Nachdem wir gestern den ersten Teil unserer Open Source Favoriten für die SozialwissenschaftlerInnen vorgestellt haben, kommen wir heute gleich zu Teil zwei – Qualitative Datenanalyse, Abbildungen und das wissenschaftliche Schreiben.
Qualitative Datenanalyse
Und damit gleich zu dem wohl schwierigsten Unterfangen für qualitativ arbeitende SozialwissenschaftlerInnen, wenn es um Softwarewerkzeuge geht – die Wahl der richtigen Analysesoftware für qualitative Datenanalyse. Wenn wir uns die Diskussionen z.B. auf Researchgate zu diesem Thema anschauen, trifft man häufig auf den Verweis, einfach Stift und Zettel oder einen einfachen Texteditor und vielleicht noch eine Tabellenkalkulationssoftware zu verwenden. Diese Antworten sind durchaus nachvollziehbar. In vielen Fällen sollten diese Werkzeuge auch ausreichen. Sollte man sich dann doch für den Gebrauch einer Software entscheiden, stellt sich dann die Frage, welche Analysemethode man anwendet in seiner Arbeit. Und selbst wenn wir das dann genau wissen – Grounded Theory, Inhaltsanalyse oder beispielsweise Narrationsanalyse, es ist immer noch nicht trivial, eine passende Analysesoftware zu finden. Viele unterstützen einige Schritte aus dem Grounded-Theory-Ansatz, manche die Inhaltsanalyse und dann wird es meistens schon dünn. Und was uns auch häufig stört, ist die fehlende Angabe der Hersteller, was genau an Methoden und welche Funktionen unterstützt werden. Im Open Source Bereich fällt uns deshalb momentan keine Software ein, die wir bedenkenlos empfehlen würden. RQDA ist sicher recht funktionsmächtig, aber für den typischen Sozialwissenschaftler etwas zu technisch, LibreQDA steckt noch in den Kinderschuhen – die Entwickler reagieren auch nicht gerade sehr eifrig auf Anfragen aus der Community, AQUAD bietet einen interessanten Ansatz (Sequenzanalyse, boolsche Minimierung und die Integration quantitativer Methoden über R), allerdings wirkt die Software etwas aus der Zeit. Minimalistisch aber dadurch auch sicher sehr einfach in die eigene Arbeit integrierbar sind die frei nutzbaren Programme Open Code und Saturate. Fazit: wir halten uns hier zurück, was einen Tipp angeht.
Abbildungen
Dafür können wir ein eindeutiges Statement in Bezug auf Grafikprogramme abgeben: yED wenn es einfach, schnell und grafisch top sein soll. Soll die Grafik wiederum etwas anspruchsvoller werden, dann steht Dia zur Hand. Mit yED wurde beispielsweise die Grafik zur Übersicht über den sozialwissenschaftlichen Forschungsprozess gestaltet.
Wissenschaftliches Schreiben
Für die Abschlussarbeit oder den wissenschaftlichen Artikel nutzen wir, sofern wir dürfen, LaTeX und damit das Textsatzsystem TeX. Dies ist bei wissenschaftlichen Journals in den Sozialwissenschaften leider noch nicht selbstverständlich. Häufig werden keine Templates für die LaTeX Nutzung angeboten – in den Naturwissenschaften oder der Informatik ist das mittlerweile Standard. Man braucht für LaTeX die richtigen Bibliotheken und einen Editor. Unter Linux nutzen wir TeXMaker und die Bibliotheken aus dem TeXLive Paket. Für Windows Nutzer ist die Nutzung der MikTex Bibliotheken Standard. Als TeXEditor haben wir selber schon das TeXnicCenter genutzt und waren durchaus begeistert. Das Programm ist Freeware. Der Vorteil von LaTeX liegt zum einen in den präzisen und sehr mächtigen Formatierungsanweisungen. Dokumente, die mit LaTeX geschrieben oder besser gesetzt wurden, sehen qualitativ wesentlich hochwertiger aus, als jene die mit Word oder LibreOffice verfasst wurden. Zum anderen ermöglicht LaTeX die nahtlose Integration der Literatur aus den Literaturdatenbanken – lästiges Formatieren von Quellen wird dadurch überflüssig. Wer also die Zeit und die Geduld mitbringt, sich in die LaTeX-Welt einzuarbeiten, wird auf jeden Fall belohnt werden. Wir haben ehrlich gesagt nocht niemanden getroffen, der sich ernsthaft in LaTeX eingearbeitet hat und danach wieder umgestiegen ist bzw. unzufrieden war. Sollten die technischen Hürden doch zu hoch sein, dann empfehlen wir LibreOffice, frei verfügbare Open Source Alternative zu Microsoft Word.
Damit soll es auch erst einmal gewesen sein. Wir haben übrigens bewusst keine Tipps für quantitative Analyseprogramme gegeben, da wir hier schlichtweg zu wenig Erfahrung haben. Also dann, wir wünschen ein angenehmes wissenschaftliches und Open Source unterstütztes Arbeiten.
