Teamwork und QDA-Software

Mit mehreren Forschern zusammen im Team zu arbeiten, kann man ja mittlerweile zu den Standardszenarien in der qualitativen sozialwissenschaftlichen Forschung zählen. Nach kurzem Überlegen fiel uns jedenfalls kein Einzelprojekt oder Bekannte*r ein, die oder der alleine auf seinen Daten sitzt und darüber nachgrübelt. Und selber stehen wir auch gerade vor der Aufgabe, für ein Forschungsprojekt die passende QDA-Software für den Mehrnutzereinsatz zu finden. Wir haben uns dafür intensiver mit Atlas.ti und NVivo beschäftigt. MAXQDA wurde aus praktischen Gründen nicht in Erwägung gezogen, wir wollen die Software trotzdem gern in unsere Überlegungen zur Teamwork hier mit einbeziehen, da es neben den beiden anderen zu den üblichen Verdächtigen zu zählen ist.

Teamwork?

Unser Hauptaugenmerk bei der Suche nach einer passenden Software lag vor allem auf der Unterstützung der Teamarbeit. Den Beschreibungen auf den einzelnen Webseiten zufolge, sind alle 3 Programme für die Teamarbeit geeignet. In der Praxis hat sich das allerdings nicht bestätigt und wir waren doch sehr überrascht. Leider kann man in den gängigen Versionen (Atlas.ti 7, MAXQDA 12, NVivo Pro) keine echte Teamarbeit erwarten.

NVivo

Bei NVivo heißt es z.B. – und zwar hier – dass Teamwork Support in allen Versionen gegeben ist. Allerdings mussten wir dann im Test feststellen, dass man dafür die Serverversion von NVivo braucht, NVivo for Teams. Wir haben gar nicht erst danach gefragt, was das kosten würde. Eine zweite Option ist, das gemeinsame Projekt zu kopieren und danach wieder zusammenzufügen („Merge separate projects in to one project file.“). Das geschieht dann manuell und ein Teammitglied sollte diese Aufgabe übernehmen. Hier kann man nun nicht wirklich von Teamarbeit sprechen. Außerdem ist uns aufgefallen, dass NVivo sämtliches Datenmaterial in einer Projektdatei ablegt. Das führte bei uns dazu, dass nach kurzer Zeit die Projektdatei auf über 150 MB angewachsen ist. Die Nutzung eines gemeinsamen Datenlaufwerks bzw. das Speichern in der Cloud wird damit ebenfalls, wie wir finden, unnötigerweise erschwert bzw. gänzlich unmöglich gemacht. Wir hatten zu dem Zeitpunkt bei weitem noch nicht alle Daten hinzugefügt und eine Datei von 500 MB Größe und mehr möchte man ungern nach jedem Speichern auf das Projektlaufwerk hochladen.

Atlas.ti

Atlas.ti wieder rühmt sich auf der Webseite mit „Every installation of ATLAS.ti 7 is always fully teamwork enabled.“ Das soll wahrscheinlich ein Verweis auf die NVivo Starter Version sein, in der es nicht möglich ist, Projekte zusammenzufügen. Doch nach einiger Recherche stößt man auch hier wieder auf das Ergebnis, dass Teamarbeit nicht wirklich unterstützt wird. Auf Seite 102 ff des Manuals wird zwar ausführlich erklärt, welche Szenarien der Projektarbeit man unterscheiden kann. Die Lösungen dafür sind allerdings ausschließlich in den Arbeitsprozessen des Nutzers zu finden, von Seiten der Software gibt es relativ wenig Unterstützung. Man kann verschiedene Nutzer anlegen und die Projekte zu einem ganzen zusammenfügen, die parallele Arbeit an einem Projekt ist allerdings auch hier defacto nicht möglich.

