audiotranskription Hintergrund

KI-Forschung

Verfahren & Arbeitshilfen

LLMs können Texte generieren, die Beobachtungen, Fragen und Deutungsangebote zu simulieren versuchen. Diese zu nutzen scheint hilfreich zu sein. Entscheidend ist, wie diese Beiträge in einen nachvollziehbaren, materialbezogenen Analyseprozess eingebettet werden.

Auf dieser Seite findest du unsere beiden Verfahrensideen dafür, Hybrides Interpretieren und Serendipity-Prompting, jeweils mit methodischer Grundlage, Anleitung und Prompt zum Ausprobieren. Dazu einen Leitfaden, wie sich KI-Nutzung zitieren und dokumentieren lässt, und eine Promptsammlung für unterschiedliche Phasen deines Forschungsprojekts.

Hybrides Interpretieren mit dialogisch integrierten LLMs

Um was geht es?

Beim hybriden Interpretieren arbeiten mehrere LLMs nacheinander und aufeinander bezogen an einer ausgewählten Textpassage.

Die Forschenden moderieren diesen Prozess, prüfen die Vorschläge am Material und entscheiden, welche Lesarten weiterverfolgt, verändert oder verworfen werden.

Der vollständige Dialog wird dokumentiert; so bleibt nachvollziehbar, wie Deutungen entstehen und begründet werden.

  • Die Methode im Überblick [Artikel]
    Der Artikel erläutert Rollen, Ablauf und Moderation des Verfahrens.
    Eine durchgespielte Interviewpassage zeigt, wie sich Deutungsangebote über mehrere Runden verändern, am Material geprüft und zu einer eigenen Interpretation verdichtet werden. Ergänzt wird der Einstieg durch Screenshots, Angaben zu genutzten Diensten und eine Podcast-Folge.
  • Methodologische Grundlage [Preprint]
    Der Preprint entwickelt die methodologische Begründung des Verfahrens und zeigt, wie sich LLM-Beiträge in eine interpretativ-rekonstruktive Analyse integrieren lassen, ohne die Deutungshoheit zu verlagern.
  • Englischsprachiger Buchbeitrag [engl.]
    Der Beitrag stellt das Verfahren für ein internationales Publikum dar und diskutiert seine methodischen Voraussetzungen und praktischen Einsatzweisen.
  • Für die Lehre [Buchkapitel]
    Der Lehrbeitrag (Kapitel 6.8, ab S. 287) zeigt, wie Studierende eigene Lesarten entwickeln, mit LLM-Beiträgen konfrontieren und ihre Entscheidungen am Material begründen.

Ausprobieren

  • Startprompt zum Kopieren
    Die Promptvorlage strukturiert Rollen, Ablauf und Dokumentation der Interpretationsrunde. Ein Versionsdatum erleichtert die Angabe in der eigenen Methodendokumentation.
  • Schritt-für-Schritt-Anleitung (PDF)
    Die Anleitung führt durch einen vollständigen Durchlauf mit browserbasierten LLMs. Sie eignet sich für Übungsmaterial oder Daten ohne Personenbezug
  • Dokumentierte Beispielanalyse (DOCX)
    Vollständiger Interpretationsverlauf mit Prompts, Modellbeiträgen und Moderationsentscheidungen, als Referenz und Vorlage für eigene Dokumentationen

Für reale Interviewdaten solltest du vorab klären, unter welchen Bedingungen eine KI-Verarbeitung überhaupt zulässig ist.

In f4 dokumentieren

In f4 lassen sich Textstellen, Codes, Memos und Kommentare miteinander verknüpfen.

Für jede Interpretationsrunde können Prompt, Modellbeitrag, Prüfung und eigene Schlussfolgerung direkt am Material dokumentiert werden.

Die KI-Nutzung wird so Teil des Analyseprojekts und nicht eine externe, schwer nachvollziehbare Chat-Historie.

Serendipity-Prompting

Um was geht es?

Serendipity-Prompting setzt vor der eigentlichen Interpretation an.

Das LLM benennt wenige sprachliche oder inhaltliche Auffälligkeiten und stellt offene Fragen, statt eine Deutung auszuformulieren.

Diese Irritationen können die theoretische Sensibilität erhöhen. Ob sie analytisch tragfähig sind, zeigt sich erst in der weiteren Arbeit am Material.

  • Die Methode im Überblick [Artikel]
    Der Artikel erläutert die Idee des LLM als Impulsgeber, die Struktur der Promptarchitektur und ihre Grenzen.
    Die jeweils aktuelle Promptfassung ist dort direkt verfügbar
  • Idee und Konzept [Paper i. E.]
    Das Paper entwickelt die theoretische Einordnung des Verfahrens und untersucht seine Anwendung mit unterschiedlichen Modelltypen

Ausprobieren

  • Serendipity-Prompt zum Kopieren
    Der Prompt begrenzt die Ausgabe bewusst auf wenige Beobachtungen und Fragen. Die Ergebnisse sind als Anregungen zu verstehen, nicht als Analyse.

Für sensibles Material gelten die gleichen Voraussetzungen wie bei anderen KI-Verfahren.

In f4 dokumentieren

Die Impulse werden als Memos an der jeweiligen Textstelle festgehalten.

Wichtig ist die Dokumentation, ob und wie sie im weiteren Analyseprozess aufgegriffen oder verworfen wurden.

KI zitieren & dokumentieren

Um was geht es?

LLM-Ausgaben sind keine stabilen, unabhängig überprüfbaren Quellen.

Entscheidend ist daher nicht das Zitieren im klassischen Sinn, sondern die nachvollziehbare Dokumentation der Nutzung: Modell, Prompt, Zweck, Auswahl und Prüfung.

Ausprobieren

  • Praktischer Leitfaden
    Der Leitfaden zeigt, wie KI-Nutzung im Methodenteil, in Fußnoten und in Verzeichnissen beschrieben werden kann, von der Transkription bis zur Interpretation.

Promptsammlung

Auch wenn Prompts schnell veralten und nicht der Weisheit letzter Schluss sind, haben wir einige gesammelt, die zur Inspiration und zum Ausprobieren einladen könnten. Die Sammlung enthält Promptvorlagen für verschiedene Phasen eines Forschungsprozesses. Sie sind als Arbeitshilfen gedacht und ersetzen nicht die eigene methodische Entscheidung und müssen mit großer Sicherheit noch weiter angepasst und ergänzt werden.