Methode

Thematische Analyse

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Die Thematische Analyse ist eine Methode, um qualitative Daten systematisch auszuwerten. Ziel ist es, wiederkehrende Themen, Muster und Bedeutungen in Aussagen, Interviews, Notizen oder Beteiligungsergebnissen zu erkennen. Im Unterschied zum Affinity Mapping werden die Daten nicht nur sortiert, sondern gezielt analysiert und interpretiert.

Ziel

Ziel der Thematischen Analyse ist es, wiederkehrende Themen und Muster in qualitativen Daten sichtbar zu machen. Die Methode hilft dabei zu verstehen, welche Anliegen, Bedürfnisse, Herausforderungen oder Wünsche besonders häufig auftreten und welche Bedeutung sie für den weiteren Prozess haben.

Wann sinnvoll?

wenn große Mengen qualitativer Daten ausgewertet werden sollen.
wenn Muster und wiederkehrende Themen erkannt werden sollen.
wenn Interessen, Bedürfnisse oder Herausforderungen der Beteiligten besser verstanden werden sollen.
wenn die Ergebnisse als Grundlage für Entscheidungen oder weitere Beteiligungsschritte dienen sollen.
wenn nicht nur gesammelt, sondern auch interpretiert werden soll, was die Beteiligten tatsächlich beschäftigt.

Wann nicht sinnvoll?

wenn nur sehr wenige Aussagen vorliegen.
wenn ausschließlich Zahlen oder statistische Daten ausgewertet werden sollen.
wenn bereits feste Kategorien vorgegeben sind und keine offene Analyse gewünscht ist.
wenn schnelle Ergebnisse benötigt werden und keine Zeit für eine vertiefte Auswertung vorhanden ist.

Ablauf

Zunächst alle relevanten Materialien sammeln:

Interviewprotokolle
Transkripte
Workshop-Dokumentationen
Moderationskarten
offene Umfrageantworten
Beobachtungsnotizen

Je vollständiger die Datengrundlage, desto aussagekräftiger die Analyse.

Vor Beginn überlegen:

Was möchten wir herausfinden?
Welche Erkenntnisse suchen wir?
Welche Entscheidungen sollen später unterstützt werden?

Beispiele:

„Welche Herausforderungen werden besonders häufig genannt?“
„Welche Bedürfnisse haben die Beteiligten?“
„Welche Themen sind für die weitere Planung relevant?“

Zunächst alle vorhandenen Daten aufmerksam durch lesen.

Wichtig ist, nicht sofort kategorisieren. Erst ein Gefühl dafür bekommen:

Welche Themen tauchen auf?
Was überrascht?
Welche Aussagen wiederholen sich?

Hilfreiche Fragen:

Was beschäftigt die Beteiligten besonders?
Welche Probleme oder Wünsche werden genannt?
Welche Aussagen stechen hervor?

Wichtige Aussagen oder Textstellen markieren. Diese sogenannten Codes sind kurze Begriffe, die den Inhalt zusammenfassen.

Beispiele:

Aussage: „Es fehlen sichere Fahrradwege.“

Code: Fahrradinfrastruktur

Aussage: „Ich wünsche mir mehr Orte zum Treffen.“

Code: Begegnungsorte

Eine Aussage kann mehrere Codes erhalten.

Nach Codes suchen, die miteinander zusammenhängen.

Beispiel:

Mobilität

Fahrradinfrastruktur
ÖPNV
Verkehrssicherheit

Öffentlicher Raum

Aufenthaltsqualität
Begrünung
Sitzgelegenheiten

Hier entstehen die ersten Themenfelder.

Prüfen welche Codes zusammengehören und welche größeren Themen daraus entstehen.

Hilfreiche Fragen:

Welche Themen tauchen besonders häufig auf?
Welche Themen stehen miteinander in Verbindung?
Welche Themen sind besonders relevant für die Fragestellung?

Wichtig:

Die Themen sollten nicht nur beschreiben, was gesagt wurde, sondern auch erklären, worum es dabei eigentlich geht.

