Schlagworte
Mixed Method
soziale Netzwerkforschung
Kooperation
Lehrpersonenbildung
Professionalisierung
Zitationsvorschlag
Lizenz
Copyright (c) 2026 Marco Galle, Nuria Lara Steiner
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Abstract
Large Language Models (LLM) eröffnen neue Möglichkeiten für die qualitative Datenerhebung, insbesondere da qualitative Daten in grösserem Umfang erfasst werden können. Gleichzeitig ist zu prüfen, inwiefern LLM-Interviews vertrauensbasierte Interaktionssituationen herstellen und für kontextsensitives Fallverstehen geeignet sind. Im Beitrag wird ein LLM-basiertes soziales Netzwerkinterview vergleichend zu Peer-Gesprächen zwischen Studierenden über persönliche Netzwerkkarten untersucht. Das Design folgt einem Conversion-Mixed-Methods-Ansatz: Interview- und Gesprächsdaten werden kodiert, quantifiziert und statistisch ausgewertet. Analysiert werden (1) Nachfrageverhalten, (2) Antwortlänge, (3) Deckungsgleichheit zwischen Netzwerkkarte und Interview/Gespräch sowie (4) subjektives Erleben der Erhebungsformate. Ergebnisse zeigen, dass das LLM-Interview signifikant mehr Nachfragen erzeugt als Peer-Gespräche, ohne dass die Antwortlänge zunimmt. In beiden Formaten bleiben Akteur:innen aus der Netzwerkkarte teilweise unbesprochen; in Peer-Gesprächen werden jedoch häufiger zusätzliche Akteur:innen genannt, die nicht in der Netzwerkkarte enthalten sind. Die Studierenden schätzen das Frageverhalten im LLM-Interview als strukturiert und reflexionsfördernd, aber auch als repetitiv und teilweise kognitiv überfordernd ein. Es werden Implikationen für den Einsatz LLM-Interview und Potenziale für Conversion-Mixed-Methods-Analysen diskutiert.
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