Sem Fachspez. Anw.: Medieninhaltsanalysen im Rahmen von Wahlstudien am Beispiel der German Longitudinal Election Study (GLES)

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1 Sem Fachspez. Anw.: Medieninhaltsanalysen im Rahmen von Wahlstudien am Beispiel der German Longitudinal Election Study (GLES) am Institut für Politikwissenschaft der Johannes Gutenberg-Universität Mainz 4. Seminarsitzung am 22.November 2011: Die Erhebungsphase Schulung, Codierung und Feldorganisation Dozentin: Mona Krewel, M.A.

2 1. Ziele und Ablauf einer Codiererschulung I Ziele: a.) Verbesserung des Instruments durch Test unter Realbedingungen b.) Training des Instruments, d.h. Einüben einer möglichst genauen Anwendung des Codebuchs durch die Codierer und einer möglichst übereinstimmenden Auslegung des Codebuchs zwischen den Codierern sowie einer möglichst übereinstimmende Auslegung des Codebuchs zwischen dem Forscher und den Codierern Faustregel: So viel Interpretationsspielraum wie nötig und so wenig Interpretationsspielraum wie möglich! Jeden Fall kann man nicht vorhersehen und dafür eine Regel im Codebuch angeben, aber wann immer es möglich erscheint, zusätzliche Regeln im Codebuch schriftlich fixieren!

3 Dazwischen Überarbeitungen des Instruments Ablauf: 1. Ziele und Ablauf einer Codiererschulung II Phase 1: Vorstellung des Codebuchs durch den Forscher (einschließlich Codebogen/Eingabemaske) und Klärung von Verständnisfragen der Codierer (1.Sitzung) Phase 2: Gemeinschaftliches Codieren von ausgewählten Beispielen und Diskussion der Codierungen aller Teilnehmer einschließlich Begründung der vom Forscher gewünschten Codierung (fortsetzen bis Codierer die Grundzüge des Codebuchs eingeübt haben) Phase 3: Untersuchungseinheiten zur eigenständigen Codierung als Hausaufgabe mitgeben. Zu Beginn jeder Sitzung Codierungen besprechen einschließlich Begründung der vom Forscher gewünschten Codierung (fortsetzen bis Codierer das Instrument vollständig beherrschen) Phase 4: Formaler Reliabilitätstest (Pretest). Bei zufriedenstellenden Werten: Beginn der Codierung. Bei unzureichenden Werten: Fortsetzung von Phase 3 und ggf. Überarbeitung des Codebuchs, dann erneuter Reliabilitätstest.

4 2. Verteilung des Untersuchungsmaterials Verteilungsraster für das Untersuchungsmaterial Quelle: Rössler (2005):173. Belastbarkeit der Codierer bestimmen, Verteilung des Materials entsprechend organisieren. Möglichst breite Streuung des Untersuchungsmaterials auf die Codierer über Medientypen aber auch über den Untersuchungszeitraum hinweg sicherstellen. Chronologische Bearbeitung innerhalb des Untersuchungsmaterials eines Codierers Sollbruchstellen für falsche Einschätzung des Codieraufwands einplanen.

5 3. Organisation der Datenerfassung I Codebogen Unabhängig von der Verfügbarkeit eines Rechners Erstellung eines Codebogens erfordert keinen großen zeitlichen Aufwand Transparenter Eingabemaske Wegfall der Dateneingabe > Zeit- und Kostenersparnis, Ausschluss von Eingabefehlern Programmierung von Filtern möglich > Vermeidung von Filterfehlern während der Codierung Sehr gut geeignet für dezentrale Codierung, wenn Onlinezugriff mit Passwort möglich Bei geringer Variablenanzahl und wenigen Filtern Programmierung zu aufwendig Lizenzen für reguläre Datenerfassungsprogramme (z.b. SPSS Data Entry) sehr teuer. Kostenfreie Alternative: Umfunktionieren frei verfügbarer Software für Online-Surveys (z.b. LimeSurvey)

6 3. Organisation der Datenerfassung II Beispiel für eine Eingabemaske (Programmierung mit LimeSurvey): Eingangsseite der GLES Presseanalyse zur BTW 09

7 3. Organisation der Datenerfassung III: Eingabemaske GLES Presseanalyse BTW 09

8 3. Organisation der Datenerfassung IV: Eingabemaske GLES Presseanalyse BTW 09 Kategoriendefinitionen und Codierregeln können in die Hilfe geschrieben werden

