Offene Fragen auswerten: So holst du alles aus Freitexten

Stell dir zwei Fragen aus derselben Kundenumfrage einer Bäckerei mit drei Filialen im Aargau vor. Die erste lautet «Würdest du uns weiterempfehlen?» und lässt nur Ja oder Nein zu. Die zweite lautet «Was können wir besser machen?» und zeigt ein leeres Textfeld.

Die erste Frage liefert dir eine saubere Verteilung, etwa 82 Prozent Ja und 18 Prozent Nein. Daraus machst du in Sekunden ein Diagramm oder schlüsselst das Ergebnis mit einer Kreuztabelle nach Filiale auf. Auf die zweite Frage kommen 140 Antworten zurück, jede davon anders formuliert: mal ein knapper Satz, mal ein halber Roman, mal bloss «alles bestens». Am Beispiel siehst du sofort, warum Freitexte einen eigenen Plan brauchen. Mit blossem Auszählen kommst du hier nicht weit, dafür erfährst du genau an dieser Stelle, warum deine Zahlen so aussehen, wie sie aussehen.

Freitextfragen, also offene Fragen in deiner Umfrage, wertest du am besten aus, wenn du vorher entscheidest, wie tief du einsteigen willst. Kommen nur wenige Antworten zurück, liest du sie alle. Bei vielen fasst du ähnliche Aussagen zu Kategorien zusammen und zählst, wie oft jede auftaucht. Am verlässlichsten fährst du mit einer Kombination aus beidem: Kategorien bilden und trotzdem einmal sämtliche Originalantworten durchgehen.

Wir zeigen dir, wie du die richtige Tiefe findest und am Schluss ein Ergebnis präsentierst, auf das sich dein Team, der Vorstand oder die Geschäftsleitung verlassen kann. Bei empirio.ai liest du Freitexte in der Antwortliste, siehst sie als Wortwolke und lässt sie von der KI zusammenfassen oder nach Themen gruppieren.

📌 Das Wichtigste im Überblick

• Wenige Antworten liest du ganz, viele ordnest du Kategorien zu.
• Eine Wortwolke zeigt häufige Begriffe, aber nicht, was gemeint ist.
• Mit KI wertest du selbst Hunderte Freitexte viel einfacher aus.
• 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 bei der Auswertung anders funktionieren

In der Befragung der Mitarbeitenden einer Gemeindeverwaltung kommt die Zufriedenheit mit dem Arbeitsplatz im Schnitt auf 3,1 von 5 Punkten. Die Zahl steht, eine Erklärung fehlt. Folgt direkt darauf die Frage «Was ist der wichtigste Grund für deine Bewertung?», liest du plötzlich Sätze wie «Auf meine Anträge bekomme ich nie eine Rückmeldung» oder «Die Kaffeemaschine im Pausenraum ist seit Wochen defekt». Offene Fragen liefern dir genau solche Gründe, Beispiele und Ideen, weil sie keine Antworten vorgeben und alle in ihren eigenen Worten schreiben.

Bei empirio.ai erstellst du eine offene Frage im Editor wie jede andere Frage auch. Für eine kurze, einzeilige Antwort wählst du den Fragetyp Freitext, für ein grösseres Textfeld mit mehreren Zeilen Freitext (lang). Eine Auswahlfrage lässt sich zudem um die Option «Sonstiges» mit Textfeld ergänzen. Daraus wird eine halboffene Frage, deren Eingaben später genauso in der Auswertung auftauchen. Die Screenshots in diesem Beitrag zeigen die englische Oberfläche von empirio.ai, die deutschen Bezeichnungen nennen wir dir jeweils kursiv im Text.

Offene Fragen sind wertvoll, bringen aber zwei Nachteile mit, die du schon beim Erstellen deiner Umfrage kennen solltest. Beide spürst du später direkt in der Auswertung.