MAXQDA

MAXQDA haben wir diesbezüglich gar nicht erst getestet, was praktische Gründe hatte. Für diesen Artikel haben wir uns trotzdem angeschaut, was dazu auf den Seiten des Herstellers zu Teamwork zu finden war. Und auch hier steht geschrieben: „MAXQDA is not a multi-user program. Simultaneous use of the same project file at the same time is not possible. Various people cannot make changes to the same file at the same time.“ Somit auch hier, keine wirkliche Teamfunktionalität.

Das Fazit aus unser kleinen Recherche zu Teamarbeit ist etwas ernüchternd. Wir sind tatsächlich davon ausgegangen, dass dies heute zum Standard zu zählen wäre, gemeinsam und vor allem parallel an einem Projekt arbeiten zu können. Die Hersteller bieten zwar alle möglichen Funktionen bezüglich Abfragen, Mixed Methods und Textanalyse an – die in der Praxis wahrscheinlich eh kaum eine*r nutzen wird, die wesentliche Aufgabe der Teamarbeit wurde darüber anscheinend vergessen. Irgendwie unverständlich.

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4 Responses to “Teamwork und QDA-Software”

  1. Lars Says:

    Interessant, danke. Wie verhalten sich die Funktionen von dedoose, qcamap und quintexA dazu? Zumindest dedoose und qcamap sollten ja prinzipiell kollaborativer sei.

  2. Lars Says:

    Interessant, danke. Wie verhalten sich die Funktionen von dedoose, qcamap und quintexA dazu? Zumindest dedoose und qcamap sollten ja prinzipiell kollaborativer sein.

  3. Markus Weber Says:

    „Irgendwie unverständlich.“ – vielleicht kann ich als Entwickler einer „kleineren“ QDA-Anwendung (quintexA: http://quintexa.de ) für etwas mehr Verständnis sorgen.

    Die Grundfrage ist zunächst, was man unter Teamarbeit versteht.

    Falls in einem Projekt paralleles Arbeiten mehrerer Anwender auf unterschiedlichen Rechnern gewünscht ist, müssen einige technische Voraussetzungen geschaffen werden, die relativ aufwendig zu realisieren sind. Mit einer einfachen Installation auf dem Laptop des Hauptanwenders ist es nicht getan: Es muss ein Computer zur Verfügung stehen, der als Server dient und ununterbrochen läuft (für den Fall, dass einem der Anwender um 6 Uhr früh die Erleuchtung kommt) und der über das Internet beispielsweise per VPN erreichbar ist. Die hierfür notwendige Konfiguration überfordert viele Anwender.
    Zudem reicht ein einfaches Aufspielen einer Projektdatei auf ein Projektlaufwerk hier nicht, auf dem Server muss auch ein Serverprogramm laufen, das die Zugriffe der einzelnen Anwender verwaltet. Und da wird es leider meist teuer: Lizenzkosten für Einzelplatzdatenbanken sind für uns als Hersteller überschaubar, so dass sich Studentenlizenzen im 75€-Bereich realisieren lassen. Für Mehrplatzbetrieb müssen aber meist andere Lizenzen erworben werden oder gleich andere Datenbanken eingesetzt werden. Am Beispiel von quintexA erklärt: eine 2er Lizenz kostet uns bei jeder Installation um die 1.500 €, jeder weitere Arbeitsplatz 400 bis 700 € (je nach Anzahl der Arbeitsplätze), hinzu kommt noch der Mehraufwand bei der Entwicklung. Für einen großen Anteil der Anwender würden daraus Kosten entstehen, die ihr Budget übersteigen. Bei quintexA realisieren wir das auf Anfrage, wirklicher Bedarf bestand bisher nicht.

    Eine andere Lösung ist einfacher zu realisieren: Das Projekt oder ein Teil daraus wird exportiert, ein Analysepartner kann offline arbeiten und sein Projektbeitrag wird danach wieder in das Hauptprojekt übernommen. Bei quintexA wird das künftig durch die sogenannte Gastanalyse realisiert. Der obigen Beschreibung nach lösen NVivo und Atlas.ti das Problem ähnlich. Ein von Aufwand und Kosten her praktikabler Ansatz, aber eben nicht gleichzeitiges Arbeiten im selben Projekt.