9 V01 Titel der Nachrichtensendung 11 Tagesschau 12 heute 21 RTL aktuell 22 Sat.1 Nachrichten V02 Jahr V03 Monat 01 Januar 12 Dezember 4. Beispielcodierung I: Codebuch 1 V Tag Lfd. Beitragsnummer innerhalb einer Sendung 01

10 4. Beispielcodierung: Codebuch 2 B01 Nimmt der Beitrag auf eine Einschätzung der wirtschaftlichen Lage/ Entwicklung in Europa Bezug? 0 Nein Ende 1 Ja Weiter mit B02 B02 Einschätzung über die wirtschaftliche Lage/ Entwicklung Hauptoder Nebenthema 1 Hauptthema 2 Nebenthema B03 Dominierender Urheber der Einschätzung über die wirtschaftliche Lage/ Entwicklung 1 Journalist/Eigenes Medium 2 Journalist/Fremdes Medium 3 Politischer Akteur Inland 4 Politischer Akteur Ausland 5 Verbandsvertreter 6 Wirtschaftsvertreter 7 Experten (Wirtschaftsforschungsinstitute, Professoren etc.) 9 Sonstige Urheber

11 4. Beispielcodierung: Codebuch 3 B04 Gesamteinschätzung der wirtschaftlichen Lage/ Entwicklung 1 Gesamteinschätzung der wirtschaftlichen Entwicklung retrospektiv Weiter mit B05 (Entwicklung von der Vergangenheit in die Zukunft) 2 Gesamteinschätzung der wirtschaftlichen Lage aktuell Weiter mit B06 (Lage zum gegenwärtigen Zeitpunkt) 3 Gesamteinschätzung der wirtschaftlichen Lage prospektiv Weiter mit B07 (Entwicklung von der Gegenwart in die Zukunft) B05 Gesamteinschätzung der wirtschaftlichen Entwicklung retrospektiv 1 Schlechter geworden 2 Gleichgeblieben 3 Besser geworden 9 Keine eindeutige Einschätzung/ Ambivalent B06 Gesamteinschätzung der wirtschaftlichen Lage aktuell 1 Schlecht/ negativ 2 Mittelmäßig/ Durchschnittlich/ Normal 3 Gut/ Positiv 9 Keine eindeutige Einschätzung / Ambivalent B07 Gesamteinschätzung der wirtschaftlichen Entwicklung prospektiv 1 Wird sich verschlechtern 2 Wird gleichbleiben 3 Wird sich verbessern 9 Keine eindeutige Einschätzung/ Ambivalent

12 4. Beispielcodierung: Nachrichtenbeitrag Tagesschau vom : Herbsttagung in Washington Bitte codieren Sie diesen Beitrag entsprechend dem vorgestellten Codebuch.

13 5. Dateneingabe mit SPSS I 1. Schritt: Die Variablen in der Variablenansicht anlegen (B) Variablennamen vergeben (z.b. V01 für Titel der Nachrichtensendung) (C) Variablentyp festlegen (z.b. numerisch, String, Datum) (A) Auf Variablenansicht gehen

14 5. Dateneingabe mit SPSS II 1. Schritt: Die Variablen in der Variablenansicht anlegen (D) Spaltenformat (Maximale Länge der Ausprägungen) festlegen (z.b. Bei V01 lauten die Codes 11, 12, = 2 Stellen, daher Spaltenformat = 2) (E) Dezimalstellen festlegen (ohne Nachkommastellen = 0) (F) Variablenlabel (Ausführlicher Name der Variablen) festlegen (z.b. für V01 Titel der Nachrichtensendung eingeben

15 5. Dateneingabe mit SPSS III 1. Schritt: Die Variablen in der Variablenansicht anlegen (G) Wertelabels für die Ausprägungen vergeben (z.b. bei V01 Titel der Nachrichtensendung für Wert 11 Tagesschau festsetzen) (H) ggf. bestimmte Werte als fehlende Werte festlegen

16 5. Dateneingabe mit SPSS IV 1. Schritt: Die Variablen in der Variablenansicht anlegen (B) + (F): Name + Variablenlabel: Wird direkt in der Zelle eingetragen (C) + (G) + (H): Variablentyp + Wertelabels + Fehlende Werte: Fenster öffnet sich, wenn man auf Zelle klickt (D) + (E): Spaltenformat + Dezimalstellen: Kann über Pfeile am Zellenrand eingestellt werden (C) (H) (G)

