LERNMODUL 4. Die ATLAS.ti Suchmaschine das Query Tool. Aufgaben

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1 LERNMODUL 4 Die ATLAS.ti Suchmaschine das Query Tool Liebe Kursteilnehmer und Kursteilnehmerinnen, für den Einsatz von Software bei der qualitativen Datenanalyse spricht insbesondere die Möglichkeit, den Computer dazu einzusetzen, kodierte Datensegmente wiederzufinden. Das einfache Retrieval wurde schon mehrmals angesprochen. Die ATLAS.ti Suchmaschine, das sogenannte Query Tool, bietet darüber hinaus eine Anzahl von Möglichkeiten, um gezielt und effizient auf Datensegmente zugreifen zu können. Die Ziele dieses Moduls lauten für Sie, sich mit dem ATLAS.ti Query Tool vertraut zu machen, zu erlernen, wie Suchanfragen formuliert werden, zu erlernen, wie Ergebnisse von Suchanfragen zu evaluieren und zu interpretieren sind, und zu erlernen, wie Suchergebnisse ausgegeben werden können. Aufgaben Folgende Aufgaben sind praktisch durchzuführen: Übung 1: Eine Exploration des Query Tools (Theorie); Übung 2: Erstellen von Suchanfrage mit dem Query Tool (praktische Umsetzung); Übung 3: Kontextmenüs der Query Tools (Theorie); Übung 4: Ausgabe von Ergebnissen; Übung 5: Arbeiten mit Variablen; Übung 6: Suchanfragen selbst formulieren und durchführen (mit Hilfestellung und Lösungen); Übung 7: Erstellen von Super-Kodes; Übung 8: Erstellen von Snapshot-Kodes Übung 9: Anwendung des Gelernten auf das eigene Projekt. Zum Durcharbeiten des Moduls und für die Durchführung der Übungen 1 7 sollten Sie ca. 4 h einplanen.

2 Anwendungsbereiche des Query Tool Das Query Tool wird zum Wiederfinden von kodierten Text-, Graphik- oder Audiopassagen eingesetzt. Der Unterschied zur Textsuche besteht darin, dass nicht nach Worten und Mustern im Text, sondern nach Kodes bzw. Kodekombination gesucht wird. Die einfachste Form des "Retrievals", also das Wiederfinden von Zitaten, haben Sie bereits im Modul 5 kennen gelernt. Hierbei doppelklicken Sie auf einen Kode im Kodemanager. Im Query Tool können auch komplexere Anfragen mit Hilfe von Kodekombination realisiert werden. Dazu muss ein Suchausdruck formuliert werden. Beispiel: Ein Suchausdruck könnte wie folgt aussehen: ("Identität:lokal" "T_negativ"). Betrachten wir die Teile dieses Ausdrucks: Identität: lokal ist ein Kodewort (nähere Beschreibung des Kodewortes: Verbundenheit mit dem Wohnviertel ). T_negativ ist ebenfalls ein Kodewort und steht für negative Empfindungen im Zusammenhang mit Tourismus im Wohnviertel. Das Zeichen ist ein Boolescher Operator und bedeutet ODER. Die beiden Kodierungsworte sind die Argumente der Suchanfrage, die durch den Operator ODER verbunden sind. Übersetzt man den Suchausdruck in die Alltagssprache, so besagt er folgendes: Suche alle Zitate, die mit dem Kodierungswort Identität: lokal ODER mit dem Kodierungswort T_negativ kodiert wurden. Anhand des Ergebnisses kann festgestellt werden, ob und in welcher Art und Weise ein Gefühl der Verbundenheit mit dem Wohnviertel eine Auswirkung auf die persönliche Einschätzung des Tourismus im Viertel hat. Um das Bild zu vervollständigen, das man durch die Ergebnisse dieser Anfrage erhält, sollte man sich zum Vergleich auch die Kombination Verbundenheit mit dem Viertel und positive Äußerungen zum Thema Tourismus anschauen. Diese Suchanfrage würde wie folgt aussehen: ("Identität:lokal" "T_positiv") Um den Vergleich dann noch weiter zu führen, könnten Parameter wie die Länge der Wohndauer oder der Familienstand hinzugezogen werden. Aufschlussreich könnte auch die Frage sein, ob Männer die Lage anders sehen als Frauen, oder ob es altersspezifische Einschätzungen gibt. Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 2

3 ANMERKUNG: Anhand des vorliegenden Beispielmaterials macht ein Vergleich nach Alter, Geschlecht oder Wohndauer aufgrund der geringen Fallzahl keinen Sinn, aber ab einer Anzahl von 10 oder mehr Interviews können solche Fragestellungen zu aufschlussreichen Antworten führen. Wie aus dem obigen Beispiel zu entnehmen ist, gibt ein Suchausdruck die Bedingungen für das Finden von Zitaten an. Ein Suchausdruck besteht aus mindestens einem Operator und mindestens einem Argument. Kodes und Kodefamilien stellen die Argumente, die mit Operatoren verknüpft werden. Ein Suchausdruck wird von ATLAS.ti sofort evaluiert und die Ergebnisse werden in Form einer Zitatliste angezeigt. Der Suchausdruck kann bei Bedarf noch weiter spezifiziert werden. Auf diese Weise können komplexe Suchausdrücke sukzessive aufgebaut werden; dies ermöglicht eine explorative Vorgehensweise. Übung 1 Eine Exploration des Query Tools Öffnen Sie das Query Tool und schauen Sie sich die verschiedenen Fensterbereiche und Schaltflächen an. Eine detaillierte Beschreibung aller Elemente des Query-Tools finden Sie weiter unten. Zum Öffnen des Query Tools: Klicken Sie auf das Fernglas-Symbol in der horizontalen Werkzeugleiste (siehe rechts). Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 3

4 Das Query Tool Fenster Fensterbereich für Kodefamilien Stack-Speicher: Stapelbereich für Argumente Symbolleiste für Operatoren Fensterbereich für Kodes Feedbackbereich: Anzeige der Suchausdrücke Schaltfläche zum Erstellen von Super-Kodes Löschen von Treffern Drucken der Treffer Statusleiste zeigt die Anzahl der Treffer Bildlaufleiste des Feedbackbereichs Die Ergebnisliste zeigt alle auf Basis der Suchanfrage gefundenen Zitate. Textbase Selection: Schaltfläche zum Aufrufen von Variablen für die weitere Differenzierung von Suchanfragen Im Folgenden werden alle Elemente und Fensterbereiche beschrieben: Die Symbolleiste für Operatoren befindet sich am linken Seitenrand des Fensters. Im Fensterbereich für Kode-Familien oben links werden alle verfügbaren Kode-Familien, die in einem Suchausdruck verwendet werden können, aufgelistet. Der Fensterbereich für Kodes links unten enthält alle für eine Suchanfrage verfügbaren Kodierungsworte. Im sogenannten Stack-Speicher rechts oben werden alle aktivierten Ausdrücke "gestapelt". Die hier gestapelten Argumente können mit Operatoren verknüpft werden. Der oberste Eintrag ist die momentan evaluierte Suchanfrage, deren Ergebnis in der Ergebnisliste rechts unten im Fenster angezeigt wird. Direkt unterhalb des Stapelbereiches befindet sich der Feedbackbereich, in dem der momentan evaluierte Suchausdruck angezeigt wird. Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 4

