Inhaltsanalyse

Gegenstand und Ziel der Inhaltsanalyse

Die Inhaltsanalyse ist ein Methodenbündel der empirischen Sozialwissenschaften. Sie untersucht Inhalte von Kommunikation, vor allem Texte wie verschriftlichte Interviews oder Zeitungsartikel. Ziel ist, die Komplexität umfangreichen Untersuchungsmaterials zu reduzieren und relevante Merkmale systematisch, nachvollziehbar und empirisch auszuwerten.

Bei der quantitativen Inhaltsanalyse wird theoriegeleitet gearbeitet: Auf Grundlage sozialwissenschaftlicher Hypothesen werden bestimmte Aspekte eines Textes isoliert und mit empirischen Verfahren untersucht. Das unterscheidet sie von der hermeneutischen Textinterpretation, bei der vor allem der Sinngehalt eines Textes und die Intentionen der Autoren im Mittelpunkt stehen. Inhaltsanalytisches Material wird nach einem wissenschaftlich begründbaren Schema kodiert und die Vorgehensweise offengelegt. Kodieren bedeutet, Textmerkmalen nach festgelegten Regeln Zahlen oder andere Codes zuzuweisen.

Erste Arbeitsschritte können Stopp-Wortlisten und Frequenzanalysen sein. Stopp-Wortlisten blenden uninteressante Wörter aus; eine Frequenzanalyse zählt, wie häufig Wörter vorkommen. Anschließend können Schlüsselwörter einer KWIC-Analyse („key words in context“) unterzogen werden, bei der ein Schlüsselwort in seinem jeweiligen Textzusammenhang betrachtet wird. Diese Verfahren sind jedoch nur erste Schritte und keine vollständige Inhaltsanalyse. Danach folgen weitere quantitativ-statistische Auswertungen.

Drei grundlegende Ansätze lassen sich unterscheiden:

• Der formal-deskriptive Ansatz untersucht äußere Textmerkmale.
• Der diagnostische Ansatz versucht, Aussagen über die Entstehungsbedingungen des Materials oder über Motive der Berichterstattung zu gewinnen. Dies ist die erste Bedeutung von Inferenz, also des Schlussfolgerns über Bedingungen hinter dem Text.
• Der prognostische Ansatz versucht, die Wirkung von Inhalten auf Rezipienten, also Empfänger der Kommunikation, vorherzusagen. Dies ist die zweite Bedeutung von Inferenz.

Bei der Frequenzanalyse werden Worthäufigkeiten deskriptiv ausgezählt. Die Valenzanalyse erfasst zusätzlich, ob Inhalte positiv oder negativ bewertet werden. Die Intensitätsanalyse bestimmt mithilfe geeigneter Skalen, wie stark eine Bewertung ausfällt.

Kategorien, Codierung und Auswertung

Eine Inhaltsanalyse verläuft in mehreren Phasen.

In der Planungsphase wird zunächst die Forschungsfrage formuliert. Daraus werden Hypothesen abgeleitet, die häufig auf umfassenderen sozialwissenschaftlichen Theorien beruhen, etwa Organisationstheorien oder Theorien der politischen Willensbildung. Anschließend wird das Untersuchungsmaterial ausgewählt. Untersuchungseinheiten können beispielsweise Ausgaben bestimmter Zeitungen in einem bestimmten Zeitraum oder Fernsehsendungen bestimmter Sender sein. Ist eine Vollerhebung nicht möglich, nicht sinnvoll oder zu teuer, wird eine Stichprobe gezogen.

In der Entwicklungsphase entsteht ein Kategoriensystem. Die Kategorien werden theoriegeleitet und empiriegeleitet gebildet. Das System muss umfassend sein und alle für die Forschungsfrage wichtigen Aspekte des Materials abdecken. Außerdem soll es disjunkt und eindeutig sein: Jedes Merkmal des untersuchten Inhalts soll zweifelsfrei nur einer Kategorie zugeordnet werden können. Ein übermäßig detailliertes System kann die Eindeutigkeit verringern und die praktische Anwendung erschweren.

