BA Inhaltsanalyse
Themenschwerpunkt: Epistemische Emotionen
BA Inhaltsanalyse: Inhalte öffentlicher Kommunikation KF E
Wintersemester 2025/2026
Zusammenfassung
In diesem Kurs sollen die Teilnehmer:innen in Gruppen (meist 4-5 Studierende) ausgehend von einer selbstgewählten kommunikationswissenschaftlichen Fragestellung eine quantitative Inhaltsanalyse selbst planen, durchführen und auswerten. Dabei sollen Vorgehensweise und konkrete praktische Probleme verschiedener Verfahren verdeutlicht werden. Der Kurs ist Teil des Computational Methods Angebotes, d.h. er bietet die Möglichkeit, Verfahren der automatischen Inhaltsanalyse kennenzulernen und praktisch an Beispielen einzuüben. Es steht den Studierenden jedoch frei, im Rahmen der Projektarbeit manuelle Inhaltsanalysen durchzuführen.
Seminarübersicht
Aktive Teilnahme Prüfungsleistung Literatur
Hinweis: Dunkle Symbole in der Tabelle bedeuten, dass für die jeweilige Rubrik (Sitzungsvorbereitung, Sitzungsfolien, Übungsaufgaben) Inhalte verfügbar sind. Um die Inhalte abzurufen, wählen Sie das jeweilige Symbol aus. Folien, Übungen und Materialien zur Sitzungsvorbereitung werden im Laufe des Semesters ergänzt und aktualisiert. Bitte besuchen Sie die Kurs-Website regelmäßig! Sitzungen, die mit einem Sternchen markiert sind, qualifizieren anteilig für den Computional Methods Track.
Vorbereitung: Die in der Spalte “Vorbereitung” verlinkten Aufgaben sind in Vorbereitung auf die anstehende Sitzung zeitnah vor der Sitzung zu erledigen!
Aufgaben: Die in der Spalte “Aufgaben” verlinkten Aufgaben sind in der Nachbereitung einer Sitzung zeitnah nach der jeweiligen Sitzung zu erledigen!
Was werde ich lernen?
Der Kurs vermittelt Ihnen ein grundlegendes Verständnis aktueller Forschungsthemen zur digitalen Mediennutzung, insbesondere im Zusammenhang mit epistemischen Emotionen. Sie lernen, wie digitale Medien unser Wissen, unsere Emotionen und unser Urteilsvermögen beeinflussen, und erwerben ein fundiertes Verständnis der zentralen theoretischen Ansätze in diesem Bereich. Darüber hinaus entwickeln Sie die Fähigkeit, diese Konzepte kritisch zu hinterfragen und auf eigene Fragestellungen anzuwenden. Am Ende des Kurses sind Sie in der Lage, Forschungsfragen zu formulieren, theoretische Bezüge herzustellen und die Bedeutung empirischer Befunde für die Kommunikationswissenschaft einzuordnen.
Methodische Kompetenz
Im Verlauf des Kurses lernen Sie, selbstständig ein theoretisch fundiertes Forschungsdesign im Bereich der Computational Communication Science zu entwickeln und anzuwenden. Sie erwerben praktische Erfahrung im Umgang mit (computergestützten) Methoden der Medieninhaltsanalyse und können diese gezielt zur Untersuchung von Forschungsfragen einsetzen. Dabei reflektieren Sie methodische Entscheidungen kritisch – etwa im Hinblick auf Reliabilität, Validität und Interpretationsspielräume Ihrer Ergebnisse. Zudem lernen Sie, Analyseergebnisse verständlich zu dokumentieren, zu interpretieren und in den wissenschaftlichen Kontext einzuordnen.
Persönliche Kompetenz
Der Kurs unterstützt Sie bei der Entwicklung von Problemlösungskompetenzen im Hinblick auf forschungsdesignorientierte Fragestellungen. Durch das selbstständige Lösen von Übungsaufgaben und die Umsetzung eines eigenen Forschungsprojekts wird Ihre Fähigkeit gefördert, den gelernten Stoff auf verwandte Fragestellungen zu übertragen, so dass Sie in Zukunft eigene forschungsorientierte Aufgabenstellungen sicher angehen können. Im Verlauf des Kurses erwerben Sie zentrale Kompetenzen im kritischen Umgang mit wissenschaftlichen Forschungsergebnissen, insbesondere im Hinblick auf Inhaltsanalysen. Sie lernen, Daten nicht nur zu interpretieren, sondern auch zu hinterfragen: Wurde tatsächlich gemessen, was gemessen werden sollte? Welche methodischen Schwächen könnten die Ergebnisse beeinflusst haben? Diese Fähigkeiten fördern Ihre wissenschaftliche Urteilsfähigkeit – eine wichtige Voraussetzung für die eigenständige Analyse und Bewertung empirischer Studien im Studium und darüber hinaus.
Was muss ich tun?
Der Kurs wird in wöchentlichen Seminar-Sitzungen abgehalten. Die meisten Kursmaterialien werden über diese Kurs-Website bereitgestellt. Alle Studierenden, die am Kurs teilnehmen, müssen jedoch auch Zugang zum virtuellen Lernraum auf der Moodle-Plattform haben, da dort vertrauliche Kursmaterialien bereitgestellt/freigegeben werden und manche Übungen dort eingereicht werden müssen.
Studienleistungen zur Erbringung der aktiven Teilnahme
Wenn Sie eine Note für den Kurs erhalten möchten, sind Sie verpflichtet, die folgenden regelmäßigen Leistungen zu erbringen. Diese Leistungen werden nicht benotet. Allerdings: Wenn Sie diese Aufgaben nicht erfüllen, können Sie den Kurs nicht bestehen.