5 Mit Hilfe des Fensterteilers kann die relative Größe der beiden Fensterbereiche Stack-Speicher und Feedbackbereich variiert werden. Aufbau eines Suchausdrucks Zum Formulieren eines gültigen Suchausdrucks sind Argumente, die manchmal auch als Operanden oder Deskriptoren bezeichnet werden, sowie Operatoren erforderlich. Einfache Argumente Kodes, Super-Kodes und Kode-Familien gehören zur Gruppe der einfachen Argumente. Kode-Familien stellen im Prinzip schon eine Verknüpfung von Kodes dar, nämlich eine Verknüpfung anhand des Booleschen Operator ODER. Eine Kode-Familie KF1 bestehend aus fünf Mitgliedern K1 bis K5 käme dem folgenden Suchausdruck gleich (vgl. Modul 5, Teil 2): ( K1 K2 K3 K4 K4 K5 ) Komplexe Argumente Auch ein kompletter Suchausdruck kann in einer längeren Suchanfrage zu einem Argument werden. Der Ausdruck "A & B" könnte beispielsweise als Argument in einem sukzessiv aufgebauten Suchausdruck wie (NICHT ( A B ) & ( C D )) verwendet werden. Mit diesem Suchausdruck wird nach allen Zitaten gefragt, die mit C oder D, aber nicht mit A oder B kodiert wurden. Weitere Beispiele und graphische Darstellungen zur Veranschaulichung folgen unten. Suchanfragen können mit Hilfe von Super-Kodes fixiert werden. Super-Kodes stehen somit als komplexe Argumente für die Erstellung weiterer Suchanfragen zur Verfügung Operatoren Alle oben beschriebenen Argumente können mit Hilfe von Operatoren frei miteinander kombiniert werden. Insgesamt gibt es 14 Operatoren, die nach 3 Typen unterschieden werden: Boolesche Operatoren, semantische Operatoren und Näherungsoperatoren. Die folgende Abbildung gibt einen Überblick über die Operatoren. Im Anschluss daran wird jeder Operator genauer beschrieben. Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 5

6 Boolesche Operatoren OR : A ODER B XOR: AND: NOT: Entweder nur A oder nur B A und B müssen gleichzeitig erfüllt sein Negation eines Ausdrucks Semantische Operatoren SUB: UP: SIB: Alle A mit Untergruppen (nur transitive Beziehungen!) Alle A mit Kodes der nächst höheren Ebene Alle mit A verbundenen Zitate auch auf anderen Ebenen Näherungsoperatoren WITHIN: ENCLOSES: OVERLAPPED BY: OVERLAPS: FOLLOWS: PRECEDES: CO-OCCURRENCE: A innerhalb von B A schließt B ein A wird von B überschnitten B überschneidet A A folgt B A vor B Alle A zusammen mit B Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 6

7 Übersicht über die drei Gruppen von Operatoren Boolesche Operatoren ermöglichen die Kombination von Schlüsselwörtern mit Hilfe festgelegter Operationen. In "Information Retrieval Systems" sind sie die am häufigsten verwendeten Operatoren. Semantische Operatoren nutzen die Netzwerkstruktur der Kodes. In anderen Informationssystemen werden diese Operatoren oft als "Thesaurus"-Operatoren bezeichnet. Näherungsmaße analysieren Beziehungen zwischen kodierten Datensegmenten im Raum (Distanz, Überlappungen, Überschneidungen usw.). Boolesche Operatoren ODER: Der Operator ODER ist das nicht ausschließende ODER. Der Ausdruck A ODER B ist wahr, wenn A, B oder beide wahr sind. Wenn dieser Operator verwendet wird, findet das Suchsystem alle Zitate, die mit mindestens einem der im Suchausdruck verwendeten Kodes verknüpft sind. Es wird also der Auftrag erteilt: "Finde zumindest eines der angegebenen Argumente". Beispiel: Der Suchausdruck "Erde ODER Feuer" findet alle Zitate, die entweder mit Erde oder mit Feuer oder mit beiden Kodes "Erde" und "Feuer" kodiert sind. Die Trefferquote bei Anwendung des ODER-Operator ist also sehr hoch. Dies geht jedoch oftmals auf Kosten der Präzision. Der Operator ODER kann auch zum Kombinieren von zwei oder mehreren Ausdrücken verwendet werden, wie in "Erde ODER Feuer UND Wasser". XODER: Das XODER ist das ausschließende Oder. A XODER B ist wahr, wenn A oder B wahr sind, wenn aber sowohl A und B wahr sind, ist es falsch. XODER entspricht umgangssprachlich dem Entweder-Oder: Du bekommst entweder Wackelpudding oder Eiscreme. XODER bedeutet also: Du bekommst eines von beiden, aber nicht beides. Mit dem ODER Operator hingegen, kann man auch beides bekommen. Beispiel: Wird der Suchausdruck "Erde XODER Feuer" eingegeben, so werden alle Zitate gefunden, die entweder mit "Erde" oder mit "Feuer" (aber nicht mit beiden) kodiert sind. UND: Mit Hilfe des Operators UND werden nur solche Zitate gefunden, die alle Bedingungen des Suchausdrucks erfüllen. Der UND-Operator ist ein sehr selektiver Suchoperator und generiert häufig keine Treffer. Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 7

8 Beispiel: Gibt man den Suchausdruck "Erde UND Feuer" ein, so werden nur solche Zitate gefunden, die sowohl mit "Erde" als auch mit "Feuer" kodiert sind. Dabei ist zu beachten, dass die Zitate, die den beiden Kodes zugeordnet sind, bis auf den Punkt genau übereinstimmen müssen. Die Präzision des UND Operators ist daher hoch, die Trefferquote hingegen eher gering. Zumeist wird er bei Anfragen der folgenden Art verwendet: Finde alle Zitate, die mit A oder B, aber nicht mit C kodiert wurden. In der Formulierung aber nicht versteckt sich die Kombination der beiden Operatoren NOT und UND: (NICHT C UND ( A ODER B )) NOT: Mit dem Operator NOT wird das Nichtvorhandensein einer Bedingung getestet. Formal bedeutet dies, dass alle Ergebnisse des negierten Ausdrucks von allen in Frage kommenden Textsegmenten (dem "Universum") subtrahiert werden. Um den NOT-Operator anwenden zu können, ist ein Argument ausreichend. Beispiel: Angenommen es gibt in einer HU 120 Zitate, zwölf davon sind mit "Feuer" kodiert. Der Suchausdruck "NOT Feuer" wird als Ergebnis 108 Zitate anzeigen - und zwar die Zitate, die nicht mit dem Kode "Feuer" kodiert sind. In Kombination mit diesem Operator kann auch ein vorher erstellter Ausdruck als Argument verwenden werden, wie in NICHT ( Erde ODER Feuer ). Oder anders formuliert: Finde alle Segmente, die weder mit Erde noch mit Feuer kodiert sind. ODER, XODER, und UND sind zweistellige Operatoren die jeweils zwei Argumente benötigen. NOT ist ein einstelliger Operator, der genau ein Argument benötigt, das jedoch beliebig komplex sein kann. Als Argumente können z.b. Kodes, Kodefamilien oder beliebige Suchanfragen in Form eines Ausdrucks verwendet werden. Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 8

9 Graphische Darstellung der Booleschen Operatoren Das Prinzip der Booleschen Operatoren wird unten nochmals graphisch mit Hilfe eines Venn- Diagramms veranschaulicht. Venn-Diagramme sind beschreibende Schemata zur Illustration von Ausdrücken, die mit Booleschen Operatoren gebildet sind. Das Rechteck steht für das "Universum aller Dokumente" und enthält in dieser Beispiel die Zitate Q 1 bis Q 5. A und B sind zwei Kodierungswörter. A ist mit Q 1, Q 2 und Q 3 verbunden, B mit Q 3 und Q 4. Q 5 wird weder von A noch B von kodiert. Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 9

