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Volume 1, No. 3 Dezember 2000
Die computergestützte Archivierung qualitativer Interviewdaten mit dem Datenbanksystem "QBiQ"
Susann Kluge & Diane Opitz
Zusammenfassung:
Im deutschsprachigen Raum werden qualitative Interviewdaten bisher kaum
systematisch und umfassend archiviert. Für die qualitativen Längsschnittdaten
des Sonderforschungsbereichs 186 "Statuspassagen und Risikolagen im
Lebensverlauf" der Universität Bremen musste deshalb ein
computergestütztes Konzept entwickelt werden, das geeignete
Anonymisierungsstrategien und detaillierte Weitergabe- und
Zugangsbedingungen für das sensible Datenmaterial enthält. Die
Archivierung und Weitergabe der Daten sollte computergestützt erfolgen,
da so nicht nur die Lagerkapazitäten der verbalen Daten um ein Vielfaches
reduziert, sondern auch der Zugriff auf die elektronisch gespeicherten
Dateien sehr schnell erfolgen kann.
Mit "QBiQ" (sprich wie im
Englischen für "cubic") wurde schließlich vom Sfb ein
Datenbanksystem entwickelt, mit dem nicht nur qualitative und quantitative
Daten gemeinsam verwaltet werden können, sondern das auch über die
wichtigsten Grundfunktionen gängiger Textanalysesysteme verfügt
(Kodierung des Datenmaterials, Erstellen verschiedener Arten von
Textretrieval etc.). Darüber hinaus sollen zukünftig weitere
Schnittstellen zu Textanalysesystemen programmiert werden, um einen
Datenaustausch zwischen den verschiedenen Programmen zu ermöglichen.
Keywords: Computergestützte
Archivierung von qualitativen Längsschnittdaten, Datenbanksystem
"QBiQ", Datenschutz und Forschungsethik, Anonymisierung, Sekundär-
und Re-Analysen
1. |
Einleitung |
2. |
Vorteile einer computergestützten Archivierung |
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2.1 |
Reduzierung der Lagerkapazitäten und schnelle Weitergabe |
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2.2 |
Etablierung qualitativer Sozialforschung |
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2.3 |
Einsatz von Textanalysesystemen |
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2.4 |
Dokumentation des Forschungsprozesses und Durchführung von Re-Analysen |
3. |
Das Konzept für eine computergestützte Archivierung |
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3.1 |
Einheitliches Datenbanksystem |
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3.2 |
Integration qualitativer und quantitativer Daten |
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3.3 |
Das Datenbanksystem "QBiQ" |
4. |
Datenschutzrechtliche und forschungsethische Aspekte |
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4.1 |
Anonymisierung |
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4.2 |
Einwilligung der Befragten |
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4.3 |
Verwendung nur zu Forschungszwecken |
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4.4 |
Einhaltung von Datenschutzbestimmungen |
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4.5 |
Regelungen für den Zugang und die Weitergabe |
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Eine Besonderheit des Bremer
Sonderforschungsbereichs 186 "Statuspassagen und Risikolagen im
Lebensverlauf"1), der seit 1988
von der DFG gefördert wird, besteht darin, dass die meisten
Forschungsprojekte quantitative und qualitative Methoden kombinieren,
um die Zusammenhänge zwischen den soziostrukturellen Handlungsbedingungen
und den individuellen Handlungsstrategien der Akteure untersuchen zu können.
Da einige Projekte ihre Studien zudem als Panelbefragung angelegt haben,
liegen inzwischen einzigartige quantitative und qualitative Längsschnittdatensätze
mit einem Beobachtungsfenster von bis zu zehn Jahren vor.

Abb. 1: Ausgewählte Teilprojekte des Sfb186 "Statuspassagen und Risikolagen im Lebensverlauf" [1]
Während nun das quantitative
Datenmaterial anderen Forschungsgruppen über das Kölner Zentralarchiv
zur Verfügung gestellt werden kann, ist dies bei den qualitativen
Daten nicht möglich. Denn anders als in Großbritannien, wo 1994 das
"Qualitative Data Archival Resource Centre" an der Universität
von Essex2) gegründet
wurde, gibt es in Deutschland bisher keine zentrale Anlaufstelle für die
Archivierung verbaler Daten. Dabei ist die Archivierung qualitativen
Datenmaterials nicht nur sinnvoll, um die Forschungsergebnisse mittels
Re-Analysen überprüfen zu können, sondern vor allem auch, um das
Datenmaterial für Sekundäranalysen zur Verfügung stellen zu können.
