Meet the Expert

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Prof. Dr. Fritz Schütze

Schwierige Stellen und Unordnungsphänomene beim autobiograhischen Stegreiferzählen

Das autobiographische Stegreiferzählen (innerhalb und  außerhalb des narrativen Interviews) geht mit schwierigen Stellen im Erzähl- und Wiedererinnerungsvorgang - z. B. mit extremen Erleidenshöhepunkten, Ausweglosigkeiten, eigenen Fehlern und entsprechenden Schuldgefühlen, Schamgefühlen u.a. - oftmals in erstaunlich geregelter Weise um, was die Einhaltung der narrativen Darstellungsordnung anbelangt. Aber nicht selten wird auch die Erzählperson während des Stegreiferzählvorgangs im Zuge der „Wiederverlebendigung“ ihrer im autobiographischen Gedächtnis abgespeicherten Erinnerungen an schwierige Ereignisverstrickungen derart stark emotional überwältigt, dass es zu Unordnungsphänomenen in der Erzähldarstellung kommt. Typische textuelle Erscheinungen hierfür sind (a) komplexe Hintergrundskonstruktionen, also Abweichungen von der Haupterzähllinie, um Schwieriges nachzutragen, an das man zunächst nicht erinnert werden wollte, (b) eine durch argumentative Dynamiken aufgespaltene Erzählkoda, die auf unbewältigte biographische Probleme und unabgeschlossene biographische Arbeit hinweist, (c) widersprüchliche Situationsdarstellungen (was z. B.  Zeit-, Orts- und Person-Nennungen anbelangt), obwohl die Situationserinnerung eigentlich gut ist, (d) hochsymbolische “Fremdbilder“ in Situationsdarstellungen oder (e) plötzliche Phasen extrem lakonischen Erzählens, im Zuge dessen die Darstellung innerer Zustände systematisch vermieden wird.

Es gibt sicherlich noch eine ganze Reihe anderer Unordnungsphänomene im  autobiographischen Stegreiferzählen. - Zusammen könnten wir vielleicht einige Typen von Unordnungsphänomenen sammeln und uns fragen, wie wir als sozialwissenschaftliche Biographieforscherinnen und -forscher mit ihnen umzugehen vermögen. Vielleicht drücken sie ja besonders interessante und sozialwissenschaftlich aufschlussreiche Lebens-, Situations- und Gesellschaftsumstände aus. Unordnungsphänomene sind meiner Meinung nach in der Biographieforschung kein Desaster für den Forschungsprozess – eher das Gegenteil davon. Auch könnten wir uns fragen, wann schwierige Lebenssituationen „geordnet“ und wann sie mehr oder weniger ungeordnet erzählt werden.

Hinweis: maximale Personenanzahl: 30

Prof. Dr. Michael Dick & Wilhelm Termath

Gütekriterien in explorativen Forschungsprojekten

In vielen explorativen Studien werden die Ergebnisse nahezu vollständig retrospektiv, also in einer Rückschau auf die Daten gewonnen. Qualitativ-retrospektive Studien sind anfällig für Verzerrungen, denn in der rückblickenden Deutung lassen sich Dinge glätten und plausibilisieren, die vor oder während des Forschungsprozesses noch unklar, diffus oder widersprüchlich waren. Dieser Workshop fragt, welche Strategien im Auswertungsprozess diesen Verzerrungs- oder Manipulationstendenzen wirksam vorbeugen können. Es werden  bekannte Modelle für qualitative Gütekriterien und deren Anwendung beispielhaft vorgestellt. Schließlich sollen überprüfbare Gütekriterien für eine retrospektiv angelegte Praxis- und Organisationsforschung formuliert werden.

Dr.in Josephine Jellen & Prof.in Dr. Heike Ohlbrecht

Qualitative Leitfadeninterviews in der Forschungspraxis

Das qualitative Leitfadeninterview gehört zum Standardrepertoire in der qualitativen Bildungs- und Sozialforschung und erfreut sich weiterhin größter Beliebtheit. Allerdings fehlt es häufig an forschungspraktischen Hinweisen insbesondere für Q-Wissenschaftler*innen in der Umsetzung dieser doch voraussetzungsvollen Interviewform. Wir thematisieren in diesem Workshop vor allem die Vorbereitung und Durchführung von Leitfadeninterviews und gehen auf etwaige Herausforderungen im Datenerhebungsprozess ein.