Nachteil 1: Zu viele offene Fragen kosten Antworten

Sieht jemand in einer Umfrage fünf leere Textfelder hintereinander, landen im ersten vielleicht noch zwei Sätze. Im dritten steht nur noch «ok», das vierte bleibt leer und vor dem fünften ist das Browserfenster schon zu. Tippen braucht nun einmal mehr Aufwand als Anklicken, weshalb Teilnehmende bei vielen Textfeldern eher aussteigen. Die GESIS-Richtlinie zu offenen Fragen von Cornelia Züll stellt fest, dass offene Fragen häufiger zu «weiss nicht»-Antworten oder Antwortverweigerungen führen. Sie rät deshalb zu einem sparsamen Einsatz. Für dich heisst das: Setz eine offene Frage nur dort ein, wo du eine Begründung tatsächlich brauchst, zum Beispiel gleich nach einer wichtigen Bewertungsfrage.

Nachteil 2: Unzufriedene schreiben mehr als Zufriedene

Im selben Leitfaden steht ein zweiter Punkt, der dir beim Auswerten begegnen wird: Unzufriedene Befragte schreiben tendenziell mehr. Wer sich über die lange Wartezeit am Schalter geärgert hat, füllt drei Absätze. Wer zufrieden war, schreibt «alles bestens» oder lässt das Feld leer. Deine Freitexte spiegeln deshalb nicht automatisch die Stimmung aller wider, sondern oft vor allem die Sicht jener Leute, die etwas loswerden möchten. Für dich heisst das: Zähl beim Auswerten, wie viele Personen ein Thema erwähnen, statt dich von der Länge einzelner Antworten blenden zu lassen.

Offene Fragen auswerten: Wie tief willst du einsteigen?

Corinne leitet bei einer Spitex-Organisation im Kanton Luzern ein Team mit 50 Mitarbeitenden und hat ihnen genau eine Freitextfrage gestellt. Zurück kommen 50 Antworten, die sie an einem ruhigen Nachmittag gemütlich durchlesen kann. Reto verantwortet bei einem regionalen Elektrizitätswerk die Kundenumfrage, hat drei Freitextfragen an 800 Kundinnen und Kunden geschickt und blickt nun auf bis zu 2400 Antworten. Beide wollen dasselbe herausfinden, nämlich was die Leute wirklich denken. Ihre Wege dorthin sehen aber völlig verschieden aus.

Wie du Freitexte auswertest, entscheidet sich deshalb vor allem an drei Fragen:

• Mit wie vielen Antworten rechnest du? Multipliziere die Zahl der Freitextfragen mit der Zahl der Teilnahmen. 50 Teilnehmende und drei Freitextfragen ergeben höchstens 150 Antworten, 800 Teilnehmende schon bis zu 2400.
• Brauchst du jede einzelne Antwort oder genügt ein Überblick? In einer kleinen Mitarbeiterbefragung möchtest du vielleicht auf jede Rückmeldung eingehen, also liest du alles, direkt bei empirio.ai oder nach dem Export in einer Tabelle. Willst du dagegen einen Satz wie «Die meisten loben vor allem den Zusammenhalt im Team» schreiben können, fasst du die Antworten zu Kategorien zusammen und zählst sie aus.
• Wozu hast du gefragt? Ideen für den nächsten Personalausflug wertest du anders aus als Begründungen in deiner Bachelor- oder Masterarbeit. Eine wissenschaftliche Arbeit verlangt ein dokumentiertes Kategorienschema, für ein Teamfeedback reicht oft eine aufmerksam gelesene Liste.

Mit welchen Methoden du offene Antworten auswertest

Bevor du ein Werkzeug wählst, lohnt sich ein kurzer Blick auf die Methoden dahinter. Im Kern gibt es fünf Wege, die sich gut miteinander kombinieren lassen:

1. Vollständig lesen: Du nimmst dir jede einzelne Rückmeldung vor und hältst fest, was dir ins Auge sticht. Präziser geht es nicht, machbar ist es aber nur bei überschaubaren Mengen.
2. Codieren: Jeder Antwort weist du eine Kategorie zu, etwa «Preis», «Service» oder «Erreichbarkeit». Danach zählst du aus, wie häufig jede vorkommt. Legst du die Kategorien vor dem Lesen fest, nennt man das deduktives Codieren. Entstehen sie erst beim Lesen aus dem Material, codierst du induktiv. Das Codieren gehört zum Handwerkszeug der qualitativen Forschung.
3. Wörter zählen: Gezählt werden hier einzelne Begriffe, nicht ganze Aussagen. Wortwolke oder Begriffsliste zeigen dir rasch, welche Themen auftauchen, verraten aber nicht, wie sie gemeint sind.
4. Stimmung erfassen: Jede Antwort ordnest du als eher positiv, neutral oder negativ ein. Fachleute nennen das Stimmungs- oder Sentimentanalyse.
5. Zusammenfassen: Aus vielen Antworten machst du wenige Kernaussagen. Was früher mühsame Handarbeit war, erledigt heute oft eine KI, deren Resultat du an den Originalen kontrollierst.

Selbst beim Codieren hilft dir heute eine KI. Die Methode bleibt gleich, das Zuordnen geht bloss wesentlich schneller.

Welche Methode zu deiner Situation passt

Welche Methode wann passt, fasst die Tabelle zusammen. Rechts steht jeweils, wie du sie bei empirio.ai umsetzt. Sie dient als grobe Orientierung, starre Grenzen gibt es keine:

Warum du trotzdem einmal alles lesen solltest

Angenommen, deine Auswertung meldet «Preis: 40 Nennungen». Beim Lesen merkst du, dass die eine Hälfte den Preis fair findet, während die andere ihn als zu hoch empfindet. Solche Gegensätze verschwinden in Kategorien, in den Originaltexten bleiben sie sichtbar. Bilde also Kategorien oder lass sie dir vorschlagen, scroll aber trotzdem einmal durch sämtliche Antworten, solange die Menge es zulässt. Dann hast du Zahlen für den Bericht und weisst gleichzeitig, was wirklich geschrieben wurde.

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

Corinne kommt mit ihren 50 Antworten meist schon über die Antwortliste ans Ziel, Reto spart sich bei 2400 Antworten mit der KI viele Stunden. Darum stellt dir empirio.ai verschiedene Instrumente bereit, egal wie du vorgehen möchtest: Du liest selbst, lässt Tools für dich zählen oder übergibst einen Teil an die KI. Du findest alles im Bereich Ergebnisse deiner Umfrage:

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
5. Text Labelling: Antworten automatisch nach Themen sortieren
6. KI-Assistent: Fragen an die ganze Umfrage stellen

Die ersten drei kommen ohne KI aus, ab der Text Analyse arbeitet die KI mit. Wo du was findest und was es kostet:

Ab dem nächsten Abschnitt stellen wir dir jede Funktion einzeln vor.

1. Antwortliste: alle Freitexte lesen und filtern

Am Montagmorgen will Corinne nur kurz nachsehen, was ihr Team geschrieben hat. Dafür reicht die Antwortliste, der direkteste Weg zu deinen Freitexten. Sie liegt unter Ergebnisse im Reiter Antworten und steht dir mitsamt allen Filtern in jedem Tarif zur Verfügung, auch im kostenlosen.

Jede Teilnahme bildet dort eine Zeile und jede Frage eine Spalte, sodass deine Freitexte direkt neben den übrigen Antworten derselben Person stehen. Lange Texte öffnest du mit Mehr anzeigen. Oben schränkst du über Von und Bis den Zeitraum ein und wählst, ob du Alle Teilnahmen oder Nur abgeschlossen sehen willst. Interessiert dich nur, was die Unzufriedenen geschrieben haben, setzt du über Nach Antwort filtern einen Filter auf alle, die bei einer Auswahlfrage «unzufrieden» gewählt haben. Danach liest du ausschliesslich ihre Freitexte.

Für Corinnes 50 Antworten ist die Antwortliste ideal. Bei Retos 2400 Antworten bleiben dir beim Scrollen dagegen eher die drei heftigsten Antworten im Kopf als die zehn häufigsten Themen.

Passt gut, wenn …

• du nur wenige Teilnahmen hast.
• du jede Antwort zusammen mit den übrigen Angaben derselben Person sehen möchtest.