Denn zum einen ist der Informationsgehalt und damit das Analysepotential
qualitativer Daten in der Regel sehr hoch, zum anderen ist die Erhebung
und Aufbereitung verbaler Daten vor allem die Transkription sehr
aufwendig. [2]
Im deutschsprachigen Raum existieren
bislang jedoch nur einige wenige Archive für qualitative Daten, die in
der Regel auf dem Engagement einzelner ForscherInnen beruhen und zudem auf
sehr unterschiedliche Themenbereiche spezialisiert sind.3) Außerdem
verwalten bisher nur ganz wenige dieser Archive ihre Materialien auch
computergestützt, weil die Interviews zum großen Teil nicht in
maschinenlesbarem Format vorliegen. Sie wurden häufig noch vor der
Einführung bzw. verbreiteten Nutzung von Computern mit der
Schreibmaschine getippt, und das (nachträgliche) Scannen der Transkripte
ist sehr arbeits- und kostenintensiv. [3]
Da der Großteil der Sfb-Interviews in
maschinenlesbarem Format vorliegt, war es für die qualitativen Daten der
Sfb-Projekte ein wichtiges Anliegen, die Vorteile einer computergestützten
Archivierung zu nutzen. Im Unterschied zur Archivierung quantitativer
Daten gab es jedoch keine allgemeinen Regeln für eine computergestützte
Archivierung qualitativen Datenmaterials, die auch datenschutzrechtliche
und forschungsethische Aspekte berücksichtigten. Da qualitative
Interviews meist viele persönliche Details aus dem Leben der Befragten
enthalten, ist das Identifikationsrisiko bei entsprechendem Zusatzwissen
in der Regel relativ hoch. Wir haben deshalb am Sonderforschungsbereich
ein Konzept für die computergestützte Archivierung qualitativer
Daten erarbeitet, das geeignete Anonymisierungsstrategien und detaillierte
Weitergabe- und Zugangsbedingungen für das sensible Datenmaterial enthält.
[4]
Im folgenden werden zunächst die Vorteile
einer computergestützten Archivierung dargelegt, bevor das
Archivierungskonzept des Sfb und abschließend wesentliche
datenschutzrechtliche und forschungsethische Aspekte vorgestellt werden.
[5]
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Vorteile einer computergestützten Archivierung
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Die Vorteile einer computergestützten
Archivierung beziehen sich auf sehr unterschiedliche Bereiche:
So werden zunächst
die Lagerkapazitäten erheblich reduziert und die Kopier- und
Transportmöglichkeiten von qualitativen Daten erheblich verbessert.
Die archivierten Daten können daher schnell und unkompliziert an
andere ForscherInnen weitergegeben werden.
Dies vereinfacht
nicht nur die Durchführung von Sekundär- und Re-Analysen im Rahmen
neuer Forschungsprojekte. Durch die Nutzung von bereits erhobenem und
aufbereitetem Datenmaterial in der sozialwissenschaftlichen Lehre und
für Qualifikationsarbeiten kann auch die Etablierung der qualitativen
Sozialforschung forciert werden.
Liegen
qualitative Daten bereits in maschinenlesbarem Format vor, können außerdem
ohne weitere Aufbereitungsschritte Textanalysesysteme eingesetzt
werden. Diese erleichtern nicht nur die Verwaltung und Auswertung des
umfangreichen Datenmaterials, sondern vereinfachen auch
die Dokumentation
des Forschungsprozesses und damit die Überprüfbarkeit der
Auswertungsergebnisse erheblich. [6]
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Reduzierung der Lagerkapazitäten und schnelle Weitergabe
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Die Archivierung und Weitergabe
qualitativen Datenmaterials ist aufgrund der erheblichen Datenmengen meist
sehr aufwendig und kostenintensiv. Solange das Datenmaterial nur auf
Papier verfügbar ist, erfordert nicht nur das Kopieren viel Zeit und
Arbeit, auch der Transport ist entsprechend kompliziert und hinsichtlich
des Datenschutzes sehr unsicher. In der Regel begeben sich daher die
ForscherInnen selber zum Archiv-Ort, um das Material zu sichten. [7]
Neue Computertechnologien erleichtern nun
den Umgang mit diesen Datenmengen: Sie ermöglichen es, auch sehr
umfangreiches verbales Datenmaterial in maschinenlesbarer Form zu
verwalten und so die Lagerkapazitäten um ein Vielfaches zu reduzieren.