10 Semantische Operatoren Semantische Operatoren werden dazu verwendet, um eine bereits bestehende Kodestruktur, die in einem Netzwerkeditor erstellt worden ist, näher zu untersuchen. Im Gegensatz zu Booleschen Operatoren, die Operationen nach den Regeln der extensionalen Logik durchführen und Elemente eines gefundenen Sets einfach aufzählen, erfassen semantische Operatoren bedeutungsvolle Zusammenhängen innerhalb von semantischen Netzwerken (z.b. alle mit dem Konzept "Positive Einstellungen" verknüpften Zitate). SUB: Der SUB- (oder DOWN)-Operator sammelt alle Zitate, die mit dem im Suchausdruck genannten Kode und allen untergeordneten Kodes mittels transitiver Relationen verknüpft sind. Beispiel: "SUB Magie" findet alle Zitate, die mit dem Kode "Magie" kodiert und mit allen Kodes, die direkt oder indirekt über transitive Relationen mit "Magie" verbunden sind. Ähnlich wie der ODER-Operator generiert der SUB-Operator oftmals lange Ergebnislisten. Die Ergebnisse sind aber meistens präziser, da der SUB-Operator von Strukturen oder Theorien Gebrauch macht, die im Netzwerkeditor erstellt wurden. Diesen Operatoren ist allerdings nur insoweit zu trauen, als die Verbindungen zuverlässig sind. Wenn Sie eine absurde Verbindung wie "Computer IST EINE intelligente Einheit" kodiert haben, dann wird auch dies entsprechend angezeigt. UP: Der UP-Operator sammelt alle Zitate, die mit dem im Suchausdruck genannten Kode und dem direkt übergeordneten Kode kodiert sind. Es wird also nur die nächsthöhere Ebene und nicht alle höheren Ebenen des Netzwerks berücksichtigt. SIBling: Der SIBlings-Operator sammelt alle Zitate, die mit dem im Suchausdruck genannten Kode und mit allen anderen Kodes, die denselben Elternkode haben, kodiert sind. Beispiel: "SIB Cafe" findet alle Zitate, die mit dem gleichen Elternkode "Aktivitäten verknüpft sind, wie etwa Einkaufen, Freunde treffen oder Kultur. Im Zusammenhang mit semantischen Operatoren können keine Kodefamilien oder Supercodes als Argumente verwendet werden. Graphische Darstellung der Semantischen Operatoren In der Abbildung unten werden die Funktionen der semantischen Operatoren noch einmal graphisch zusammengefasst: Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 10

11 Scientific Software Development - Copyright 2001 Thomas Muhr Scientific Software Development, Berlin, 2001 ATLAS.ti V5, Einführungskurs Retrieval Methods II - Semantic Retrieval Beispiele: sub (Positive Attitude) -> {Q1, Q2, Q3, Q4, Q5} sub (Negative Attitude} -> {Q6, Q7, Q8} sub (Attitude) -> {Q1,.., Q8} ATLAS.ti Q1 isa Attitude isa indicated by Love Love Positive Attitude sibling isa isa isa Kindness Hatred Negative Attitude isa Anger Anger Domain level Q1 Q1 Q2 Q2 Q3 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 Document level SIB Positive Attitude: Alle Zitate, die mit Positive Attitude und Negative Attitude (=Sibling) kodiert wurden (also Q1 bis Q8). Das gleiche Ergebnis erhält man im obigen Beispiel auf für SIB Love, SIB Kindness, SIB Hatred und SIB Anger. Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 11

12 Näherungsmaße Näherungsmaße benötigen immer genau zwei Argumente, die jedoch aus beliebigen Ausdrücken bestehen können. Sie unterscheiden sich von allen bisher besprochenen Operatoren in einem wichtigen Aspekt: Näherungsmaße sind nicht-kommutative Operatoren. Nicht-Kommutativität bedeutet, dass die einzelnen Argumente nicht austauschbar sind, d.h. sie müssen in einer bestimmten Reihenfolge eingegeben werden. Der Suchausdruck "A folgt B" ist beispielsweise nicht identisch mit dem Suchausdruck "B folgt A". Daher gibt es aufgrund der Nicht- Kommutativität der Näherungsmaße immer zwei Varianten einer Suchanfrage. Als Regel gilt, dass bei Anwendung von Näherungsmaßen die Argumente immer entsprechend der Reihenfolge der natürlichen Sprache eingegeben werden. Eine weitere wichtige Eigenschaft dieser Operatoren besteht darin, dass immer nur nach Zitaten für eines der beiden angegebenen Argumente gesucht wird. Welches Argument dies ist, wird durch die Reihenfolge der Eingabe bestimmt. Die Suchanfrage "A innerhalb von B" sammelt beispielsweise alle Zitate des Kodes A, die innerhalb eines Kodes B vorkommen, aber keine Zitate, die mit Kode B kodiert sind. Wenn Sie an Zitaten interessiert sind, die mit Kode B kodiert sind, dann müssen Sie die Suchabfrage "B schließt A ein" eingeben. Es werden also stets nur die Zitate des ersten Arguments berücksichtigt. Operatoren zum Auffinden von Einbettungen Mit Hilfe der beiden folgenden Operatoren können Zitate, die mit bestimmten Kodes kodiert und ineinander eingebettet sind, gefunden werden. WITHIN: "A INNERHALB B" findet alle mit A kodierten Zitate, die innerhalb von mit B kodierten Datensegmenten eingebettet sind. A ENCLOSES: "A UMSCHLIEßT B" findet alle mit A kodierten Zitate, die mit B kodierte Datensegmente umschließen. A Operatoren zum Auffinden von Überlappungen Mit den beiden folgenden Operatoren können überlappende Zitate gefunden werden. Die Auswahl des Operators ist durch die Abfolge der Zitate im Dokument bestimmt. IS OVERLAPPED BY: "A WIRD ÜBERLAPPT VON B" findet alle mit A kodierten Zitate, die überlappt werden von Textpassagen, die mit B kodiert sind. Das heißt, es wird zuerst nach Zitaten gesucht, die mit A kodiert sind. Anschließend wird untersucht, ob diese von einem mit B Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 12 A

13 kodierten Zitat überlappt werden. Falls dies zutrifft, wird das mit A kodierte Zitat in der Ergebnisliste aufgeführt. OVERLAPS: "A ÜBERLAPPT B" findet alle mit A kodierten Zitate, die Datensegmente überlappen, die mit B kodiert sind. Das heißt, es wird zuerst nach Zitaten gesucht, die mit B kodiert sind. Anschließend wird danach gefragt, ob diese von einem mit A kodierten Zitat überlappt sind. In der Ergebnisliste werden nur die mit A kodierten Zitate aufgeführt, die diesem Muster entsprechen. A Operatoren zum Auffinden räumlicher Distanzen Mit den beiden folgenden Operatoren können Zitate gefunden werden, die sich nicht direkt überschneiden, aber innerhalb einer vorgegebenen Anzahl von Zeilen vorkommen. FOLLOWS: "A FOLGT B" findet alle mit A kodierten Zitate, die auf mit B kodierten Zitaten folgen. A PROCEDES: A VOR B findet alle mit A kodierten Zitate, die einem mit B kodierten Zitat vorangehen. A COOCCURS: "A GEMEINSAM MIT B" findet alle mit A kodierten Zitate, die ebenfalls mit B kodiert sind. Dieser Operator entspricht einer Kombination aller Näherungsoperatoren verknüpft mit dem Booleschen Operator ODER. Graphische Darstellung der Näherungsmaße Graphisch lässt sich die Gruppe der Näherungsoperatoren wie folgt veranschaulichen. Die bunten Rechtecke symbolisieren überlappende und aufeinanderfolgende Zitate (Q1,, Q5), die mit den drei Kodes A, B und C kodiert sind. Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 13