Prof. Dr. Olaf Dörner & Katharina Pongratz

Qualitative Bildungsforschung `barrierearm`: Inklusive Datenerhebung

Vorgespräche, Interviews, Gruppendiskussionen, Kurzfragebögen uvm. sind wichtige Instrumente der  qualitativen Forschung. Um Erwachsene  mit bspw. seelischen, geistigen oder körperlichen Behinderungen, Erwachsene anderer Muttersprachen oder auch hochaltrige Personen so barrierearm wie möglich in Forschungsprozesse einzubinden, bedarf es der Modifizierung  einzelner Erhebungsinstrumente. Einfache und bB leichte Sprache, unterstützende Technik und eine auf spezielle Bedürfnisse  ausgerichtete Auseinandersetzung mit der Lebenswelt der zu Befragenden sind dazu mögliche Hilfsmittel. In dieser Session setzen wir uns mit barrierearmer Forschung auseinander und stellen Erfahrungswerte aus laufenden
Forschunsgvorhaben vor.

Dr. Thorsten Dresing und Thorsten Pehl

KI transformiert qualitative Forschung ?!

Seit kurzer Zeit verändert Künstliche Intelligenz (KI) rasant die Landschaft der qualitativen Forschung. Während effizientere automatische Transkriptionsverfahren (+50%) bereits breiten Einzug halten, eröffnen Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Claude & Co. faszinierende, aber auch herausfordernde neue Perspektiven für die Analyse qualitativer Daten. Doch wie transformativ ist dieser Wandel wirklich? Ziel des Formates ist es, den Teilnehmenden ein differenziertes Bild der aktuellen Entwicklungen zu vermitteln und sie zu befähigen, relevante Werkzeuge und Methoden für ihre Arbeit zu identifizieren und kritisch einzuordnen.

Dieser Vortrag navigiert durch das Spannungsfeld zwischen Hype und praktischer Realität (das „?!“ im Titel). Ausgehend von den Potenzialen und Grenzen automatischer Transkription beleuchtet er typische Fallstricke und Probleme beim Einsatz von LLMs in der qualitativen Forschungspraxis – von unzureichenden Ergebnissen durch einfache Prompts bis zur Komplexität des Prompt-Engineerings und der technologischen Entwicklung. Neben einer kritischen Einordnung technischer Werkzeuge und Plattformen stehen vor allem methodische Innovationen und Integrationsstrategien im Fokus. Vorgestellt werden beispielhaft Ansätze, wie KI in etablierte Verfahren (z.B. die Qualitative Inhaltsanalyse oder die Dokumentarische Methode) integriert werden kann, aber auch neuere, KI-spezifischere Workflows wie Query-Based Analysis als Alternative zum klassischen Codieren oder Strategien zum hybriden Interpretieren mit multiplen LLMs. Die Auswahl der Beispiele wird an den aktuellen Stand der Entwicklung (Frühjahr 2026) angepasst.

KOSTENFREI:

Fabio Lieder                                                                                                                                                                                  

Interpretieren zusammen mit KI: Vorstellung von Karl AI

Karl AI ist eine webbasierte Forschungssoftware für qualitative Sozialforschung, die eine verteilte Interpretation zwischen einer forschenden Person und generativen Sprachmodellen ermöglicht. In Karl AI arbeitet diese Person gemeinsam mit generativen Sprachmodellen direkt am Text: Interviews, Gruppendiskussionen oder Feldnotizen werden strukturiert, modularisiert und in iterativen Interpretationsschritten bearbeitet. Dabei können unterschiedliche Sprachmodelle nacheinander in denselben Interpretationsprozess eingebunden werden. Die entstehenden Interpretationen beziehen sich aufeinander, greifen vorausgehende Perspektiven auf, verschieben Akzente und erzeugen so eine hybride Forschungswerkstatt, in der menschliche und maschinelle Perspektiven rekursiv ineinandergreifen. Eigene Prompts und individuelle Workflows lassen sich aufbauen, kombinieren und im Forschungsprozess weiterentwickeln. Interpretationen können verglichen, weitergeführt und verdichtet werden. Karl AI ist methodenoffen angelegt und macht die Entstehung von verteilter Interpretation sichtbar. Die Software richtet sich an qualitativ Forschende, die generative Sprachmodelle als Teil einer verteilten Interpretationspraxis begreifen und ihre Forschung entsprechend organisieren wollen – oder einfach neugierig sind.