Aber die Interviews können im Dateiformat nicht nur sehr platzsparend
gelagert, sondern wie jeder quantitative Datensatz auch auf einen
portablen Datenträger gespeichert und so sehr schnell und unkompliziert
an andere NutzerInnen weitergegeben werden. Es ist also nicht mehr
erforderlich, dass die ForscherInnen zum Archiv fahren, die Daten können
vielmehr per Post oder Email zugesandt werden. Die Durchführung von
Sekundär- und Re-Analysen wird durch die Reduzierung der Lagerkapazitäten
und die verbesserten Transportmöglichkeiten also erheblich vereinfacht.
[8]
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Etablierung qualitativer Sozialforschung
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Der vereinfachte Zugriff auf bereits
erhobene qualitative Daten ist besonders von Interesse für die
sozialwissenschaftliche Lehre an den Universitäten und für
ForscherInnen, die Qualifikationsarbeiten schreiben. Da die Auswertung
verbaler Daten sehr aufwendig ist, ist es in diesen Kontexten aus
zeitlichen und finanziellen Gründen meist nicht möglich, größere
Stichproben von mehr als 20 Personen zu befragen und alle
Interviews zu transkribieren. Es wäre also von erheblichem Vorteil, wenn
man auf bereits erhobenes Datenmaterial zurückgreifen könnte, das
transkribiert und in maschinenlesbarem Format vorliegt. [9]
Qualitative Methoden führen in der
universitären Ausbildung immer noch ein Schattendasein, da sie bisher
nicht zum offiziellen Lehrplan gehören. Ihre Vermittlung ist in der Regel
von dem Engagement einzelner DozentInnen abhängig, die meist selber mit
qualitativen Verfahren arbeiten. Um den wissenschaftlichen Nachwuchs mit
diesen Methoden vertraut zu machen und die Etablierung qualitativer
Forschungsmethoden voranzubringen, ist es daher unabdingbar, dass auch
qualitative Daten vermehrt für die sozialwissenschaftliche Ausbildung zur
Verfügung stehen und genutzt werden. Die computergestützte Archivierung
eröffnet hier ausgezeichnete Möglichkeiten, weil schnell auf bereits
erhobenes Datenmaterial, das entsprechend aufbereitet wurde, zurückgegriffen
werden kann (siehe auch den Beitrag von GLÄSER & LAUDEL in diesem Band). [10]
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Einsatz von Textanalysesystemen
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Liegen die Interviewtexte bereits in
maschinenlesbarem Format vor, können außerdem Textanalysesysteme wie
winMAX, ATLAS/ti oder NUD.IST eingesetzt werden (siehe KELLE 1995;
WEITZMAN & MILES 1995; FIELDING & LEE 1998; ALEXA & ZUELL 1999;
KUCKARTZ 1999), ohne das Datenmaterial noch in irgendeiner Weise
aufbereiten zu müssen. Denn im ASCII-Format können die Texte in jedem
beliebigen Textanalysesystem sofort eingelesen werden. [11]
Diese Programme erleichtern die Verwaltung
und Auswertung qualitativer Daten, da wie bei der Arbeit mit
statistischen Programmpaketen alle Interviews zu einem Datensatz
zusammengefasst werden. Die einzelnen Analyseschritte können so für alle
Interviews gleichzeitig durchgeführt werden, und die Zusammenstellung von
zuvor kodierten Textpassagen oder die Suche nach einzelnen
Begriffen wird erheblich beschleunigt und vereinfacht. [12]
Zusätzlich schaffen diese
Textanalysesysteme auch gute Voraussetzungen, um das analysierte
Datenmaterial zu archivieren. Denn in der Regel können nicht nur die
Interviewtexte, sondern auch die Kodes, Kodierungen, Variablen oder Memos,
die man im Laufe der Auswertungen produziert hat, über eine
Export-Funktion auf transportable Datenträger gespeichert werden. Auch
diese Informationen können dann archiviert und später für weitere
Auswertungen an einem anderen PC wieder importiert werden. [13]
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Dokumentation des Forschungsprozesses und Durchführung von Re-Analysen
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Werden qualitative Daten computergestützt
ausgewertet und archiviert, kann auch der Forschungsprozess gut
dokumentiert werden. So müssen z.B. die thematischen Aspekte, unter denen
das Datenmaterial ausgewertet wurde, in der Form von Kodes präzise
definiert werden, und diese müssen wiederum einzelnen Textpassagen
eindeutig zugeordnet werden. Aufgrund dieser Kodierungen können auch
Interpretationen, die auf mehreren Textstellen basieren, sehr schnell überprüft
werden. Die Textpassagen müssen nicht erst langwierig in einem Berg von
