Motiv-Image-Passung von Jugendlichen im Hallenhandball: eine KI-gestützte Analyse qualitativer Daten

Obwohl die Mitgliederzahlen des Deutschen Handballbundes (DHB) seit ihrem Tiefpunkt im Jahr 2022 wieder einen Anstieg verzeichnen, haben sie den Höchststand aus dem Jahr 2009, der durch den Gewinn der Männer-Weltmeisterschaft 2007 begünstigt wurde, noch nicht erreicht. Besonders im Altersbereich der 15- bis 18-jährigen Mädchen und Jungen zeigen sich im Vergleich zu jüngeren oder älteren Altersgruppen tendenziell geringere Mitgliederzahlen im Hallenhandball (vgl. Bestandserhebung DOSB, 2024). Das übergeordnete Ziel dieses BISp geförderten Forschungsprojekts (in Kooperation mit dem DHB) ist es daher, Mechanismen der
Sportvereinspartizipation von Jugendlichen im Hallenhandball zu analysieren, um daraus Handlungsempfehlungen zur Mitgliedergewinnung als auch -bindung ableiten zu können.
Theoretisch wird davon ausgegangen, dass Motive (z.B. Zielorientierungen; vgl. Sebire et al., 2009) in Einklang mit dem Image (z.B. Wahrnehmungen im Kontext Handball; vgl. Kleininger, 1961) stehen müssen, damit Jugendliche für den Handballsport motiviert sind und bleiben (vgl. Rudolph, 2003). Genau diese Motive-Image-Passung und dessen motivationale Konsequenzen wurden jedoch in bisherigen Studien nicht spezifisch betrachtet. Bei den Analysen sollen sowohl Mädchen und Jungen der relevanten Altersgruppen als auch die Phasen der Vereinspartizipation (Zugang: nicht aktiv, Aufrechterhaltung: aktiv, Dropout: nicht-mehr aktiv) berücksichtigt werden.
Ziel der vorliegenden Teilstudie des Projekts ist es, mithilfe einer qualitativ-explorierenden und KI-gestützten Datenanalyse herauszufinden, welche sport- und vereinsbezogenen Motive einerseits und welches Image über den Handballsport andererseits bei nicht aktiven, aktiven und nicht-mehr aktiven Handballer:innen vorliegen. Die KI-gestützte Datenanalyse soll nachvollziehbar beschrieben und anschließend diskutiert werden (z.B. wie das Assistenzsystem Kategorien erstellt und die Interviews nach diesen Kategorien geprüft werden). Hierfür wurden insgesamt 23 halbstrukturierte Interviews mit Jugendlichen im Alter von 13 - 18 Jahren geführt. Die transkribierten Interviews werden derzeit gemäß der qualitativen Inhaltsanalyse nach Kuckartz (2016) unter Zuhilfenahme der KI (AI Assist in MAXQDA) ausgewertet. Das genaue Vorgehen bei der KI-gestützten Datenanalyse (deren Vor- und Nachteile) und die Ergebnisse werden auf der Haupttagung präsentiert.
Die Ergebnisse der vorliegenden qualitativen Studie soll den zweiten Projektabschnitt des Gesamtprojekts vorbereiten. Hierzu wird das theoretische Passungsmodell durch Erkenntnisse der qualitativen Analyse ergänzt und anschließend quantitativ überprüft. Abschließend sollen Handlungsempfehlungen für den vereinsbezogenen (Handball-)Sport abgeleitet werden.