How do you use coding to generate insights and recommendations from qualitative data?

Qualitative research is a great way to explore many new insights and add to the existing body of knowledge. It may provide more scope for researching new aspects and bring in new perspectives.

I do the coding in organizational dynamics. While I might sometimes lean towards automatic coding (e.g., using adverbs such as always, sometimes, seldom, etc., in frequency analysis), I never opt for automatic coding when coding complex processes or phenomena. The hands-on approach gives me richer insight, allows for a deeper understanding of the context, and lets me adjust the coding scheme as I go. Not to mention that I enjoy watching the patterns slowly emerge in the process 😊

Eine gute Vorbereitung ist die Grundlage jedes Codiervorgangs. Obwohl die Art und Weise zu kodieren jedem unterschiedlich überlassen ist (technisch unterstützt, gar KI-Nutzung?, oder handschriftlich mit Papier), hängt es durchaus von der Methodologie, wie die einzelnen Schritte sind. Nicht desto trotz ist der ethische Grundsatz der Anonymisierung der Daten immer einzuhalten. Alle Elemente, die zu einer Person zurückführen könnten (Namen, Orte, aber auch vielleicht Berufe, Ausbildung, .. sollen so kodiert sein, dass sie nicht miteinander verknüpft sein können oder auf die Person zurückführen. Statt "London" kann "große Stadt" stehen. Wenn es relevant ist, dass es sich um das Ausland handelt, dann "große Stadt im Ausland".

"Generating insights from qualitative data requires labeling data and critical thinking. For example, coding customer satisfaction transcripts might reveal that while customers appreciate 'friendly staff,' 'slow service' is an issue. This insight can be used to create targeted training. Refining codes uncovers deeper meaning, leading to actionable recommendations. Example: Open Coding: Identify key ideas like 'slow service' and 'friendly staff.' Axial Coding: Link codes to find patterns like 'slow service' with 'long wait times.' Selective Coding: Focus on core themes like 'service speed,' refining them into broader categories like efficiency. And voila! Coding produces context-specific, actionable insights.

Ich persönlich arbeite mit einer Software, so dass der Unterschied Hervorherben/Unterstreichen nicht existiert. Ein Absatz kann gegebenenfalls mehrfach kodiert werden (was aber bei den meisten Methoden nicht sinnvoll ist -> disjunkte Kategorien), oder eher in Unterkategorien kodiert werden. So kann ein Code "Rituale" sein, der nach und nach durch das Lesen des Materials um "religiöse Rituale" und "kulturelle" Rituale ergänzt wird. Im "Kodierbaum stehen dann einige untereinander-

When working inductively, I typically go through 2, sometimes 3rounds of coding to refine the codebook. After coding has been completed, I conduct some preliminary theme sorting and then set the data aside for a while. Typically, this would be the time for triangulation, which isn't always feasible in organizational settings. I find it beneficial to give myself some time before immersing myself in the data again. Occasionally, I discover fresh perspectives or interpretations afterwards. Additionally, I rely heavily on visualization, as it aids me (and my clients) in establishing connections between codes and themes. Quotes are essential, of course, and I ensure to incorporate them into my final presentations every time.