Quantitative Inhaltsanalyse kurz & knapp erklärt

Willkommen zum Tutorial „Quantität vor Qualität – Quantitative Inhaltsanalyse für Anfänger“. Die quantitative Inhaltsanalyse ist eine gängige Forschungsmethode, um quantitative, das heißt messbare Daten systematisch und in standardisierter Form zu analysieren. Dabei besteht der Zweck darin, Textmaterial in rechenbare Größen umzuwandeln und anhand von statistischen Methoden auszuwerten. Falls Du eine kurze und prägnante Erklärung dieser empirischen Forschungsmethode suchst, dann ist dieses Tutorial genau das Richtige für Dich. Hier erfährst Du alles, was Du wissen musst, um Dir einen umfassenden Überblick über die Merkmale der quantitativen Inhaltsanalyse und ihre einzelnen Phasen zu verschaffen.

Quantitative Inhaltsanalyse auf den ersten Blick 

Beginnen wir mit dem Ziel quantitativer Inhaltsanalysen. Anders als die qualitative Inhaltsanalyse, die darauf ausgerichtet ist, eine geringe Anzahl an Daten in der Tiefe zu untersuchen, um sie zu verstehen und neue theoretische Überlegungen anzustellen, geht es bei der quantitativen Inhaltsanalyse darum, möglichst viele Fälle in der Breite zu beschreiben und zu erklären. Ihr übergeordnetes Ziel ist es, eine bestehende Theorie oder These zu bestätigen beziehungsweise zu entkräften. Zu diesem Zweck finden in der Analyse ausschließlich solche Merkmale Berücksichtigung, die relevant sind, um die Leitfrage zu beantworten.
Ihr Anwendungsbereich erstreckt sich über jegliche Kommunikationsinhalte, darunter insbesondere Texte, aber auch Audio- und visuelle Inhalte. Beispiele für Gegenstände quantitativer Inhaltsanalysen sind transkribierte Interviews, Zeitungs- und Zeitschriftenartikel, Dokumente, Lieder, Fernsehbeiträge, Forschungsberichte oder Social-Media-Postings.
Der Vorteil der quantitativen Inhaltsanalyse liegt darin, eine große Menge an Inhalten zu untersuchen und auf diese Weise repräsentative Ergebnisse liefern zu können. Hinzu kommt, dass die quantitative Inhaltsanalyse keine Schwierigkeiten hinsichtlich der Auslegung des untersuchten Materials bereitet, da die zu analysierenden Inhalte vorab eindeutig festgelegt werden.

Welche Phasen umfasst die quantitative Inhaltsanalyse? 

Mit diesem Vorwissen wenden wir uns nun dem Ablauf quantitativer Inhaltsanalysen zu. Insgesamt gliedert sich der Gesamtprozess in vier Phasen: Planung, Entwicklung, Pretest und Durchführung. Jede Phase beinhaltet separate Arbeitsschritte.

In der Planungsphase geht es darum, das Ziel Deiner Forschung zu definieren. Hierfür musst Du das Forschungsproblem theoretisch abarbeiten, indem Du Hypothesen ableitest, Deine Forschungsfrage und Unterfragen formulierst und festlegst, welche Aspekte Du untersuchen möchtest.

In der Entwicklungsphase wählst Du zunächst das Datenmaterial aus, das Gegenstand Deiner quantitativen Untersuchung werden soll, und legst einen Zeitraum für Deine Untersuchung fest. Sollte das Material zu umfangreich sein, grenzt Du die Auswahl ein, indem Du eine Stichprobe ziehst und Dich beispielsweise auf bestimmte Arten des Materials begrenzt. Des Weiteren gilt es, die Analyseeinheit festzusetzen, indem Du angibst, welche Aspekte des Materials Dich interessieren. Hierbei kann es sich zum Beispiel um Wörter, Sätze, Tweets oder Kommentare handeln.
Der wichtigste Schritt in dieser Phase ist die Erstellung eines Codebuchs beziehungsweise Kategoriensystems. Das Codebuch ist eine Anleitung zum Kategorisieren der vorhandenen Daten. Dort betitelst und beschreibst Du detailliert die einzelnen Kategorien, begründest ihre Verwendung und erläuterst, wie die Analyseeinheiten kategorial einzuordnen sind. Um Übersichtlichkeit zu gewährleisten, solltest Du alle Kategorien zudem in einer Tabelle auflisten und jede Kategorie mit einer eigenen ID-Nummer versehen. Die Tabelle kann auch pro Kategorie ein Beispiel aus Deinem Datensatz enthalten.
Falls Du übrigens bei Deiner Recherche auf ein geeignetes Codebuch stößt, brauchst Du kein eigenes erstellen, sondern kannst das bestehende nutzen, gegebenenfalls modifizieren und um neue Kategorien ergänzen. Dies erspart Dir eine Menge Zeit, da die Erstellung eines eigenen Codebuchs sehr zeitaufwendig ist.

