Offene Fragen auswerten: So nutzt du Freitexte in Umfragen

Stell dir zwei Fragen aus derselben Kundenbefragung vor. Auf die erste, „Würdest du uns weiterempfehlen?“, kann man nur mit Ja oder Nein antworten. Bei der zweiten, „Was können wir besser machen?“, wartet ein leeres Textfeld.

Die erste Frage liefert dir eine saubere Verteilung, etwa 79 Prozent Ja gegen 21 Prozent Nein. Das Ergebnis passt sofort in ein Diagramm, genauer aufschlüsseln lässt es sich danach mit einer Kreuztabelle. Die zweite Frage bringt dir 140 Antworten, von denen keine zwei gleich klingen: hier ein knapper Satz, dort ein halber Roman, dazwischen ein schlichtes „eh passt“. Spätestens jetzt merkst du, warum Freitexte einen eigenen Plan brauchen. Mit bloßem Auszählen kommst du nicht weit, dafür liest du genau hier heraus, warum deine Zahlen so ausfallen, wie sie ausfallen.

Freitextfragen, also die offenen Fragen deiner Umfrage, wertest du am besten aus, indem du dir vorab überlegst, wie tief du einsteigen willst. Sind es nur wenige Antworten, liest du jede einzelne durch. Sind es viele, ordnest du sie Kategorien zu und zählst nach, wie oft jede vorkommt. Am meisten Sicherheit gibt dir eine Kombination aus beidem: Du bildest Kategorien und liest die Originalantworten trotzdem einmal komplett.

Wir zeigen dir, wie du die richtige Tiefe für deine Befragung findest und am Schluss ein Ergebnis präsentierst, dem auch andere vertrauen können. Bei empirio.ai liest du Freitexte in der Antwortliste, betrachtest sie als Wortwolke oder lässt sie von der KI zusammenfassen und nach Themen ordnen.

📌 Das Wichtigste im Überblick

• Ein paar Antworten liest du ganz, viele ordnest du Kategorien zu.
• Die Wortwolke zeigt häufige Begriffe, verrät aber nicht, wie sie gemeint sind.
• Mit KI gehen auch Hunderte Freitexte viel leichter von der Hand.
• empirio.ai bietet dir verschiedene Tools, um Freitexte auszuwerten.
• Die KI von empirio.ai fasst Antworten zusammen und sortiert sie nach Themen.

Warum offene Fragen in der Auswertung eigene Regeln haben

Bei der Mitarbeiterbefragung in einem Linzer Industriebetrieb kommt der Arbeitsplatz im Schnitt auf 3,1 von 5 Punkten. Du hast also eine Zahl in der Hand, weißt aber noch nicht, woher sie kommt. Steht gleich danach die Frage „Was ist der wichtigste Grund für deine Bewertung?“, liest du auf einmal Sätze wie „Auf ein Feedback zu meinen Projekten warte ich bis heute“ oder „Der Kaffeeautomat im zweiten Stock ist seit Wochen hin“. Solche Begründungen, Beispiele und Ideen bekommst du nur über offene Fragen, weil dort keine Antworten vorgegeben sind und jede Person mit ihren eigenen Worten schreibt.

Im Editor von empirio.ai legst du eine offene Frage genauso an wie jede andere Frage. Reicht eine kurze Antwort in einer Zeile, nimmst du den Fragetyp Freitext. Brauchen deine Befragten mehr Platz, wählst du Freitext (lang). Auch bei einer Auswahlfrage kannst du zusätzlich das Feld „Sonstiges“ einschalten. Damit wird daraus eine halboffene Frage, deren Texteingaben später ebenso in deiner Auswertung auftauchen.

So nützlich offene Fragen auch sind, sie bringen zwei Nachteile mit, die du schon beim Erstellen deiner Umfrage im Hinterkopf haben solltest. Beide spürst du später ganz direkt in der Auswertung.

Nachteil 1: Zu viele offene Fragen kosten Antworten

Sieht jemand fünf leere Textfelder hintereinander, kommen beim ersten vielleicht noch zwei ordentliche Sätze. Beim dritten steht nur mehr „passt“, das vierte bleibt leer und beim fünften ist das Browserfenster längst zu. Tippen ist nun einmal anstrengender als Anklicken, weshalb Teilnehmende bei vielen Textfeldern eher abbrechen. In der GESIS-Richtlinie zu offenen Fragen hält Cornelia Züll fest, dass offene Fragen häufiger zu „weiß nicht“-Antworten oder Verweigerungen führen. Sie rät deshalb, offene Fragen sparsam einzusetzen. Für dich heißt das: Setz eine offene Frage nur dort ein, wo du eine Begründung wirklich brauchst, am besten direkt nach einer wichtigen Bewertungsfrage.