14 Scientific Software Development - Copyright 2001 Thomas Muhr Scientific Software Development, Berlin, 2001 ATLAS.ti V5, Einführungskurs Retrieval Methods III - Proximity Retrieval Primary document P Q1 C B Q4 Q5 Q2 Q3 A Beispiele: B overlaps A -> {Q3, Q4} A overlapped by B -> {Q1, Q2} C overlaps B -> {Q5} A within C -> {Q2} A overlaps C -> {Q3} C follows A -> {Q5} B overlaps C -> {Q3, Q4} ATLAS.ti Die Abfragesprache Suchanfragen werden nach dem Prinzip der umgekehrten polnischen Notation (UPN) bestehend aus Argumenten und Operatoren formuliert. Das hört sich komplizierter an als es ist, denn die von dem polnischen Mathematiker Lukasiewicz entwickelte Polnische Notation benötigt weder Klammern um den Vorrang der verschiedenen Operatoren zu kontrollieren noch "syntaktischen Zucker" wie Kommata, Punkte oder ähnliches. Jeder Verfahrensschritt produziert ein bedeutungsvolles Ergebnis und es ist unmöglich, Suchanfragen zu formulieren, die syntaktisch falsch sind. Dies kann allerdings nicht die Erzeugung von syntaktischem Müll verhindern :-). In Ausdrücken, die UPN verwenden, werden keine Klammern benötigt. Der Vorrang der Operatoren wird alleine durch die Reihenfolge der Argumente und Operatoren bestimmt. Die umgekehrt polnische Notation Bei der von Lukasiewicz eingeführten Polnischen Notation werden zuerst alle Operatoren und dann alle Argumente angegeben. In der umgekehrten Polnischen Notation (UPN) ist es umgekehrt. Es werden also zunächst alle Argumente und dann die Operatoren angegeben. Dies Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 14

15 ist eine etwas gewöhnungsbedürftige Eigenschaft des ATALS.ti Query Tools, denn in der Regel sind wir an eine Notation gewöhnt, bei der ein Operator immer zwischen zwei Argumenten steht, wie etwa in der Aufgabe Diese Form der Eingabe wird auch "Infix"-Notation genannt und von den meisten Taschenrechnern verwendet. Ein Arithmetisches Beispiel Der (Infix) Ausdruck wird in UPN zu: (4 * 5) wird zu: 4 5 * 3+ (3 + 4) * 5 wird zu: * In der nächsten Übung sollen Sie selbst Suchanfragen erstellen. Es werden jeweils Beispiele vorgegeben, bevor Sie dann in einem zweiten Schritt selbst experimentieren können. Tool Übung 2 - Erstellen von Suchanfrage mit dem Query Für diese Übung laden Sie bitte das Beispielprojekt GROUTHEO.hpr, welches Sie schon von der Look & Feel Übung aus dem Modul 2 kennen. Um eine einfache Suchanfrage zu formulieren: Öffnen Sie das Query Tool. Doppelklicken Sie im Query Tool auf den Kode axial coding. Das Ergebnis zwei Zitate - wird sofort in der Ergebnisliste unten rechts angezeigt. Die Anzahl der Treffer können Sie unten links in der Statusleiste ablesen. Führen Sie nun einen weiteren Doppelklick auf dem Kode coding paradigm aus. Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 15

16 Die Liste der Zitate in der Ergebnisliste zeigt nun die 4 Zitate, die mit dem Kode coding paradigm kodiert wurden. Im Stack-Fenster sehen Sie den zuletzt aktivierten Kode coding paradigm über dem Kode axial coding gestapelt. Diese beiden Argumente können nun weiter verwendet werden. ODER Operator Klicken Sie in der Symbolleiste des Query Tools auf den ODER Operator (oberstes Symbol, siehe Pfeil). Im Feedbackbereich steht nun folgender Suchausdruck: ("axial coding" "coding paradgim"). Insgesamt werden 5 Zitate in der Ergebnisliste angezeigt. Platzieren Sie das Query Tool so, dass der Fensterbereich, in dem der Text angezeigt wird, nicht abdeckt ist. Lesen Sie die 5 Zitate im Kontext durch, indem Sie nacheinander auf die Zitate in der Ergebnisliste klicken. Die Zitate erscheinen, blau unterlegt, links im PD- Fensterbereich. Und? Haben Sie etwas über Kodierparadigmen gelernt? Besteht ein Zusammenhang mit der Vorgehensweise des axialen Kodierens? Warum zeigt die Ergebnisliste insgesamt nur 5 Zitate an, obwohl 4 Zitate mit dem Kode coding paradigm und 2 Zitate mit dem Kode axial coding kodiert sind? Die beiden Kodes scheinen sich an einer Stelle zu überlappen. Um dies herauszufinden, kann eine neue Suchanfrage formuliert werden. Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 16

17 Klicken Sie auf die Funktionstaste C(lear) um den Stack-Speicher zu leeren. Bevor wir die neue Suchanfrage klicken, müssen wir uns zunächst klar machen, was wir genau finden wollen: Wollen wir wissen, ob eine bestimmte Textstelle mit den beiden Kodes kodiert ist? Für diese Fragestellung muss der AND Operator verwendet werden. Oder wollen wir wissen, ob es einen Fall gibt, bei dem sich Teile von Zitaten, die mit den beiden Kodes kodiert wurden, überschneiden? Bei dieser Frage geht es also um Überschneidung oder Überlappung. Wenn uns diese Frage interessiert, dann können wir noch spezifizieren, ob der Kode coding paradigm den Kode axial coding überlappt oder umgekehrt, oder ob einer der beiden Kodes in den anderen eingebettet ist. Je nach Fragestellung kämen folgende Operatoren zum Einsatz: WITHIN, ENCLOSE, is OVERLAPPED by oder OVERLAPS. Man kann es sich aber auch einfacher machen, indem mal zunächst nur fragt, ob die beiden Kodes überhaupt irgendwo zusammen vorkommen. Dies ist für einen ersten Check die sinnvollste Option. Hierfür bietet sich der umfassende COOCCUR Operator an. Erzeugen Sie folgende Query und achten Sie nach jedem Klick darauf, was sich im Query Toolfenster verändert: Doppelklick auf den Kode coding paradigm. Doppelklick auf den Kode axial coding. Linker Mausklick auf den COOCCUR Operator (siehe rechts). Als Ergebnis sollten Sie nun das eine Zitat gefunden haben, mit dem beide Kodes kodiert sind. Wenn Sie sich das Zitat im Kontext anschauen, stellen Sie fest, dass es sich hier um eine hundertprozentige Überschneidung handelt, d.h. der AND Operator hätte zu dem gleichen Ergebnis geführt. Probieren Sie es einmal selbst aus und erstellen Sie die Suchanfrage: Finde alle Zitate, die sowohl mit dem Kode coding paradigm als auch mit dem Kode axial coding kodiert sind. Tip: Wenn Sie zur besseren Übersicht lieber mit einem leeren Stack-Speicher arbeiten wollen, klicken Sie wieder auf die Schaltfläche C(lear). Hier ist noch eine weitere Übung: Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 17

