERNEN
400
11.3.9
KORPUS
IM
YYBAG
OF
WORDS
"
-FORMAT
ERZEUGEN
403
11.3.10
WOERTER
IM
KORPUS
GEWICHTEN
404
11.4
DURCHFUEHRUNG
EINER
LATENT
DIRICHLET
ALLOCATION
405
11.4.1
BENOETIGTE
PAKETE
LADEN
406
11.4.2
DIE
WORT-THEMEN-ASSOZIATIONEN:
EIN
YYGEFUEHL
"
FUER
DIE
D
ATEN
BEKOMMEN
410
11.4.3
BERECHNUNG
DER
MODELLKOHAERENZ
416
11.4.4
BERECHNUNG
EINER
VIELZAHL
VON
TOPIC
MODELS
MIT
FOR-SCHLEIFE
418
11.5
AUSWERTUNG
DER
TOPIC
MODELS
UND
INTERPRETATION
DER
ERGEBNISSE
422
11.5.1
PERPLEXITY
UND
COHERENCE-SCORES:
DIE
SOFTWAREGESTEUERTE
MASCHINE
HILFT
BEIM
LESEN,
EIN
INTERPRETIERBARES
MODELL
WAEHLEN
WIR
AUS
423
11.5.2
SICHTUNG
DER
THEMEN
UND
VISUALISIERUNG
UEBER
THEMEN,
TEXTE
UND
ZEITPUNKTE
HINWEG
426
11.5.3
NAECHSTE
SCHRITTE
ZUM
VERSTAENDNIS
DER
DATEN:
THEMEN
VERSTEHEN
445
11.5.4
DATEN
NOCH
BESSER
VERSTEHEN
449
11.5.5
DATENBASIERTE
ENTSCHEIDUNGEN
FUER
DIE
ANALYSE
TREFFEN
453
10
11.5.6
LATENTE
INHALTE
AN
DEN
BEISPIELEN
THEM!
UND
X-MEN
ERKLAEREN,
DEUTEN
UND
INTERPRETIEREN
456
11.6
ZUSAMMENFASSUNG
UND
ABSCHLIESSENDE
WORTE
459
LITERATUR
469
12.
DIE
SCHLUSSWORTE:
KEINE
ANGST
VOR
DATEN,
SOFTWARE
UND
INTERPRETATION
462
12.1
KEINE
DATENANALYSE
OHNE
INTERPRETATION
464
12.2
ANALYSEDREISCHRITT:
KONTEXT-VERSTEHEN,
INHALTE-VERSTEHEN
UND
DEM
PUBLIKUM
VERSTAENDLICH
MACHEN
467
AUTOR*INNENVORSTELLUNG
483
11 |
| adam_txt |
INHALT
DANKSAGUNG
13
1.
EINLEITUNG
15
1.1
KURZUEBERSICHT
ZU
DEN
INHALTEN
DER
EINZELNEN
KAPITEL
16
1.2
WELCHE
INHALTSANALYTISCHE
AUSWERTUNGSTECHNIK
IST
DIE
GEEIGNETE
METHODE
FUER
SIE?
20
1.3
COPYLEFTS
UND
COPYRIGHTS
VON
SOFTWARE
26
2.
INHALTSANALYSE
VON
KOMMUNIKATION
27
2.1
ZUSAMMENHANG
VON
KOMMUNIKATION
UND
INHALTSANALYSE
27
2.1.1
TEXTBASIERTE
INHALTSANALYSE
VON
KOMMUNIKATION
30
2.1.2
ANALYSEDREISCHRITT:
KONTEXT-VERSTEHEN,
INHALTE-VERSTEHEN
UND
DEM
PUBLIKUM
VERSTAENDLICH
MACHEN
31
2.2
DEFINITION
VON
QUALITATIVER
UND
QUANTITATIVER
INHALTSANALYSE
33
2.2.1
FORMEN
QUALITATIVER
INHALTSANALYSE
37
2.2.2
QUANTITATIVE
INHALTSANALYSE:
EIN
UEBERBLICK
41
2.2.3
INHALTSANALYTISCHE
KOMBINATION
VON
QUALITATIVEN
UND
QUANTITATIVEN
AUSWERTUNGSTECHNIKEN
44
2.3
GUETEKRITERIEN
DER
INHALTSANALYSE
48
3.