Nachteil 2: Unzufriedene schreiben mehr als Zufriedene

Dieselbe Richtlinie beschreibt noch einen zweiten Effekt, der dir beim Auswerten sicher unterkommt: Unzufriedene Befragte schreiben tendenziell mehr. Wer sich über die lange Warteschleife bei der Hotline geärgert hat, füllt drei Absätze. Wer zufrieden war, tippt „alles super“ oder lässt das Feld einfach leer. Deine Freitexte spiegeln also nicht automatisch die Meinung aller wider, sondern oft vor allem die Meinung jener, die sich etwas von der Seele schreiben wollen. Für dich heißt das: Zähl beim Auswerten, wie viele Personen ein Thema ansprechen, statt dich von der Länge einzelner Antworten blenden zu lassen.

Offene Fragen auswerten: Wie tief willst du einsteigen?

Verena leitet in einem Grazer Softwarehaus ein Team mit 50 Leuten und hat genau eine Freitextfrage gestellt. Herausgekommen sind 50 Antworten, die sie an einem ruhigen Nachmittag gemütlich durchlesen kann. Florian hat für einen Tiroler Sportartikelhändler eine Kundenbefragung mit drei Freitextfragen an 800 Kundinnen und Kunden geschickt und hat nun bis zu 2.400 Antworten vor sich. Im Grunde wollen beide dasselbe wissen, nämlich was die Leute tatsächlich denken. Der Weg dorthin sieht bei den zwei aber völlig verschieden aus.

Wie du deine Freitexte auswertest, entscheiden deshalb vor allem drei Fragen:

• Wie viele Antworten kommen zusammen? Multiplizier die Zahl der Freitextfragen mit der Zahl der Teilnahmen. 50 Teilnehmende und drei Freitextfragen ergeben höchstens 150 Antworten, bei 800 Teilnehmenden sind es schon bis zu 2.400.
• Brauchst du jede einzelne Antwort oder genügt ein Überblick? Bei einer kleinen Mitarbeiterbefragung möchtest du womöglich auf jede Rückmeldung reagieren und liest deshalb einfach alles, entweder direkt bei empirio.ai oder nach dem Export in einem Tabellenprogramm. Geht es dir dagegen um einen Satz wie „Die meisten schätzen vor allem das Arbeitsklima“, fasst du die Antworten in Kategorien zusammen und zählst sie aus.
• Wozu hast du überhaupt gefragt? Vorschläge für die nächste Weihnachtsfeier wertest du anders aus als Begründungen für deine Bachelorarbeit an der FH. Eine wissenschaftliche Arbeit verlangt ein dokumentiertes Kategorienschema, für ein Teamfeedback reicht meist eine aufmerksam gelesene Liste.

Mit diesen Methoden wertest du offene Antworten aus

Bevor du dich für ein Werkzeug entscheidest, lohnt sich ein kurzer Blick auf die Methoden dahinter. Im Kern gibt es fünf Wege, offene Antworten auszuwerten, die sich gut miteinander kombinieren lassen:

1. Vollständig lesen: Du gehst jede Antwort durch und notierst, was dir auffällt. Genauer geht es nicht, sinnvoll ist das allerdings nur bei überschaubaren Mengen.
2. Codieren: Jede Antwort bekommt eine Kategorie, etwa „Preis“, „Beratung“ oder „Zustellung“. Am Schluss zählst du, wie oft jede Kategorie vorkommt. Stehen die Kategorien schon vorher fest, spricht man von deduktivem Codieren. Entstehen sie erst beim Lesen aus den Antworten heraus, ist es induktives Codieren. Codieren gehört zum Handwerkszeug der qualitativen Forschung. Auch Statistik Austria lässt die Freitexte ihrer Erhebung „So geht's uns heute“ von geschultem Personal nach festgelegten Regeln manuell vercoden.
3. Wörter zählen: Statt ganzer Aussagen zählst du einzelne Begriffe. Eine Wortwolke oder eine Liste der häufigsten Begriffe verrät dir rasch, welche Themen vorkommen, aber nicht, wie sie gemeint sind.
4. Stimmung erfassen: Du stufst jede Antwort als eher positiv, neutral oder negativ ein. In der Fachsprache heißt das Stimmungs- oder Sentimentanalyse.
5. Zusammenfassen: Du verdichtest viele Antworten auf wenige Kernaussagen. Früher war das mühsame Handarbeit, heute erledigt das oft eine KI, deren Ergebnis du an den Originalen überprüfst.