18 Suchen Sie alle Zitate die mit den Kodes theoretical saturation, theoretical sensitivity und theoretical sorting kodiert sind. Hilfestellung: Insgesamt sollten Sie auf 28 Treffer kommen. Wir werden in der nächsten Übung mit dieser Suchanfrage weiterarbeiten. Wenn Sie einen der beiden Distanzoperatoren verwenden, kann im Query Tool die maximale Zeilendistanz, die zwischen zwei Segmenten bestehen darf unten links in dem Feld: Distance in lines: bestimmt werden. Die gewünschte Distanz muss jeweils vor der Anwendung der beiden Distanzoperatoren eingegeben werden. Funktionen des Stack-Speichers Oben rechts im Query Tool Fenster finden Sie eine Reihe von Schaltflächen mit deren Hilfe Sie den Stack-Speicher manipulieren können. Weitere Optionen bieten Ihnen die Kontextmenüs der einzelnen Fensterbereiche. Schaltfläche C bewirkt, dass der gesamte Stapel an Ausdrücken gelöscht wird. Klicken Sie auf S, dann tauschen die ersten beiden Elemente des Stapels ihre Plätze. Diese Option ist sehr nützlich, wenn die Input-Argumente in der falschen Reihenfolge eingegeben wurden. Mit einem Klick auf P wird eine Kopie des obersten Elements auf den Stack- Speicher geschoben. Das oberste Element wird also dupliziert. Diese Option ist sinnvoll, um einen komplexen Ausdruck zu reproduzieren. Falls Sie bei geöffnetem Query Tool Fenster neue Zitate erstellt und kodiert haben, müssen Sie auf die Schaltfläche Recalc klicken, um die aktuelle Suchanfrage neu zu berechnen. Die Schaltfläche Undo bewirkt, dass das oberste Element des Stack-Speichers entfernt wird - falls Sie z.b. auf den falschen Kode geklickt haben. Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 18

19 Mit einem Klick auf Redo wird das zuletzt entfernte Element wieder auf den Stapel geschoben. Übung 3 Kontextmenüs des Query Tools Klicken Sie in den einzelnen Fensterbereichen auf die rechte Maustaste und schauen Sie sich an, welche Menüoptionen das Kontextmenü bereithält. Übung 4 Ausgabe von Ergebnissen Das Ergebnis einer Suchanfrage kann natürlich auch ausgegeben werden. ATLAS.ti stellt Ihnen vier Ausgabeoptionen zur Verfügung: Ausgabe in einen Texteditor. Ausgabe an einen Drucker, d.h. das Ergebnis wird gedruckt. Ausgabe auf einen Datenträger, d.h. das Ergebnis wird gespeichert. Ausgabe auf einen Datenträger, d.h. das Ergebnis wird gespeichert und die daraus resultierende Datei wird im Anschluss daran auf dem Bildschirm angezeigt. Vor einer Ausgabe können Sie die Trefferliste bereinigen und nicht gewünschte oder passende Treffer aus der Ergebnisliste entfernen. Wenn Sie unpräzise Operatoren verwendet haben, ist die Möglichkeit, Ergebnislisten bereinigen zu können, besonders wichtig. Auf diese Weise können die weniger nützlichen Ergebnisse aussortiert werden, so dass nur der verwertbare Teil im Editor geladen oder als Ausgabe zum Drucker geschickt wird. Für diese Übung wollen wir mit den 28 Treffern der vorherigen Suchanfrage weiterarbeiten. Für eine Ausgabe wollen wir nur solche Treffer berücksichtigen, die aus dem ersten Dokument stammen. Welche Zitate dies sind, ist sehr einfach an der Zitatadresse zu erkennen. Alle Zitate, die mit der Adresse 1: beginnen, stammen aus dem ersten Dokument, alle mit der Zitatadresse 2: aus dem zweiten. Um die Zitate aus dem zweiten Primärdokument aus der Ergebnisliste zu entfernen, gehen Sie folgendermaßen vor Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 19

20 Markieren Sie das Zitat 2:24 und klicken neben der Ergebnisliste auf das Symbol für Bereinigen (siehe Symbol rechts). Verfahren Sie ebenso mit den restlichen drei Zitaten aus PD 2. Insgesamt sollte Ihre Ergebnisliste nun 24 Treffer enthalten. Diese sollen nun ausgegeben werden. Das Ausgabesymbol ist der kleine Drucker, den Sie unter dem Symbol zur Bereinigung der Trefferliste finden. Mit einem Klick auf das Druckersymbol wird die Ausgabe jedoch nicht gleich zu einem Drucker geschickt, sondern es öffnet sich ein Auswahlmenü, in dem angegeben werden kann, in welcher Form das Ergebnis ausgegeben werden soll. Das DRUCKERSYMBOL steht in ATLAS.ti für Ausgabe. Dies bedeutet jedoch nicht, dass ein Ergebnis direkt zu einem Drucker geschickt wird. In einem zweiten Schritt können Sie festlegen, in welcher Form etwas ausgegeben werden soll. Die Optionen sind: Ausgabe in einem Texteditor, gedruckter Text oder Speicherung als Datei. Diese Wahlmöglichkeit haben Sie bei allen Ausgabeoptionen in ATLAS.ti, d.h. an jeder Stelle, an der Sie das Druckersymbol sehen oder eine Output-Option anklicken, kann ein Inhalt entweder in einem Texteditor ausgegeben, auf einer Diskette gespeichert oder ausgedruckt werden. Um eine Ergebnisliste auszugeben, gehen Sie folgendermaßen vor: Klicken Sie auf das Druckersymbol für Ausgabe neben der Ergebnisliste. Es öffnet sich ein Auswahlmenü. Sie haben nun die Möglichkeit die Zitate im Volltext auszugeben oder in der Kurzform, die Sie aus der Zitatextraliste kennen. Wählen Sie für den Zweck der Übung die Option COMPLETE QUOTATIONS. Das Send Ouput to: Fenster öffnet sich: Wählen Sie die Option EDITOR. Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 20

21 Die 24 Treffer werden nun in einem Texteditor zusammen mit einigen zusätzlichen Information angezeigt: Kopf HU: Grounded Theory File: [C:\ \Scientific Software\ATLASti\TEXTBANK\GROUTHEO.hpr] Edited by: Super Date/Time: :49:20 Auswahlkriterien Global selection criteria: All 2 Primary Docs in query: 24 quotation(s) found for Query (Infix-Notation): ("theoretical sensitivity" ("theoretical saturation" "theoretical sorting")) Zitate P 1: Strauss - 1:13 (60:61) (Lea) Codes: [theoretical saturation] No memos A 6 When additional data no longer contribute to discovering anything new about data in theoretical terms. usw. Folgendes zur Erläuterung: Es wird nicht vermerkt, dass Sie die Trefferliste bereinigt haben,. Global Selection criteria hat etwas mit der Textbase Selection-Funktion zu tun, die in der nächsten Übung besprochen wird. Zu jedem Zitat wird folgende Information ausgegeben: Herkunft, Autor, mögliche andere Kodes oder Memos, die ebenfalls mit dem Zitat verknüpft sind. Es kann kein Output erstellt werden, der diese Zusatzinformation nicht enthält. Wenn Sie nur die Zitate wünschen, müssen Sie die Ausgabe in anderer Weise bearbeiten. Dies geschieht am besten mit Hilfe eines Makros in Word. Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 21