Anschließend kontrollieren:

Passen die Aussagen wirklich zum Thema?
Gibt es Überschneidungen?
Fehlen wichtige Themen?
Sind die Themen verständlich benannt?

Bei Bedarf können Themen zusammengeführt oder aufgeteilt werden.

Zum Abschluss werden die Themen beschrieben und interpretiert.

Beispiel:

Viele Teilnehmende wünschen sich mehr Aufenthaltsqualität im öffentlichen Raum. Besonders häufig wurden Sitzgelegenheiten, Begrünung und Treffpunkte genannt.

Dadurch entsteht der eigentliche Mehrwert der Analyse. Aus einzelnen Aussagen werden belastbare Erkenntnisse.

Am Ende liegt keine Sammlung einzelner Aussagen mehr vor, sondern eine strukturierte Analyse der wichtigsten Themen und Muster.

Mögliche Resultate sind:

Themenschwerpunkte
wiederkehrende Bedürfnisse
Herausforderungen
Wünsche und Erwartungen
Muster und Zusammenhänge
Handlungsempfehlungen
Grundlage für politische oder administrative Entscheidungen

Die Ergebnisse helfen dabei, große Mengen qualitativer Daten verständlich aufzubereiten und auf die wesentlichen Erkenntnisse zu reduzieren.

Anders als beim Themen Mapping steht hier nicht die Sortierung der Aussagen im Vordergrund, sondern die Interpretation ihrer Bedeutung.

Die Ergebnisse können anschließend in Berichten, Präsentationen, Themensteckbriefen oder Handlungsempfehlungen aufbereitet werden und dienen häufig als Grundlage für die weitere Arbeit von Verwaltung, Politik oder Projektgruppen.

Quelle: Kerr, J., Cheers, J., Gallegos, D., Blackler, A. & Kelly, N. (2023): The Art of Co-Design. A Guide Through Creative Collaboration. BIS Publishers.

Hinweise

Tipps

Möglichst die Originalformulierungen der Beteiligten nutzen.
Nachvollziehbar dokumentieren, wie Themen entstanden sind.
Bei größeren Projekten im Team arbeiten.
Eigene Annahmen und Interpretationen hinterfragen.
Nicht nur nach häufigen Aussagen suchen, sondern auch nach überraschenden Perspektiven.
Die Themen mehrfach überprüfen.
Zwischenschritte und Entscheidungen festhalten.

Ungeeignet für

ausschließlich quantitative Daten vorliegen.
nur eine schnelle Sortierung der Ergebnisse benötigt wird.
die Datenmenge sehr klein ist.
keine Interpretation der Aussagen gewünscht ist.

Im Anschluss

Im Anschluss bieten sich Methoden an, die die gesammelten Inhalte ordnen, vertiefen oder in konkrete Schritte überführen. Je nach Ziel können z.B. folgende Formate anschließen:

Gemeinsame Auswertung

Bei der Gemeinsamen Auswertung werden Ergebnisse nicht ausschließlich von Fachpersonen oder Projektverantwortlichen ausgewertet, sondern gemeinsam mit den Menschen, die an der Datenerhebung oder dem Beteiligungsprozess involviert waren. Ziel ist es, unterschiedliche Perspektiven in die Interpretation einzubeziehen und sicherzustellen, dass Ergebnisse nicht nur über die Beteiligten, sondern mit ihnen gemeinsam verstanden werden.

EinfachStrukturiert

Sensemaking

Sensemaking ist eine Methode zur gemeinsamen Auswertung und Interpretation von Informationen, Beobachtungen und Beteiligungsergebnissen. Anders als bei einer wissenschaftlichen Analyse geht es nicht darum, Daten systematisch zu codieren oder statistisch auszuwerten. Stattdessen werden Muster, Zusammenhänge, Themen und Erkenntnisse sichtbar gemacht, um ein gemeinsames Verständnis der Situation zu entwickeln.