17 5. Dateneingabe mit SPSS V 2. Schritt: Die Codierungen in der Datenansicht eingeben Variablen Zeilen: Die Codierungen für eine Untersuchungseinheit werden horizontal eingegeben (A) Auf Datenansicht gehen Spalten: Die Codierungen für eine Variable werden vertikal dargestellt Fälle

18 6. Datenbereinigung mit SPSS I: Fehler im Datensatz auffinden 1 a.) Häufigkeitsauszählung aller Variablen (Syntaxbefehl: fre all.) durchsehen Gibt es fehlende Werte (missings), die es bei dieser Variable nicht geben darf? Wenn die Werte auch auf dem Codebogen fehlen, muss die Variable für die entsprechende U-Einheit nachcodiert werden. Gibt es unzulässige gültige Werte, die es bei dieser Variablen nicht geben darf (z.b. 7, aber die Codes für diese Variable sehen nur Ausprägungen von 1 bis 5 vor)? Wenn der Wert auch dem Codebogen unzulässig ist, muss nachcodiert werden. Gibt es ungewöhnliche Fälle? (z.b. eine Variable zählt die Anzahl der politischen Akteure pro Beitrag und die meisten Beiträge enthalten nur zwischen 0 und 10 Akteuren, ein Beitrag enthält aber plötzlich 30 Akteure. 1.Schritt: Codebogen kontrollieren. Es könnte sich um einen Tippfehler handeln, z.b. 3 Akteure statt Schritt: Gibt der Codebogen keinen Aufschluss, erfordern sehr ungewöhnliche Fälle eine Nachcodierung) Gibt es Werte, die kein Wertelabel haben? In der Variablenansicht überprüfen, ob vergessen wurde, diesen Wert (sofern er zulässig ist) zu labeln. Gibt es logische Inkonsistenzen bei den Fallzahlen zwischen verschiedenen Variablen? (z.b. Variable A misst die Präsenz des Kanzlerkandidaten der SPD und Variable B seine Bewertung. Variable B soll aber nur für diejenigen Beiträge erhoben werden, in denen auch ein KK vorkommt. Fallzahl der Ausprägung Kommt vor bei Variable A muss also dem N bei Variable B entsprechen.) Gibt es bei ID eine Fallzahl > 1 (Jede ID darf nur 1x vorkommen)?

19 6. Datenbereinigung mit SPSS II: Syntax * Befehl Häufigkeitsauszählung, Vorgehensweise gilt entsprechend Für alle nachfolgend vorgestellten Syntaxbefehle wie Kreuztabellen etc. * Zwischentext immer in *** setzen 1. Markieren, 2. Strg + r drücken. (Achtung: Befehle enden immer mit einem Punkt!)

20 6. Datenbereinigung mit SPSS III: Häufigkeitsauszählung für Menü-User

21 6. Datenbereinigung mit SPSS IV: Fehler im Datensatz auffinden 2 b.) Kreuztabellieren von Variablen, die logisch miteinander in Beziehung stehen (Syntaxbefehl: cro Va by Vb.) Wäre für das Beispiel Präsenz KK (Variable A) und Bewertung KK (Variable B) denkbar (siehe Folie 18) Die Zellen, die einen Widerspruch darstellen, sollten aufgrund von 0 Fällen nicht von SPSS ausgewiesen werden In allen Fällen von Widersprüchen hilft nur Nachcodieren der betroffenen UEs, wenn der Fehler nicht mit Hilfe des Codebogens aufgeklärt werden kann! Achtung: Eine Häufung von Filterfehlern, kann auch ein Hinweis auf einen Fehler im Codebuch oder bei Einlesen von Daten in der Steuerdatei sein! c.) Dummy-Variablen als Fehlerindikatoren (Syntaxbefehl: z.b. compute err01 = Va < 1 & Vb > 0. Execute. fre err01.) Man kann eine Dummy-Variable (Ausprägungen 0 und 1) bilden, die genau dann eine 1 bekommt, wenn sich bestimmte Codierungen wiedersprechen. d.) Filtern Der Fehlerindikator selbst kann als Filter verwendet werden (Syntaxbefehl: filter by err01. Um den Filter später wieder aufzuheben: filter off.), um die fehlerhaften Fälle herauszufiltern (Markierung in der Datenansicht oder praktischer: fre ID), wenn die Häufigkeitsauszählung von err01 Widersprüche aufweist.

22 6. Datenbereinigung mit SPSS V: Kreuztabellen für Menü-User

23 6. Datenbereinigung mit SPSS VI: Filtern für Menü-User (1) (2)