SPEZIFIKA
VON
DATEN:
MOEGLICHKEITEN
UND
GRENZEN
SOZIALWISSENSCHAFTLICHER
INHALTSANALYSEN
54
3.1
EINLEITUNG
54
3.2
MERKMALE
VON
FORSCHUNGS
UND
PROZESSPRODUZIERTEN
DATEN
56
3.2.1
FORSCHUNGSPRODUZIERTE
DATEN:
DATENERHEBUNG
61
3.2.2
PROZESSPRODUZIERTE
DATEN:
DATENTYPEN
UND
OPERATIONALISIERUNG
64
3.2.3
DATENERHEBUNG
FUER
WISSENSCHAFTLICHE ANALYSEN
MIT
PROZESSPRODUZIERTEN
DATEN
68
3.3
FORSCHUNGSABLAUF
UND
GLIEDERUNG
WISSENSCHAFTLICHER
AUSARBEITUNGEN
71
3.3.1
SCHEMATISCHE
DARSTELLUNG:
FORSCHUNG
MIT
EMPIRISCHEN
DATEN
71
3.3.2
GLIEDERUNGSSCHEMA
WISSENSCHAFTLICHER
AUSARBEITUNGEN
(Z.
B.
HAUS-,
BACHELOR-,
MASTER
UND
DOKTORARBEIT)
71
3.4
NACHNUTZUNG
UND
BEREITSTELLUNG
VON
DATEN
74
5
4.
INDUKTIV-QUALITATIVE
INHALTSANALYSE
83
4.1
EINLEITUNG
83
4.1.1
METHODISCHE
ANFORDERUNGEN
DER
INDUKTIV-QUALITATIVEN
INHALTSANALYSE
86
4.1.2
FORSCHUNGSPROZESS
ALS
SCHRITT
FUER
SCHRITT-ABLAUFSCHEMA
88
4.2
DIE
TEXTDATEN
DER
INDUKTIV-QUALITATIVEN
INHALTSANALYSE
90
4.2.1
ENTSTEHUNGSKONTEXT
90
4.2.2
ANONYMISIERUNG
91
4.2.3
BEISPIELTEXT:
AUTOETHNOGRAPHISCHER
BEITRAG
ZUM
STUDIENBEGINN
WINTERSEMESTER
2020/21
93
4.3
VORGEHEN
DER
INDUKTIV-QUALITATIVEN
INHALTSANALYSE
101
4.3.1
UEBERSICHT
GEWINNEN:
INHALTE
VON
TEXTDOKUMENT(EN)
ZUSAMMENFASSEN
101
4.3.2
STRUKTURIERENDE
ANALYSE
DER
TEXTDATEN
102
4.3.3
INDUKTIVE
KATEGORIENENTWICKLUNG
103
4.3.4
UND
DAS
GANZE
NOCH
N-MAL
VON
VORN
106
4.3.5
FORSCHUNGSPRAGMATISCHE
ENTSCHEIDUNGEN
ZUR
AUSWERTUNG
107
4.3.6
KODIEREN
DES
DATENMATERIALS
108
4.4
QUALITATIVE
INHALTSANALYSE:
MANIFESTE
UND
LATENTE
INHALTE
VERSTEHEN
UND
FUER
DRITTE
VERSTAENDLICH
MACHEN
111
4.4.1
ERKLAEREN
UND
INTERPRETIEREN
ALS
TEIL
DER
INDUKTIV-QUALITATIVEN
INHALTSANALYSE
111
4.4.2
SYSTEMATISCHES
VERSTEHEN
DURCH
INTERPRETATION
MANIFESTER
UND
LATENTER
INHALTE
112
4.4.3
BEISPIELE
FUER
ERKLAEREN,
INTERPRETIEREN
UND
THEORIEGELEITETE
REFLEXION
113
5.