22 Interpretation der Ergebnisse von Suchanfragen In den Übungen, die Sie eben durchgeführt haben, wurde Ihnen die Anzahl der Treffer als Hilfestellung genannt, damit Sie vergleichen konnten, ob Sie die Anfrage richtig erstellt haben. Hierdurch könnte der Eindruck entstanden sein, dass die Anzahl der Treffer ein wichtiges Ergebnis ist. Dies ist zum Teil richtig, zum Teil aber auch falsch. Das eigentlich wichtige Ergebnis ist immer der Inhalt der Zitate. Um ein Ergebnis interpretieren zu können, müssen immer auch die Inhalte gelesen werden. Die Anzahl der Treffer gibt zwar einen ersten Orientierungspunkt und kann daher auch aussagekräftig sein, aber immer nur im Zusammenhang mit den dazu gehörenden Inhalten. Greifen wir nochmals auf das im Modul 3 erwähnte Beispiel zurück. Dort wurde eine fiktive Untersuchung vorgestellt, deren Ziel es ist, die Beurteilung von Probanden in Berlin und Florenz hinsichtlich der Lebensqualität zu vergleichen. Kodiert wurden unter Anderem positive und negative Reaktionen auf den Tourismus. Als Ergebnis einer Suchanfrage nach dem Kode Positive Reaktionen enthielt die Ergebnisliste 45 Treffer, 30 davon aus PDs der Befragten aus Florenz. Dieses Ergebnis könnte ein erster Anhaltspunkt dafür sein, dass der Tourismus von Florentinern positiver erlebt wird als von den Befragten in Berlin. Diese Behauptung kann man jedoch erst aufstellen, wenn man sich die Inhalte der Zitate durchgelesen hat. Es ist etwa Folgendes möglich: Beim Durchlesen stellt man fest, dass 8 der Zitate eher einen negativen Unterton haben und umkodiert werden müssen. Nun enthält die Ergebnisliste nur noch 37 Treffer, 23 positive Vermerke von Florentinern, 14 von Berlinern. Beschäftigt man sich näher mit den 23 Zitaten der Florentiner, so wird möglicherweise deutlich, dass der überwiegende Teil den Tourismus eher aus wirtschaftlichen Gründen positiv bewertet, ihn persönlich aber eher als notwendiges Übel empfindet. Bei den Berlinern spielen wirtschaftliche Gründe bei der Beurteilung vielleicht auch eine Rolle, aber persönlich empfinden sie den Tourismus im Allgemeinen als gar nicht so negativ. Dies könnte noch weiter ausgeführt werden, indem die Faktoren, die zu einer positiven Beurteilung führen, im Einzelnen erläutert werden. Die Möglichkeit derartige Einzelheiten herausarbeiten zu können, ist ein wichtiger Grund, eine qualitative Analyse anstatt einer quantitativen Fragebogenuntersuchung durchzuführen. Die alleinige Betrachtung der Trefferzahl könnte, wie oben gezeigt, leicht zu einer Fehlinterpretation führen. Ähnliches gilt, wenn keine oder nur sehr weniger Zitate zu einer Suchanfrage gefunden werden. Nehmen wir einmal an, es wurden nur drei Zitate zu der Suchanfrage gefunden: Finde alle Zitate Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 22

23 über den Faktor Verkehr hinsichtlich Lebensqualität aller Befragten aus Florenz. Drei Schlussfolgerungen sind hier möglich: 1. Es wurden nicht alle relevanten Textstellen kodiert. Wenn wir sicher sind, dass dies ausgeschlossen werden kann, könnte man schlussfolgern, dass 2. der Faktor Verkehr keine Rolle in der Beurteilung der Lebensqualität spielt. Allerdings könnte es auch sein, dass man aufgrund des Zitatinhaltes feststellt, dass 3. der Faktor Verkehr sehr wohl eine Rolle spielt, aber die Florentiner aufgrund einer Reihe von Vorkommnissen mit den Behörden so frustriert sind, dass das Thema Verkehr von den meisten gar nicht mehr erwähnt wird. Eine eindeutige Interpretation kann aufgrund der Trefferzahl also nicht vorgenommen werden. Dies trifft auch zu, wenn die Trefferzahl sehr hoch ist. Dies kann bedeuten, dass ein Konzept sehr wichtig und daher häufig genannt wurde. Es kann aber auch sein, dass es sich bei dem Kode um eine sehr umfassende Kategorie handelt, die noch näher differenziert, d.h. dimensionalisiert werden muss. Aus den angeführten Beispielen ist zu erkennen, dass es für eine gute qualitative Analyse notwendig ist, sich näher mit den Inhalten der Zitate zu befassen, die in der Ergebnisliste aufgeführt werden. Dies ist entweder direkt über die Ergebnisliste, die im Query Tool angezeigt, oder über die Ausgabefunktion möglich. Eine alleinige Betrachtung der Trefferzahlen führt mit hoher Wahrscheinlichkeit zu einer quick but dirty Analyse. Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 23

24 Übung 5 - Arbeiten mit Variablen Erinnern Sie sich an das Erstellen von Dokumentenfamilien im Modul 3? Dort wurde Ihnen erklärt: Der Zweck von Familien ist es, Objekte, die gleichen Kriterien entsprechen oder andere Gemeinsamkeiten besitzen, zusammenzuführen. Dies kann später bei systematischen Suchoperationen sehr nützlich sein, da man Familien als Filter einsetzen kann. Wie dies funktioniert, soll nun erläutert werden. In dem Beispiel zur Rolle des Tourismus im Zusammenhang mit der Lebensqualität eines Stadtviertels haben wir nur die Aussagen der Florentiner mit den Aussagen der Berliner verglichen. Interessant könnte auch eine weitere Differenzierung nach Geschlechtern sein. Im Modul 3 wurden Sie gebeten, zwei Dokumentenfamilien zu erstellen, eine für männliche und eine für weibliche Probanden. Mit Hilfe dieser Dokumentenfamilien kann die Ergebnisliste im Query Tool gefiltert werden. Dadurch ist es möglich, die Ergebnisse nach den Variablen männlich und weiblich zu trennen. Die Aussagen von Frauen und Männer können auf einfache Art und Weise verglichen werden. Das Ergebnis eines solchen Vergleiches könnte beispielsweise sein, dass Frauen andere Aspekte des Tourismus wahrnehmen als Männer. Oder das Frauen und Männer die gleichen Aspekte wahrnehmen, diese aber anders beurteilen. Nun sind Sie sicherlich daran interessiert, wie man dies mit ATLAS.ti technisch umsetzt. Hierzu nun folgende Übung: Klicken Sie im Query Tool auf die Schaltfläche SCOPE. Es öffnet sich ein dem Query Tool sehr ähnliches Fenster mit dem Titel: Define Scope of Query (siehe Abb. unten). Dort kann festgelegt werden, in welchen Primärdokumenten nach welcher Kriterien gesucht werden soll. PD -Familien Boolesche Operatoren zur Verknüpfung von PD- Familien oder PDs Stack-Speicher Liste aller PDs Suchanfragen Ergebnisliste Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 24

