Meine Arbeit bewegt sich an der Schnittstelle von qualitativer Sozialforschung, Methodologie und technologischer Entwicklung. Projekte verstehe ich dabei nicht als voneinander getrennte Einheiten, sondern als aufeinander aufbauende Versuchsanordnungen, in denen theoretische Fragen, methodische Konzepte und technische Umsetzung zusammengeführt werden.

Ausgangspunkt war ein Projekt zur Entwicklung softwaregestützter qualitativer Datenanalyse (QDA), das aus der Frage entstand, wie qualitative Analyseverfahren so formalisiert werden können, dass sie methodisch kontrollierbar bleiben und zugleich technisch anschlussfähig sind. Im Zentrum standen dabei Fragen der Kontextvermittlung, der sequenziellen Analyse sowie der komparativen Logik qualitativer Forschung. Das darauf aufbauende Projekt KISOFT bildete die konzeptionelle Grundlage für die Entwicklung KI-gestützter Softwareumgebungen für rekonstruktive Verfahren qualitativer Sozialforschung.

Aus diesen Arbeiten ging in der Folge die Plattform Karl AI hervor. Sie stellt den Versuch dar, generative Sprachmodelle methodisch kontrolliert in qualitative Forschungsprozesse zu integrieren. Ziel ist es nicht, interpretative Arbeit zu automatisieren, sondern sie in strukturierter Form zu unterstützen und zu erweitern. Entwickelt wird Karl AI innerhalb der DokuMet QDA GmbH und richtet sich an Forschende, Studierende sowie Forschungsprojekte, die KI als Reflexionsraum einsetzen wollen.

Inhaltlich knüpft Karl AI an zentrale Logiken qualitativer Forschung an. Dazu zählen kontextsensitives Prompting, komparative Analyse und Typenbildung, abduktives Schließen sowie die Transparenz und Nachvollziehbarkeit von Analyseprozessen. Diese Aspekte bilden zugleich den Rahmen aktueller Entwicklungsarbeiten.

Neben der Weiterentwicklung von Karl AI beschäftige ich mich mit grundlegenden konzeptionellen Fragen zur Einbettung von KI in qualitative Sozialforschung. Dazu gehören Überlegungen zur Rolle von Prompting als methodische Operation, zur Übersetzbarkeit qualitativer Forschungslogiken in technische Systeme, zu Gütekriterien KI-gestützter Analyse sowie zu den Grenzen agentenbasierter und automatisierter Ansätze.

Alle diese Projekte verbindet eine gemeinsame Leitfrage: Wie lassen sich technologische Innovationen in der qualitativen Sozialforschung so gestalten, dass sie deren Verfahren und Prozesse erweitern, ohne deren erkenntnistheoretische Grundlagen zu unterlaufen?