Was die Bildung und Beschreibung von Kategorien betrifft, sind zwei Typen zu unterscheiden: formale Kategorien und inhaltliche Kategorien. Bei formalen Kategorien handelt es sich um Variablen zur Identifizierung gleichbleibender Dateninhalte. Beispiele sind das Erscheinungsdatum eines Textes, der Name des zu untersuchenden Mediums oder der Umfang der Zähleinheit. Sie dienen einerseits dazu, bei der Auswertung die Analyseeinheit leicht wieder zu ermitteln; andererseits vermitteln sie zusätzliche Informationen, die im Auswertungsprozess wichtig sein können.
Inhaltliche Kategorien werden abhängig vom Forschungsgegenstand gebildet. Unterschieden werden thematische Kategorien, akteursbezogene Kategorien und Bewertungskategorien. Thematische Kategorien betreffen das Thema des Untersuchungsmaterials. Akteursbezogene Kategorien konzentrieren sich auf Handlungsträger beziehungsweise deren Verhalten im Textmaterial. Bewertungskategorien bewerten bestimmte Ausprägungen im untersuchten Material, wie zum Beispiel Kritik oder Personalisierungen. Dies erfolgt in der Regel mithilfe einer Skala.

Sobald das Codebuch erstellt ist, gilt es, vorab zu testen, ob die Einhaltung der quantitativen Gütekriterien gewährleistet ist. Zu diesem Zweck nimmst Du eine oder mehrere Probekodierungen vor. Dies ermöglicht Dir, frühzeitig Fehler zu identifizieren, die Verständlichkeit des Leitfadens für alle Kodierer auf die Probe zu stellen und zu überprüfen, ob unterschiedliche Kodierer zu übereinstimmenden Ergebnissen gelangen. Bei Problemen wie kategorialen Mehrfachzuordnungen musst Du Dein Codebuch entsprechend modifizieren.
Der Sinn dieser Testphase besteht letztlich darin sicherzustellen, dass die Kategorien im Codebuch trennscharf sind. Trennschärfe ist dann gegeben, wenn die Analyseeinheiten nur einer einzigen Kategorie zugeordnet werden können.

In der Durchführungsphase führst Du schließlich den Kodierungsprozess anhand Deines Codebuches vor und wertest die Ergebnisse anschließend mit Bezug auf Deine Ausgangshypothese beziehungsweise Fragestellung aus. Die Auswertung erfolgt, indem Du anhand von quantitativen Auswertungsverfahren Häufigkeiten oder Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Variablen berechnest. Zu den wichtigsten quantitativen Auswertungsverfahren zählen die Frequenzanalyse, die Valenz- und Intensitätsanalyse sowie die Kontingenzanalyse.
Bei der Frequenzanalyse wird die Häufigkeit untersucht, mit der eine Kategorie im Datenmaterial vorkommt. Zur Valenz- und Intensitätsanalyse gehören die Wertanalyse, die Bewertungsanalyse und Symbolanalyse. Hier geht es darum, die einzelnen Kategorien auf einer Skala einzuordnen, um sie miteinander zu vergleichen.
In Kontingenzanalysen wie Diskursanalysen, Assoziationsanalysen und Bedeutungsfeldanalysen wird untersucht, ob Kategorien oft im gleichen Zusammenhang auftreten oder Verknüpfungen zwischen ihnen bestehen.