Inductive Codebook Development for Content Analysis: Combining Automated and Manual Methods

Authors

  • Annie Waldherr Westfälische Wilhelms-Universität
  • Lars-Ole Wehden Westfälische Wilhelms-Universität http://orcid.org/0000-0002-6365-0321
  • Daniela Stoltenberg Westfälische Wilhelms-Universität
  • Peter Miltner Freie Universität Berlin
  • Sophia Ostner Freie Universität Berlin
  • Barbara Pfetsch Freie Universität Berlin

DOI:

https://doi.org/10.17169/fqs-20.1.3058

Keywords:

content analysis, text mining, codebook development, citizen dialog, codebook

Abstract

At the core of every content analysis is a codebook of relevant categories, frequently developed qualitatively based on a small sample of texts. Currently text mining methods enable us to explore an almost unlimited number of texts in an efficient, fast, and comprehensible manner. In this article, we suggest a procedure for codebook development using these methods to inductively derive coding categories from a large text corpus for content analysis. These methods are combined with qualitative, manual content analysis. First, we derive thematic main categories from a text corpus via text mining. In a next step, we then manually validate these categories and add sub-categories via qualitative content analysis. The method is exemplified with a codebook that was developed for the analysis of the citizen dialog on the "Quality of Life in Germany" [Gut leben in Deutschland], an open-ended questionnaire initiated by the German government to gather citizens' opinions on important aspects of quality of life.

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Author Biographies

Annie Waldherr, Westfälische Wilhelms-Universität

Annie WALDHERR, Juniorprofessorin für digitalisierte Öffentlichkeiten am Institut für Kommunikationswissenschaft, Fachbereich Erziehungswissenschaft und Sozialwissenschaften, Westfälische Wilhelms-Universität Münster. Forschung und Lehre zu den Themen: digitalisierte Öffentlichkeiten, politische Kommunikation, Technologie- und Wissenschaftsdiskurse, Computational Social Science.

Lars-Ole Wehden, Westfälische Wilhelms-Universität

Lars-Ole WEHDEN, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Kommunikationswissenschaft, Fachbereich Erziehungswissenschaft und Sozialwissenschaften, Westfälische Wilhelms-Universität Münster. Forschung und Lehre zu den Themen: digitale Öffentlichkeit, Nachrichten in sozialen Medien, Virtual and Augmented Reality.

Daniela Stoltenberg, Westfälische Wilhelms-Universität

Daniela STOLTENBERG, wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Kommunikationswissenschaft, Fachbereich Erziehungswissenschaft und Sozialwissenschaften, Westfälische Wilhelms-Universität Münster. Forschung zu digitalisierten Öffentlichkeiten, insbesondere mit Blick auf deren räumliche Dimension, im Sonderforschungsbereich 1265 "Re-Figuration von Räumen".

Peter Miltner, Freie Universität Berlin

Peter MILTNER, bis 2017 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Publizistik- und Kommunikationswissenschaft, Fachbereich Politik- und Sozialwissenschaften, Freie Universität Berlin. Derzeit wissenschaftlich-technischer Mitarbeiter beim Projektträger Jülich.

Sophia Ostner, Freie Universität Berlin

Sophia OSTNER, bis 2016 wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Publizistik- und Kommunikationswissenschaft, Fachbereich Politik- und Sozialwissenschaften, Freie Universität Berlin. Derzeit wissenschaftliche Mitarbeiterin, Bundestagsbüro Marja-Liisa VÖLLERS MdB.

Barbara Pfetsch, Freie Universität Berlin

Barbara PFETSCH, Professorin für Kommunikationstheorie und Medienwirkungsforschung am Institut für Publizistik- und Kommunikationswissenschaft, Fachbereich Politik- und Sozialwissenschaften, Freie Universität Berlin. Forschung und Lehre zu den Themen politische Kommunikation im internationalen Vergleich, Inhalte und Wirkungen der Onlinekommunikation, Europäische Öffentlichkeit.

Published

2019-01-27

How to Cite

Waldherr, A., Wehden, L.-O., Stoltenberg, D., Miltner, P., Ostner, S., & Pfetsch, B. (2019). Inductive Codebook Development for Content Analysis: Combining Automated and Manual Methods. Forum Qualitative Sozialforschung Forum: Qualitative Social Research, 20(1). https://doi.org/10.17169/fqs-20.1.3058

Issue

Section

Single Contributions