Interviewtranskripten gesucht werden, sondern können mit Hilfe von
Retrievalfunktionen in Sekundenschnelle gefunden werden. [14]
In den letzten Jahren ist von verschiedenen Seiten immer wieder darauf hingewiesen worden, wie wichtig die Dokumentation des Forschungsprozesses und die Archivierung des empirischen Datenmaterials ist, um die Auswertungsergebnisse überprüfen zu können. Eine Kommission der Deutschen Forschungsgemeinschaft hat deshalb erst kürzlich empfohlen, Primärdaten auf haltbaren und gesicherten Trägern zehn Jahre aufzubewahren (DFG 1998, S.12f). Und andere WissenschaftlerInnen fordern (KAASE 1998, S.95f; WAGNER 1999, S.14ff), dass Daten auch an Dritte herausgegeben werden müssen, wenn diese ein begründetes fachliches Interesse an ihrer Re-Analyse nachweisen können. Auf diese Weise soll auch der Fälschung von Daten und Auswertungsergebnissen vorgebeugt werden. Führende amerikanische Zeitschriften im Bereich der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften akzeptieren bereits Beiträge nur, wenn die zugrundeliegenden Daten auch für Re-Analysen zur Verfügung stehen. [15]
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Das Konzept für eine computergestützte Archivierung
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Um nun das Datenmaterial der Sfb-Projekte computergestützt
archivieren zu können, mussten neben datenschutzrechtlichen Bedingungen
auf die wir im nächsten Kapitel noch eingehen werden zwei weitere
Aspekte bedacht werden:
Zum einen haben
viele Projekte bereits mit Textanalysesystemen wie winMAX oder NUD.IST
gearbeitet, um das umfangreiche Datenmaterial systematisch auszuwerten
jedoch mit sehr unterschiedlichen Programmen und Versionen.
Deshalb stellte sich die Frage, wie die Daten in einem einheitlichen
Datenbanksystem erfasst werden können, um sowohl die Verwaltung als
auch die Weitergabe der Materialien zu vereinfachen.
Zum anderen
musste berücksichtigt werden, dass die meisten Projekte sowohl
qualitative als auch quantitative Methoden kombiniert haben. Um die
verbalen Daten umfassend und angemessen auswerten zu können, sollten
daher auch die standardisierten Daten schnell verfügbar sein. [16]
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Einheitliches Datenbanksystem
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Da viele Sfb-Projekte das qualitative
Datenmaterial mit Hilfe von Textanalysesystemen verwaltet und ausgewertet
haben (siehe auch den Beitrag von KÜHN & WITZEL in diesem Band), liegt neben den Interviewtexten auch zahlreiches Zusatzmaterial wie
Kodes, Kodierungen oder Memos vor. Dieses zusätzliche Material ist nicht
nur für Re-Analysen von Bedeutung, sondern auch nützlich für die Durchführung
von Sekundäranalysen in anderen Forschungsprojekten und in der
sozialwissenschaftlichen Lehre. [17]
Bisher können qualitative Daten jedoch nur
in das Textanalyseprogramm importiert werden, mit dem sie zuvor auch
erstellt und bearbeitet wurden, weil diese Systeme nur sehr begrenzt über
Schnittstellen zu anderen Programmen verfügen (siehe hierzu auch MUHR in diesem Band). Um also die Kodes und
Kodierungen eines anderen Projektes für die eigenen Analysen nutzen zu können,
muss man entweder mit dem Programm arbeiten, mit dem die Daten gespeichert
wurden, oder man muss die Kodierungen, Memos und Variablen nochmals
eingeben. Das ist aber nicht nur sehr aufwendig, sondern auch überflüssig,
weil die Daten ja bereits vorliegen nur eben nicht im passenden
Format. Aus verschiedenen Gründen ist es oft nicht sinnvoll, mit dem
Textanalysesystem des datengebenden Projektes zu arbeiten:
So kommt es bei
der Arbeit mit "alten" DOS-Programmen unter Windows nicht
selten zu Problemen.
Meist bieten die
ersten Versionen der qualitativen Analyseprogramme auch weniger
Funktionen und
sind bei der
Benutzung und in der Menüführung sehr umständlich gegenüber
modernen Windows-Versionen.
Außerdem möchte
man vielleicht besondere Funktionen nutzen, die nur von einzelnen
Textanalysesystemen angeboten werden wie z.B. das Anlegen von
Kodierfamilien und das Erstellen von Netzwerkstrukturen in ATLAS/ti
, oder
man möchte
verschiedene Methoden kombinieren. [18]
Für ein Archiv ist es grundsätzlich viel
zu aufwendig, mit vielen verschiedenen Programmen zu arbeiten. Um daher
von den verschiedenen Analysesystemen und ihren Versionen unabhängig zu
sein, sollte für die Archivierung der Sfb-Daten ein einheitliches
Datenbanksystem entwickelt werden.

