Mehrere Interviewtranskripte zusammenführen und Muster erkennen: So gehen Forschende vor
Um mehrere Interviewtranskripte gemeinsam auszuwerten, kannst du mit KI ausgewählte Interviews vergleichen, mögliche Themen herausarbeiten und Schilderungen finden, die das entstehende Bild infrage stellen. Tools wie Notta können Forschenden helfen, dieses Material zusammenzuführen. Daraus kannst du einen Ergebnisentwurf entwickeln, der Muster mit Belegstellen verknüpft und erklärt, wo sich die Erfahrungen der Teilnehmenden unterscheiden.
Kurzer Überblick
Bei einer Interviewsynthese betrachtest du mehrere Gespräche gemeinsam, um zu verstehen, was sie zusammen aussagen. Statt jedes Interview einzeln zusammenzufassen, verknüpfst du wiederkehrende Gedanken und bedeutsame Unterschiede mit deiner Forschungsfrage.
Dieser Leitfaden setzt bei Transkripten an, die dir bereits vorliegen. Du erfährst, wie du mit KI relevante Textstellen ordnest, mögliche Themen untersuchst und einen Ergebnisentwurf erstellst. Diesen kannst du für eine Abschlussarbeit, ein Betreuungsgespräch oder einen Forschungsbericht weiterentwickeln.
Was kannst du lernen, wenn du mehrere Interviews zusammenführst?
Indem du Interviews zusammenführst, kannst du eine gemeinsame Erfahrung erklären, ohne anzunehmen, dass sie für alle gleich war. Du weißt dann nicht nur, was jede Person gesagt hat, sondern erkennst auch, wie ihre Schilderungen zur Beantwortung deiner Forschungsfrage beitragen.
Stell dir vor, du untersuchst die Beteiligung in Seminaren im weiterführenden Studium. Mehrere Studierende berichten, dass sie sich nicht zu Wort melden. Einzelne Zusammenfassungen könnten ihre Gründe auflisten. Der Vergleich der Interviews hilft dir jedoch herauszufinden, was diese Gründe gemeinsam haben.
Brauchen die Studierenden mehr Zeit zur Vorbereitung? Sind sie unsicher, ob noch nicht ausgereifte Ideen willkommen sind? Oder haben sie etwas beizutragen, finden aber keinen Einstieg in die Diskussion?
Eine KI-gestützte Interviewanalyse kann helfen, passende Textstellen zu sammeln und Verbindungen zwischen ihnen vorzuschlagen. Du kannst diese Ansätze untersuchen, statt Abschnitte aus einem Transkript in ein anderes Dokument zu kopieren. Das Ergebnis hilft dir, deine Erkenntnisse zu erklären, anstatt jedes Interview nur zu kürzen.
Wie wertest du mehrere Interviewtranskripte gemeinsam mit KI aus?
Beginne mit einer Forschungsfrage, lass die KI relevante Textstellen vergleichen und entwickle anhand unterschiedlicher Schilderungen eine genauere Erklärung. Diese vier Schritte führen dich von ausgewählten Transkripten zu einem Ergebnisentwurf.
1. Wähle die Forschungsfrage und die dazu passenden Interviews aus
Gib der Analyse einen klaren Fokus, zum Beispiel: „Was beeinflusst die Entscheidung von Studierenden im weiterführenden Studium, sich in Seminaren zu beteiligen?“ Wähle die Interviews passend zum Rahmen deiner Studie aus. Beziehe auch Schilderungen ein, die deine Erwartungen infrage stellen könnten.
Kennzeichne jedes Transkript mit einem Kürzel für die befragte Person, etwa P1 oder P2. Ergänze hilfreichen Kontext, zum Beispiel die Seminargröße oder die Studienphase. Füge deinen Interviewleitfaden hinzu, wenn die gestellten Fragen Unterschiede zwischen den Schilderungen erklären können.
In Notta Brain, der in Notta integrierten KI-Funktion, kannst du mit @ auf ausgewählte Intervieweinträge verweisen. Liegen deine Transkripte anderswo, füge sie im Browser als Word- oder PDF-Dateien hinzu. Bewahre die Originale auf: Dateien, die du direkt an einen Brain-Chat anhängst, werden nicht automatisch in deiner Notta-Bibliothek gespeichert.