Auch beim Codieren kann dir inzwischen eine KI unter die Arme greifen. An der Methode ändert sich nichts, das Sortieren geht nur um einiges schneller.

Welche Methode zu deiner Lage passt

Die Tabelle hilft dir bei der Wahl der passenden Methode, in der rechten Spalte steht jeweils, wie du sie bei empirio.ai umsetzt. Sieh die Einteilung als grobe Orientierung und nicht als feste Regel:

Warum du trotzdem einmal alles lesen solltest

Angenommen, in deinen Kategorien steht „Preis: 40 Nennungen“. Erst beim Lesen fällt dir auf, dass die eine Hälfte den Preis lobt, während ihn die andere Hälfte zu hoch findet. Kategorien bügeln solche Unterschiede glatt, die Originalantworten zeigen sie dir. Bilde deshalb ruhig Kategorien oder lass sie dir vorschlagen, scroll aber zusätzlich einmal durch sämtliche Antworten, solange die Menge das hergibt. Damit hast du die Zahlen für deinen Bericht und verlierst trotzdem nicht aus den Augen, was die Leute tatsächlich geschrieben haben.

Offene Fragen auswerten mit empirio.ai: die Funktionen im Überblick

Verenas 50 Antworten sind mit der Antwortliste meist schon gut versorgt, bei Florians 2.400 Antworten rechnet sich die KI. empirio.ai gibt dir deshalb verschiedene Instrumente in die Hand, um Freitexte auszuwerten, ganz egal, wie du am liebsten vorgehst: selbst lesen oder Tools und KI die Arbeit machen lassen. Zu finden ist alles im Bereich Ergebnisse deiner Umfrage. Diese Möglichkeiten hast du:

1. Antwortliste: alle Freitexte lesen und filtern
2. Export: Rohdaten in Excel oder als CSV auswerten
3. Wortwolke bei den Diagrammen
4. Text Analyse: häufigste Begriffe, KI-Analyse und alle Antworten einer Frage
5. Text Labelling: Antworten automatisch nach Themen sortieren
6. KI-Assistent: Fragen an deine ganze Umfrage stellen

Ohne KI kommen Antwortliste, Export und Wortwolke aus. Bei Text Analyse, Text Labelling und KI-Assistent übernimmt die KI einen Teil der Arbeit. Welche Funktion in welchem Tarif steckt, zeigt dir die Übersicht:

Der Reihe nach stellen wir dir jetzt jede Funktion vor, mit allem, was du für den Start brauchst.

1. Antwortliste: alle Freitexte lesen und filtern

Am schnellsten kommst du über die Antwortliste zu deinen Freitexten. Sie liegt unter Ergebnisse im Reiter Antworten und ist mit allen Filtern in jedem Tarif enthalten, auch im kostenlosen.

Jede Teilnahme bekommt dort eine eigene Zeile, jede Frage eine eigene Spalte, sodass deine Freitexte direkt neben den übrigen Antworten derselben Person stehen. Längere Texte öffnest du mit Mehr anzeigen. Oben schränkst du mit Von und Bis den Zeitraum ein und wählst zwischen Alle Teilnahmen und Nur abgeschlossen. Interessiert dich nur, was die Unzufriedenen geschrieben haben, setzt du über Nach Antwort filtern einen Filter auf alle, die bei einer Auswahlfrage „unzufrieden“ angekreuzt haben. Übrig bleiben genau deren Freitexte.

Wie alle Screenshots in diesem Beitrag zeigt auch dieser die englische Oberfläche, die deutschen Bezeichnungen findest du jeweils im Text.

Für Verenas 50 Antworten ist die Antwortliste völlig ausreichend. Scrollst du dagegen wie Florian durch 2.400 Antworten, bleiben dir eher die drei schärfsten Formulierungen im Kopf als die zehn häufigsten Themen.

Passt gut, wenn …

• du nur eine überschaubare Zahl an Teilnahmen hast.
• du jede Antwort gemeinsam mit den übrigen Angaben derselben Person sehen möchtest.

