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Das Eindringen von KI-Modulen in bisherige Standard-Software

 

Bin überrascht – ich hatte es mittelfristig erwartet, aber nicht jetzt. Eines der global bedeutendsten Programme für qualitative Inhaltsanalyse läuft seit Kurzem auf meinem Computer mit integrierter Künstlicher Intelligenz.

Zwar ist dies eine Testversion (Beta-Version), wovor ich mich üblicherweise hüte, denn zusammenbrechende Computer mit Datenverlust ist nicht meins. Aber alles mit KI ist derzeit heiß, also ausprobieren! 


Interessant, dass selbst in 
der deutschen Version des Programms die KI nun AI (Artificial Intelligence) heißt, aber das spielt keine Rolle: The rat race is in full swing. Weltweit schießt die KI-Branche vorläufige Versionen raus und/oder kündigt die Integration von KI für Bürosoftware und Office-Anwendungen für die nächsten Monate an.

Wie schön, jedoch bedeutet das auch, dass diese AI-Programme beim Kunden reifen. Wie das oft der Fall in der IT-Branche ist: Die zahlenden Kunden verbessern durch ihre Beschwerden und Anregungen das Produkt.

Die von von mir hauptsächlich verwendete Qualitative Data Analysis-Software (QDA) ist Maxqda, wie unschwer meiner Homepage zu entnehmen ist. Wo und für welche Funktionen wird hier AI angeboten?

Das nämlich ist das Spannende an dieser Beta-Version; die bereits erkennbare Stärke von KI wird konsequent genutzt und gleichzeitig beinhart kanalisiert.

Das Grundprinzip eines derzeit gut funktionierenden Prompts (Frage und Detaillierungen an die KI) wird durchgehend realisiert: Erstens, die Aufforderung für einen Text steht am Anfang des Prompts; zweitens, die einengend-präzisierenden Zusatzinformationen kommen anschließend.

Die Umsetzung dieses Prinzips sieht bei Maxqda 2022.7.ß so aus:

  • Die Funktion Subcodes vorschlagen: Das für die Daten entwickelte Codesystem – sei es deduktiv oder induktiv oder beides gemischt – stellt das zentrale Werkzeug einer qualitativen Inhaltsanalyse dar. Die Hauptcodes sollten beschrieben (definiert) und im Idealfall mit Ankerbeispielen versehen sein. Fordere nun die integrierte AI auf, zu einem definierten Hauptcode Subcodes vorzuschlagen, so ist dies für die AI aufgrund der klaren Vorgaben ein Leichtes, zentrale Subcodes vorzuschlagen.

  • Die Funktion Codierte Segmente zusammenfassen: Ein Heimspiel für jede Text-AI! Codierte Text-Fundstellen (Segmente) werden zusammengefasst und in den zugeordneten Code-Kommentaren gespeichert. Die Profis geben noch an, in welchem Umfang die Zusammenfassung sein oder worauf besonders Wert gelegt werden soll. Dies bietet die zusätzliche Funktion Ergebnisse nach Wunsch anpassen.

  • Die Funktion Ausgewählte Textpassagen zusammenfassen: Die markierten Textpassagen werden exzerpiert und direkt in ein Memo gespeichert. Diese scheinbare Allerwelts-Funktion könnte allerdings jede qualitative Inhaltsanalyse fördern. Denn das Verfassen von Memos hält spontane Gedanken und eventuell kreative Überlegungen zwischendurch fest. So wie es etwa in der die Grounded Theory angeraten und gefordert wird. Wodurch die Qualität der Memos berücksichtigenden Analyse sich verbessern sollte.

  • Die Funktion Automatische Zusammenfassungen erstellen: Dies kann als nette Finger- und Eingangsübung angesehen werden. Qualitativen Ansprüchen an eine gediegene Inhaltsanalyse kann das aus wissenschaftlicher Sicht nicht gerecht werden. Der Kontext (Problemstellung, Forschungsfragen, Setting der Datenerhebungen etc. ) ist der AI nicht bekannt.

Für alle Funktionen gilt: Die Bachelor-, Master- und DoktorkandidatInnen sind gefragt, einzugreifen und KEINESFALLS das erste Ergebnis so stehen zu lassen.

 

 

21. Juni 2023