Abb. 2: Die Archivierung aller Projektdaten mit dem Datenbanksystem "QBiQ" [19]
Bei der Programmierung eines geeigneten
Datenbanksystems musste weiterhin berücksichtigt werden, dass viele
Sfb-Projekte innerhalb einer Studie sowohl qualitative Interviewtexte als
auch standardisierte Daten abwechselnd erhoben haben, weil diese
Methodenkombination eine Reihe von Vorteilen mit sich bringt.4) So
nutzten die Projekte z.B. die Ergebnisse der ersten standardisierten
Erhebung, um einen Stichprobenplan für das qualitative Sample zu
konzipieren (KELLE & KLUGE 1999, S.46).

Abb. 3: Modell zur Integration qualitativer und quantitativer Verfahren in der Lebenslaufforschung [20]
Außerdem konnten die bisherigen Zwischenergebnisse
des einen Methodenstrangs in der nächsten Welle der anderen
Verfahrensweise berücksichtigt werden. Und schließlich konnte nach dem
Vorliegen der (End-) Ergebnisse aus beiden Methodensträngen geprüft
werden, inwiefern diese Ergebnisse:
übereinstimmen und damit zur gegenseitigen Validierung beitragen,
sich zueinander
komplementär verhalten, indem sie unterschiedliche Aspekte eines
bestimmten sozialen Sachverhalts beleuchten, oder
sich
widersprechen. In diesem Fall musste untersucht werden, ob einer
oder beide Methodenstränge unzuverlässige Ergebnisse
erbracht haben oder ob die zugrundegelegten theoretischen Modelle überprüft
werden müssen (siehe KELLE, KLUGE & SOMMER 1998). [21]
Sind nun in einer Forschungsstudie
qualitative und quantitative Methoden aus den genannten Gründen
kombiniert worden, ist es für die Archivierung und Weitergabe des
gesamten Forschungsmaterials von Vorteil, wenn jederzeit beide Datenarten
zur Verfügung stehen und in einem gemeinsamen Datenbanksystem verwaltet
werden:
So ist auf einen
Blick ersichtlich, welche Datensätze zusammengehören, und man ist
nicht auf ein zusätzliches Datenbanksystem für die quantitativen
Variablen angewiesen, sondern kann sehr bequem mit einem einzigen
System arbeiten.
Auch für die
angemessene Auswertung der qualitativen Interviews ist es sehr
hilfreich, wenn die quantitativen Angaben zu den einzelnen Fällen
jederzeit verfügbar sind. In ihrer standardisierten Form können
diese Informationen sehr schnell überschaut und abgerufen werden.
Weiterhin können
jederzeit neue Variablen generiert werden, um Auswertungsergebnisse
der qualitativen Datenanalyse komprimiert zu erfassen.
Die Variablen können
wiederum genutzt werden, um z.B. sog. selektive Retrievals zu
erstellen und so verschiedene Subgruppen miteinander zu vergleichen
oder anderen Fragestellungen nachzugehen. [22]
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Das Datenbanksystem "QBiQ"
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Um diesen Anforderungen zu genügen, haben
Mitarbeiter5) unseres
Projektes das Datenbanksystem "QBiQ" (sprich wie im Englischen für
"cubic") programmiert, mit dem sowohl die Interviewtexte, Kodes,
Kodierungen und Memos als auch die standardisierten Datensätze gemeinsam
verwaltet werden können. Der Name "QBiQ" soll auf diese
Doppelfunktion des Datenbanksystems (bi = zweifach) hinweisen, mit dem
sowohl die qualitativen als auch die quantitativen Daten archiviert werden
können. [23]
Aufgrund seiner Programmiersprache kann
"QBiQ" unter verschiedenen Betriebssystemen eingesetzt und als
Freeware unentgeltlich an andere ForscherInnen weitergegeben werden. Mit
"QBiQ" können die verbalen Daten aber nicht nur verwaltet,
sondern auch bearbeitet werden, denn das Programm verfügt über die
wichtigsten Grundfunktionen der gängigen Textanalysesysteme wie die
Kodierung des Datenmaterials, das Erstellen verschiedener Arten von
Textretrievals, die Suche nach bestimmten Begriffen, das Erstellen und
Verwalten von Memos, etc. So ist eine erste Datenaufbereitung für die
eigene Forschungsarbeit möglich. [24]
Zur Zeit werden für "QBiQ"
Schnittstellen zu anderen Textanalysesystemen entwickelt, wie es bei
Textverarbeitungsprogrammen, Statistischen Programmpaketen oder anderen
Datenbanksystemen längst der Fall ist. Unabhängig davon, mit welchem
Programm das datengebende Projekt gearbeitet hat, ist es dann möglich,
rasch nicht nur auf die Interviewtexte, sondern auch auf die dazugehörigen