Passt weniger, wenn …

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

2. Export: Rohdaten in Excel oder als CSV auswerten

Für deine Masterarbeit an der Uni Bern genügt ein Blick in die App nicht, denn deine Betreuungsperson will nachvollziehen, wie du jede einzelne Antwort zugeordnet hast. Genau dafür gibt es den Export. Du findest ihn unter Ergebnisse im Reiter Antworten hinter der Schaltfläche Exportieren, verfügbar ab dem Tarif Lite für 19 Euro im Monat.

Der Download enthält sämtliche Antworten als Excel- oder CSV-Datei, mit einer Zeile pro Teilnahme und einer Spalte pro Frage. «Sonstiges»-Eingaben erhalten eine eigene Spalte. In Excel legst du rechts neben dem Freitext eine Kategorienspalte an, füllst sie Zeile für Zeile und wertest am Ende mit einer Pivot-Tabelle aus. Dabei gehst du gleich vor wie beim Auswerten eines Fragebogens: zuerst lesen, dann Kategorien bilden, dann zählen.

Für Bachelor- und Masterarbeiten ist das der sauberste Weg, denn jede Zuordnung lässt sich später belegen. Willst du hingegen nur schnell sehen, worüber die Leute schreiben, steckt im Eintragen der Kategorien ziemlich viel Handarbeit.

Passt gut, wenn …

• du selbst codieren willst, etwa für eine Bachelor- oder Masterarbeit.
• du die Freitexte in MAXQDA oder SPSS weiterverarbeiten möchtest.

Passt weniger, wenn …

• du nur rasch einen Eindruck brauchst, worüber geschrieben wird.

3. Wortwolke bei den Diagrammen

Nach der Gästeumfrage eines Hotels im Berner Oberland prangt in der Wortwolke gross das Wort «Frühstück». Damit weisst du sofort, worüber viele Gäste schreiben. Ob ihnen das Frühstück geschmeckt hat oder ob sie sich darüber geärgert haben, zeigt dir die Wortwolke allerdings nicht.

Die Wortwolke gehört in jedem Tarif kostenlos dazu. 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 vorkommt, desto grösser wird er dargestellt.

Betrachte die Wortwolke deshalb als erste Tendenz: Auf einen Blick erkennst du, welche Themen in den Antworten überhaupt eine Rolle spielen. Ob das Frühstück gelobt oder kritisiert wurde und weshalb, erfährst du erst, wenn du dir danach die Antworten im Detail ansiehst. Dafür eignen sich die Antwortliste und die Text Analyse, die wir dir gleich vorstellen.

Passt gut, wenn …

• du innert Sekunden einen ersten Eindruck möchtest.
• dein Bericht ein anschauliches Bild braucht.

Passt weniger, wenn …

• du verlässliche Aussagen über Lob oder Kritik brauchst.

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

Die Wortwolke verrät dir, dass «Frühstück» oft fällt. Wie oft genau und in welchem Zusammenhang, beantwortet erst die Text Analyse, das Werkzeug von empirio.ai speziell für Freitexte. Ihre Kachel sitzt unter Ergebnisse im Bereich Analyse, direkt neben Kreuztabelle und Text Labelling. Ausprobieren ist gratis, für die dauerhafte Nutzung brauchst du den Tarif Plus für 39 Euro im Monat.

Ein Klick auf die Kachel, dann suchst du über Frage auswählen die gewünschte Freitextfrage aus. Oben findest du drei Reiter: Wortwolke, KI-Analyse und Antworten. Wir schauen sie uns einzeln an.

4.1 Wortwolke mit den häufigsten Begriffen

Wo die Wortwolke bloss andeutet, dass «Frühstück» häufig ist, nennt dir die Liste Häufigste Begriffe die exakte Zahl, beispielsweise 37 Erwähnungen in 120 Rückmeldungen. Darunter folgt die Antwortenverteilung nach Länge: Sie teilt die Antworten in kurz (unter 50 Zeichen), mittel (50 bis 200 Zeichen) und lang (über 200 Zeichen) ein. Schreiben viele ausführlich, liegt den Leuten das Thema meist am Herzen.