Danach werden Codierregeln formuliert. Sie legen fest, wie menschliche Codierer Inhalte verschlüsseln und in Zahlen umwandeln oder nach welchen Kriterien eine computergestützte Analyse abläuft. Das Kategorienschema, die Codieranweisungen und der Codierbogen werden im Codebuch zusammengefasst. Der Codierbogen ist eine gedruckte oder elektronische Datenerfassungsmaske, in die die Codes der analysierten Inhalte eingetragen werden.

In der Testphase wird eine Probecodierung, auch Pretest genannt, durchgeführt. Bei Bedarf wird das Kategoriensystem überarbeitet. Geprüft wird insbesondere die Reliabilität, also die Zuverlässigkeit der Codierung. Die Intracoder-Reliabilität bezeichnet ein gleiches Codierergebnis bei demselben Codierer in verschiedenen Codiervorgängen. Die Intercoder-Reliabilität bezeichnet ein gleiches Ergebnis verschiedener Codierer bei identischem Material.

Nach Abschluss der Tests werden die menschlichen Codierer geschult oder die Programme für die computerunterstützte Analyse eingerichtet. Das Material soll möglichst zufällig auf die Codierer verteilt werden, damit unvermeidliche Fehler und persönliche Eigenarten der Codierer zufällig über die Codierungen verteilt sind.

In der Auswertungsphase werden die gewonnenen Daten aufbereitet, kontrolliert und statistisch analysiert. Genannt werden unter anderem die Multidimensionale Skalierung (MDS), Varianzanalysen wie ANOVA und MANOVA, die Korrespondenzanalyse und Netzwerkanalysen. Wegen des Skalierungsniveaus von Textdaten haben diese Verfahren in jüngerer Zeit an Bedeutung gewonnen. Faktorenanalysen und Clusteranalysen haben dagegen an Zahl und Bedeutung eher abgenommen.

Computergestützte Verfahren

Computerprogramme unterstützen die Inhaltsanalyse, insbesondere bei großen Textmengen. Beim wörterbuchbasierten Ansatz wird der ursprüngliche Text mithilfe von Wortlisten in ein statistisch auswertbares Format überführt. Dadurch können Häufigkeiten, Zusammenhänge und Ähnlichkeiten systematisch untersucht werden.

Besonders geeignet sind Verfahren der explorativen Datenanalyse. Die Multidimensionale Skalierung versucht, Ähnlichkeiten zwischen einzelnen Texten, ihren Sprechern oder Autoren und den dahinterliegenden Konzepten zu messen und zu modellieren. Weitere statistische Möglichkeiten sind die Korrespondenzanalyse, die Clusteranalyse und die Mehrebenenanalyse („multi-level analysis“).

In der computerunterstützten Inhaltsanalyse werden nicht nur quantitative Verfahren verwendet. Quantitative Auszählungen können mit qualitativen Inhaltsanalysen oder Diskursanalysen verbunden werden. In der Wirtschaftsinformatik kommen zusätzlich Natural Language Processing (NLP), also die computergestützte Verarbeitung menschlicher Sprache, und maschinelles Lernen zum Einsatz, um große Datenmengen automatisiert zu analysieren.

Stärken und Grenzen

Ein wichtiger Vorteil der Inhaltsanalyse ist, dass sie nicht zwingend die Kooperation von Befragten benötigt. Probleme der Teilnahmebereitschaft oder der Reaktivität, also einer Verhaltensänderung durch die Untersuchung, treten beim vorhandenen Textmaterial nicht in gleicher Weise auf. Texte lassen sich mithilfe moderner Kommunikationsmittel, Webpräsenzen, Archive und Bibliotheken vergleichsweise leicht zusammenstellen. Deshalb eignet sich die Methode besonders für Sekundäranalysen.

