KI in f4 2026 – Serendipity-Prompting und hybride Interpretation
AI Impuls und AI Dialog unterstützen deine Analysearbeit an kurzen Textstellen (bspw. 1-2 Absätze) im Rahmen einer qualitativen Inhaltsanalyse, Grounded Theory, Dokumentarische Methode, Narrationsanalyse oder vieler anderer Verfahren.
Die Ausgaben helfen dabei, Deine eigene Perspektive herauszufordern und bei der Entwicklung einer begründeten Lesart zu unterstützen, ohne eine fertige Antwort oder Analyse anzubieten.
Die Funktionen sind in jeder f4-Lizenz enthalten -> ohne Extrakosten.
Du markierst eine kurze Textstelle in Deinem Projekt und wirst aufgefordert eine Erstdeutung zu explizieren. Ein LLM erzeugt dann drei Ausgaben: Einen Validierungsimpuls, einen Falsifizierungsimpuls und einen Synthese-Impuls. Alle Beschreibungen beziehen sich immer auf den konkreten Textwortlaut der markierten Passage. Dies dient als Anstoß, differenzierter über die Textstelle nachzudenken. Diese Funktion folgt der Idee des Serendipity-Promptings (Krähnke, Dresing, Pehl, 2026).
Du markierst eine kurze Textstelle und schreibst Deine erste Lesart dazu. In f4 erzeugen drei LLMs dazu affirmative und kontrastierende Lesart-Varianten. Du prüfst diese, schreibst Deine Fragen und veränderte Perspektive und die drei LLMs antworten erneut. Das machst du so lange, bis Du Deine eigene Lesart begründet und nachvollziehbar entwickelt hast. Diese Funktion folgt der Idee der hybriden Interpretation mit dialogisch integrierten LLMs (Krähnke, Pehl & Dresing, 2025).
Funktion 1: Für den Einstieg in eine Stelle
Validierungsimpuls & Falsifizierungsimpuls zu deiner Deutung und ein öffnender Synthese-Impuls.
Qualitative Analyse beginnt mit einer Beobachtung, nicht mit einer fertigen Antwort. Genau hier setzt AI Impuls an. Markiere eine Passage in f4 und schreibe auf, was du in diesem Abschnitt siehst und wie du ihn deutest. Ein LLM generiert in der erzeugten Ausgabe einen methodisch angeleiteten Impuls, der drei Facetten beinhaltet: Einen Validierungsimpuls, die deine Deutung aufgreift und versucht diese weiter zu stützen, sofern das möglich ist. Einen Falsifizierungsimpuls, der sich am gleichen Phänomen dagegen stellt und einen Synthese-Impuls mit offenen Fragen, die weiterführen sollen.
Der AI Impuls verarbeitet ausschließlich die markierte Passage und ein wenig Kontext davor. Damit orientiert er sich an einem Grundgedanken sequenzanalytischen Arbeitens. Die Aussage wird für sich selbst gelesen und es bleibt offen, wohin sie führt. (Übertragungsumfang: siehe Datenschutz, Punkt 4.)
I: Zum Anfang: Wie lange sind Sie genau schon bei move35 hier in Marburg dabei?
B: Das erste Treffen hat im September stattgefunden. Das war ’23. Und seit diesem Punkt sind sie auch ganz aktiv.
I: Und wie würden Sie Ihre Arbeit beschreiben?
B: Meine Arbeit ist eigentlich die Koordination dieses ganzen Treffens. Und der Versuch, es voranzubringen.
An dem „sie“ bleibe ich hängen. Es klingt distanziert. Ich glaube, da gibt es Probleme mit der Gruppe.
Validierungsimpuls: Du bleibst an dem „sie“ in „sind sie auch ganz aktiv“ hängen. Es klingt für dich distanziert, und du vermutest dahinter Probleme mit der Gruppe. Dabei fällt etwas auf, das schon vor dem „sie“ beginnt und das deine Deutung noch nicht nennt. Die Einstiegsfrage richtet sich an B. persönlich, doch die Antwort beginnt mit einem Ereignis, „Das erste Treffen“. Genau da, wo nach der eigenen Beteiligung gefragt ist, spricht B. nicht von sich. Das kann man als Distanz lesen.
Falsifizierungsimpuls: Bei der zweiten Frage spricht B. von sich selbst: „Meine Arbeit ist“. Das „sie“ aus der ersten Antwort kann man auch als Gegenstück zu diesem „Meine“ lesen. Auf der einen Seite das, was „sie“ tun, auf der anderen die eigene Aufgabe. Der Wechsel von „sie“ zu „Meine Arbeit“ kann als Rollenunterscheidung gelesen werden und muss nicht Distanz bedeuten.
