Final Thesis: A Visual UML-Editor for QDAcity
Abstract: QDAcity ist eine Webanwendung zur Unterstützung der qualitativen Datenanalyse (QDA) von Text-Daten. Bei der qualitativen Datenanalyse geht es darum Informationen und Zusammenhänge aus unstrukturierten Daten wie Interviewtranskriptionen zu gewinnen. Ein wichtiger Prozess bei der QDA ist die Kodierung, bei der Textstellen mit selbstdefinierten Codes versehen werden, um die Inhalte besser zu strukturieren. Die Anwendung QDAcity unterstützt die Kodierung von Texten mit einem Codesystem, welches die Codes hierarchisch strukturiert. In dieser Arbeit wurde für QDAcity eine Software entwickelt, durch die es erstmals möglich ist, einzelne Elemente des konzeptuellen Modells (Klassen oder Beziehungen) mit Elementen aus qualitativen Daten (Codes) zu verknüpfen. Es wurde also ein Domänenmodell-Editor entwickelt, der auf Basis eines Codesystems arbeitet, und bei dem sowohl für das Klassendiagramm, als auch für das Codesystem ein gemeinsames Modell verwendet wird. Für die Umsetzung wurde das Codesystem um eine Codesystem-Language erweitert, die die Kategorisierung und damit die Abbildung in einen UML-Klassen-Diagramm ermöglicht.
Keywords: Domain Modeling, Qualitative Data Analysis, QDA, UML, QDAcity
PDFs: Master Thesis, Work Description
Reference: Felix Loos. A Visual UML-Editor for QDAcity. Master Thesis, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg: 2017.