Kodes, Kodierungen oder Memos zurückzugreifen. Eine solche Schnittstelle,
die den Datenaustausch zwischen den verschiedenen Programmen ermöglicht
bzw. erleichtert, ist bereits zu winMAX verfügbar. Bei anderen
Textanalysesystemen erfolgt der Import dieser zusätzlichen Informationen
noch über ein externes Integrationsprogramm. [25]
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Datenschutzrechtliche und forschungsethische Aspekte
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Angesichts der weitreichenden Möglichkeiten
moderner Datenverarbeitung und der Sensibilität qualitativer Interviews müssen
bei der Archivierung unbedingt datenschutzrechtliche und
forschungsethische Aspekte beachtet werden, um das informationelle
Selbstbestimmungsrecht der Befragten zu wahren. So muss das Datenmaterial
nicht nur sehr sorgfältig anonymisiert werden, sondern es sollten auch
weitere Vorkehrungen getroffen werden, die im folgenden ebenfalls kurz
beschrieben werden (siehe auch KLUGE & OPITZ 1999). [26]
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In der Regel werden bereits bei der
Transkription der Interviews personenbezogene Angaben wie Namen, Adressen
oder Orte gelöscht, um eine Identifikation der Befragten zu verhindern.
Dieses Vorgehen entspricht den gesetzlichen Vorschriften, die eine
Anonymisierung verlangen, "sobald dies nach dem Forschungszweck möglich
ist" (§ 40 Abs. 3 Bundesdatenschutzgesetz (BDSG)). Da
jedoch qualitative Interviews oft viele persönliche Details und ausführliche
Schilderungen von Lebensereignissen enthalten, müssen manchmal auch
weitere Angaben oder einzelne Textpassagen gelöscht bzw. so verändert
werden, dass kein Personenbezug mehr herstellbar ist. Sollte es nicht möglich
sein, die Fälle entsprechend zu anonymisieren, dürfen diese nicht
archiviert oder weitergegeben werden. [27]
Die Weitergabe wissenschaftlicher Daten an
andere ForscherInnen ist nur möglich, wenn die befragten Personen nicht
mehr oder nur mit einem unverhältnismäßig großen Aufwand an
Zeit, Kosten und Arbeitskraft identifiziert werden können (§ 3 Abs.
7 BDSG). Ist eine solche Anonymisierung nicht möglich, können die Daten
nur archiviert und weitergegeben werden, wenn die Befragten damit
einverstanden sind. [28]
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Einwilligung der Befragten
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Aus forschungsethischen Gründen sollten
qualitative Interviews ohnehin nur mit der Einwilligung der Befragten
archiviert werden (siehe auch HOPF 1991, 2000), um diese über den
Verbleib ihrer Interviews zu informieren und nicht auf ein
"bloßes Informationsobjekt" zu reduzieren (siehe BVerfGE 65,
S.48; METSCHKE 1994, S.16; HAMM & MÖLLER 1999, S.7). Ein solches
Vorgehen entspräche auch den Richtlinien des Ethik-Kodex der Deutschen
Gesellschaft für Soziologie (DGS) und des Berufsverbandes Deutscher
Soziologen (BDS), der ausdrücklich fordert,
dass "die
Persönlichkeitsrechte der in sozialwissenschaftliche Untersuchungen
einbezogenen Personen ebenso wie ihr Recht zur freien Entscheidung über
die Beteiligung an Forschungsvorhaben zu respektieren" sind
(ETHIK-KODEX 1998, I B 2, S.81) und
dass die
Beteiligung an sozialwissenschaftlichen Untersuchungen generell
"freiwillig ist und auf der Grundlage einer möglichst ausführlichen
Information über Ziele und Methoden des entsprechenden
Forschungsvorhabens erfolgt" (ETHIK-KODEX 1998, I B 3, S.81).
[29]
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Verwendung nur zu Forschungszwecken
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Weiterhin versteht es sich von selbst, dass
die Daten nur zu Forschungszwecken weitergegeben werden dürfen. Das
Bundesdatenschutzgesetz lässt keine Ausnahme von dieser Regelung zu.6) [30]
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Einhaltung von Datenschutzbestimmungen
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Darüber hinaus sollten sich die künftigen
DatennutzerInnen schriftlich verpflichten, die folgenden
Bestimmungen einzuhalten:
Die Interviews dürfen
nur für Forschungszwecke (§ 40 Abs. 1 und 2 BDSG) und nur zum
schriftlich vereinbarten Zweck, d.h. einem konkreten
Forschungsvorhaben genutzt werden.