DEDUKTIV-QUALITATIVE
INHALTSANALYSE
120
5.1
ABLAUFSCHEMA
DER
DEDUKTIV-QUALITATIVEN
INHALTSANALYSE
120
5.2
FORSCHUNGSSTAND
UND
FORSCHUNGSFRAGE:
SCHRITT
1
124
5.3
ERSTELLUNG
DES
DEDUKTIVEN
KATEGORIENSYSTEMS:
SCHRITT
2
126
5.4
VERTRAUT
MACHEN
MIT
DEM
MATERIAL:
SCHRITT
3
129
5.5
DEDUKTIVE
KODIERUNG:
SCHRITT
4
131
5.6
ERWEITERUNG
DES
KATEGORIENSYSTEMS:
SCHRITT
5
135
5.7
ZUSAMMENFUEHRUNG
DER
ERGEBNISSE:
SCHRITT
6
140
5.8
VERGLEICH
DER
FAELLE
141
6
6.
INDUKTIV-QUANTITATIVE
INHALTSANALYSE
UND
AUSWERTUNGSTECHNIKEN
AM
BEISPIEL
DER
KOMBINATION
VON
ANTCONC
UND
MAXQDA
143
6.1
EINLEITUNG
143
6.1.1
BEGRUENDUNG
DER
SOFTWAREVERWENDUNG
143
6.1.2
ERKENNTNISZIELE
DER
QUANTITATIVEN
INHALTSANALYSE
144
6.1.3
FORSCHUNGSPROZESS
ALS
SCHRITT
FUER
SCHRITT-ABLAUFSCHEMA
146
6.2
DIE
TEXTDATEN
148
6.2.1
LEHR-LERN-FORSCHUNGSPROJEKT
AUTOETHNOGRAPHIE
YYZWEI
WOCHEN
STUDIUM
IM
WINTERSEMESTER
2020/21
"
148
6.2.2
DATENSCHUTZ
UND
EINWILLIGUNGSERKLAERUNG
149
6.2.3
ROHDATEN
UND
DATENBEREITUNG
150
6.2.4
INFORMATIONEN
IN
UMFANGREICHEN
TEXTKORPORA
FINDEN
151
6.3
SCHLAG-BZW.
SUCHWORTE
IM
KORPUS
MIT
ANTCONC
IDENTIFIZIEREN
154
6.3.1
GRUNDEINSTELLUNGEN
ANTCONC
154
6.3.2
FUNKTIONEN
FUER
DIE
IDENTIFIKATION
VON
SCHLAG
WORTEN
ALS
SUCHWORTE
155
6.3.3
IDENTIFIKATION
VON
SCHLAGWORTEN
ALS
ERSTER
SCHRITT
DER
ANALYSE
157
6.4
QUANTITATIVE
ANALYSE
MIT
MAXQDA
159
6.4.1
DATEIEN
IN
MAXQDA
IMPORTIEREN
159
6.4.2
SUCHWORTE
IN
KATEGORIEN
UND
KODES
UEBERFUEHREN
160
6.4.3
DATENBEREINIGUNG
166
6.4.4
KODES
ORDNEN
169
6.4.5
QUANTITATIVE
ERGEBNISSE
ALS
PRAESENTATION
MANIFESTER
INHALTE
UND
ZUR
KODEGELEITETEN
AUSWAHL
FUER
VERTIEFENDE
ANALYSEN
170
7.