4.2 KI-Analyse: Antworten mit einem Klick zusammenfassen

Oft fehlt schlicht die Zeit. 300 Rückmeldungen auf «Was können wir besser machen?» liegen vor, in einer Stunde sitzt du schon mit der Geschäftsleitung am Tisch. Alles zu lesen, liegt da nicht drin. Für solche Situationen ist der Reiter KI-Analyse gemacht: Er verdichtet sämtliche Antworten einer Freitextfrage zu einem kompakten Überblick.

Zuerst bestimmst du, worauf die KI achten soll: Hauptthemen erkennen, Probleme & Kritik, Lob & Positives, Stimmungsanalyse, Vorschläge extrahieren, Handlungsempfehlungen, Wichtige Zitate oder Überrasch mich. Danach klickst du auf KI-Analyse starten und erhältst eine Zusammenfassung, dazu Schlagwörter sowie je nach Fokus Positive Aussagen, Kritische Aussagen oder Handlungsempfehlungen.

Über dem Resultat steht eine kleine Zeile wie «3 von 4 gefilterten Antworten analysiert». Daran erkennst du, wie viele Antworten tatsächlich eingeflossen sind, denn die Filter für Zeitraum und Teilnahmen wirken auch hier. Möchtest du einen anderen Fokus ausprobieren, startest du mit Erneut analysieren einen neuen Durchgang. Die KI setzt beim Verdichten eigene Gewichte, deshalb gleichst du jedes Thema vor der Sitzung mit ein paar Originalantworten ab.

4.3 Alle Antworten einer Frage in Ruhe lesen

Im Reiter Antworten erscheinen ausschliesslich die Rückmeldungen zur gewählten Freitextfrage, eine unter der anderen und mit Zeitstempel. Keine weiteren Spalten stören den Lesefluss, anders als in der grossen Antwortliste. Hast du gerade eine KI-Analyse laufen lassen, prüfst du ihr Resultat am besten genau hier.

Passt gut, wenn …

• du exakte Häufigkeiten einzelner Wörter suchst.
• dir bei vielen Antworten die Zeit fehlt und du die wichtigsten Themen kennen willst.
• du sämtliche Rückmeldungen zu einer Frage ungestört lesen möchtest.

Passt weniger, wenn …

• fast alle nur mit einem Wort geantwortet haben.
• du das KI-Resultat ohne Kontrolle für einen Entscheid verwenden willst.

5. Text Labelling: Antworten automatisch nach Themen sortieren

Die KI-Analyse beantwortet die Frage nach dem Was, das Text Labelling jene nach dem Wie viele. Es verteilt deine Freitexte automatisch auf Themengruppen, sodass du für jedes Thema eine Zahl erhältst. Zu finden ist es unter Ergebnisse im Bereich Analyse. Testen kostet nichts, dauerhaft gehört es zum Tarif Plus für 39 Euro im Monat.

Nach dem Öffnen der Kachel Text Labelling suchst du die Freitextfrage aus und startest mit Labels generieren. empirio.ai bildet daraufhin Gruppen aus inhaltlich ähnlichen Antworten, benennt jede Gruppe und hängt an jede Antwort ein Label. Über Max. Labels begrenzt du, wie viele Gruppen entstehen dürfen. Die Label-Verteilung zeigt dir danach, welcher Anteil der Antworten auf welches Thema entfällt.

Betrachte die Labels als Entwurf. Umbenennen, beschreiben, löschen, mit Neues Label ergänzen oder einzelne Antworten in eine andere Gruppe schieben: All das liegt in deiner Hand. Mit Nur unsichere filterst du jene Antworten heraus, die schlecht zu ihrem Label passen und einen zweiten Blick verdienen. Ist alles stimmig, exportierst du die Zuordnung als Tabelle mit Antwort und Label.

Mindestens 20 Textantworten müssen vorliegen, damit das Clustering startet. Das Resultat ist ein Satz, der direkt in den Bericht passt, etwa «Ein Drittel der Kritik betrifft die Erreichbarkeit der Hotline». Gibt deine Hochschule ein fixes Kategorienschema vor, codierst du hingegen besser von Hand.

Passt gut, wenn …

• du für jedes Thema eine belastbare Zahl brauchst.
• klar mehr als 20 Antworten eingegangen sind.

Passt weniger, wenn …

• dir weniger als 20 Textantworten vorliegen.
• ein vorgegebenes Kategorienschema angewendet werden muss.