Das Datenmaterial
darf nicht an Dritte weitergegeben werden und muss auch so verwahrt
werden, dass Dritte keinen Zugang haben (siehe auch § 5 BDSG7)).
Es darf kein
Versuch unternommen werden, die Daten zu deanonymisieren (vgl. § 40
Abs. 3 BDSG; siehe auch ETHIK-KODEX 19988)),
und
personenbezogene Details dürfen nicht zitiert bzw. veröffentlicht
werden (§ 40 Abs. 4 BDSG).
Die Beendigung
des Vorhabens muss angezeigt und die geliehenen Unterlagen müssen
entweder vernichtet oder an das Archiv bzw. das datengebende Projekt
zurückgegeben werden.
Diese
Verpflichtungen gelten für alle Mitglieder der Forschungsgruppe, die
über einen Datenzugriff verfügen (vgl. ETHIK-KODEX 1998, I B 7,
S.82). [31]
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Regelungen für den Zugang und die Weitergabe
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Obwohl die Daten auch bei den (ursprünglichen)
ForscherInnen verbleiben können, sollte qualitatives Datenmaterial auf
Dauer in einem professionellen Archiv deponiert werden. Dort kann es
sicherer gelagert werden, und der Zugang zu den Daten sowie ihre
Weitergabe können wesentlich besser kontrolliert werden. Generell sollte
die Weitergabe der Daten sehr restriktiv gehandhabt und es sollte
fallweise entschieden werden, an wen das Datenmaterial herausgegeben wird.
[32]
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Der Vorteil einer computergestützten
Archivierung qualitativen Datenmaterials liegt neben der Reduzierung von
Arbeitsaufwand und Lagerkapazitäten also vor allem darin, dass die
Weitergabe der Materialien auch für die Lehre oder für kleinere
Forschungsarbeiten sehr schnell und unkompliziert erfolgen kann. Dies
gilt insbesondere, wenn das datengebende Projekt die Interviews mit einem
Textanalysesystem verwaltet hat und weitere Informationen wie Kodes,
Kodierungen und Memos verfügbar sind. [33]
Die computergestützte Archivierung
qualitativer Daten vereinfacht aber nicht nur den Zugriff auf bereits
erhobenes und bearbeitetes Material, sondern erhöht auch die Transparenz
des Forschungsprozesses und ist damit für die Nachvollziehbarkeit bzw. Überprüfbarkeit
der Auswertungsergebnisse von zentraler Bedeutung. Auf diese Weise kann
die Akzeptanz qualitativ orientierter Forschung als fester Bestandteil der
empirischen Sozialforschung verbessert werden. [34]
Nicht vergessen werden dürfen allerdings,
neben allen positiven Argumenten, die durchaus begründeten Bedenken zum
Schutz der Befragten. Um das informationelle Selbstbestimmungsrecht
der/des Einzelnen auch bei der Archivierung und Weitergabe biographischer
Interviews zu wahren, sollten die Betroffenen mit der Übermittlung ihrer
Daten einverstanden sein, und die zukünftigen DatennutzerInnen müssen
den gleichen Daten- und Personenschutzvorschriften unterliegen wie die
ForscherInnen des datengebenden Projekts. [35]
Auch wenn ein Missbrauch der Daten
trotz dieser Vorkehrungen nie völlig ausgeschlossen werden kann,
halten wir das Risiko für sehr gering, dass andere ForscherInnen
versuchen, die befragten Personen zu identifizieren. In der Regel haben
sie kein Interesse an einer Deanonymisierung, weil sie nicht an den
Personen an sich, sondern an generellen Aussagen und Ergebnissen
interessiert sind. [36]
1) Siehe: http://www.sfb186.uni-bremen.de. <zurück>
2) Für weitere Informationen zum Archiv siehe CORTI & THOMPSON 1998 sowie die Homepage des Archivs: http://www.essex.ac.uk/qualidata. <zurück>
3) Siehe die Inhaltsübersicht in diesem Band. <zurück>
4) Ausführlich zur Verbindung von qualitativen und quantitativen Erhebungs- und Auswertungsverfahren siehe u.a.: PREIN, KELLE & KLUGE 1993; ERZBERGER & PREIN 1997; ERZBERGER 1998; KELLE et al. 1998; KELLE & ERZBERGER 1999; PREIN & ERZBERGER 2000. <zurück>
5) Wir möchten an dieser Stelle Stephan KUHAGEN und Mathias PALM für die Programmierung von "QBiQ" danken. <zurück>
6) "Für Zwecke der wissenschaftlichen Forschung erhobene oder gespeicherte personenbezogene Daten dürfen nur für Zwecke der wissenschaftlichen Forschung verarbeitet oder genutzt werden." (§ 40 Abs. 1 BDSG) <zurück>
7) §5 BDSG regelt das Datengeheimnis: "Den bei der Datenverarbeitung beschäftigten Personen ist untersagt, personenbezogene Daten unbefugt zu verarbeiten oder zu nutzen (Datengeheimnis). (...)" <zurück>
8) "Die Anonymität der befragten oder untersuchten Personen ist zu wahren." (Ethik-Kodex 1998, I B 5, S.81) <zurück>
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Kühn, Thomas & Witzel, Andreas (2000). Der Gebrauch einer Textdatenbank im Auswertungsprozess problemzentrierter Interviews. Forum Qualitative Sozialforschung / Forum: Qualitative Social Research [On-line Journal], 1(3). Verfügbar über: http://www.qualitative-research.net/fqs-texte/3-00/3-00kuehnwitzel-d.htm.