25 Als Standardeinstellung wird im "Universum der Dokumente", also in allen Primärdokumenten einer HU gesucht. Im Define Scope of Query -Fenster werden alle verfügbaren Primärdokumente im mittleren linken und alle verfügbaren PD-Familien im oberen linken Fensterbereich angezeigt. Da PD-Familien wie nominale Variablen eingesetzt werden können, ist es mit Hilfe dieser Option zum Beispiel möglich, eine Auswahl aller Interviews von männlichen Probanden aus Kleinstädten im Alter zwischen zwanzig und dreißig Jahren zu treffen. Dies setzt voraus, dass mindestens 3 PD-Familien erstellt wurden: männliche Probanden, wohnhaft in Kleinstädten und Altergruppe Um einen Filter dieser Art einzusetzen, müssen die drei PD-Familien kombiniert werden. Dies ist mittels der Formulierung einer Suchanfrage mit Booleschen Operatoren möglich. Eine Verwendung aller übrigen Operatoren, die Sie im Query Tool kennen gelernt haben, würde hier keinen Sinn ergeben. Erstellen einer Suchanfrage im Kombination mit Variablen Wie würden Sie die Suchanfrage formulieren, um die Zitate der Ergebnisliste auf solche von Jahre alten Männern aus Kleinstädten zu reduzieren? Tipp: Es handelt sich hierbei um die Schnittmenge dieser drei Merkmale. Arbeiten Sie nun mit Ihrer eigenen HU: (Strg + Klick: Antwort zu Übung 5 Formulieren Sie eine einfache Suchanfrage im Query Tool. Ein Doppelklick auf einen Kode, den Sie mehrmals verwendet haben, ist für diese Übung ausreichend. Klicken Sie dann auf die Schaltfläche SCOPE. Doppelklicken Sie auf die PD-Familien weiblich und achten darauf, was sich im Define Scope of Query - Fenster sowie in der Ergebnisliste des Query Tools verändert. Im Define Scope of Query - Fenster werden in der Ergebnisliste alle Zitate der Dokumente mit weiblichen Probanden angezeigt. In diesem Fall sind es alle Zitate des Beispielinterview_Florenz (eng. Version: Interview Florence_1). In der Ergebnisliste des Query Tools werden jetzt ebenfalls nur noch Zitate aus dem Florenz-Interview angezeigt; hier aber in Kombination mit der vorher festgelegten Suchanfrage. Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 25

26 Wählen Sie nun die PD-Familie männlich (Men). Das Resultat in den Ergebnislisten ändert sich entsprechend. Anstelle von PD-Familien können auch einzelne Dokumente oder eine Kombination von Dokumenten oder PD-Familien als Filter verwenden werden. Wenn Sie nur an Zitaten einzelner PDs interessiert sind, dann wählen Sie die gewünschten PDs aus der PD-Liste und verknüpfen Sie diese mit dem ODER-Operator. Alternativ können auch sogenannte Superfamilien angelegt werden. Dies lohnt sich immer dann, wenn man des öfteren auf eine Kombination bestimmter Familien zurückgreifen möchte. Das Erstellen von Superfamilien wird in diesem Einführungskurs nicht behandelt, ist aber ähnlich der Erstellung von super codes. Darauf wird in Übung 7 näher eingegangen. erstellen Übung 6 Suchanfragen selbst formulieren und Damit Sie das Erstellen von Suchanfragen noch ein wenig üben können, folgen nun drei Beispiele zu den booleschen, semantischen und den Näherungsoperatoren. Die Beispiele werden anhand einer ausformulierten Fragestellung in Textform vorgestellt. Versuchen Sie zunächst selbständig die Fragestellung in eine ATLAS.ti Suchanfrage umzusetzen. Falls dies nicht gelingen sollte, finden Sie eine Anleitung im Anschluss an die Beispiele. Für Tüftler folgen dann noch drei weitere Übungsaufgaben ohne Lösung. Lösungen können zur Überprüfung an den Tutor geschickt werden. Alle Beispiele beziehen sich auf eine mit dem Programm installierte Beispiel-HU. Öffnen Sie bitte die Beispiel HU: The Sample.hpr5, die sich im ATLAS.ti Sample- Verzeichnis befindet. Fragestellung 1 Formulierung einer Booleschen Suchabfrage Finden Sie alle Zitate, die entweder mit Kodes der Kode-Familie "Big Family" oder mit Kodes der Kode-Familie "Magic Stuff" verknüpft sind, aber nicht mit dem Kode "Magic 3". Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 26

27 Hilfestellung Zur Illustration der Fragestellung, schauen Sie sich die Mitglieder der genannten Kodefamilie sind. Klicken Sie dazu mit der rechten Maustaste auf die Kodefamilie im Query Tool. Es erscheint dann der Text: Display Codes. Klicken sie mit der linken Maustaste auf diesen Text. Die Suchanfrage sollte zu 11 Treffer führen. Fragestellung 2 Formulierung einer Suchabfrage mit semantischen Operatoren Finden Sie alle Zitate, die mit dem Kode "Magic" und allen untergeordneten Kodes, nicht aber mit dem Kode "Black Magic kodiert sind. Hilfestellung Nur der erste Teil der Fragestellung verlangt nach einem semantischen Operator. Der zweite Teil der Fragestellung - die aber nicht Verknüpfung - ist wie in Fragestellung 1 zu erstellen. Wenn Sie nachschauen wollen, welche Kodes dem Kode Magic untergeordnet sind, schauen Sie sich die fokussierte Netzwerksicht zum Kode Magic an. Die Ergebnisliste sollte 22 Treffer anzeigen. Fragestellung 3 Formulierung einer Suchanfrage mit Näherungsmaßen Finden Sie alle Zitate, die mit dem Kode "Magic" und allen untergeordneten Kodes kodiert sind, mit der Einschränkung, dass nur solche Zitate gefunden werden sollen, die innerhalb des Kodes Horror %4 eingebettet sind. Hilfestellung Der erste Teil ist wie in Fragestellung 2 zu erstellen. Neu hinzu kommt die Einschränkung, die mit Hilfe eines der Näherungsmaße gelöst werden kann. Die Ergebnisliste sollten 7 Treffer anzeigen. Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 27

28 Indem Sie auf einen beliebigen Buchstaben Ihrer Tastatur klicken, springen Sie direkt zu dem ersten Kode in der Kodeliste des Query Tools, der mit diesem Buchstaben beginnt. Diese Funktion kennen Sie schon aus dem Kodemanager. Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 28

29 Lösung zu Fragestellung 1 Boolesche Operatoren Finden Sie alle Zitate, die entweder mit Kodes der Kode-Familie "Big Family" oder mit Kodes der Kode-Familie "Magic Stuff" verknüpft sind, aber nicht mit dem Kode "Magic 3". Doppelklicken Sie auf die Kode-Familie "Big Family". Das Ergebnis wird sofort unten rechts in der Ergebnisliste angezeigt. Doppelklicken Sie auf die Kode-Familie "Magic Stuff". Die Ergebnisliste zeigt nun alle Zitate an, die mit Kodes dieser Familie verknüpft sind. Im Stack-Speicher befinden sich nun die beiden Argumente "Big Family" und "Magic Stuff". Klicken Sie auf den XOR-Operator in der Symbolleiste des Query Tools (es handelt sich hier um das ausschließende Entweder-Oder). In der Ergebnisliste werden nun Zitate, die entweder mit Kode A oder B kodiert sind wiedergegeben. Gleichzeitig wurde ein neues komplexes Argument erstellt ("BigFamily" "Magic stuff"), das nun für weitere Operationen verwendet werden kann. Als nächstes muss ein Argument und eine Verknüpfung erstellt werden, die den folgenden Teil der Fragestellung wiedergeben:... aber ohne den Kode "Magic 3": Doppelklicken Sie auf den Kode "Magic 3". Alle Zitate, die mit diesem Kode verknüpft sind, werden nun in der Ergebnisliste angezeigt. Klicken Sie auf den NICHT-Operator. Alle Zitate, die nicht mit dem Kode "Magic 3" kodiert sind, werden jetzt in der Ergebnisliste angezeigt. Im Stapel befinden sich nun zwei komplexe Argumente, die XOR- und die NOT-Anfrage, welche wiederum mit einem Operator verknüpft werden können. Klicken Sie nun auf den UND Operator. In der Ergebnisliste sehen Sie nun alle Resultate zur Fragestellung Finden Sie alle Zitate, die entweder mit Kodes der Kode-Familie "Big Family" oder mit Kodes der Kode-Familie "Magic Stuff" verknüpft sind, aber nicht mit dem Kode "Magic 3". Die Suchanfrage in Infix-Notation sieht wie folgt aus: (("Große Familie" "Magische Dinge") & NOT "Magische 3"). Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 29