Individuelle Anforderungen & Abgaben: In diesem Kurs besteht keine Anwesenheitspflicht, jedoch wird ein hohes Maß an Eigenverantwortung erwartet, insbesondere bei der Vorbereitung und Nacharbeitung der Inhalte. Alle Materialien und Aufgaben sind online über die Kurswebseite und Moodle verfügbar, wobei einige Aufgaben gezielt außerhalb der Präsenzzeiten stattfinden. Die aktive und zuverlässige Mitarbeit in Gruppen ist verpflichtend – auch bei Abwesenheit an bestimmten Terminen. Für den erfolgreichen Kursabschluss müssen verschiedene individuelle und gruppenbezogene Abgaben fristgerecht eingereicht werden.
Arbeit in den Arbeitsgruppen: Die Gruppenarbeit im Seminar umfasst jeweils ca. vier Studierende pro Gruppe, was in der Regel zu maximal fünf Arbeitsgruppen führt. Diese Zusammenarbeit basiert auf dem Prinzip “Learning by doing”, wobei die Studierenden direkt in ihren Arbeitsgruppen (AGs) praktische Erfahrungen sammeln. Dabei profitieren Sie nicht nur von der eigenen Gruppenarbeit, sondern auch vom Austausch mit anderen AGs: Sie können deren Methoden, Themen und Arbeitsweisen kennenlernen und so Ihren eigenen Arbeitsprozess bereichern. Ein wichtiger Bestandteil dieses Lernprozesses ist das Geben und Empfangen von Feedback – sowohl zur eigenen Arbeit als auch zur Arbeit der anderen AGs.
Übungsaufgaben im CCS-Track: Dieser Kurs ist Teil des Computational Communication Science (CCS)-Tracks. Studierende, die diesen Kurs belegen, müssen zusätzlich zu den regulären Kursanforderungen spezifische Übungsaufgaben absolvieren. Diese Aufgaben sind darauf ausgelegt, die im Kurs vermittelten computergestützten Methoden der Inhaltsanalyse praktisch anzuwenden und zu vertiefen. Die Übungsaufgaben umfassen verschiedene Aspekte der computergestützten Inhaltsanalyse, insbesondere der Datenerhebung und automatisierten Codierung, aber auch Analyse und Interpretation der Ergebnisse. Die erfolgreiche Bearbeitung dieser Aufgaben ist Voraussetzung für den Erwerb von Leistungspunkten im CCS-Track.
Eine detaillierte Übersicht aller Anforderungen finden Sie auf der hier verlinkten Seite:
Schriftlicher Projektbericht (benotet)
Der Projektbericht soll pro Gruppenmitglied ca. 5 Seiten umfassen, wobei insgesamt etwa 7000-9000 Wörter (ca. 20-25 Seiten) als Richtwert gelten. Die Seitenanzahl ist jedoch lediglich eine Orientierung; im Vordergrund steht die Qualität der Ausarbeitung. Entscheidend ist eine fundierte Bearbeitung des Themas, eine sorgfältige Analyse der Daten sowie eine sachgerechte Einordnung der Ergebnisse. Wichtige Grafiken und Tabellen sollen in den Text integriert werden, während ergänzende Analysen im Anhang Platz finden. Die Hausarbeit soll die folgenden Bestandteile enthalten: Einleitung, Theorie-/Literaturteil, Methoden, Ergebnisse und Diskussion. Zudem ist die Dokumentation der eigenen Arbeit unerlässlich, wobei Sie selbstverständlich die im Verlauf des Semester angefertigte Dokumentation weiterverwerten können. Wichtig ist, dass es nicht zwingend “signifikante” Ergebnisse geben muss – der Lernprozess steht im Vordergrund. Die Einhaltung der Formalien und Regeln wissenschaftlicher Arbeit ist notenrelevant. Viele Inhalte und Anforderungen werden bereits im Verlauf des Semester in den Kleingruppen besprochen — bei Bedarf können jedoch auch Sprechstundentermine vereinbart werden, um konkrete Fragen zu besprechen.
Weitere Informationen zur Hausarbeit finden Sie auf der hier verlinkten Seite und werden in der letzten Sitzung des Semesters besprochen.
Ergänzende Angebote
Die JGU bietet einige spezielle Angebote, die Ihnen die Studiengestaltung erleichtern:
- “Blended Counseling”-Module mit Tipps und Übungen u.a. zu Entspannung, Projektplanung, Stressbewältigung: https://www.pbs.uni-mainz.de/3868-2/
- Angebote (u.a. Kurse, Sprechstunden, Beratung bei Schreibproblemen) der psychotherapeutischen Beratungsstelle: https://www.pbs.uni-mainz.de/
- Tipps bei Entscheidungsschwierigkeiten, zu u.a. Lernstrategien, Prüfungsangst, Schlafstörungen: https://www.pbs.uni-mainz.de/; insbesondere Zeitmanagement: https://www.pbs.uni-mainz.de/files/2018/10/Tipps_zum_Zeitmanagement_neues_Logo.pdf
- Selbsthilfeportal mit Tipps, Podcasts rund ums Studium: https://www.me-at-jgu.de/
- Selbstverständlich können Sie zunächst auch auf diejenigen zugehen, die Sie bereits kennen: mich, andere Dozierende und das Studienbüro
Disclaimer
Die Texte in diesem Seminarplan wurden teilweise mit der Hilfe von “KI”-Software überarbeitet und übersetzt (DeepL, 2024; OpenAI, 2024).
Literatur
DeepL. (2024). DeepL [Software]. https://deepl.com
OpenAI. (2024). ChatGPT [Software]. https://chatgpt.com