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

Bis hierhin drehte sich alles um eine einzelne Freitextfrage. Der KI-Assistent nimmt sich dagegen die gesamte Umfrage vor. Als Chat im Ergebnisbereich erreichst du ihn unter Ergebnisse im Reiter KI-Assistent. Testen ist gratis, auf Dauer brauchst du den Tarif Plus für 39 Euro im Monat.

Deine Fragen stellst du ganz normal in eigenen Worten, zum Beispiel «Welche Trends erkennst du in den Antworten?» oder «Welche Verbesserungen schlägst du vor?». Da der Assistent die ganze Umfrage kennt, verknüpft er die Freitexte mit den anderen Fragen. Willst du etwa wissen, womit die Kritiker beim Net Promoter Score ihre tiefe Bewertung begründen, fasst er genau diese Antworten zusammen und schlägt dir konkrete nächste Schritte vor.

Auch beim Assistenten lohnt der Blick auf die Basis: Er gibt an, wie viele abgeschlossene Teilnahmen eingeflossen sind und ob Filter greifen. Für exakte Zahlen im Bericht ziehst du lieber die Diagramme oder das Text Labelling heran.

Passt gut, wenn …

• deine Frage über eine einzelne Freitextfrage hinausgeht.
• du aus den Resultaten konkrete Massnahmen ableiten möchtest.

Passt weniger, wenn …

• du exakte Häufigkeiten für einen Bericht brauchst.

So kombinierst du die Funktionen: ein Ablauf in 5 Schritten

Wie das im Alltag aussieht, zeigt Retos Kundenumfrage beim Elektrizitätswerk: 120 Antworten auf «Was können wir besser machen?». Fünf Schritte führen ihn vom ersten Eindruck zu einer Zahl, die er belegen kann. Für das Feedback nach einem Weiterbildungstag oder für Corinnes Teambefragung gehst du genauso vor.

1. Quer lesen. Im Reiter Antworten der Text Analyse scrollst du einmal durch sämtliche Rückmeldungen, noch ohne etwas einzuordnen. Bei grossen Mengen genügen ein paar Dutzend als Stichprobe.
2. Häufige Begriffe anschauen. Ein Blick auf Wortwolke und häufigste Begriffe zeigt, welche Themen hervorstechen. Bei Reto führen «Wartezeit» und «Hotline» die Liste an.
3. Themen bilden. Starte die KI-Analyse mit dem Fokus Hauptthemen erkennen oder lass im Text Labelling Labels erzeugen. Sind es nur wenige Antworten, formulierst du die Kategorien selbst.
4. Gegenprüfen. Pro Thema liest du einige Originaltexte nach und gehst im Text Labelling die unsicheren Zuordnungen durch. Beschreibt ein Labelname den Inhalt schlecht, gibst du ihm einen treffenderen.
5. Zahlen und Zitate berichten. Halte für jedes Thema fest, wie viele Antworten es betrifft. Ein bis zwei typische Zitate machen das Bild komplett.

In Retos Bericht steht am Ende zum Beispiel: «38 von 120 Verbesserungsvorschlägen drehen sich um die Wartezeit an der Hotline.» Mit der Zahl wird die Aussage belastbar, mit dem Zitat daneben anschaulich.

Erst lesen, dann ordnen, dann zählen.

Typische Fehler beim Auswerten offener Fragen

Die meisten Fehler passieren nicht beim Sortieren, sondern erst beim Berichten. Fünf davon sehen wir besonders oft.

Die Wortwolke als Ergebnis verkaufen

Auf der Folie steht riesig das Wort «Service», alle im Sitzungszimmer nicken. Ob der Service gelobt oder kritisiert wurde, weiss in diesem Moment niemand. Eine Wortwolke zeigt dir, welche Themen vorkommen, aber noch nicht, was die Leute dazu genau geschrieben haben. Nutze sie deshalb als Einstieg und als Bild für deinen Bericht, nicht aber als Beleg für eine Aussage.