DEDUKTIV-QUANTITATIVE
INHALTSANALYSE:
DAS
BIBLIOMETRIC
LITERATURE
REVIEW
177
7.1
EINLEITUNG
177
7.2
SCHWAECHEN
VON
DATENBANKEN
UND
SUCHMASCHINEN
181
7.2.1
GOOGLE
SCHOLAR
183
7.2.2
CROSSREF
186
7.2.3
RESEARCHGATE
186
7.2.4
WEB
OF
SCIENCE
UND
SCOPUS
187
7.3
SCHRITT
1:
ERKENNTNISINTERESSE
ALS
FRAGESTELLUNG
FORMULIEREN
188
7.3.1
LITERATURUEBERBLICK
188
7.3.2
MAPPING
189
7.3.3
THEMENANALYSE
190
7.4
SCHRITT
2:
AUSWAHL
DER
DATENBANK
UND
SUCHFOKUS
190
7.4.1
LITERATURUEBERBLICK
190
7.4.2
MAPPING
191
7.4.3
THEMENANALYSE
192
7
7.5
SCHRITT
3:
DATENAUSWAHL
UND
DATENBEREINIGUNG
193
7.5.1
LITERATURUEBERBLICK
193
7.5.2
MAPPING
UND
THEMENANALYSE
196
7.6
SCHRITT
4:
BIBLIOMETRISCHE
ANALYSEN
UND
INHALTSANALYSE
196
7.6.1
LITERATURUEBERBLICK
196
7.6.2
MAPPING
200
7.6.3
THEMENANALYSE
206
7.7
SCHRITT
5:
INTERPRETATION
DER
ERGEBNISSE
208
7.7.1
LITERATURUEBERBLICK
208
7.7.2
MAPPING
208
7.7.3
THEMENANALYSE
209
8.
AUTOMATISIERTE
INDUKTIV-QUANTITATIVE
INHALTSANALYSE:
DATENERHEBUNG
UND
-VORBEREITUNG
210
8.1
EINLEITUNG
210
8.2
TYPEN
AUTOMATISIERTER
VERFAHREN
DER
QUANTITATIVEN
TEXTANALYSE
214
8.2.1
MASCHINELLES
LERNEN:
DEFINITION
UND
ANWENDUNGSGEBIETE
214
8.2.2
ZIELE
VON
VERFAHREN
MASCHINELLEN
LERNENS
IM
BEREICH
DER
AUTOMATISIERTEN,
QUANTITATIVEN
TEXTANALYSE
215
8.2.3
BEISPIELE
FUER
DIE
FUNKTIONSWEISE
DER
VERFAHREN
DER
AUTOMATISIERTEN
QUANTITATIVEN
TEXTANALYSE
216
8.2.4
TEXTKORPORA
UND
GEEIGNETE
DATENGRUNDLAGEN
FUER
DIE
ERSTELLUNG
EINES
EIGENEN
TEXTKORPUS
217
8.2.5
DATENZUGAENGE
219
8.2.6
TECHNISCHE
UMSETZUNG
DER
ONLINE-DATENERHEBUNG
DURCH
WEBSCRAPING
220
8.3
AUFBEREITUNG
DER
DATEN
223
8.3.1
VEREINHEITLICHUNG
DER
DATENSTRUKTUR
223
8.3.2
TYPEN
VON
UND
UMGANG
MIT
FEHLERHAFTEN
DATEN
224
8.3.3
TEXTAUFBEREITUNG
225
8.4
WO
FINDE
ICH
ONLINE
HILFE?
226
9.