Synthese-Impuls: Deine Lesart lässt noch offen, was das „sie" über B.s Verhältnis zur Gruppe sagt. Dass es Probleme gibt, ist bisher deine Vermutung. Wie passen für dich das „sie" aus der ersten und das „Meine" aus der zweiten Antwort zusammen, und was ändert sich dadurch an deiner Vermutung?
Die Rollen-Lesart schwächt meine erste Vermutung. Auffällig bleibt, dass B. auf die Frage nach ihrer persönlichen Beteiligung zunächst nicht von sich spricht, später aber mit „Meine Arbeit“ ihre eigene Aufgabe bezeichnet. Beim Wiederlesen fällt mir „der Versuch, es voranzubringen“ auf. Wer von einem Versuch spricht, lässt offen, ob es gelingt. Das könnte auf Schwierigkeiten hindeuten. Zugleich beschreibt B. die mit „sie“ bezeichneten Personen als „ganz aktiv“. Aus diesem Ausschnitt kann ich deshalb nicht sicher Probleme mit der Gruppe ableiten. Mal sehen, wie B. über Zusammenarbeit, Schwierigkeiten und ihre eigene Rolle im Weiteren spricht.
Hinter der Funktion steckt die Grundidee des Serendipity-Promptings: Das Verfahren plant keine Ergebnisse, sondern gestaltet Bedingungen, unter denen unerwartete, aber materialgebundene Beobachtungen wahrscheinlicher werden, geplante Serendipität, Zufallsfunde mit Methode. Der Prompt ist so formuliert, dass die Ausgabe nicht abschließt, sondern auf eine offene Frage und einen nächsten Prüfschritt hinausläuft: Hinweise statt fertige Antworten.
Muss ein Impuls und die dabei erzeugte Ausgabe „richtig“ sein? Nein, er muss dir einen nächsten Analyseschritt eröffnen: eine Irritation, die Wahrnehmung unterschiedlicher Betrachtungsweise und damit Aufforderung genauer Textprüfung. Und wenn er dir nichts bringt: Verwirf ihn. Es ist ein Impuls, kein Ergebnis.
Nutz AI Impuls, wenn du Material zum ersten Mal erschließt, einzelne Passagen fein analysierst oder in der Lehre einen hermeneutischen Zugang zu Textdaten einübst.
Funktion 2: Für die Arbeit an Schlüsselstellen
Kontrastierende Lesart-Varianten zur selben Passage.
Du wählst eine Passage aus und bringst deine erste Beobachtung, Frage oder Deutung mit. Daraus erzeugen drei LLMs kontrastierende Lesart-Varianten: Sie setzen unterschiedliche Akzente, markieren Spannungen und eröffnen alternative Prüfspuren. Du steuerst den Prozess und hältst die Lesarten offen. Deine Reaktion lenkt die nächste Runde.
Lesart A, Gegenlesart B und Kontrast C sind drei modellgenerierte Lesart-Varianten zur selben Stelle. In Klammern steht jeweils das verwendete Modell (z.B. Qwen, Gemma o.Ä.).
Im AI Dialog machst du die Analyse: Deine Beobachtung eröffnet den Prozess, deine Lesart gibt die Richtung, dein Einspruch hält die Analyse am Material. Die KI-Ausgaben können über den Text hinausgehen und eine Lesart überdehnen. Genau dann zeigt sich, wie das Verfahren gemeint ist: Dein Einspruch richtet die Prüfung wieder am Text aus und macht die Analyse nicht nur textgebunden, sondern auch transparent.
An Arbeitsweisen aus Interpretationswerkstätten angelehnt leitest du die Interpretation, triffst methodische Entscheidungen und stellst immer wieder den Bezug zu deinem Forschungsinteresse her.
Am Ende steht keine fertige KI-Deutung, sondern ein transparent dokumentierter Prüfverlauf – deine Grundlage für ein Memo, Codeentwicklung oder eine Diskussion im Team.
Hinter AI Dialog steht das publizierte Verfahren der hybriden Interpretation textbasierter Daten mit dialogisch integrierten LLMs (Krähnke, Pehl & Dresing 2025). Die KI gilt dabei nicht als eigene Erkenntnisinstanz: Ihre Ausgaben sind prüfbedürftige Lesart-Varianten – Irritationen und alternative Perspektiven, deren Tragfähigkeit du am Material prüfst. AI Dialog überträgt dieses Verfahren in f4; aus Datenschutzgründen auf Open-Weight-Modelle in der EU.