Die KI-Zusammenfassung ungeprüft übernehmen

«Viele wünschen sich längere Schalteröffnungszeiten», schreibt die KI. Beim Nachlesen stellst du fest, dass ganze zwei von 150 Personen das erwähnt haben. Eine KI-Zusammenfassung klingt flüssig und überzeugend, auch wenn ein Thema kaum vorkommt. Prüf deshalb jede Aussage, die in deinen Bericht soll, an den Originalantworten und notier dir, auf wie vielen Antworten sie beruht.

Die lautesten Stimmen für die Mehrheit halten

Zwei Absätze voller Ärger bleiben hängen, zwanzig knappe «passt» dagegen nicht. Wer unzufrieden ist, schreibt eben oft mehr und schärfer. Zähl deshalb lieber nach, statt dich vom Eindruck leiten zu lassen. Vergleiche die Freitexte ausserdem mit den Resultaten deiner geschlossenen Fragen.

Mit Zitaten die Anonymität aufheben

«Seit dem Umzug ins Büro im dritten Stock läuft in unserem Team gar nichts mehr»: In einer Abteilung mit fünf Leuten weiss sofort jede und jeder, von wem dieser Satz stammt. Freitexte verraten oft mehr, als man denkt, etwa über den Schreibstil, ein erwähntes Projekt oder die eigene Abteilung. FORS, das Schweizer Kompetenzzentrum Sozialwissenschaften, hält in seinem Leitfaden zur Anonymisierung von Umfragedaten (englischsprachig) fest, dass offene Textantworten oft identifizierende Angaben enthalten und darum besondere Aufmerksamkeit verdienen. Hast du eine anonyme Umfrage versprochen, gibst du Zitate nur gekürzt oder sinngemäss weiter und lässt Namen und Details weg.

Nur die Zusammenfassung weitergeben

Die Personalabteilung wertet die Befragung der Mitarbeitenden aus, die Geschäftsleitung erhält am Ende eine Folie mit «Kommunikation: 23 Nennungen». Was hinter dieser Zahl steckt, etwa «Wichtige Entscheide erfahre ich erst über das Buschtelefon», kommt oben nicht mehr an. Mit jedem Schritt von der einzelnen Antwort über die Kategorie bis zur Präsentation gehen Aussagekraft und Inhalte verloren. Auch der FORS-Leitfaden weist darauf hin, dass beim Kategorisieren offener Texte sehr viel Information verloren geht. Wer am Schluss entscheidet, kennt oft nur noch die verdichtete Fassung.

Darum unser Rat: Lies so viele Freitexte wie möglich selbst, auch wenn jemand anderes die Auswertung gemacht hat. Gibst du Resultate weiter, hängst du an jede Kategorie ein paar typische Originalantworten an, anonymisiert und gekürzt. So bekommt auch die Geschäftsleitung ein Gespür dafür, wie die Leute wirklich denken.

Checkliste vor dem Bericht

• Jede Kategorie und jedes Label trägt einen eindeutigen Namen.
• Zu jedem Thema ist die Zahl der Antworten angegeben.
• Die Zitate sind typisch und nicht bloss besonders drastisch.
• KI-Resultate sind an Originalantworten überprüft.
• Die Filter sind für alle Auswertungen gleich und notiert.
• Kein Zitat lässt Rückschlüsse auf einzelne Personen zu.
• Wer die Resultate erhält, sieht auch einige Originalantworten.

Fazit

Ob jemand zufrieden ist, beantwortet die Ja-Nein-Frage, weshalb, erfährst du erst im Freitext. Welche Auswertung passt, richtet sich nach der Zahl der Antworten, der gewünschten Tiefe und dem Ziel deiner Befragung. Unsere Empfehlung: Lies selbst, so viel du kannst, nutze bei grossen Mengen Wortwolke, KI-Analyse und Text Labelling als Hilfe und berichte zum Schluss Zahlen, ergänzt um ein paar typische Zitate.

Wie es weitergeht

• Suchst du Tipps für gut formulierte offene Fragen? Offene Fragen: Definition und Beispiele
• Möchtest du Gruppen anhand deiner Auswahlfragen vergleichen? So erstellst du eine Kreuztabelle
• Planst du eine Befragung deiner Kundschaft? Ratgeber zur Kundenbefragung

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