Bei immer mehr Projekten arbeiten mehrere Mitarbeiter zusammen. Die Arbeit in Teams ermöglicht eine höhere Produktivität und vielfältigere Perspektiven, sie bringt jedoch auch einige Herausforderungen hinsichtlich der Verwaltung mit sich. Es ist wichtig, schon in der Anfangsphase des Projekts festzulegen, wie das Team in den folgenden Bereichen vorgehen wird:
Sammeln und Ordnen von Daten
Erstellen und Katalogisieren von Themen (Knotenstruktur)
Codieren von Daten
Bei vielen großen Projekten – insbesondere solchen, die sich über einen längeren Zeitraum oder ein großes geografisches Gebiet erstrecken – müssen immer größere Datenmengen verwaltet werden. NVivo kann hierbei auf folgende Weise helfen:
Alle Daten werden in einem zentralen Hauptprojekt verwaltet (das im Idealfall von einem Teamleiter oder Datenmanager geführt wird).
Erstellen Sie separate Projekte für die einzelnen Mitarbeiter. Diese können dann ihre Daten in regelmäßigen Abständen in das Hauptprojekt importieren (bzw. mit diesem zusammenführen).
Sie können sicherstellen, dass jedes Teammitglied beim Zugriff auf sein Projekt seinen eindeutigen Benutzernamen und seine Initialen verwendet. Anhand dieser Informationen können Sie die Beiträge der einzelnen Mitarbeiter im zusammengeführten Projekt nachvollziehen.
Bei kleineren Projekten können Sie auch nur eine einzige NVivo-Projektdatei verwenden. Auch bei diesem Szenario ist es wichtig, dass jeder Mitarbeiter beim Zugriff auf das Projekt sein eindeutiges Benutzerprofil verwendet.
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Es können nicht mehrere Benutzer gleichzeitig auf eine NVivo-Projektdatei zugreifen. |
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Wenn bei einem Projekt eine konsistente Codierung von besonderer Wichtigkeit ist, müssen die Teammitglieder gleich zu Anfang eine Knotenstruktur ausarbeiten und vereinbaren. Besprechen Sie regelmäßig die Knotendefinitionen und die Weiterentwicklung des Knotensystems. NVivo bietet Ihnen folgende Möglichkeiten:
Erstellen Sie eine vorläufige Knotenstruktur im Hauptprojekt und lassen Sie die Teammitglieder ihre eigenen Projekte importieren.
Lassen Sie sich anzeigen, welche Knoten von welchem Mitarbeiter erstellt oder bearbeitet wurden. Hierzu können Sie die Listenansicht der Knoten verwenden oder einen Bericht mit einer Knotenübersicht erstellen.
Verwenden Sie das Feld Beschreibung in denKnoteneigenschaften, um die Mitarbeiter über die vorgesehene Verwendung des Knotens zu informieren.
Eine einheitliche Knotenstruktur dient der Effizienz und Zuverlässigkeit, sie sollte jedoch so flexibel gehalten werden, dass neue Erkenntnisse und interessante Ideen nicht verloren gehen.
Eine Möglichkeit, diese Flexibilität aufrecht zu erhalten, besteht darin, dass jeder Mitarbeiter seinem Projekt einen nur ihm selbst vorbehaltenen Knoten mit dem eigenen Namen hinzufügt, z. B. "Fiona". Dieser Knoten kann als übergeordneter Knoten dienen, unter dem alle neuen Knoten gespeichert und codiert werden, die der betreffende Mitarbeiter erstellt. Beim Zusammenführen von Projekten bleiben diese Knoten selbst dann getrennt und leicht unterscheidbar, wenn zwei Mitarbeiter untergeordnete Knoten mit gleichem Namen erstellt haben (weil sich die hierarchischen Namen der Knoten unterscheiden). Somit können Codierungen besprochen und Knoten bei Bedarf in die Hauptknotenstruktur verschoben werden.
Wenn ein Datensatz von mehreren Mitarbeitern codiert wird, kann es sinnvoll sein, die Einheitlichkeit der Codierungen zu kontrollieren. NVivo bietet mehrere Möglichkeiten, die Einheitlichkeit von Codierungen bzw. die Zuverlässigkeit von codierenden Mitarbeitern zu überprüfen:
Sie können eine Abfrage zum Codierungsvergleich ausführen, um zu ermitteln, inwieweit (ausgedrückt in Prozent) Codierungen voneinander abweichen oder miteinander übereinstimmen.
Sie können Codierungsbalken für Benutzer anzeigen. Öffnen Sie hierzu eine Datenquelle und zeigen Sie die Codierungen der einzelnen Mitarbeiter an.
Sie können den Inhalt eines Knotens filtern, um sich nur die Referenzen anzeigen zu lassen, die von bestimmten Mitarbeitern codiert wurden.
Bedenken Sie, dass Inkonsistenzen bei Codierungen nicht unbedingt als negativ zu bewerten sind, sondern zu produktiven Diskussionen und tieferen Einblicken in die Daten führen können.