Passt weniger, wenn …

• Hunderte Antworten eingelangt sind.
• du für einen Bericht Zahlen pro Thema brauchst.

2. Export: Rohdaten in Excel oder als CSV auswerten

Bei einer Bachelorarbeit an der FH genügt ein Blick in die App nicht, schließlich will deine Betreuerin nachvollziehen, wie du jede einzelne Antwort eingeordnet hast. Genau dafür gibt es den Export. Du findest ihn unter Ergebnisse im Reiter Antworten hinter der Schaltfläche Exportieren, verfügbar ab dem Tarif Lite um 19 Euro im Monat.

Heruntergeladen werden alle Antworten als Excel- oder CSV-Datei, mit einer Zeile pro Teilnahme und einer Spalte pro Frage. Eingaben aus einem Feld „Sonstiges“ landen in einer eigenen Spalte. In Excel fügst du neben der Freitextspalte eine Spalte für deine Kategorie ein, füllst sie Antwort für Antwort aus und zählst zum Schluss per Pivot-Tabelle, wie oft jede vorkommt. Die gute alte Stricherlliste kannst du dir damit sparen. Beim Kategorisieren gehst du genauso vor wie beim Auswerten eines Fragebogens: zuerst lesen, dann Kategorien bilden, danach zählen.

Für eine wissenschaftliche Arbeit ist der Export der sauberste Weg, weil jede Zuordnung nachvollziehbar dokumentiert bleibt. Möchtest du hingegen bloß rasch wissen, worüber die Leute schreiben, ist das händische Eintragen von Kategorien ziemlich viel Aufwand.

Passt gut, wenn …

• du selbst codieren möchtest, zum Beispiel für eine Abschlussarbeit.
• du die Freitexte in MAXQDA oder SPSS weiterverarbeiten willst.

Passt weniger, wenn …

• du nur rasch einen Eindruck haben willst, worüber die Leute schreiben.

3. Wortwolke bei den Diagrammen

Ein Hotel im Zillertal will von seinen Gästen wissen, was ihnen im Urlaub aufgefallen ist. In der Wortwolke prangt danach riesig das Wort „Frühstück“. Damit weißt du sofort, worüber viele schreiben. Ob die Gäste vom Frühstücksbuffet schwärmen oder sich darüber ärgern, sagt dir die Wortwolke allerdings nicht.

Die Wortwolke ist in jedem Tarif gratis dabei. Du findest sie unter Ergebnisse im Reiter Diagramme: Dort zeigt empirio.ai neben den Balken- und Kreisdiagrammen der anderen Fragen für jede Freitextfrage eine eigene Wortwolke. Je öfter ein Begriff fällt, desto größer wird er dargestellt.

Am besten nutzt du die Wortwolke deshalb als erste Tendenz: Auf einen Blick siehst du, welche Themen in den Antworten überhaupt vorkommen. Ob das Frühstück gelobt oder kritisiert wurde und aus welchem Grund, erfährst du erst, wenn du dir anschließend die Antworten im Detail anschaust. Dafür eignen sich die Antwortliste und die Text Analyse, die wir dir gleich im nächsten Abschnitt vorstellen.

Passt gut, wenn …

• du in Sekunden einen ersten Eindruck gewinnen willst.
• dein Bericht ein anschauliches Bild vertragen kann.

Passt weniger, wenn …

• du verlässliche Aussagen über Lob oder Kritik brauchst.

4. Text Analyse: häufigste Begriffe, KI-Analyse und alle Antworten

Reicht dir die Wortwolke nicht, führt der nächste Schritt zur Text Analyse, der Analyse-Funktion von empirio.ai, die eigens auf Freitextantworten zugeschnitten ist. Unter Ergebnisse im Bereich Analyse wartet sie als Kachel, gleich neben Kreuztabelle und Text Labelling. Ausprobieren ist gratis, auf Dauer brauchst du den Tarif Plus um 39 Euro im Monat.

Hast du die Kachel geöffnet, suchst du über Frage auswählen die gewünschte Freitextfrage aus. Danach wechselst du nach Bedarf zwischen den Reitern Wortwolke, KI-Analyse und Antworten, die wir dir hier der Reihe nach zeigen.