QUANTITATIVE
INHALTSANALYSE
MITTELS
KORRESPONDENZANALYSE
228
9.1
EINLEITUNG
228
9.1.1
KOMMUNIKATION
ALS
TEXTDATEN
IN
EINER
MATRIX
229
9.1.2
SCHRITT
FUER
SCHRITT-ABLAUF
EINER
KORRESPONDENZANALYSE
231
9.2
EINFUEHRUNG
IN
RSTUDIO
232
9.2.1
INSTALLATION
VON
R
UND
VON
RSTUDIO
232
9.2.2
AUFBAU
VON
RSTUDIO
234
9.3
VORBEREITENDE
SCHRITTE
FUER
DIE
KORRESPONDENZANALYSE
IN
RSTUDIO
238
8
9.3.1
SOFTWARE-,,PAKETE
"
IN
RSTUDIO
IMPORTIEREN
UND
AKTIVIEREN
238
9.3.2
PAKETE
INSTALLIEREN
239
9.3.3
PAKETE
IN
RSTUDIO
LADEN
240
9.3.4
DATEIEN
EINLESEN
242
9.3.5
AUSWAHL
DER
VARIABLEN
FUER
DIE
ANALYSE
243
9.3.6
VERWENDUNG
REGULAERER
AUSDRUECKE
UND
EXKLUSION
FEHLENDER
WERTE
246
9.4
DURCHFUEHRUNG
EINER
KORRESPONDENZANALYSE
247
9.4.1
TEST/VORAUSSETZUNGEN
FUER
DIE
DURCHFUEHRUNG
EINER
KORRESPONDENZANALYSE
247
9.4.2
DURCHFUEHRUNG
DER
KORRESPONDENZANALYSE
249
9.4.3
AUSWAHL
DER
DIMENSIONSZAHL
FUER
DIE
SPAETERE
INTERPRETATION
252
9.4.4
SPEICHERN
VON
GRAFIKEN
256
9.5
AUSWERTUNG
DER
KORRESPONDENZANALYSE
258
9.5.1
ERZEUGUNG
DER
GRAFIKEN
FUER
DIE
INTERPRETATION
DER
ERGEBNISSE
258
9.5.2
INTERPRETATION
DER
ERSTEN
BEIDEN
DIMENSIONEN
260
9.5.3
INTERPRETATION
DER
DIMENSION
3
265
9.5.4
INTERPRETATION
DER
DIMENSION
4
268
9.5.5
ERKUNDEN
UND
EXPORTIEREN
DER
DURCH
DIE
KORRESPONDENZANALYSE
ERZEUGTEN
INFORMATIONEN
271
9.6
SCHLUSSWORTE
276
10.
SENTIMENT-ANALYSE
ALS
INDUKTIV-QUANTITATIVE
INHALTSANALYSE
278
10.1
EINLEITUNG
278
10.1.1
SCHRITT
FUER
SCHRITT-ABLAUF
EINER
SENTIMENT-ANALYSE
280
10.1.2
FREUDE?
ANGST?
WELCHES
GEFUEHL
MOECHTEN
SIE
ERFORSCHEN?
281
10.1.3
DATENGRUNDLAGE
282
10.2
SENTIMENT-ANALYSE
IN
R
282
10.2.1
VERWENDETE
PAKETE
IN
RSTUDIO
283
10.2.2
DATENBEREINIGUNG
284
10.2.3
DURCHFUEHRUNG
DER
SENTIMENT-ANALYSE
295
10.3
SENTIMENT-ANALYSE
IN
PYTHON
314
10.3.1
PYTHON,
SPYDER
UND
PACKAGES
314
10.3.2
SPYDER-BENUTZEROBERFLAECHE
316
10.3.3
AUSFUEHREN
VON
BEFEHLEN
UND
UEBERBLICK
UEBER
VERSCHIEDENE
DATENTYPEN
326
10.3.4
EINLESEN
VON
DATEN
IN
SPYDER
329
10.3.5
DATEN
AUFBEREITEN
331
10.3.6
AUSFUEHRUNG
DER
SENTIMENT-ANALYSE
341
10.4
ZUSAMMENFASSUNG
UND
ABSCHLIESSENDE
WORTE
356
9
11.
TOPIC
MODELING
MITTELS
LATENT
DIRICHLET
ALLOCATION
358
11.1
EINLEITUNG
358
11.1.1
SCHRITT
FUER
SCHRITT-ABLAUF
DES
TOPIC
MODELINGS
359
11.1.2
DATEN
UND
FORSCHUNGSFRAGE
360
11.2
TOPIC
MODELING
MIT
PYTHON
361
11.2.1
STRUKTUR
UND
TUECKEN
VON
FILMSKRIPTEN
ALS
DATENMATERIAL
361
11.2.2
FEHLERBEREINIGUNG
364
11.2.3
BENOETIGTE
PAKETE
370
11.2.4
PAKETE
UND
DATEN
EINLESEN
371
11.3
AUFBEREITUNG
DER
DATEN
FUER
DIE
ANALYSE
383
11.3.1
TEXT
TOKENISIEREN
384
11.3.2
FESTLEGEN
DER
STOPWORDS
384
11.3.3
ENTFERNEN
VON
STOPWORDS
UND
WORTFRAGMENTEN
387
11.3.4
BESCHRAENKUNG
DER
WOERTER
AUF
NOMEN,
VERBEN
UND
ADJEKTIVE
389
11.3.5
LEMMATISIERUNG
UND
STEMMING
DER
FILMSKRIPTE
391
11.3.6
SCHRITTE
1
BIS
6
DER
DATENAUFBEREITUNG
IN
EINEM
PYTHON-PROGRAMMSKRIPT
ZUSAMMENFASSEN
392
11.3.7
WIE
DIE
MASCHINE
LERNT,
WISSENSCHAFT
AUSZUSPRECHEN
394
11.3.8
LEXIKON
ERZEUGEN
UND
ZU
SELTENE
BZW.
