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Umgang mit qualitativen Daten

Die Geistes- und Sozialwissenschaften verfügen über wirkungsvolle Methoden der Qualitativen Datenanalyse (QDA) zur Strukturierung "weicher" Daten (alltagssprachliche Informationen und Bildmaterial). Hierzu zählen thematische Strukturierung, qualitative Inhaltsanalyse, Metaphern-, Diskurs-, Argumentations-, Akteurs- und Konfliktanalyse, sowie Modellbildung nach der Grounded Theory.

Die Anwendung dieser Methoden in der angewandten Sozial-, Gesundheits-, Technik- und Umweltforschung hat durch Entwicklung eines neuartigen Softwaretyps (Qualitative Data Analysis bzw. QDA - Programme) in den letzten Jahren einen großen Aufschwung erlebt.

Die systematische Nutzung "weicher Daten" ist aber auch im betrieblichen Wissensmanagement erforderlich: Das viel beschworene Erfahrungswissen der Praktiker lässt sich nur in sprachlicher und/oder bildlicher Form erfassen (z.B. durch Erfahrungsberichte und "Fallgeschichten"). Für das Verständnis von Organisationskulturen, für Prozesse der Organisationsentwicklung, des organisationalen Lernens und des Change Managements sind sprachliche Informationen - neben Zahlen- und Faktenwissen - unverzichtbar. Auf allen Ebenen der strategischen und taktischen Projektplanung und des Projektmanagements geht es neben den technischen bzw. Sachproblemen um die Interessen, Werthaltungen, Argumente, sozialen Beziehungen und gegebenenfalls Konflikte unterschiedlicher organisationsinterner und externer Akteure - seien es nun Einzelpersonen, Arbeitsgruppen, Abteilungen oder Organisationen. (Als Beispiele seien die internen und externen Widerstände und Konflikte bei der Umsetzung einer innovativen Produktidee, einem technischen Großprojekt oder einer Firmenfusion genannt.)

Dienstleistungen zur Strukturierung "weicher", insbesondere sprachlicher Daten sind - ganz im Gegensatz zum routinemäßigen Umgang mit "harten Daten" (z.B. Messwerten) bisher wenig entwickelt. Hier bestehen typischerweise folgende Probleme:

  1. Durch die neuen Informations- und Kommunikationstechnologien stehen sprachliche und multimediale Informationen in nie gekanntem Umfang zur Verfügung. Ein zentrales Problem ist nicht der Mangel an Information, sondern die Überflutung mit irrelevanter Information. Automatische Verfahren der Informationsselektion sind unverzichtbar, reichen jedoch keineswegs als Basis des Wissensmanagements aus, da sie "blind" sind gegenüber den in Texten enthaltenen Sinnstrukturen. Es genügt nicht, umfangreiche sprachliche Texte (halb-)automatisch zu verschlagworten, um das in ihnen enthaltene Wissen zu erschließen.
    Entwickelte Formen der Wissens-Strukturierung unter Verwendung einer neuen Generation von QDA-Programmen (ATLAS.ti) ebenso wie der Einsatz hocheffektiver Markup-Sprachen wie SGML und XML erlauben es, die anwendungsrelevanten Strukturen der Texte als semantische Netze herauszuarbeiten und als Hypertext darzustellen. Durch die Darstellung als Hypertext wird es möglich, bedarfsgemäß in "Wissensräumen" zu navigieren.
  2. Implizites Wissens, das z.B. in Bildern, Symbolen und Geschichten enthalten ist, soll in explizites Wissen überführt werden. Durch den Einsatz sozialwissenschaftlicher Methoden der Wissensstrukturierung lässt sich implizites Wissen in sprachlichen Texten und Multimedia-Dokumenten teilweise explizit und damit kommunizierbar machen.
  3. In systemischer Sicht ist es Ziel des Wissensmanagements, praktikable und entscheidungsrelevante Modelle soziotechnischer Systeme zu liefern. Auch hierzu sind Methoden der qualitativen Datenanalyse erforderlich, deren Analyseergebnisse als Hypertext-Strukturen (z.B. via XML-basierte SVG-Grafiken) darstellbar sind. Solche Hypertext-Strukturen sind als Modelle bzw. "kognitive Landkarten" soziotechnischer Systeme aufzufassen, die es dem Nutzer erlauben, entweder mit "Wissensknoten" übersichtsartig auf der Ebene von Konzepten zu arbeiten und zwischen ihnen zu navigieren, oder bei Bedarf die mit diesen Knoten verbundenen Quellen aus den Originaldokumenten zu nutzen.


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