4.1 Wortwolke mit den häufigsten Begriffen

Hier erfährst du nicht nur, dass „Frühstück“ groß dasteht, sondern unter Häufigste Begriffe auch, wie oft genau, etwa 37-mal bei 120 Antworten. Ergänzend zeigt die Antwortenverteilung nach Länge, wie viele Rückmeldungen kurz (unter 50 Zeichen), mittel (50 bis 200 Zeichen) oder lang (über 200 Zeichen) sind. Gibt es viele lange Antworten, bewegt ein Thema die Leute meist besonders.

4.2 KI-Analyse: Antworten mit einem Klick zusammenfassen

Oft fehlt einfach die Zeit. 300 Antworten auf „Was können wir besser machen?“ sind eingelangt, in einer Stunde willst du in der Besprechung die wichtigsten Punkte zeigen. Alles durchzulesen geht sich da nicht aus. Für genau solche Momente gibt es den Reiter KI-Analyse: Er fasst alle Antworten auf eine Freitextfrage für dich zusammen.

Am Anfang steht die Wahl des Schwerpunkts: Hauptthemen erkennen, Probleme & Kritik, Lob & Positives, Stimmungsanalyse, Vorschläge extrahieren, Handlungsempfehlungen, Wichtige Zitate oder Überrasch mich. Sobald du auf KI-Analyse starten klickst, bekommst du eine Zusammenfassung und passende Schlagwörter, je nach Schwerpunkt außerdem Positive Aussagen, Kritische Aussagen und Handlungsempfehlungen.

Ein wichtiges Detail ist die Zeile oberhalb des Ergebnisses, zum Beispiel „3 von 4 gefilterten Antworten analysiert“. Daran erkennst du, worauf die Zusammenfassung beruht, denn Zeitraum- und Teilnahmefilter wirken auch hier. Mit Erneut analysieren lässt du die KI mit einem anderen Schwerpunkt ein zweites Mal ran. Da die KI beim Verdichten selbst gewichtet, lohnt es sich, zu jedem Thema ein paar Originalantworten nachzulesen, bevor du es vor anderen präsentierst.

4.3 Alle Antworten einer Frage in Ruhe lesen

Der Reiter Antworten listet ausschließlich die Rückmeldungen zur gewählten Freitextfrage auf, untereinander und jeweils mit Zeitstempel. Zusätzliche Spalten wie in der großen Antwortliste gibt es hier nicht, nichts lenkt dich ab. Hast du gerade eine KI-Analyse laufen lassen, prüfst du ihr Ergebnis deshalb am besten genau hier nach.

Passt gut, wenn …

• du für einzelne Begriffe exakte Häufigkeiten suchst.
• dir bei vielen Antworten die Zeit fehlt und du wissen willst, was überwiegt.
• du sämtliche Rückmeldungen zu einer Frage ungestört lesen willst.

Passt weniger, wenn …

• fast alle Antworten nur aus einem Wort bestehen.
• du das KI-Ergebnis ohne Kontrolle für eine Entscheidung verwenden willst.

5. Text Labelling: Antworten automatisch nach Themen sortieren

Was die Leute schreiben, verrät dir die KI-Analyse. Wie viele etwas Bestimmtes schreiben, zeigt dir das Text Labelling. Es sortiert deine Freitexte automatisch in Themengruppen und liefert dir damit Zahlen pro Thema. Zu finden ist es unter Ergebnisse im Bereich Analyse, gratis testbar und dauerhaft ab dem Tarif Plus um 39 Euro im Monat enthalten.

Nachdem du die Kachel Text Labelling geöffnet und deine Freitextfrage ausgewählt hast, klickst du auf Labels generieren. empirio.ai gruppiert die Antworten daraufhin nach inhaltlicher Ähnlichkeit, benennt jede Gruppe und weist jede Antwort einem Label zu. Wie viele Labels höchstens entstehen sollen, stellst du unter Max. Labels ein. Die Label-Verteilung verrät dir anschließend, wie viele Antworten auf jedes Thema entfallen.

Die Labels sind ein Vorschlag, kein fertiges Ergebnis. Du kannst sie umbenennen, mit einer Beschreibung versehen oder löschen, über Neues Label eigene hinzufügen und Antworten einem anderen Label zuordnen. Mit dem Filter Nur unsichere holst du dir jene Antworten heraus, die nur lose zu ihrem Label passen und die du deshalb selbst prüfen solltest. Zum Abschluss exportierst du die Zuordnung als Tabelle mit Antwort und Label.

