Innovative Methoden der Sozialforschung
Neben traditionellen Methoden wie Umfragen, Interviews und Fokusgruppen rücken innovative und digitale Methoden der Sozialforschung immer stärker in den Fokus. Sie punkten damit, schnelle Einblicke in Meinungen und Verhalten von Zielgruppen zu ermöglichen, ohne dass Antworten durch eine Interviewsituation verzerrt werden. Stattdessen werden Daten aus neuen Quellen wie sozialen Medien verwendet oder neue Analysetechniken wie maschinelles Lernen/künstliche Intelligenz eingesetzt. Die Ergebnisse liefern neue Perspektiven auf menschliches Verhalten und erlauben in Kombination mit den traditionellen Methoden, Entscheidungen auf fundierter Basis zu treffen.
Was wir anbieten
Ein Beispiel aus unserem innovativen Methodenkoffer ist Social Listening. Hier werden öffentlich zugängliche Daten aus sozialen Medien wie Twitter, Facebook, Instagram oder Reddit gewonnen, kategorisiert und ausgewertet, um bestimmte Begriffe zu monitoren. Zum Beispiel verfolgen wir, wie häufig eine Technologie oder ein Projektname in Online-Räumen erwähnt wird, von welchen Zielgruppen, auf welchen Plattformen, in welchem Kontext und wie positiv oder negativ diese Erwähnung ist. Je nach Bedarf können diese Analysen für eine Bestandsaufnahme zu einem einzigen Zeitpunkt durchgeführt werden oder wiederholt werden, um den zeitlichen Verlauf darzustellen. So können wir Trends, Stimmungen und Themen beinahe in Echtzeit identifizieren.
Ein weiteres Tool in unserem Methodenkoffer ist die automatisierte Textanalyse mit ML/KI (maschinellem Lernen / künstlicher Intelligenz) und NLP (Natural Language Processing). Mithilfe dieser Methoden können wiederkehrende Themen in Textdaten identifiziert, kategorisiert und analysiert werden. Textdaten können zum Beispiel aus sozialen Medien, aus Medienberichten und Pressemitteilungen oder aus Interviews stammen. Diese Methoden erlauben es, deutlich größere Textmengen deutlich schneller zu analysieren, als es mit manueller Analyse wie in traditionellen qualitativen Verfahren möglich wäre. Beispielsweise können schnell und effizient Zielgruppen identifiziert werden, die sich in ihren Meinungen und Bedürfnissen ähneln. Weitere Anwendungsgebiete sind die Identifikation von Kontexten, in denen ein Thema diskutiert wird, oder die Auswertung, welche Medienbeiträge sich unterstützend, kritisch, oder neutral zu einem Thema äußern.
Ansprechpartnerin