Prüfe vor dem Hinzufügen der Interviews, ob die Einwilligung der Teilnehmenden und die Vorgaben deiner Studie den geplanten KI-Einsatz erlauben. Für diese vorgelagerte Entscheidung findest du Hinweise in unserem Leitfaden zu privater und cloudbasierter Transkription von Forschungsinterviews.
2. Lass die KI relevante Textstellen vergleichen, statt jedes Interview nur zusammenzufassen
Bitte die KI, Textstellen zusammenzuführen, die zur Beantwortung deiner Frage beitragen. Jeder Auszug soll dabei der Person zugeordnet bleiben, von der er stammt. So kannst du die Schilderungen nebeneinander betrachten, statt erneut einzelne Zusammenfassungen durchzugehen.
Für die Seminarstudie könntest du folgende Frage stellen:
Vergleiche, wie die Teilnehmenden ihre Entscheidung beschreiben, sich zu Wort zu melden. Ergänze kurze Belegstellen, Teilnehmerkürzel und Vorschläge für Bezeichnungen der geschilderten Erfahrungen. Verwende ausschließlich die ausgewählten Interviews.
Ein Code ist eine kurze Bezeichnung für etwas Relevantes in einer Textstelle. „Auf eine vollständige Antwort warten“ ist aussagekräftiger als eine allgemeine Bezeichnung wie „Beteiligung“.
Lass dir diese ersten Bezeichnungen von der KI vorschlagen, damit du die Tabelle nicht von Grund auf selbst erstellen musst. Halte neben den Auszügen auch Quellenlinks oder Verweise auf Textstellen fest, sofern verfügbar. Nutze die Bezeichnungen als Ausgangspunkt, nicht als feste Gruppen, in die jedes Interview passen muss.
3. Präzisiere die Erklärung anhand unterschiedlicher Schilderungen
Vergleiche, was die Textstellen verbindet und wo sich die Erfahrungen unterscheiden. Ein Thema sollte helfen, das Muster zu erklären, statt nur den Gesprächsgegenstand zu benennen.
Vielleicht deutest du das Zögern der Studierenden zunächst als mangelndes Selbstvertrauen. Dann verändert eine andere Schilderung das Bild: Eine Person hatte eine Antwort parat, fand aber keine Gelegenheit, sich zu Wort zu melden.
Stelle eine Rückfrage wie diese:
Welche Schilderungen legen eine andere Erklärung nahe? Zeige, wie sie dieses Thema verändern würden, statt sie beiseitezulassen.
Diese Frage hilft dir, zwischen dem Gefühl, für einen Beitrag bereit zu sein, und der tatsächlichen Gelegenheit dazu zu unterscheiden. Ich würde diesen Unterschied untersuchen, bevor ich „geringes Selbstvertrauen“ zum zentralen Ergebnis mache.
Berücksichtige auch den Kontext. Ein großes Seminar und eine kleine Diskussionsgruppe bieten möglicherweise unterschiedliche Gelegenheiten, sich zu Wort zu melden. Nutze Details aus den Interviews, statt Annahmen darüber zu treffen, warum sich die Erfahrungen unterscheiden.
4. Erstelle aus der Synthese einen Ergebnisentwurf
Bitte um einen kurzen Entwurf, der deine Forschungsfrage anhand der erarbeiteten Themen beantwortet. Er soll Belegstellen, bedeutsame Ausnahmen und Fragen enthalten, die nach den Interviews offenbleiben.
Trenne die Aussagen der Befragten von deiner Erklärung dieser Aussagen. Beschreibt eine Person Schwierigkeiten, sich an einem Gespräch zu beteiligen, belegt das diese Erfahrung. Eine Aussage darüber, wie das Veranstaltungsformat beeinflusst, wer zu Wort kommt, ist dagegen deine Interpretation, die du weiter untersuchen musst.
Prüfe vor der Verwendung des Entwurfs noch einmal die Textstellen, auf denen seine zentralen Aussagen und Zitate beruhen. KI kann Kontext übersehen oder Schilderungen falsch miteinander verbinden. Diese Prüfung des Entwurfs ergänzt die Lektüre und Analyse, die deine gewählte Forschungsmethode erfordert.
