Morele paniek, data-paniek en hulp van Atlas-ti

De geïntegreerde morele paniekbenadering als uitgangspunt

In mijn proefschrift De Marokkanenpaniek (Bouabid, 2018) heb ik de negatieve maatschappelijke reacties op de ingebeelde groep ‘Marokkanen’ onderzocht en de manier waarop verschillende Marokkaans-Nederlandse jongeren in Nederland hiermee omgaan. Dit tweeledig onderzoek heb ik kunnen doen door de ‘klassieke morele paniektheorie’ – als geconceptualiseerd door criminologen Jock Young en Stanley Cohen – te integreren met de ‘stigmatheorie’ van Erving Goffman. De integratie van deze twee labeling theorieën biedt een theoretisch en methodologisch kader waarmee zowel de negatieve maatschappelijke reacties op minderheidsgroepen als de stigmatiserende impact hiervan op minderheden begrepen en onderzocht kunnen worden. Deze ‘geïntegreerde morele paniekbenadering’ leidt echter tot een enorme hoeveelheid data die door mij geanalyseerd moest worden.  


Gigantische dataverzameling

Om de maatschappelijke reacties te vangen heb ik het mediadiscours over ‘Marokkanen’ in de drie dagbladen de Volkskrant, de Telegraaf en de Metro en de drie actualiteitenprogramma’s Nova, Een Vandaag en Pauw & Witteman geanalyseerd middels een kwalitatieve documentenanalyse. Om de impact van dit spreken over en reageren op ‘Marokkanen’ op jongemannen met een Marokkaanse migratieachtergrond te onderzoeken, heb ik interviews gehouden met een zeer diverse groep van 38 jongemannen tussen de 15 en 35 jaar oud en heb ik vier jaar lang offline en online participerende observaties uitgevoerd op sociale settings waar deze jongemannen hun dagelijks leven doorbrengen. Dit heeft geleid tot een gigantische dataverzameling, bestaande uit 486 krantenartikelen, 34 televisie-uitzendingen, 38 interviewtranscripten, 41 veldnotities van de participerende observaties en 225 Facebook- en WhatsApp-berichten, die gereduceerd moet worden tot behapbare databrokken die geanalyseerd kunnen worden. Maar het heeft ook geleid tot een enorme data-paniek bij mijzelf: hoe krijg ik nou grip op deze enorme warboel aan data?

Datareductie in twee rondes

Ik ben begonnen met het segmenteren en coderen van de data in Atlas.ti aan de hand van ‘structuurcodes’, oftewel een grove codering waarmee ik een eerste indruk van de data heb kunnen krijgen en de grote dataset overzichtelijk is geïndexeerd. Daarna heb ik theoretische concepten en andere bevindingen uit de literatuurstudie en het theoretisch kader gehaald en deze tijdens het lezen en herlezen van de data als ‘thematische of deductieve codes’ op segmenten van de dataverzameling geplakt. Vervolgens heb ik inductief gezocht naar alles in de data dat verder relevant zou kunnen zijn voor de beantwoording van de probleemstelling en dat heb ik vervolgens gecodeerd met zogenaamde ‘open of inductieve codes’ (Evers, 2015).

In een tweede ronde heb ik in Atlas.ti op een abstractieniveau hoger gebruik gemaakt van het zogenaamde ‘patrooncoderen’ (Saldaña, 2015). Dit houdt in dat ik binnen de open en thematische codes uit de eerste analyseronde gezocht heb naar onderlinge relaties. Codes die een verband hebben met elkaar, heb ik in categorieën – code groups in Atlas.ti – geplaatst. In een tweede stap heb ik geprobeerd om aan deze organisatie van codes in categorieën en abstractere concepten in zogenaamde network views betekenis te geven. Met ‘de methode van de constante vergelijking’ heb ik in deze network views de gevonden verbanden tussen codes zichtbaar gemaakt en – op een nog hoger abstractieniveau – verbanden gelegd tussen code groups. Hierdoor heb ik in de data patronen, tegenstellingen, definities, (sociale) processen, symbolen, typologieën, contexten, (culturele) normen, nuances en betekenissen kunnen ontdekken, die ik met zogenaamde ‘patrooncodes’ heb gelabeld (concepts/themes, zie Saldaña, 2015). Dit heeft geleid tot een tiental network views waarin en waarmee ik grip op de data had en deze op een overzichtelijke manier ‘overstijgend’ heb kunnen interpreteren.

Het belang van computerprogramma’s

Dankzij Atlas.ti heb ik de bijna 750.000 woorden van de dataverzameling systematisch en overzichtelijk kunnen reduceren tot een tiental heldere network views, waarmee ik de probleemstelling vrij eenvoudig kon beantwoorden. Zonder gebruik hiervan was een dergelijke enorme datareductie – zonder de complexiteit van de sociale werkelijkheid te verliezen – niet mogelijk geweest en was de ‘geïntegreerde morele paniekbenadering’ ook niet uitvoerbaar geweest. Een soortgelijke analyse met 824 Word-documenten met comments of ingedeeld in tabellen of 824 papieren documenten beplakt met labels en post-its zou niet te managen zijn en sterk aan betrouwbaarheid inboeten. Bovendien heb ik met behulp van de software goed grip gehad op de data, waardoor niets van de data onbenut of onopgemerkt is gebleven. Tot slot vormden de network views een goede basis voor de schrijffase van dit onderzoek, omdat ik deze bijna een-op-een in paragrafen of hoofdstukken heb kunnen uitschrijven. 

Literatuur

Bouabid, A. (2018). De Marokkanenpaniek: Een geïntegreerde morele paniekbenadering van het stigma ‘Marokkaan’ in Nederland. Den Haag: Boom criminologie.

Evers, J. (2015). Kwalitatieve analyse: Kunst én kunde. Amsterdam: Boom Lemma.

Saldaña, J. (2015). The coding manual for qualitative researchers (3rd ed.). London: Sage.

Bio

Abdessamad Bouabid is als criminoloog verbonden aan de Erasmus Universiteit Rotterdam, waar hij als universitair docent lesgeeft in kwalitatieve onderzoeksmethoden en etnografisch onderzoek doet naar het leven van jongeren in de multiculturele stad.

Wil je ook een blog schrijven? Of wil je reageren? Mail je idee en/of reactie naar Ilse van Liempt (i.c.vanliempt@uu.nl) 

Agenda 2019

Juni: Fijgje de Boer (VU): welk handboek over kwalitatief onderzoek selecteer je voor een cursus?