Damit das Clustering funktioniert, braucht empirio.ai mindestens 20 Textantworten. Heraus kommt ein Satz, den du direkt in deinen Bericht übernehmen kannst, zum Beispiel „Ein Drittel der Kritik betrifft die telefonische Erreichbarkeit“. Schreibt deine wissenschaftliche Arbeit dagegen ein fixes Kategorienschema vor, codierst du besser selbst.

Passt gut, wenn …

• du ein zählbares Ergebnis pro Thema brauchst.
• dir deutlich mehr als 20 Antworten vorliegen.

Passt weniger, wenn …

• weniger als 20 Textantworten eingelangt sind.
• ein fixes Kategorienschema vorgegeben ist.

6. KI-Assistent: Fragen an deine ganze Umfrage stellen

Bisher ging es immer um eine einzelne Freitextfrage. Der KI-Assistent dagegen blickt auf deine gesamte Umfrage. Du erreichst den Chat im Ergebnisbereich unter Ergebnisse im Reiter KI-Assistent. Testen kannst du ihn gratis, auf Dauer ist er ab dem Tarif Plus enthalten.

Gefragt wird ganz normal in Alltagssprache, zum Beispiel „Welche Trends fallen dir in den Antworten auf?“ oder „Was sollten wir als Nächstes verbessern?“. Da der Assistent jede Frage deiner Umfrage kennt, verknüpft er die Freitexte mit den restlichen Ergebnissen. Fragst du etwa, wie die Kritiker beim Net Promoter Score ihre Bewertung begründen, fasst er gezielt deren Antworten zusammen und schlägt dir konkrete nächste Schritte vor.

Schau auch hier auf die Grundlage: Der Assistent nennt dir die Zahl der ausgewerteten abgeschlossenen Teilnahmen und sagt dir, ob Filter aktiv sind. Genaue Zahlen für den Bericht holst du dir besser aus den Diagrammen oder dem Text Labelling.

Passt gut, wenn …

• dein Anliegen mehrere Fragen der Umfrage betrifft.
• du aus den Ergebnissen konkrete Schritte ableiten willst.

Passt weniger, wenn …

• du für einen Bericht exakte Häufigkeiten suchst.

So kombinierst du die Funktionen: in fünf Schritten zum Ergebnis

Wie das konkret abläuft, zeigt Florians Kundenbefragung mit 120 Antworten auf „Was können wir besser machen?“. Mit fünf Schritten gelangt er vom ersten Überblick zu einer Zahl, die er belegen kann. Für das Feedback nach einem Workshop oder für Verenas Teambefragung klappt das ganz genauso.

1. Quer lesen. Geh in der Text Analyse im Reiter Antworten einmal alle Antworten durch, noch ohne zu sortieren. Bei großen Mengen reichen ein paar Dutzend als Stichprobe.
2. Häufige Begriffe anschauen. In der Wortwolke mit den häufigsten Begriffen siehst du, welche Themen sich in den Vordergrund drängen. Bei Florian sind das „Lieferzeit“ und „Hotline“.
3. Themen bilden. Starte die KI-Analyse mit dem Schwerpunkt Hauptthemen erkennen oder lass im Text Labelling Labels erzeugen. Sind es nur wenige Antworten, legst du die Kategorien selbst an.
4. Gegenprüfen. Pro Thema liest du einige Originalantworten nach, im Text Labelling kontrollierst du zusätzlich die unsicheren Zuordnungen. Trifft ein Labelname den Inhalt nicht, änderst du ihn.
5. Zahlen und Zitate berichten. Schreib zu jedem Thema dazu, wie viele Antworten es betrifft. Ein bis zwei typische Zitate machen das Bild komplett.

In Florians Bericht steht am Schluss: „38 von 120 Antworten auf die Frage nach Verbesserungen drehen sich um die Lieferzeit.“ Die Zahl macht die Aussage belastbar, das danebenstehende Zitat macht sie greifbar.

Bei Freitexten gilt: erst lesen, dann sortieren, dann zählen.

Typische Fehler beim Auswerten offener Fragen

Beim Sortieren selbst geht vergleichsweise wenig schief, die meisten Pannen passieren erst, wenn die Ergebnisse präsentiert werden. Fünf Stolpersteine begegnen uns immer wieder.