Du hast nun einen Ausgangspunkt für einen Ergebnisteil oder eine Diskussion der Forschungsergebnisse, in dem das relevante Material zusammengeführt ist. Diese Argumentation lässt sich leichter weiterentwickeln, als mit einem Ordner voller einzelner Transkripte von vorn zu beginnen.
Wie sieht eine hilfreiche Synthese in der Praxis aus?
Eine hilfreiche Synthese zeigt, wie die Belege deine Erklärung verändern, nicht nur, welche Themen wiederholt vorkommen. Das folgende fiktive Beispiel greift die Frage nach der Seminarbeteiligung auf. Alle Interviewauszüge sind erfunden und dienen dazu, den Ablauf zu veranschaulichen.
| Beleg aus dem Interview | Erster Code | Abweichende Schilderung zum Vergleich | Was sich daraus ableiten lässt |
|---|---|---|---|
| P1: „Ich warte, bis ich etwas vollständig durchdacht habe.“ | Auf eine vollständige Antwort warten | P2 spricht, wenn vorläufige Ideen willkommen sind. | Untersuche, wie weit ein Gedanke für Studierende ausgereift sein muss, bevor sie ihn teilen, statt geringes Selbstvertrauen anzunehmen. |
| P2: „Wenn die Lehrperson sagt, dass wir eine Idee ausprobieren können, sage ich etwas.“ | Erlaubnis, vorläufige Ideen einzubringen | P3 hat eine Antwort parat, verpasst aber die Gelegenheit. | Die Einladung der Lehrperson kann eine Rolle spielen, doch die Bereitschaft ist nur ein Teil des Bildes. |
| P3: „Ich hatte eine Antwort parat, aber die Diskussion ging weiter, bevor ich zu Wort kam.“ | Keine Gelegenheit, zu Wort zu kommen | P1 bereitet zunächst eine Antwort vor und versucht erst dann, sich zu beteiligen. | Unterscheide zwischen Zurückhaltung und fehlender Gelegenheit, in die Diskussion einzusteigen. |
Eine erste Zusammenfassung könnte lauten: „Studierende bleiben still, weil ihnen Selbstvertrauen fehlt.“ Diese Lesart ergänzt eine Erklärung, die sich durch die Auszüge nicht belegen lässt.
Ein hilfreicherer Themenvorschlag wäre: „Beteiligung hängt sowohl davon ab, ob Studierende sich bereit fühlen, ihre Gedanken zu teilen, als auch davon, ob sie eine Gelegenheit finden, zu Wort zu kommen.“
Untersuche diesen Themenvorschlag anhand der anderen Interviews: Wo hilft er, die Beteiligung zu erklären, und welche Schilderungen brauchen eine andere Erklärung?
Wie hilft dir Notta, aus Erkenntnissen hilfreiches Forschungsmaterial zu erstellen?
Notta kann dir helfen, die ausgewählten Interviews für einen schriftlichen Entwurf, eine Teambesprechung oder eine Präsentation zu nutzen. Du kannst deine Gedanken weiterentwickeln und ihre Darstellung verändern, ohne erneut bei verstreuten Notizen anzufangen.
Studierende: Bereite ein fokussiertes Betreuungsgespräch vor
Stelle die sich abzeichnende Erklärung, ihre Belegstellen und deine Fragen an die betreuende Person knapp zusammen. Bitte Notta, dieses Material in einem Entwurf zu ordnen. Lade den Text anschließend als Word-Dokument herunter, um ihn weiterzubearbeiten.
Bei der Seminarstudie könntest du besprechen, ob Erwartungen und Gelegenheiten zu einem Thema gehören oder getrennt behandelt werden sollten.
Professoren: Erleichtere die Diskussion unterschiedlicher Interpretationen
Bitte Notta, zwei mögliche Lesarten derselben ausgewählten Interviews samt den jeweils relevanten Textstellen zusammenzustellen. Im Forschungsteam könnt ihr euch dann darauf konzentrieren, was jede Lesart erklärt und was sie auslässt.
Wenn eine größere Gruppe den Kontext benötigt, kann Notta aus dem Material eine Präsentation erstellen und sie als PowerPoint oder PDF exportieren. Nutze die Folien, um die Argumentation vorzustellen, und halte die ausführlicheren Belege im begleitenden Dokument fest.
