So, ich habe es geschafft und zwar gestern. Beide Interviews sind transkribiert und das deutsche Interview ist auch bereits übersetzt. Hier war es dann eine Mischung aus ChatGPT und händischer Übersetzung. Da das Übersetzte dem Verbatim Transkript ja sehr nahe kommen soll, war es auch manchmal ein wenig ein Balance Akt, herauszufiltern, was sind denn jetzt filler und was ist jetzt eine krumme Übersetzung oder was wurde wirklich so gesagt. Ich habe mich für einen mehr Wort zu Wort Approach entschieden, weil dabei auch nicht so viel verloren gegangen ist. 

Erstaunt war ich, dass ich für das deutsche Interview von etwas über 20 Minuten in der Transkription länger benötigt habe, als für das englisch Transkript mit knapp über 50 Minuten. Das Sprechtempo könnte hierbei aber durchaus eine Rolle gespielt haben. Von der Länge tun sich nämlich beide Transkripte jetzt nicht sooo viel 7/10 Seiten. Was mich auch etwas beruhigt, da ich so hoffe jetzt gut in die Auswertung gehen zu können. 

Methodisch orientiere ich mich an der induktiven Bildung von meaning unit, condensed meaning unit und codes sowie  dann entweder weiter codes, sub-categories, categories and themes oder an sub-theme and theme nach Graneheim und Lundman (2004). 

Ich habe aber gerade auch etwas Zeit und um mir das codieren zu vereinfachen, habe ich mich für eine Softwarlösung entschieden. Nach einiger Recherche ist mir die Opensourcelösung QualCoder vor die Füße gefallen. Bisher bin ich damit, was das Einrichten geht schon einmal ganz zufrieden. Es ist ganz unaufgeregt und für meinen Geschmack wesentlich übersichtlicher als MAXQDA. 

Nach dem öffenen landet man quasi auf der Seite mit den wesentlichen Parametern seines Projects. Erinnert ein bisschen an den SPSS output ;).

Dann hat man die Möglichkeit über Files and Cases zum Beispiel die Files hinzuzufügen, d.h. Audio, Video, Grafik, Text

Und die dann über Manage Cases auch den verschiedenen Cases zuzusortieren und hier auch den Cases noch Attribute zu vergeben.

Für das eigentliche coding hat man nun die Optionen code Text, code image, code audio/video. Bei mir ist es natürlich Code Text.

Links unten legt man in meinem Fall die meaning units/condensed meaning units/codes/sub-themes/themes an in einer Baumstruktur. Das ganze kann man dann Farbkodieren im Text. Annotationen, das Markieren besonders wichtiger Codes, Autocoding funktioniert auch, wenn man es nutzen will. Wobei das ja eher bei ganz bestimmten qualitativen Vorgehensweisen Sinn macht.

Also wer ein aufgeräumtes Programm sucht und nicht unbedingt in MAXQDA investieren möchte, dem kann ich empfehlen da mal reinzuschnuppern. 

Reports gibt es natürlich auch. Der Beispielreport ist jetzt natürlich  nicht so schön, aber gibt einen ersten Eindruck. Auch hier, erinnert wieder ein bisschen an SPSS output