Die Wortwolke für das Ergebnis halten

Auf der Folie steht riesengroß „Service“, alle im Raum nicken zufrieden. Ob der Service gelobt oder kritisiert wurde, kann in dem Moment aber keiner sagen. Die Wolke verrät dir, welche Themen auftauchen, aber nicht, was konkret dazu geschrieben wurde. Als Einstieg und als Bild für den Bericht passt sie, als Beleg für eine Aussage taugt sie nicht.

Der KI-Zusammenfassung blind vertrauen

„Viele wünschen sich längere Öffnungszeiten am Samstag“, meldet die KI. Beim Nachlesen zeigt sich, dass genau zwei von 150 Personen das überhaupt erwähnt haben. KI-Texte klingen flüssig und überzeugend, auch wenn hinter einem Punkt kaum etwas steckt. Bevor eine Aussage in den Bericht wandert, gleichst du sie deshalb mit den Originalantworten ab und notierst, auf wie vielen Antworten sie fußt.

Laute Stimmen mit der Mehrheit verwechseln

Zwei Absätze voller Ärger bleiben hängen, zwanzig knappe „eh passt“ hingegen kaum. Unzufriedene schreiben oft länger und schärfer. Verlass dich deshalb nicht auf deinen Eindruck, sondern zähl nach. Hilfreich ist außerdem ein Vergleich mit den Ergebnissen deiner geschlossenen Fragen.

Durch Zitate die Anonymität verletzen

„Seit wir ins neue Lager nach Wels übersiedelt sind, läuft in unserem Team gar nichts mehr“: In einer Abteilung mit fünf Leuten ist sofort klar, von wem das stammt. Freitexte geben oft mehr preis, als man glaubt, sei es über den Schreibstil, ein genanntes Projekt oder die eigene Abteilung. Wenn du eine anonyme Umfrage zugesagt hast, gibst du Zitate nur gekürzt oder sinngemäß weiter, ohne Namen und Details.

Nur die Zusammenfassung weitergeben

Die Personalabteilung wertet die Mitarbeiterbefragung aus, die Geschäftsführung sieht am Ende nur eine Folie mit „Kommunikation: 23 Nennungen“. Was dahintersteckt, etwa „Wichtige Entscheidungen erfahre ich erst über den Tratsch am Gang“, kommt oben nicht mehr an. Jeder Schritt von der einzelnen Antwort über die Kategorie bis zur Präsentation kostet Aussagekraft und Inhalt. Wer am Schluss entscheidet, kennt häufig nur mehr die eingedampfte Fassung.

Wir raten dir daher, so viele Freitexte wie möglich selbst zu lesen, auch wenn jemand anderer die Auswertung übernommen hat. Reichst du Ergebnisse weiter, häng an jede Kategorie ein paar typische Originalantworten an, anonymisiert und gekürzt. Dann bekommt auch die Geschäftsführung ein Gespür dafür, was die Leute wirklich bewegt.

Checkliste vor dem Bericht

• Jede Kategorie und jedes Label ist eindeutig benannt.
• Pro Thema ist angegeben, wie viele Antworten dazugehören.
• Die Zitate stehen für viele und sind nicht bloß die drastischsten.
• Was die KI liefert, ist an Originalantworten gegengeprüft.
• Alle Auswertungen laufen mit denselben, notierten Filtern.
• Kein Zitat erlaubt Rückschlüsse auf einzelne Personen.
• Wer die Ergebnisse bekommt, liest auch ein paar Originalantworten.

Fazit

Ob jemand zufrieden ist, beantwortet die Ja-Nein-Frage. Warum, erfährst du erst aus dem Freitext. Welcher Weg der Auswertung der richtige ist, richtet sich nach der Zahl der Antworten, der nötigen Tiefe sowie dem Ziel deiner Befragung. Unsere Empfehlung: Lies selbst so viel wie möglich, lass dir bei großen Mengen von Wortwolke, KI-Analyse und Text Labelling helfen und belege deine Ergebnisse am Ende mit Zahlen und ein paar typischen Zitaten.

Wie es weitergeht

• Suchst du Tipps für gut formulierte offene Fragen? Offene Fragen: Definition und Beispiele
• Möchtest du Gruppen in deinen Auswahlfragen gegenüberstellen? Kreuztabellen erstellen
• Was denkt deine Kundschaft wirklich? Leitfaden zur Kundenbefragung

Keine Zeit, jede Antwort einzeln zu lesen?

Die KI von empirio.ai fasst deine Freitexte zusammen und sortiert sie nach Themen. Teste es gratis, mit 100 % EU-Hosting, auch für die KI.

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