Forschende: Entwickle einen Bericht, ohne Unterschiede zu verlieren
Bitte Notta, aus deiner Analyse einen Berichtsabschnitt zu erstellen, der deine Forschungsfrage beantwortet. Halte bei jeder Erkenntnis die Belegstellen und wesentlichen Unterschiede fest. So können deine Kollegen der Argumentation folgen, ohne sie aus deinen Notizen zusammensetzen zu müssen.
Notta kann auch helfen, eine visuelle Übersicht der Gedanken zu erstellen. Nutze sie, um die von dir erarbeiteten Zusammenhänge zu erklären. Erwecke dabei nicht den Eindruck, ein Schaubild belege Ursache und Wirkung.
Diese Beispiele zeigen, wie Notta die Arbeit in Bildung und Forschung unterstützt, über die reine Transkription hinaus. Aufgaben in Brain verbrauchen KI-Credits. Prüfe deshalb dein Kontingent, wenn du wiederholte Analysen oder die Erstellung von Präsentationen planst.
Beginne mit einer Forschungsfrage und den Interviews, die dazu passen. Teste Notta, um die relevanten Textstellen zusammenzuführen und einen Ergebnisentwurf zu entwickeln, auf dem du aufbauen kannst.
Häufige Fragen zur gemeinsamen Auswertung von Interviewtranskripten
Kann Notta mehrere Interviewtranskripte gleichzeitig vergleichen?
Ja. Notta Brain, die in Notta integrierte KI-Funktion, kann mehrere Interviews und Dateien innerhalb einer Unterhaltung vergleichen. Verweise mit @ auf die gewünschten Interviews. Frage anschließend nach gemeinsamen Erfahrungen, Unterschieden oder einer bestimmten Forschungsfrage. So führst du relevantes Material zusammen, ohne Textstellen manuell zwischen Dokumenten zu kopieren.
Kann Notta aus Interviewergebnissen einen Bericht oder eine Präsentation erstellen?
Ja. Du kannst Notta bitten, aus deiner Synthese einen Berichtsentwurf, eine Präsentation oder eine visuelle Übersicht zu erstellen. Lade eine schriftliche Antwort als Word-Dokument herunter oder exportiere Folien als PowerPoint oder PDF. So erhältst du einen Ausgangspunkt für ein Betreuungsgespräch, eine Forschungsteambesprechung oder einen Ergebnisteil, ohne das Material von Grund auf neu zusammenzustellen.
Kann ich Interviews mit unterschiedlichen Fragen gemeinsam auswerten?
Ja, wenn die Interviews eine gemeinsame Forschungsfrage betreffen und du ihre Unterschiede im jeweiligen Kontext betrachtest. Vergleiche relevante Erfahrungen, statt jedes Transkript in dieselben Kategorien zu zwingen. Wurden nur einige Teilnehmende zu einem Aspekt befragt, mache das deutlich. Werte das Schweigen der anderen nicht als Widerspruch.
Was unterscheidet einen Code von einem Thema?
Ein Code ist eine kurze Bezeichnung für eine relevante Textstelle. Ein Thema verbindet Textstellen durch einen übergeordneten Gedanken, der zur Beantwortung deiner Forschungsfrage beiträgt. So könnte „auf eine vollständige Antwort warten“ zu einem Thema darüber beitragen, welche Voraussetzungen Studierende für einen Wortbeitrag sehen. Die Unterscheidung hängt teilweise von deinem gewählten Analyseansatz ab.
Ist das am häufigsten genannte Problem auch das aussagekräftigste Thema?
Nein. Entscheidend ist, wie ein Muster zur Beantwortung deiner Forschungsfrage beiträgt, nicht nur, wie oft eine Formulierung vorkommt. Eine Person wiederholt einen Aspekt vielleicht mehrfach, während eine andere eine abweichende Erfahrung nur einmal schildert. Berücksichtige Bedeutung, Kontext und Verteilung der Schilderungen, bevor du entscheidest, was besondere Aufmerksamkeit verdient.
Was mache ich, wenn ein Thema in einem Interview nicht vorkommt?
Behandle das Thema als nicht besprochen, sofern das Interview keinen Anlass bietet, sein Fehlen anders zu deuten. Prüfe, ob die Frage gestellt wurde und die Person Gelegenheit hatte, darauf einzugehen. Unterscheide in deiner Synthese zwischen „nicht erwähnt“, einem ausdrücklichen Widerspruch und einer anderen Erfahrung.
