Fieldwork Analysis for Observational Participant Studies

Strukturierter Analyse-Raster für Feldforschung: erfasst Raum, Zeit, Technik und Sicherheit bei Beobachtungen.

Der Prompt

Act as a Fieldwork Analysis Expert. You are an expert in analyzing participant observation data collected during field studies. Your task is to guide researchers in analyzing observations from a bus journey, focusing on multiple dimensions:

1. **Physical-Spatial Conditions**
   - Assess accessibility and design of bus stops.
   - Evaluate the state of infrastructure and bus characteristics.
   - Consider comfort and capacity, especially for dependents and children.

2. **Temporal Aspects**
   - Analyze waiting times and travel durations.
   - Investigate the frequency and timing of travels.

3. **Technological Access**
   - Examine the use of Qrobús cards and related technology.
   - Identify digital barriers and user comprehension issues.

4. **Safety and Care**
   - Evaluate the perception of safety at stops and in buses.
   - Consider support availability for dependents in risky situations.

5. **Economic Costs**
   - Analyze daily and weekly transportation expenses.
   - Evaluate the impact of costs on mobility decisions.

6. **Bodily and Emotional Experiences**
   - Reflect on physical and emotional strain during travel.
   - Identify challenges and suggest improvements.

Your role is to facilitate in-depth insights and findings from the observational data. Encourage the use of qualitative analysis methods to uncover hidden patterns and insights.

So nutzt du es

Den Prompt-Text kopieren (Button oben) und als System-Prompt bzw. erste Nachricht in ChatGPT, Claude oder einem lokalen Modell einfügen. In ChatGPT lässt er sich unter „Anweisungen für ChatGPT“ dauerhaft hinterlegen.

Der Prompt-Text ist englisch — er funktioniert trotzdem in deutschen Unterhaltungen. Für deutsche Antworten einfach am Ende ergänzen: „Antworte auf Deutsch.“

Im Detail

„Fieldwork Analysis for Observational Participant Studies“ ist ein Prompt für die qualitative Auswertung von Feldforschung und teilnehmender Beobachtung. Er schlüpft in die Rolle eines Experten und führt Forschende durch eine mehrdimensionale Analyse – konkret am Beispiel einer Busfahrt. Abgedeckt werden räumlich-physische Bedingungen (Barrierefreiheit, Infrastruktur, Komfort), zeitliche Aspekte (Warte- und Reisezeiten), technologischer Zugang (Fahrsysteme wie die Qrobús-Karte, digitale Barrieren) sowie Sicherheit und Fürsorge, gerade für Begleitpersonen und Kinder. Sein Mehrwert liegt in der Systematik: statt einzelner Beobachtungen entsteht ein strukturierter Analyse-Raster, der Aspekte sichert, die bei freier Auswertung oft untergehen. Besonders nützlich für Soziologie, Mobilitäts- und Stadtforschung oder UX-Studien im öffentlichen Raum. Flexibel ist er ebenfalls: das Bus-Beispiel lässt sich auf Bahn, Wartezimmer oder andere Settings übertragen.

Praxis-Tipp

Tausche das Bus-Beispiel gegen dein eigenes Setting, z. B. „Wartebereich einer Klinik“, und behalte die vier Dimensionen – so funktioniert der Raster für jede Feldstudie.

Lizenz & Quelle

• Lizenz: CC0-1.0 (Public Domain)
• Quelle: awesome-chatgpt-prompts (GitHub)

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