Qualitative Datenanalyse: Entdecken Sie Typen, Methoden und Beispiele

„Daten sind es, die den Dilettanten vom Künstler unterscheiden.“

— George V. Higgins

Woran denken Sie als Erstes, wenn Sie „Daten“ hören?

Die meisten Menschen fangen an, sich den Fluss von Zahlen, Fakten und Zahlen vorzustellen, der übersichtlich in einer Excel-Datei dargestellt ist. Das alles macht durchaus Sinn, da es sich dabei um quantitative Daten handelt.

Diese Daten sind für ein Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um Entscheidungen auf der Grundlage von Vorhersagen und Prognosen zu treffen. Aber denken Sie auch an Texte, Fotos, Audioaufnahmen und andere nicht numerische Informationsformen.

Solche Konzepte, die sich nicht in Zahlen ausdrücken lassen, aber für eine eingehende Analyse einer Situation gleichermaßen wertvoll sind, sind qualitative Daten.

In diesem Blog werden wir uns eingehender mit der Bedeutung qualitativer Daten, ihrer Analyse und ihren Beispielen befassen. Außerdem erfahren Sie, warum Sie für die qualitative Datenanalyse qualitative Daten per Web Scraping extrahieren sollten.

Was sind qualitative Daten?

Unter qualitativen Daten versteht man die Art von Daten, die die Stimmung in jedem Ausdrucksmittel (hauptsächlich Text) darstellen. Es ist detailliert, beschreibend, offen, nicht numerisch und für Einzelpersonen subjektiv.

Es ist eher kategorisch als numerisch und geht über Zahlen hinaus, um Erkenntnisse aus den Erfahrungen von Menschen zu gewinnen.

Wie wir aus unserem vorherigen Blog über qualitative und quantitative Datenanalysemethoden wissen, unterscheiden sich quantitative Daten von qualitativen Daten.

Qualitative Daten helfen bei der statistischen Analyse nicht, quantitative Daten hingegen schon. Beide unterscheiden sich hinsichtlich der Datendarstellung und metrischen Messung.

Arten qualitativer Daten

Wie bereits erwähnt, sind qualitative Daten für eine weitere Analyse schwer zu interpretieren. Die Ressourcen zur Erhebung qualitativer Daten sind jedoch reichlich vorhanden.

• Fallstudien: Dabei handelt es sich um textbasierte Formen qualitativer Forschung, die sich auf die eingehende Bewertung einer bestimmten Person, Kultur oder Organisation konzentrieren, um komplexe soziale Phänomene zu bewerten, beispielsweise welche Faktoren zu Mobbing am Arbeitsplatz beitragen usw.
• Interviews: Bei den aus Interviews erhobenen Daten kann es sich um Audioaufzeichnungen oder Interviewtranskripte handeln. Sie werden in der Regel im Einzelgespräch durchgeführt, gefolgt von einer Reihe von Fragen, mit denen die Einstellung und Meinung der Person zu einem bestimmten Thema untersucht werden soll.
• Schwerpunktgruppen: Dies ähnelt einem Interview, der einzige Unterschied besteht jedoch darin, dass es sich bei einer Fokusgruppe um ein Gruppeninterview mit Personen ähnlicher Bevölkerungsgruppe handelt. Bei den dabei erhobenen Daten handelt es sich um die Meinungen und Reaktionen der Befragten zum Diskussionsthema.
• Beobachtungen: Daten werden aus dem realen Kontext gesammelt, bei dem die direkte Beobachtung von Menschen, ihren Interaktionen, Gefühlsschwankungen usw. beobachtet wird, wenn eine bestimmte Situation in der natürlichen Umgebung stattfindet.
• Offene Umfragen: Diese Art von qualitativem Forschungsdesign ermöglicht es Einzelpersonen, Fragen ohne Einschränkungen zu beantworten, sodass die Datenerfassung mit umfassenden, detaillierten Informationen über ihre Erfahrungen und Verhaltensweisen gefüllt ist.
• Social-Media-Inhalte: Qualitative Daten aus visuellen Formaten wie Bildern, Fotos, Videos, Infografiken und anderen Inhaltsformen wie Post-Kommentaren können für öffentliche Erkenntnisse aus sozialen Medien gesammelt werden.
• Ethnografische Daten: Eine weitere Form der Erhebung qualitativer Daten sind Informationen, die aus den Feldnotizen gewonnen werden, indem man sich intensiv mit der Untersuchung von Menschen in ihrer Kultur und ihrem Lebensraum beschäftigt.

Jetzt können Sie weitere Analysen durchführen, indem Sie eine dieser Formen qualitativer Daten sammeln.

Qualitative Datenanalyse

Qualitative Datenanalyse ist der Prozess der Organisation, Analyse und Interpretation der im Rahmen qualitativer Forschung gesammelten Daten. Die Analyse qualitativer Daten ist ziemlich kompliziert, daher teilen Datenanalysten sie in drei Kategorien ein.

