Die wichtigsten Schritte bei der Arbeit mit ATLAS.ti

Video-Tutorial: Überblick über ATLAS.ti 9 Windows

Daten- und Projektv

Ein erster wichtiger, aber oft vernachlässigter Aspekt eines Projekts ist das Daten- und Projektmanagement. Der erste Schritt ist die Datenaufbereitung. Weitere Informationen zu unterstützten Dateiformaten finden Sie im Abschnitt Unterstützte Dateiformate.

Neben der Analyse Ihrer Daten verwalten Sie auch digitale Inhalte und es ist wichtig zu wissen, wie die Software dies tut. Detaillierte Informationen finden Sie im Abschnitt Projektmanagement.

Wenn Sie in einem Team arbeiten, lesen Sie bitte den folgenden Abschnitt: Teamarbeit.

Analyse auf der Datenebene und auf der konzeptionellen Ebene

Es gibt zwei grundsätzliche Analyseebenen bei der Arbeit mit ATLAS.ti, die Datenebene und die konzeptionelle Ebene. Die Datenebene umfasst Aktivitäten wie die Segmentierung von Daten, das Kodieren von Text-, Bild-, Audio- und Videopassagen sowie das Schreiben von Kommentaren und Memos. Die konzeptionelle Ebene konzentriert sich auf Datenabfragen und modellbildende Aktivitäten wie das Verknüpfen von Entitäten in Netzwerken, zusätzlich zum Schreiben von weiteren Kommentaren und Memos.

Die Abbildung unten veranschaulicht die wichtigsten Schritte, beginnend mit der Erstellung eines Projekts, dem Hinzufügen von Dokumenten, dem Identifizieren interessanter Dinge in den Daten und dem Kodieren dieser. Memos und Kommentare können in jedem Stadium der Analyse geschrieben werden, wobei es eine Verschiebung vom Schreiben von Kommentaren zum umfangreicheren Schreiben von Memos in den späteren Phasen der Analyse gibt. Sobald Ihre Daten kodiert sind, können sie mit den verschiedenen zur Verfügung stehenden Analysewerkzeugen abgefragt werden. Die gewonnenen Erkenntnisse können dann mit der ATLAS.ti-Netzwerkfunktion visualisiert werden.

Einige Schritte müssen nacheinander ausgeführt werden. So können Sie z.B. logischerweise nichts abfragen oder nach Kookkurrenzen suchen, wenn Ihre Daten noch nicht kodiert sind. Aber ansonsten gibt es keine strengen Regeln.

Haupt-Workflow beim Arbeiten mit ATLAS.ti

Arbeit auf der Datenebene

Zu den Aktivitäten auf der Datenebene gehören Exploring Data mit Hilfe von Wortwolken und Wortlisten, das Segmentieren der Daten in Form von Zitaten, das Hinzufügen von Kommentaren zu den jeweiligen Passagen note-making/annotating, das Verknüpfen von Datensegmenten untereinander, genannt hyperlinking in ATLAS.ti, und das Kodieren von Datensegmenten und Memos, um deren späteres Wiederfinden zu erleichtern. Fallvergleichende Analysen führen zu einer kreativen Konzeptualisierungsphase, die übergeordnete Interpretationsarbeit und Theoriebildung beinhaltet.

ATLAS.ti unterstützt Sie bei all diesen Aufgaben und bietet einen umfassenden Überblick über Ihre Arbeit sowie schnelle Such-, Retrieval- und Browsing-Funktionen.

Innerhalb von ATLAS.ti finden erste Ideen oft ihren Ausdruck in der Zuordnung zu einem Kode oder Memo, dem dann auch ähnliche Ideen oder Textausschnitte zugeordnet werden. ATLAS.ti bietet den Forschenden ein höchst effektives Mittel zum schnellen Auffinden aller für eine Idee relevanten Datenselektionen und Notizen.

Arbeiten auf konzeptioneller Ebene

Über das Kodieren und einfache Datenretrieval hinaus erlaubt ATLAS.ti Ihnen, Ihre Daten auf viele verschiedene Arten abzufragen, komplexe Kode-Abfragen mit Variablen zu kombinieren, Beziehungen zwischen Kodes zu ergründen und Ihre Ergebnisse mit dem Netzwerk-Tool zu visualisieren.

ATLAS.ti erlaubt es Ihnen, ausgewählte Passagen, Memos und Kodes visuell zu Diagrammen zu verbinden, die komplexe Beziehungen grafisch darstellen. Dieses Feature verwandelt Ihren textbasierten Arbeitsbereich virtuell in eine grafische Spielwiese, auf der Sie Konzepte und Theorien basierend auf Beziehungen zwischen Kodes, Datensegmenten oder Memos konstruieren und explorieren können.

Dieser Prozess deckt manchmal weitere Beziehungen in den Daten auf, die vorher nicht offensichtlich waren, und erlaubt Ihnen trotzdem die Möglichkeit, sofort zu Ihren Anmerkungen oder Ihren Primärdaten zurückzukehren. - Weitere Details finden Sie unter Querying Data und Working With Networks.