Increasing the Reusability of Qualitative Data with XML

Abstract

Trotz einer zunehmenden Zahl von Software-Werkzeugen zur qualitativen Datenanalyse (QDA) wird dem Forscher die richtige Wahl eines geeigneten Systems nicht gerade leicht gemacht. Und mit der Entscheidung für ein bestimmtes System legt man sich in der Regel auch auf ein bestimmtes, herstellereigenes ("proprietäres") Format der Rohdaten und Projekte fest. Selten wird man die Möglichkeit finden, Primärdaten und Projekte, die mit dem einen System erstellt und bearbeitet wurden, in das Format eines anderen Softwarewerkzeugs zu konvertieren. Etwaige vorhandene Ex- und Import-Schnittstellen sind oft unzureichend und bei der Migration gehen oft Informationen verloren. Der freie Austausch von Daten zwischen verschiedenen Systemen, über die Grenzen von Projekten und Methodologien, und deren Wiederverwendbarkeit auch über lange Zeiträume ist sehr beschränkt. Wünschenswert wäre ein intermediäres universelles Datenformat, aus dem alle (auch künftige) Softwarewerkzeuge die für sie geeigneten Informationen extrahieren können ("Eine Quelle, viele Nutzungsarten"). Einen hierfür geeigneten Rahmen bietet die eXtensible Markup Language (XML). Sie unterstützt die Entwicklung von Repräsentationssprachen für "Datengemeinschaften" (data communities) wie etwa die der qualitativen Forschung; sie erlaubt eine semantisch adäquate Repräsentation der Daten und deren (Wieder-) Verwendung in beliebigen Applikationen. Mit einer auf XML basierenden offenen Datensprache ("OpenQD") wäre so eine ökonomische Wiederverwendung archivierter Primär- und Projektdaten möglich. Dieser Beitrag richtet sich an Forscher, Hersteller von QDA Software und Verwalter von Archiven.

A rising number of QDA (Qualitative Data Analysis) programs exist today each having their own approaches, strengths and weaknesses. For the researcher it is not always an easy choice. This decision is often crucial, as each of the programs process project data in their own proprietary (vendor specific) formats, sometimes equipped with options to convert it into another—often also proprietary—format. Proprietary data enforces platform and vendor dependence, makes flexible choice of methods, free data exchange across projects, space, time and methods a costly if not impossible experience. A "single-source-multiple-use" approach offers means to represent data from different sources in a format which can be processed by existing and future applications. An emerging new standard and powerful tool, the eXtensible Markup Language (XML), has the potential to represent data in a way ("OpenQD") that retains its semantics and makes its reuse in "alien" applications an economical option. This article is addressed to researchers ("users"), developers of QDA software and administrators of data archives.

Hoy en día existe un creciente número de programas de análisis de datos cualitativos (ADC), cada uno de los cuales tiene su propio enfoque, fortalezas y debilidades. Para el investigador no siempre es una escogencia fácil. La decisión es frecuentemente crucial, en tanto cada uno de los programas procesa datos de su proyecto en formatos propios y patentados, a veces equipados con opciones para convertirlos en otro formato – también patentado –. La patente refuerza la plataforma y dependencia del vendedor, conlleva escogencia flexible de métodos, libre intercambio de datos entre proyectos, espacio, tiempo y métodos, lo cual es una experiencia costosa si no imposible. Un enfoque de "fuente única multiuso" ofrece medios para representar datos de diferentes fuentes en un formato que puede ser procesado por aplicaciones existentes y futuras. Una nueva herramienta standard emergente y poderosa, el "eXtensible Markup Language" (XML), tiene el potencial de representar datos de manera ("OpenQD") que retiene su semántica y transforma su reutilización en aplicaciones "extrañas" en una opción económica. Este artículo está dirigido a investigadores ("usuarios"), desarrolladores de programas QDA y administradores de archivos de datos.