• Binärdaten: Numerisch dargestellt durch die Kombination von Nullen und Einsen. Es wird verwendet, um ein Fach zu studieren, das entweder das eine oder das andere Ergebnis hat. Wie zum Beispiel Ja/Nein, Positiv/Negativ, Auf/Ab, Richtig/Falsch-basierte Skala usw.
• Nenndaten: Dies wird verwendet, um sich gegenseitig ausschließende Kategorien zu kennzeichnen, die nicht als numerischer Wert angegeben werden können. Wie Geschlecht, ethnische Zugehörigkeit, Hauptfach, Fortbewegungsmittel usw.
• Ordnungsdaten: Kategorisiert in einer Reihenfolge oder einer Rangskala. Die Werte weisen eine klare Rangfolge auf, weisen jedoch keine gleichmäßige Verteilung auf. Zum Beispiel Einkommen: niedrig/mittel/hoch, Bildungsniveau: Bachelor/Absolvent/Postgraduierte usw.

Beispiele

Hier ist ein einfaches Beispiel der qualitativen Datenanalyse.

Stellen Sie sich eine Situation vor, in der Sie die Ergebnisse Ihrer neu veröffentlichten Produktmarketingkampagne „Chic Sonnenbrillen“ bewerten. Quantitative Daten sind nun die Anzahl der Kunden, die Ihr Produkt in einem bestimmten Zeitraum gekauft haben.

Qualitative Daten hingegen sind die Informationen, die erklären, warum Einzelpersonen Ihr Produkt einem anderen vorziehen.

Das Extrahieren von Daten aus Kundenbewertungen aus externen Quellen ist eine Möglichkeit, qualitative Daten zu sammeln. Nach der Datenerfassung wird der Prozess der Analyse der Bewertungs-, Bewertungs- und Feedbackdaten als Sentimentanalyse bezeichnet.

Ähnlich wie bei der Stimmungsanalyse gibt es weitere Beispiele für qualitative Datenanalysen wie:

• Thematische Analyse: Dies ist eine Möglichkeit, die Bedeutungsmuster in einem Datensatz anhand der Antworten von Fokusgruppen oder Interviewtranskripten auszuwerten, um umfassende und detaillierte Ergebnisse zum untersuchten Phänomen zu liefern.
• Inhaltsanalyse: Dies wird verwendet, um die Relevanz, Häufigkeit und Interaktion bestimmter Text- und Bilddaten in sozialen Medien, Suchmaschinen und mehr zu untersuchen.
• Diskursanalyse: Sie können eine Diskursanalyse durchführen, um eine bestimmte Rede oder Konversation zu bewerten, die in einem bestimmten Kontext, einer bestimmten Kultur und einem bestimmten sozialen Umfeld stattfindet. Dazu gehört die Analyse von Machtdynamiken, kulturellen Einflüssen und sozialen Normen innerhalb des Diskurses.
• Fundierte Theorie: Sie können eine Theorie aus den Daten formulieren, die Ihnen zur Verfügung stehen. Durch die Überarbeitung und das Durchlaufen einer Reihe von Tests werden während des Analyseprozesses Themen und Kategorien organisch gebildet.
• Narrative Analyse: Dabei geht es im Wesentlichen darum, das Geschichtenerzählen von Menschen zu analysieren und seine Bedeutungen aufzuschlüsseln, um Interpretationen und Erkenntnisse zu gewinnen. Dabei geht es um die Untersuchung der Struktur, des Inhalts und der Bedeutung von Erzählungen.

Probe

Nun zur Probe, Ergänzen wir das Beispiel von oben.

Das Team beschloss, ein Umfrageformular an die Kunden zu senden, die die Chic-Sonnenbrillen gekauft hatten.

Der Fragebogen besteht aus Abfragen, die die Motivation des Benutzers zum Kauf der Sonnenbrille widerspiegeln.

Was hat ihre Kaufentscheidung beeinflusst, wie haben sie sich anfangs gefühlt, was hätte besser sein können und wie stehen sie jetzt zur Marke?

Ziel ist es, die Stimme des Kunden zu hören und sich in ihn hineinzuversetzen, um das Gesamterlebnis zu verbessern.

Bei allen möglichen Antworten der Befragten auf diese Fragen handelt es sich um qualitative Daten.

Somit, Qualitative Datenanalyse wird hier zur Beurteilung der Kundenzufriedenheit, des Verbraucherverhaltens und der Veränderungen der Markttrends nach der Produkteinführung eingesetzt.

Schlussbemerkung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die qualitative Datenanalyse ein wichtiges Instrument zum Verständnis der nuancierten Aspekte von Informationen ist, die über die numerische Darstellung hinausgehen.

Während quantitative Daten statistische Erkenntnisse liefern, ermöglichen qualitative Daten, die nicht-numerische Elemente wie Texte, Bilder und Meinungen umfassen, ein tiefgreifendes Verständnis menschlicher Erfahrungen und Gefühle.

Nutzen Sie die Kraft qualitativer Daten, um sich in die Stimme des Kunden hineinzuversetzen und Ihr Unternehmen zu Wachstum und Rentabilität zu führen.

Machen Sie den Sprung mit Grepsr, wo Exzellenz Ihre Datenanforderungen erfüllt. Nutzen Sie die Kraft beispielloser Datenqualität und sorgen Sie dafür, dass jede Erkenntnis zählt.