Weitere Vorteile sind:

• Auch Kommunikatoren und ihre möglichen Absichten können untersucht werden, wenn sie nicht oder nicht mehr erreichbar sind.
• Das Untersuchungsmaterial steht zeitunabhängig zur Verfügung.
• Das Material reagiert nicht auf die Untersuchung.
• Die Analyse kann wiederholt werden; Replikation und Sekundäranalyse sind möglich.
• Die Vorgehensweise bleibt nachvollziehbar und ist vergleichsweise kostengünstig.

Eine zentrale Einschränkung betrifft die Auswahl der Texte. Es muss geprüft werden, ob sie eine statistisch repräsentative Aussage über eine Gruppe von Akteuren oder über die Bevölkerung erlauben. Außerdem lassen sich mit der Inhaltsanalyse allein keine gesicherten Aussagen über Wirkungen oder über die Absichten eines Autors oder Sprechers treffen. Dafür sind ergänzende Befragungen von Kommunikatoren oder Rezipienten erforderlich. Die deskriptiven Ergebnisse können jedoch als Grundlage für spätere Wirkungsanalysen dienen.

Kommunikation findet stets in einem oder mehreren Kontexten statt. Dazu gehören der Bezug auf die Empfänger, die Intentionalität sowie außersprachliche Elemente wie Körpersprache. Diese Faktoren können die Bedeutung einer Kommunikation verstärken oder ihr widersprechen. Die Inhaltsanalyse muss daher berücksichtigen, dass der untersuchte Text nicht unabhängig von seinem Kommunikationszusammenhang steht. Historisch wurde die Methode auch als Frühwarnsystem eingesetzt, unter anderem bei der Analyse deutscher Kriegspropaganda im Zweiten Weltkrieg.

Bedeutung für die Wirtschaftsinformatik

In der Wirtschaftsinformatik dient die Inhaltsanalyse der systematischen Auswertung von Text- und Kommunikationsdaten. Sie gewinnt strukturierte Erkenntnisse aus unstrukturierten Quellen wie Benutzerfeedback, Geschäftsberichten und digitalen Kommunikationsplattformen. Dabei werden qualitative und quantitative Ansätze miteinander verbunden.

Typische Anwendungsbereiche sind:

• Bei der Analyse von Benutzerfeedback werden Nutzerkommentare, Support-Tickets und Produktbewertungen untersucht. So lassen sich wiederkehrende Themen, Kritikpunkte und Verbesserungsvorschläge erkennen. Die Ergebnisse können in die Weiterentwicklung von Software und Dienstleistungen einfließen.
• Bei der Untersuchung von Geschäftsprozessen werden Prozessdokumentationen und interne Berichte ausgewertet. Dadurch können ineffiziente Abläufe und Verbesserungspotenziale erkannt werden. Die Inhaltsanalyse unterstützt damit die Optimierung betrieblicher Informationssysteme.
• Bei der Bewertung von IT-Projektberichten werden Projektdokumentationen systematisch analysiert. Ziel ist, Erfolgsfaktoren und häufige Herausforderungen des IT-Projektmanagements zu identifizieren und daraus Best Practices sowie methodische Verbesserungen abzuleiten.

Häufig wird die qualitative Inhaltsanalyse nach Mayring eingesetzt. Sie bietet ein regelgeleitetes Verfahren zur Kategorisierung und Interpretation von Textmaterial. Ergänzend werden NLP und maschinelles Lernen verwendet, besonders wenn große Datenmengen automatisiert verarbeitet werden sollen.

Mit der Digitalisierung und der wachsenden Menge unstrukturierter Daten nimmt die Bedeutung der Inhaltsanalyse weiter zu. In Business Intelligence, Data Mining und Social Media Analytics unterstützt sie Entscheidungen. Die Verbindung klassischer Inhaltsanalysemethoden mit modernen KI-Technologien ermöglicht die automatisierte Verarbeitung und Mustererkennung in großen Textkorpora.