Inhaltsanalyse mit künstlicher Intelligenz: S04

Seminar #28535 im Modul Methoden: Wissenschaftstheoretische Grundlagen, Datenerhebung und Statistik, Sommersemester 2024

Marko Bachl

Freie Universität Berlin

05. 05. 2024

Herzlich Willkommen

Agenda

  1. Check-in

  2. Grundgesamtheit und Stichprobenziehung (in der Inhaltsanalyse)

  3. Praktische Optionen zum Datenzugang nach der APIcalypse

  4. Aufgaben bis zur nächsten Woche

Check-in

Folien der heutigen Sitzung

Grundgesamtheit und Stichprobenziehung (in der Inhaltsanalyse)

Forschungsprozess der Inhaltsanalyse

(Rössler, 2017, Abb. 3.1)

Wiederholung: Auswahlverfahren

Vorlesung Wissenschaftstheoretische Grundlagen und Datenerhebung, Prof. Emmer

Stichproben in der Inhaltsanalyse

(Rössler, 2017, Abb. 4.1)

Stichproben in der Inhaltsanalyse (Bsp.)

(Rössler, 2017, S. 72)

Stichproben in der Inhaltsanalyse

  • Meist Kombination von Stichprobenverfahren
  • Bewusste Auswahl auf “höheren” Ebenen (z.B. Plattformen, Accounts, Hashtags)
  • Zufällige Auswahl auf “niedrigeren” Ebenen (z.B. Posts, Kommentare)

Selbstkritik

  • Auf welche Grundgesamtheit beziehen sich Forschungsinteresse und -fragen?
  • Inwiefern ist ein Inferenzschluss mit der realisierbaren Stichprobe möglich?
  • Ist die Lücke zwischen optimaler und realisierbarer Stichprobe akzeptabel?

Praktische Optionen zum Datenzugang nach der APIcalypse

Post-API-age & APIcalypse

(Freelon, 2018)

(Bruns, 2019)

Praktische Umsetzung

  • Instagram, X (Twitter), Facebook, TikTok: keine offizielle API-Nutzung für Studierenden-Projekte mehr möglich
    • Erhebung von Copy & Paste über manuelles Speichern & Auslesen bis hin zu Scraping mit Headless Browsern

Fragen?

Aufgaben bis zur nächsten Woche

Aufgaben bis zur nächsten Woche

Aufgaben

  • Entwicklung eines Stichprobenplans für die geplante Studie
  • Überprüfung der Machbarkeit (noch nicht: Durchführung)
  • Festhalten des Ergebnisses im Wiki der Arbeitsgruppe bis Montag, 13. Mai, 9 Uhr.
  • Vorstellen des Stichprobenplans in max. 10-minütiger Präsentation

Entwicklung eines Stichprobenplans

Drei Teilaufgaben

  1. Präzise Definition der Grundgesamtheit: Über wen/was wollen Sie in Ihrer Studie etwas aussagen?

  2. Präzise Definition der Stichprobe: Wen/was untersuchen Sie, um Aussagen über die GG treffen zu können?

  3. Ausarbeiten des Stichprobenplans: Wie gehen Sie vor, um die Untersuchungseinheiten für die Stichprobe aus der Grundgesamtheit auszuwählen?

Entwicklung eines Stichprobenplans

Allgemeine Hinweise

  • Überlegen Sie sich zuerst, welche Grundgesamtheit für das Forschungsvorhaben nur nach theoretischen Gesichtspunkten relevant ist. Nehmen Sie erst dann Einschränkungen aus forschungspraktischen Gründen vor. Denken Sie abschließend darüber nach, wie gut Sie von der so realisierten Stichprobe auf die theoretisch ideale Grundgesamtheit schließen könnten.

  • Stellen Sie dar, nach welchen Verfahren Sie die Stichprobe ziehen und begründen Sie die Entscheidungen. Diskutieren Sie die Vor- und Nachteile der gewählten Verfahren konkret für Ihr Forschungsprojekt.

  • Denken Sie daran, dass Sie die Stichprobe in der Inhaltsanalyse auf mehreren Ebenen ziehen, auf denen Sie sich jeweils für ein Stichprobenverfahren entscheiden.

  • Beschreiben Sie, wie Sie bei der Stichprobenziehung konkret vorgehen werden. Testen Sie, ob die Stichprobenziehung so funktionieren kann. Führen Sie Ihre echte Stichprobenziehung aber noch nicht durch!

Aktive Teilnahme

  • Koordination der Entwicklung des Stichprobenplans in der Arbeitsgruppe
  • Festhalten des Ergebnisses im Wiki der Arbeitsgruppe bis Montag, 13. Mai, 9 Uhr.
  • Vorstellen des Stichprobenplans in max. 10-minütiger Präsentation

Fragen?

Aufgaben bis zur nächsten Woche

  • Entwicklung eines Stichprobenplans für die geplante Studie
  • Überprüfung der Machbarkeit (noch nicht: Durchführung)

Fragen?

Vielen Dank — bis nächste Woche

Marko Bachl

Literatur

Bruns, A. (2019). After the „APIcalypse“: social media platforms and their fight against critical scholarly research. Information, Communication & Society, 22(11), 1544–1566. https://doi.org/gf8r25
Freelon, D. (2018). Computational research in the post-API age. Political Communication, 35(4), 665–668. https://doi.org/gfs6ng
Rössler, P. (2017). Inhaltsanalyse (3. Aufl.). UVK. https://doi.org/mqx8