    Eine pragmatische Version von Teamarbeit, die von der Analysesoftware unabhängig ist, stellt folgendes Vorgehen dar: Man „trifft“ sich via Skype oder direkt vor dem Rechner, bespricht die Analyse und ein Moderator fügt die gesammelten Ergebnisse in das Projekt ein. Diese Vorgehensweise stellt vermutlich die gegenwärtig am häufigsten praktizierte Form der Teamarbeit dar. quintexA unterstützt dies mittels des Bereichs „Teamanalyse“.

    Ein anderer Ansatz wäre eine Web-Version: Analysieren im Browser, also mit Chrome, Firefox & Co. Das würde die oben angesprochenen Server-, Installations- und Konfigurationsprobleme lösen. Leider ist der Entwicklungsaufwand im Web derzeit ca. um den Faktor 5 höher als bei einem klassischen Programm und viele Features sind noch nicht in der gewünschten Qualität realisierbar.
    Beispiel Textverarbeitung: Google, Apple und Microsoft haben zwar inzwischen ganz passable Online-Textverarbeitungen, rücken diese aber verständlicherweise nicht raus. Daneben gibt es zwar noch zwei oder drei andere Hersteller, die ähnliche Qualität bieten und deren Produkte man lizenzieren könnte. Doch die haben ziemlich viel Aufwand in die Entwicklung gesteckt und wollen sich das verständlicherweise auch bezahlen lassen – womit wir wieder bei der nicht mehr realisierbaren 75€-Studentenlizenz wären. Andere Texteditoren, wie sie beispielsweise zum Verfassen von Blogeinträgen verwendet werden, sind zwar kostenlos, bieten aber lange nicht den nötigen Funktionsumfang.
    Nächstes Problem: Analysieren ist mit der Web-Variante nur bei bestehender Internetverbindung möglich. Also oft nicht im Zug und schon gar nicht auf einsamen Berghütten, auf die man sich zurückzieht, weil man endlich in Ruhe arbeiten will…
    Hinzukommt, dass die zu analysierenden Texte häufig der Vertraulichkeit unterliegen. Ob man die dann der „Cloud“ bzw. irgendeinem Server im Internet anvertrauen will bzw. darf ist fraglich.

    Fazit: Paralleles Arbeiten im Team klingt toll, der Aufwand ist aber im Moment noch meist deutlich höher als der Nutzen.

  4. SoSciSo Says:

    Hallo Markus, vielen Dank für deine ausführlichen Erklärungen. Die pragmatische Version von Teamarbeit finden wir bei SoSciSo auch immer noch am besten, heutzutage jedoch oftmals nicht mehr praktikabel. Was ich nicht ganz nachvollziehen kann, wo du den Faktor 5 beim Vergleich von Web- und Desktopanwendungen her hast? Das sehen wir eher andersherum, also der Aufwand für eine Desktopanwendung ist wesentlich höher. Eine kurze Recherche im Netz bestätigt dieses Bild, vor allem wenn man den Aufwand für das Portieren auf die anderen Plattformen einrechnet. Diese sind bei einer Webanwendung ja nicht notwendig.

    Wir wollen mal ein kleines Beispiel aus dem Bereich der Literaturverwaltung bringen, wo Teamarbeit ganz einfach umgesetzt wurde: JabRef. Unsere Datenbank liegt in der Cloud und sobald es ne Änderung gibt, wird dies dem parallel Arbeitenden im Programm angezeigt. Fertig.

    Trotz allem, muss es ja Gründe dafür geben, weswegen Teamarbeit immer noch recht unausgegoren daher kommt. Sollten es wirklich die Lizenzen sein?

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