Zo begin je met interviews te coderen voor je onderzoek
Coderen is een essentiële stap in kwalitatief onderzoek, waarbij je rijke, gedetailleerde data verzamelt door interviews te analyseren en te categoriseren. Het proces begint bij het transcriberen van audio-opnamen naar tekst, wat als basis dient voor verdere analyse. Het is een nauwgezette taak die concentratie en nauwkeurigheid vereist, maar met moderne technologieën zoals automatische transcriptie, zoals aangeboden door Audiogest, is deze stap gemakkelijker en sneller geworden. Ook omdat Audiogest zeer goed is in het transcriberen van de Nederlandse taal.
Stap 1: Transcriberen van je interview
Transcriberen is het proces van het omzetten van gesproken woord, meestal opgenomen in interviews, naar een schriftelijke vorm. Dit is een cruciale stap omdat het een tastbaar en analyseerbaar document oplevert van de audio- of video opnamen. Het belang van transcriberen binnen het codeerproces ligt in de nauwkeurigheid; fouten of missende teksten kunnen de resultaten van het onderzoek vertekenen.
Er zijn verschillende transcriptiemethoden, waaronder manuele transcriptie door een getranscribeerde of automatische transcriptie met behulp van software. Automatische transcriptie, zoals de diensten van Audiogest, biedt een snelle en kosteneffectieve manier om interviews te transcriberen, ook handig als je een groot aantal interviews hebt gedaan. De keuze van de transcriptiemethode is afhankelijk van factoren zoals de benodigde nauwkeurigheid, het beschikbare budget, en de complexiteit van het audio-bestand.
Stap 2: De basis leggen voor het coderen
Na het transcriberen van de interviews begint het daadwerkelijke codeerproces. Dit proces bestaat grofweg uit drie fasen: open coderen, axiaal coderen, en selectief coderen. Open coderen houdt in dat je de data induikt, belangrijke tekstfragmenten identificeert en deze van labels voorziet. Het is een exploratieve fase waarin je verbanden legt en thema's identificeert.
Het is belangrijk te beseffen dat coderen geen strikt lineair proces is. Een onderzoeker kan heen en weer bewegen tussen de fasen, afhankelijk van wat de data onthullen. Dit cyclische proces maakt het mogelijk om de data diepgaand te analyseren en te verzekeren dat de gecodeerde labels een accurate representatie zijn van de interviewdata. Labels helpen bij het structureren van de gegevens en het bouwen van een raamwerk voor de analyse.
Soorten coderen
In het kwalitatief onderzoek is coderen de sleutel tot het ontdekken van patronen, thema's en categorieën binnen grote hoeveelheden data. Dit proces is met name essentieel bij het analyseren van tekstuele gegevens, zoals interviewtranscripten. Er zijn verschillende coderingstechnieken die onderzoekers kunnen gebruiken, afhankelijk van de aard en de fase van hun onderzoek. Laten we kijken naar de verschillende soorten codering:
Open coderen
Open coderen is het proces waarbij onderzoekers door de data gaan, tekstfragmenten identificeren die interessant lijken en deze van codes en labels voorzien. Deze fase van codering wordt gekenmerkt door een verkennende aanpak; het gaat om het grondig doornemen van de data om zoveel mogelijk categorieën, patronen en thema's te ontdekken. Tijdens open coderen weet je vaak nog niet precies waarnaar je op zoek bent, wat betekent dat je zonder vooropgestelde verwachtingen de data benadert.
Een voorbeeld van open coderen in een interview kan zijn wanneer een respondent praat over zijn dagelijkse werkzaamheden, en de onderzoeker labels zoals "workflow", "dagelijkse uitdagingen" en "jobtevredenheid" toewijst aan verschillende uitspraken binnen het interview.
Voorbeeld van Open coderen
Stel je een hypothetisch onderzoek voor naar het gebruik van Kunstmatige Intelligentie (KI) voor het schrijven van artikelen. Een onderzoeker luistert naar een interview en haalt interessante tekstfragmenten eruit. Bij het labelen van deze fragmenten zal de onderzoeker open coderen toepassen.
Hieronder vind je een voorbeeldtabel met tekstfragmenten uit het interview en de mogelijke codes die tijdens open coderen kunnen worden toegepast:
| Tekstfragment | Code |
|---|---|
| "Ik gebruik een AI-tool om de eerste opzet van mijn artikelen te genereren." | AI-gebruik in schrijfproces |
| "Soms is de gegenereerde tekst verrassend samenhangend en nuttig." | Kwaliteit van AI-tekst |
| "Het aanpassen van AI-content kost meer tijd dan ik had verwacht." | Bewerkingstijd |
| "Ik vertrouw op de AI om me te helpen met mijn schrijfblokkades." | AI als hulpmiddel tegen schrijfblokkade |
| "Er is een leercurve om de software effectief te gebruiken." | Leercurve bij AI-gebruik |
Tijdens het proces van open coderen kunnen deze codes vervolgens worden geclusterd tot bredere categorieën en thema's, die de basis vormen voor verdere analyse in het onderzoek.