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Muhr, Thomas (2000). Power to the Data: Coping the Proprietaritiness of Qualitative Data. Forum Qualitative Sozialforschung / Forum: Qualitative Social Research [On-line Journal], 1(3). Verfügbar über: http://www.qualitative-research.net/fqs-texte/3-00/3-00muhr-d.htm.
Prein, Gerald & Erzberger, Christian
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Prein, Gerald, Kelle, Udo & Kluge,
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(1995). Computer Programs for Qualitative Data Analysis. A Software
Sourcebook. Thousand Oaks; London; New Delhi: Sage.
Susann KLUGE
Dr. phil., Dipl.-Sozialwiss.; geboren 1963;
Studium der Soziologie, Psychologie und Rechtswissenschaft in Bremen, Münster
und Passau; seit 1992 wissenschaftliche Mitarbeiterin am
Sonderforschungsbereich 186 "Statuspassagen und Risikolagen im
Lebensverlauf" der Universität Bremen.
Forschungsschwerpunkte: Methodologie und
Methoden qualitativer Sozialforschung, empirisch begründete Typenbildung
in der qualitativen Sozialforschung, Verknüpfung qualitativer und
quantitativer Verfahrensweisen, Computergestützte Verfahren qualitativer
Sozialforschung, Archivierung und Anonymisierung qualitativen
Datenmaterials, Frauen- und Geschlechterforschung.
Diane OPITZ
Dipl.-Sozialwiss.; geboren 1972; Studium
der Sozialwissenschaften mit Schwerpunkten Bevölkerungswissenschaft und
Methoden der empirischen Sozialforschung in Potsdam und Berlin; seit 1992
wissenschaftliche Mitarbeiterin am Sonderforschungsbereich 186
"Statuspassagen und Risikolagen im Lebensverlauf" der Universität
Bremen.
Tätigkeitsbereiche: Archivierung und
Anonymisierung qualitativen Datenmaterials, Entwicklung der Metadatenbank,
Internet-Einbindung.
Kontakt:
Dr. Susann Kluge
Dipl.-Soz.wiss. Diane Opitz
Sonderforschungsbereich 186
"Statuspassagen und Risikolagen im Lebensverlauf"
der Universität Bremen
Bereich Methodenentwicklung und EDV
Wiener Str. / FVG-West
Postfach 330 440
D - 28334 Bremen
Tel.: +49 / (0)421 / 218 - 4166, - 4169
Fax: +49 / (0)421 / 218 - 4153
E-Mail: skluge@sfb186.uni-bremen.de,
dopitz@sfb186.uni-bremen.de
URL: http://www.sfb186.uni-bremen.de
Bitte zitieren Sie diesen Beitrag wie folgt (und zusätzliche
Absatznummern, wenn notwendig):
Kluge, Susann & Opitz, Diane (2000,
Dezember). Die computergestützte Archivierung qualitativer Interviewdaten
mit dem Datenbanksystem "QBiQ" [36 Absätze]. Forum Qualitative Sozialforschung / Forum Qualitative Social Research (Online-Journal), 1(3).
Verfügbar über: http://www.qualitative-research.net/fqs-texte/3-00/3-00klugeopitz-d.htm [Datum des Zugriffs: Tag, Monat, Jahr].
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Letzte Änderung: 03.02.2003
Volume 1, No. 3 Inhaltsverzeichnis
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(ISSN 1438-5627)
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