ZU
HAEUFIGE
WOERTER
ENTFERNEN
400
11.3.9
KORPUS
IM
YYBAG
OF
WORDS
"
-FORMAT
ERZEUGEN
403
11.3.10
WOERTER
IM
KORPUS
GEWICHTEN
404
11.4
DURCHFUEHRUNG
EINER
LATENT
DIRICHLET
ALLOCATION
405
11.4.1
BENOETIGTE
PAKETE
LADEN
406
11.4.2
DIE
WORT-THEMEN-ASSOZIATIONEN:
EIN
YYGEFUEHL
"
FUER
DIE
D
ATEN
BEKOMMEN
410
11.4.3
BERECHNUNG
DER
MODELLKOHAERENZ
416
11.4.4
BERECHNUNG
EINER
VIELZAHL
VON
TOPIC
MODELS
MIT
FOR-SCHLEIFE
418
11.5
AUSWERTUNG
DER
TOPIC
MODELS
UND
INTERPRETATION
DER
ERGEBNISSE
422
11.5.1
PERPLEXITY
UND
COHERENCE-SCORES:
DIE
SOFTWAREGESTEUERTE
MASCHINE
HILFT
BEIM
LESEN,
EIN
INTERPRETIERBARES
MODELL
WAEHLEN
WIR
AUS
423
11.5.2
SICHTUNG
DER
THEMEN
UND
VISUALISIERUNG
UEBER
THEMEN,
TEXTE
UND
ZEITPUNKTE
HINWEG
426
11.5.3
NAECHSTE
SCHRITTE
ZUM
VERSTAENDNIS
DER
DATEN:
THEMEN
VERSTEHEN
445
11.5.4
DATEN
NOCH
BESSER
VERSTEHEN
449
11.5.5
DATENBASIERTE
ENTSCHEIDUNGEN
FUER
DIE
ANALYSE
TREFFEN
453
10
11.5.6
LATENTE
INHALTE
AN
DEN
BEISPIELEN
THEM!
UND
X-MEN
ERKLAEREN,
DEUTEN
UND
INTERPRETIEREN
456
11.6
ZUSAMMENFASSUNG
UND
ABSCHLIESSENDE
WORTE
459
LITERATUR
469
12.
DIE
SCHLUSSWORTE:
KEINE
ANGST
VOR
DATEN,
SOFTWARE
UND
INTERPRETATION
462
12.1
KEINE
DATENANALYSE
OHNE
INTERPRETATION
464
12.2
ANALYSEDREISCHRITT:
KONTEXT-VERSTEHEN,
INHALTE-VERSTEHEN
UND
DEM
PUBLIKUM
VERSTAENDLICH
MACHEN
467
AUTOR*INNENVORSTELLUNG
483
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| spellingShingle | Schneijderberg, Christian Wieczorek, Oliver Steinhardt, Isabel Qualitative und quantitative Inhaltsanalyse: digital und automatisiert eine anwendungsorientierte Einführung mit empirischen Beispielen und Softwareanwendungen Quantitative Methode (DE-588)4232139-6 gnd Automatische Inhaltsanalyse (DE-588)4265353-8 gnd Inhaltsanalyse (DE-588)4027005-1 gnd Qualitative Inhaltsanalyse (DE-588)4248861-8 gnd |
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