Axiaal coderen
Axiaal coderen is een stap dieper in het analyseren en structureren van de data na open coderen. In deze fase worden de gevonden codes vergeleken en met elkaar in verband gebracht. Hierbij worden codes samengevoegd tot overkoepelende codes, die als hoofdcategorieën kunnen fungeren. Het is een dynamisch proces waarbij overkoepelende codes verfijnd en aangepast kunnen worden naarmate het onderzoek vordert. Belangrijk is dat niet alle oorspronkelijke codes gebruikt hoeven te worden; sommige kunnen irrelevant blijken voor de vorming van de theorie.
Axiaal coderen wordt toegepast nadat er verbanden tussen codes en tekstfragmenten zijn gelegd. Het resultaat van deze fase zijn enkele hoofdcategorieën die als fundament dienen voor de ontwikkeling van een theoretisch raamwerk.
Voorbeeld van Axiaal Coderen
Stel je een hypothetisch onderzoek voor naar het gebruik van Kunstmatige Intelligentie (KI) in het schrijven van artikelen. Na het toepassen van open coderen, zouden overkoepelende codes gevormd worden die verschillende initiële codes groeperen onder gemeenschappelijke thema's. Hieronder vind je een voorbeeldtabel die illustreert hoe axiaal coderen wordt toegepast.
| Overkoepelende Code | Beschrijving | Onderliggende Codes |
|---|---|---|
| AI in Schrijfproces | Deze categorie beschrijft hoe AI wordt gebruikt in verschillende stadia van het schrijfproces. | AI-gebruik in schrijfproces, Kwaliteit van AI-tekst |
| Efficiëntie en Productiviteit | Hieronder vallen observaties over tijd en effectiviteit gerelateerd aan het gebruik van KI in schrijven. | Bewerkingstijd, AI als hulpmiddel tegen schrijfblokkade |
| Leercurve en Gebruikerservaring | Reflecties op de ervaring van gebruikers bij het aanleren en toepassen van KI-software. | Leercurve bij AI-gebruik |
Dit voorbeeld laat zien hoe individuele codes onder bredere categorieën geplaatst worden. Gedurende dit proces kan blijken dat sommige codes niet bijdragen aan een overkoepelend thema en daarom weggelaten kunnen worden. Axiaal coderen is cruciaal voor het begrijpen van de kernfenomenen in de data en voor het verbinden van de codes op een zinvolle manier die bijdraagt aan theorievorming.
Selectief coderen
Selectief coderen is de laatste fase in het analyseren van kwalitatieve data en bouwt voort op het werk dat verricht is tijdens het open en axiaal coderen. In deze fase worden de hoofdcategorieën, die geïdentificeerd zijn tijdens het open coderen, verfijnd en gebruikt als basis voor het ontwikkelen van een theorie. Het doel is om alle data systematisch te verzamelen binnen deze categorieën en diepere relaties en patronen te identificeren die helpen bij het construeren van een theoretisch raamwerk.
Tijdens selectief coderen zoekt de onderzoeker naar een 'core category' die als centraal thema kan dienen om de theorie omheen te bouwen. Alle categorieën en subcategorieën worden verbonden en in verband gebracht met deze core category. Softwarepakketten zoals Audiogest.app, Atlas.ti, MAXqda, Kwalitan, en NVivo kunnen hierbij van onschatbare waarde zijn, doordat ze helpen om grote hoeveelheden data te organiseren en relaties tussen verschillende codes en categorieën te visualiseren.
Na het coderen, verwerken van resultaten
Na het voltooien van het coderingsproces, is het verwerken van de resultaten een cruciale stap. Dit houdt in dat de onderzoeker de gevonden codes, categorieën en relaties nauwkeurig documenteert en interpreteert. De hoofdverantwoordelijkheden in deze fase omvatten het schrijven van een gedetailleerde analyse, het toetsen van de theorie aan de data en het waar nodig aanpassen van de theorie.
Een belangrijk onderdeel van het verwerken is ook het verifiëren van de betrouwbaarheid en validiteit van de gevonden resultaten. De onderzoeker moet kunnen aantonen dat de theorie consistent is en goed onderbouwd door de data. Termen en begrippen uit het coderingsproces zoals 'saturation', 'triangulation', en 'member checking' zijn belangrijk om de kwaliteit van het onderzoek te waarborgen.
Het einddoel van deze fase is om te komen tot een coherent verhaal dat de resultaten van het onderzoek samenvat en bijdraagt aan de wetenschappelijke kennis of praktische toepassingen binnen het veld van studie.