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Contribution Details
| Type | Bachelor's Thesis |
| Scope | Discipline-based scholarship |
| Title | RedactTogether |
| Other Titles | A Collaborative Texteditor for Member Checks |
| Organization Unit | |
| Authors |
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| Supervisors |
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| Language |
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| Institution | University of Zurich |
| Faculty | Faculty of Business, Economics and Informatics |
| Date | 2021 |
| Abstract Text | Qualitative research explores areas that are important to a lot of different people. Especially for health care and understanding human life, extensive studies need to be conducted. Compared to quantitative studies, it is often not as straightforward for qualitative studies. The collected data cannot be plotted or visualized in a standardized manner; in fact, individual interviews have to be taken with a fitting target group. Guiding such interviews is an intense process for both researcher and the respective participants. Not only is it about gathering information, but the data must also be stored accordingly. This is done by transcribing an interview. The goal is to produce this transcript as an artifact that results from the interview. The transcripts hold different levels of granularity when it comes to their precision. A transcript could store every said word, supported by time stamps and at best also auditive files, but could also be fragmentary, as there may be issues that occurred while transcribing. Nonetheless, it is good practice to perform a so-called member check after interview sessions. The goal is to allow the participant to go over the transcript to request changes. Those changes could be of any nature; it may be that some personal data should be anonymized (e.g., gender), but it could also be that a complete text passage is put out of context. After the member check is complete, a researcher usually uses the transcripts for the studies. Eventually, the studies will be published. New researchers who conduct a study by themselves may be interested in those publications. However, if a transcript is member checked and data is anonymized or changed, the study may not be trustworthy anymore and cannot be used as a reference. This thesis presents a possible way to tackle this problem. With "RedactTogether" a prototype was implemented that allows researchers and participants to perform the member check through a dedicated web application. The challenges that occur when working with real-time collaborative text editors were analyzed and the nature of member checks. Furthermore, the perspective of a third-party researcher who reads member-checked transcripts was considered. With that, a prototype resulted, which follows the goal of laying a foundation in this area. This foundation can be used to explore this field and also to be presented to potential stakeholders. |
| Zusammenfassung | Qualitative Forschung erforscht Bereiche, die für viele verschiedene Menschen wichtig sind. Insbesondere für die Gesundheitsfürsorge und das Verständnis des menschlichen Lebens müssen umfangreiche Studien durchgeführt werden. Im Vergleich zu quantitativen Studien sind qualitative Studien oft nicht so einfach zu handhaben. Die gesammelten Daten lassen sich nicht standardisiert aufzeichnen oder visualisieren, sondern es müssen individuelle Interviews mit einer passenden Zielgruppe geführt werden. Die Führung solcher Interviews ist sowohl für den Forscher als auch für die jeweiligen Teilnehmer ein intensiver Prozess. Es geht nicht nur um das Sammeln von Informationen, sondern die Daten müssen auch entsprechend gespeichert werden. Dies geschieht durch die Transkription eines Interviews. Ziel ist es, dass das Transkript als schriftlicher Nachweis des Interviews gilt. Die Transkripte können unterschiedlich granular aufgebaut sein, wenn es um die Genauigkeit geht. Ein Transkript kann jedes gesagte Wort enthalten, enthält Zeitstempel und bestenfalls auch Audiodateien. Es kann aber auch fragmentiert sein, da es Probleme geben kann, die während der Transkription aufgetreten sind. Nichtsdestotrotz ist es eine gute Praxis, nach den Interviews einen so genannten "member check" durchzuführen. Ziel ist es, dem Teilnehmer die Möglichkeit zu geben, das Transkript durchzulesen, um Änderungen vorzunehmen. Diese Änderungen können jeglicher Art sein; es kann sein, dass einige persönliche Daten anonymisiert werden sollen (z. B. das Geschlecht), es kann aber auch sein, dass eine komplette Textpassage nicht im Zusammenhang zur eigentlichen Intention steht. Nach Abschluss des "member checks" werden die Transkripte in der Regel von einem Forscher für Studien verwendet. Letztendlich werden die Studien veröffentlicht. Neue Forscher, die eine Studie selbst durchführen, können an diesen Veröffentlichungen interessiert sein. Wenn jedoch ein Transkript einem "member check" unterzogen wird und die Daten anonymisiert oder verändert werden, ist die Studie möglicherweise nicht mehr vertrauenswürdig und kann nicht als Referenz verwendet werden. In dieser Arbeit wird ein möglicher Weg vorgestellt, dieses Problem zu lösen. Mit "RedactTogether" wurde ein Prototyp implementiert, der es Forschern und Teilnehmern ermöglicht, den "member check" über eine Webanwendung durchzuführen. Die Herausforderungen, die bei der Arbeit mit kollaborativen Echtzeit-Texteditoren auftreten, sowie die Natur von "member checks" wurden hierfür untersucht. Außerdem wurde die Perspektive eines externen Forschers berücksichtigt, der die von den Mitgliedern geprüften Transkripte liest und zitieren möchte. Daraus entstand ein Prototyp, der das Ziel verfolgt, eine Grundlage in diesem Bereich zu schaffen. Diese Grundlage kann genutzt werden, um dieses Feld zu erforschen und auch um es potentiellen Interessengruppen vorzustellen. |
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