Unsere KI-Designprinzipien
LLMs können heute Zusammenfassungen, Codes, Kategorien und ganze Auswertungen erzeugen. Doch technische Machbarkeit ist noch keine methodische Begründung. Für automatisierte Gesamtauswertungen qualitativer Daten fehlen bislang allgemein anerkannte, methodenspezifisch validierte Verfahren und etablierte Standards für deren Prüfung.
Deshalb automatisiert f4 nicht die interpretative Kernarbeit. AI Impuls und AI Dialog folgen stattdessen vier Gestaltungsprinzipien:
LLM-Ausgaben können plausibel klingen und dennoch Bedeutungen übergehen, überdehnen oder hinzufügen. In f4 gelten sie deshalb nicht als Ergebnisse, sondern als prüfbedürftige Anstöße: AI Impuls öffnet eine Frage, AI Dialog bietet mögliche Lesarten zur Prüfung an.
Eine einzelne Modellantwort lässt eine mögliche Lesart schnell wie die richtige erscheinen, obwohl Ausgaben modell- und promptabhängig sind und bei derselben Anfrage variieren können. AI Dialog stellt deshalb unterschiedliche, auch widersprechende Lesarten nebeneinander. Nicht das Modell entscheidet, welche davon trägt, sondern deine Prüfung und Weiterentwicklung am Material.
Die Forderung nach „Human in the loop“ greift zu kurz, wenn Forschende dafür ganze Interviews oder Korpora nachprüfen müssen. f4 arbeitet bewusst mit kurzen, markierten Passagen. Das macht die Prüfung nicht trivial, begrenzt sie aber auf einen überschaubaren Ausschnitt. Behauptungen und Überdehnungen lassen sich unmittelbar am Wortlaut prüfen; auch Auslassungen werden leichter erkennbar.
Je mehr Analyseschritte an KI delegiert werden, desto wichtiger wird es, die eigene Forschungsleistung und Verantwortung sichtbar zu machen – prüfungsrechtlich wie methodisch. Daher wählst du in f4 die Passage, formulierst deine erste Lesart, widersprichst, verwirfst und entscheidest, was trägt. Die KI erzeugt Differenz, nicht das Ergebnis. So bleiben interpretative Verantwortung, methodische Entscheidungen und der Analyseprozess bei dir.
Informationen zu den aktuellen Verfahren zu KI in der qualitativen Forschung und den Herausforderungen der KI-Nutzung findest du hier im Skript (ca. 30 Seiten, PDF).
Transparent & nachvollziehbar
Die markierte Stelle, die Ausgabe und deine eigene Entscheidung bleiben dokumentiert und prüfbar. Diese Offenlegung dient der intersubjektiven Nachvollziehbarkeit, einem anerkannten Gütekriterium qualitativer Forschung (Steinke 1999; Strübing et al. 2018).
Prompts sind keine technische Nebensache, sondern transportieren methodische Vorentscheidungen. Bleiben sie verborgen, übernimmst du möglicherweise eine Analyseperspektive, die du nicht reflektieren kannst. Daher haben wir uns entschieden, auch die von uns entwickelten Prompts offenzulegen. Du kannst sie exportieren und reflektieren. Da wir die Prompts im Laufe der Zeit weiterentwickeln, hält f4 lokal in deinem Projekt fest, welche Passage, welche Promptversion, welches Modell und welche Ausgabe zusammengehören. Der Export hilft Dir, alles für den Methodenteil oder die Anhänge und Begutachtung zu dokumentieren und offen zu legen, genau wie es beispielsweise auch die DFG empfiehlt.
Beide Funktionen basieren auf von uns entwickelten und (bald) publizierten Verfahrensideen. Die hybride Interpretation ist publiziert (Krähnke, Pehl & Dresing 2025), der Serendipity-Ansatz dokumentiert.
Zur Unterstützung der eigenen Interpretation von einzelnen Textstellen wurden in f4 (Version 2026) die Funktionen AI Impuls und AI Dialog eingesetzt. Sie orientieren sich am methodologisch hergeleiteten und dokumentierten Vorgehen der hybriden Interpretation textbasierter Daten mit dialogisch integrierten LLMs sowie am Serendipity-Prompting (Krähnke, Pehl & Dresing 2025). Zu ausgewählten kurzen Textpassagen wurden modellgenerierte Impulse und widerstrebende Lesarten erzeugt, von mir geprüft, abgewogen und nachvollziehbar am Material weiterentwickelt. Den Verlauf dieser Entwicklung zu der von mir gewählten Deutung, die zugehörigen Passagen, Prompts, Modelle und Ausgaben habe ich im Anhang dokumentiert.
