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10.1 Ziele und Strategien der automatisierten Inhaltsanalyse

Mittels einer Software sollen Merkmale von Texten systematisch und intersubjektiv nachvollziehbar beschrieben werden. In den beiden letzten Kapiteln wurde dargestellt, wie Texte auf ihre für die Untersuchung relevanten Gesichtspunkte reduziert und in einem Kategorienschema verschlüsselt wurden. Texte, die das Material von Inhaltsanalysen bilden, werden demnach nicht wie ein Gedicht in ihrer gesamten Komplexität erfasst und interpretiert, sondern immer nur nach bestimmten Merkmalen – ganz wie bei einer Befragung, bei der nicht der Mensch als Ganzes, sondern bestimmte Merkmale, zum Beispiel seine politische Einstellung, interessant sind. Die Zielsetzung von Inhaltsanalysen ist also ganz allgemein die Reduktion von Texten auf ihre zu messenden Merkmale. Dies geschieht durch die hypothesengeleitete Selektion von Begriffen und deren Klassifikation nach dem zuvor entwickelten Kategorienschema. Die AIA verfolgt generell dasselbe Ziel, unterliegt jedoch aufgrund der technischen Möglichkeiten bestimmten Restriktionen. Oder positiv ausgedrückt: Es müssen Bedingungen erfüllt werden, unter denen die AIA funktioniert.

10.2 Anwendungsgebiete der AIA

Je besser ein Gegenstandsbereich durch ihm eigene Begriffe charakterisiert ist, desto besser greift eine AIA. Je stärker es auf die Anzahl der Beiträge oder die Häufigkeit von relativ groben Themen ankommt, desto besser ist die AIA geeignet. Schlechter geeignet ist sie, wenn Bewertungen erfasst werden sollen oder wenn relativ ambivalente Gegenstände oder Medien untersucht werden. Der Spiegel ist beispielsweise schwerer mit einer AIA zu untersuchen, weil der Schreibstil oft mehrdeutig und relativ komplex ist. Anwendungsgebiete der automatisierten Inhaltsanalyse sind vor allen Dingen solche Bereiche, die sich durch Schlagworte und Einwort-Suchstrategien gut erschließen lassen. Alle Hypothesen bzw. Forschungsfragen, die mit Einzelworten operationalisiert werden, können sehr gut mit der AIA bearbeitet und überprüft werden. „Rezession“ als Indikator für eine negative Einschätzung der Wirtschaftslage ist ein gutes Beispiel für eine Einwort-Operationalisierung.

Fragestellungen aus dem Bereich des Agenda-Setting, Themendarstellungen und Trends in der Berichterstattung sind die wichtigsten Forschungsgebiete, auf denen die AIA in dieser einfachen Form erfolgreich eingesetzt wird.

Vermutlich würde es schwerfallen, die politische Kultur in Deutschland mit einer automatisierten Inhaltsanalyse zu untersuchen, weil keine valide und reliable Suchstrategie für diesen komplexen Bereich zur Verfügung stünde. Nur: Wie bereits bei der Methode der Befragung und auch der herkömmlichen Inhaltsanalyse schon erwähnt: Nicht jede Methode ist für jede Fragestellung die richtige. „Großer Lauschangriff “ dagegen wäre wieder ein Wort, das nur in einem bestimmten Kontext verwendet wird. Der Computer würde alle relevanten Beiträge und nur diese herausfinden, die sich mit dem großen Lauschangriff, der das Synonym für die erweiterten Möglichkeiten des Abhörens von privaten Wohnungen ist, beschäftigen. Generell gilt also, dass Themenanalysen, Häufigkeit von Themen und die Darstellung von Trends meist sinnvoll, Bewertungen eines Sachverhalts dagegen weniger gut mittels AIA bearbeitet werden können. Die Kombination von Suchbzw. Schlagwortketten erweitert natürlich den Einsatz der AIA. Man kann feststellen, in welchen Kontexten Begriffe verwendet werden, in welchen Kombinationen mit anderen Begriffen, ob der Begriff eher in positiven oder negativen Zusammenhängen auftaucht und Ähnliches. Es liegt also auf der Hand, dass je nach der Güte dieser Suchbedingungen auch die Aussagekraft der Ergebnisse gehaltvoller wird. Eine automatisierte Inhaltsanalyse steht und fällt mit der Güte des Suchalgorithmus, bzw. den Wortlisten, die einen zentralen Begriff operationalisieren.

Darüber hinaus erschwert die deutsche Sprache mit ihren vielen gebeugten Wortformen die Anwendung der AIA. Eine Lösung für dieses Problem besteht in der Rückführung von Worten auf ihre Wortstämme (Lemmata). So werden beispielsweise alle Formen eines Verbes (z. B. „sprach“, „hatte gesprochen“) auf die Grundform „sprechen“ zurückgeführt. Allerdings muss dazu natürlich erst einmal ein Wörterbuch erstellt werden, in dem festgelegt ist, welche Versionen jeweils welchen Lemmata zugeordnet werden sollen.

 
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