30 Lösung zu Fragestellung 2 - semantischen Operatoren Finden Sie alle Zitate, die mit dem Kode "Magic" und allen untergeordneten Kodes, nicht aber mit dem Kode "Black Magic kodiert sind. Fokussierte Netzwerksicht für den Kode Magic Doppelklicken Sie auf den Kode "Magic". Als Ergebnis wird ein Zitat angezeigt. Klicken Sie auf den SUB Operator. Die Ergebnisliste füllt sich: 22 Treffer. Doppelklicken Sie auf den Kode "Schwarze Magie". Ergebnis: Nichts. Wählen Sie den NICHT Operator. Ergebnis: Alle 125 Zitate der HU. Wählen Sie den UND Operator. Ergebnis: 22 Treffer. In der Infix-Notation sieht die Lösung wie folgt aus: (SUB "Magic" & NOT "Black Magic") Die Vorgehensweise in dieser Suchabfrage war vielleicht nicht besonders clever, da noch kein Zitat mit dem Kode "Black Magic" kodiert worden ist. Dies bedeutet jedoch nicht, dass die fünf Arbeitsschritte umsonst gewesen wären. Man könnte das obige kleine Programm als Super-Kode speichern (siehe Übung 7), den man zu einem späteren Zeitpunkt aufrufen kann, nachdem weitere Zitate mit dem Kode "Black Magic" kodiert wurden. Auf diese Weise erspart man sich das erneute Formulieren der ursprünglichen Suchanfrage. Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 30

31 Lösung zu Fragestellung 3 Näherungsoperatoren Finden Sie alle Zitate, die mit dem Kode "Magic" und allen untergeordneten Kodes kodiert sind, mit der Einschränkung, dass nur solche Zitate gefunden werden sollen, die innerhalb des Kodes Horror %4 eingebettet sind. Doppelklicken Sie auf den Kode "Magic". Klicken Sie auf den SUP Operator. Doppelklicken Sie auf den Kode "Horror %4". Klicken Sie auf den WITHIN Operator. In der Infix-Notation sieht die Lösung wie folgt aus: (SUB "Magic" WITHIN "Horror %4") Zur Veranschaulichung: Schauen Sie sich die Treffer im Kontext an. An den Kodes im Seitenrandbereich können Sie nachvollziehen, wie die Einbettung jeweils aussieht. Vertiefung Drei weitere Suchanfragen zum Üben 1. Finden Sie alle Zitate, in denen Nick zusammen mit George genannt wird. (Treffer: 2) 2. Finden Sie alle Zitate, die dem Kode The four elements untergeordnet sind und im Zusammenhang mit Gold genannt werden, aber nicht mit Horror %1 kodiert wurden. (Treffer: 1) 3. Finden Sie alle Zitate, in denen eine Textstelle, die etwas mit Wasser zu tun hat, innerhalb von 10 Zeilen einem der magischen Kodes folgt und in eine Textstelle eingebunden ist, in der es um das Thema Feuer geht. (Treffer: 2) Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 31

32 Übung 7 - Erstellen von Super-Kodes Super-Kodes Mit Hilfe von Super-Kodes können Suchanfragen auf komfortable Weise gespeichert werden. Super-Kodes sind in ihren Eigenschaften und in ihrer Handhabung den normalen Kodes sehr ähnlich - mit dem einen Unterschied, dass zwischen Zitaten und Super-Kodes keine festen Verbindungen bestehen (siehe Abbildung) Zwischen normalen Kodes und Zitaten bestehen feste Verbindungen. Query X Super-Kodes "errechnen" das Ergebnis der Suchabfrage neu, wann immer danach verlangt wird (when requested). Wie aus der Abbildung zu erkennen ist, beinhalten Super-Kodes eine Suchanfrage und stellen virtuelle Referenzen zu Zitaten her, wann immer es erwünscht ist. Wenn Sie im Laufe der Arbeit Zitate hinzufügen, modifizieren oder löschen, dann wird das vom Super-Kode erfasst. Denn wenn Sie auf einen Super-Kode klicken, dann wird die Suchanfrage jedes Mal neu durchgerechnet und das aktuelle Ergebnis wird angezeigt. "Intelligente" Super-Kodes können auch als eingefrorene Hypothesen verstanden werden, mit deren Hilfe das Datenmaterial wiederholt getestet werden kann. Super-Kodes spiegeln also Veränderungen im Verlauf der Datenanalyse und Theoriebildung wider. Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 32

33 Eigenschaften von Super-Kodes Super-Kodes werden nicht mit dem gelben Symbol, sondern mit einem roten Symbol angezeigt. Im Kodemanager oder in einer Netzwerksicht können Super-Kodes wie alle anderen Kodes ausgewählt werden und man kann sich die mit ihnen virtuell verknüpften Zitate anzeigen lassen. Super-Kodes können Teil einer Kodefamilien oder einer Netzwerksicht sein. Sie können auch in anderen Suchabfragen als Argument enthalten sein. Das heißt, mit Hilfe von Super-Kodes können hochkomplexe Suchanfragen schrittweise erstellt werden. Super- Kodes können Super-Kodes enthalten, die Super-Kodes enthalten, usw. Wie erstelle ich einen Super-Kode? Um einen Super-Kode zu erstellen, muss zunächst eine Suchanfrage im Query Tool formuliert werden. Dabei ist es unerheblich, ob die formulierte Suchanfrage zu einem Ergebnis führt oder nicht. Super-Kodes können auch auf der Basis einer ergebnislosen Suchanfrage erstellt werden, da sie "intensional" sind. Dies erspart oftmals die erneute Formulierung derselben Suchanfrage zu einem späteren Zeitpunkt der Analyse. Und so erstellen Sie einen Super-Kode: Formulieren Sie eine Suchanfrage. Klicken Sie im Query Tool auf die Schaltfläche SUPER CODE. Ein Eingabefenster öffnet sich. Geben Sie einen Namen für den Super-Kode ein oder akzeptieren Sie den vorgegebenen Standardnamen, der mit einem *-Zeichen beginnt und bestätigen Sie dies mit OK. Wenn alle Bezeichnungen Ihre Super-Kode mit einem Sternchen (*) beginnen, dann werden Sie im Kodemanager bei alphabetischer Sortierung ganz oben angezeigt. Da sich reguläre Kodes und Super-Kodes aber auch durch das Symbol unterscheiden, lässt sich schnell erkennen, was ein regulärer und was ein Super-Kode ist. Copyright , Dr. Susanne Friese, QuaRC 33