Zitation: Krähnke, U., Pehl, T., & Dresing, T. (2025). Hybride Interpretation textbasierter Daten mit dialogisch integrierten LLMs: Zur Nutzung generativer KI in der qualitativen Forschung. SSOAR. nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-99389-7
Vor dem Start klären
Zwei Fragen stellen sich vor jeder KI-Nutzung in der Forschung, egal ob du diese in f4 oder andere QDA-Software nutzt. Beide klärst du am besten, bevor du loslegst.
Eine einheitliche Haltung gibt es dazu an den Hochschulen bisher nicht, aber eine verbreitete Sorge: dass KI die Analyse für dich übernimmt. Das kann je nach Prüfungsordnung als Täuschung gewertet werden. AI Impuls und AI Dialog sind explizit so aufgebaut, dass sie dir das Denken nicht abnehmen, sondern dich darin unterstützen, deine eigene Deutung zu vertiefen. Jeder Schritt ist dokumentiert und offenlegbar. Ob das für deine Situation in Ordnung ist, stimmst du trotzdem vorher mit deinen Gutachter:innen und/oder dem Prüfungsamt ab. Diese Seite hier kannst du für das Gespräch als Informationsgrundlage weitergeben.
Sobald personenbezogene Daten verarbeitet werden, gilt die DSGVO. Qualitative Daten enthalten fast immer personenbezogene Informationen (Interviews, Beobachtungsprotokolle, Selbstbeschreibungen, offene Antworten und vieles mehr). Dass ein Dienst technisch DSGVO-konform aufgestellt ist, ist EINE Voraussetzung, aber reicht alleine nicht aus! Du brauchst eine Rechtsgrundlage, und das heisst in aller Regel eine schriftliche, informierte Einwilligung deiner Teilnehmenden, die die Weitergabe der Daten an unseren Dienst ausdrücklich benennt und einschließt. Eine Anonymisierung der Daten löst das Problem bei qualitativen Interviews meist nicht, wie wir in diesem Artikel zur Datenmaskierung genauer ausführen. Hast du eine solche informierte Einwilligung mit expliziter Nennung der KI-Funktionen von f4 nicht, darfst du rechtlich gesehen diesen Dienst nicht nutzen.
Hohe Sicherheitsstandards für sensible Forschungsdaten
Deine Forschungsteilnehmer:innen haben dir Daten anvertraut. Sobald sich diese Daten auf identifizierbare Personen beziehen, sind es personenbezogene Daten im Sinne der DSGVO (Art. 4 Nr. 1). In diesem Fall bist du verpflichtet, sorgsam mit diesen Daten umzugehen. So lösen wir den technischen Teil dieser Herausforderung:
Auf Wunsch senden wir das vollständige Prüfpaket zu, bitte einfach formlos per E-Mail anfragen.
FAQ
Das entscheidet deine Hochschule – kläre es vorab mit Betreuung und Prüfungsamt (siehe „Darf ich das überhaupt nutzen?“). Was f4 bereitstellt: offengelegte, zitierfähige Verfahren, jeder Schritt dokumentiert – plus Formulierungsvorschlag im Methodenteil.
AI Impuls und AI Dialog sind im f4-Lizenzpreis enthalten. Es fallen keine Zusatzkosten an, und es gibt keine Abrechnung pro Anfrage oder pro Minute. Du nutzt beide Funktionen, solange deine f4-Lizenz läuft. (Die minutengenaue Abrechnung betrifft ausschließlich die automatische Transkription, nicht die KI-Funktionen.)
Die markierte Passage samt fest begrenztem, kurzem Vortext, der Prompt und deine Eingabe – beim AI Dialog zusätzlich der bisherige Verlauf der laufenden AI-Dialog-Sitzung. Nie dein Projekt, nie Audiodateien. Details im Abschnitt Datenschutz, Punkt 4.
Open-Weight-Sprachmodelle – z. B. aus den Familien Llama, Mistral, Gemma oder Qwen –, betrieben auf der Infrastruktur von GWDG bzw. STACKIT in Deutschland. Im AI Dialog siehst du bei jeder Lesart-Variante, welches Modell die Ausgabe erzeugt hat.
Nein – absichtlich nicht: Beobachtungen, offene Fragen und Lesarten. Die Deutung, die am Ende in deiner Arbeit steht, entwickelst du selbst am Material.
Nein. Aber nicht alle haben Zugang zu einer Interpretationswerkstatt: AI Dialog erzeugt kontrastierende Lesart-Varianten für die eigene Vorbereitung, wenn gerade keine Gruppe verfügbar ist – als Vorbereitung auf echte Gruppen, nicht als deren Ersatz.
Über die zentral abschließbare Auftragsverarbeitungsvereinbarung – siehe Abschnitt Datenschutz, Punkt 5.
f4 kann noch mehr
Automatische Transkription
Manuelle Transkription & Korrektur
Qualitative Textanalyse
