freitext-themenlisted

# Freitext-Themenanalyse Ziel: Die offenen Antworten der in der Anfrage des Nutzers genannten Frage/Spalte **systematisch codieren** — Themen bilden, ihre Häufigkeit auszählen, mit Zitaten belegen. Es geht um qualitative Tiefe über den **vollständigen** Datensatz. Ergebnis nach `reports/`. ## Werkzeug ``` python3 scripts/survey.py <cmd> [...] [--file CSV] ``` Aus dem Projekt-Root ausführen. Fehlt `scripts/survey.py`, unter `.claude/scripts/survey.py` nachsehen oder `survey.py` im Projekt suchen. - `profile` — Spaltenüberblick; identifiziert FREITEXT-Spalten (immer zuerst). - `text COL [--filter "COL=WERT"]` — **alle** Antworten der Spalte ausgeben (kein `--sample`, damit nichts übersehen wird). `--json` für saubere Weiterverarbeitung. - `text COL --filter ...` — Freitext einer Teilgruppe (z. B. nur tägliche Nutzer). `COL` = Index (aus `profile`) oder eindeutiger Namensteil. ## Umfrage-Kontext Liegt neben der CSV ein Kontextdokument (`<name>.context.md`, bei genau einer CSV im Ordner auch `survey-context.md`), vor dem Codieren lesen. Der praktische Gewinn ist hier das **Glossar**: Befragte schreiben in internen Kürzeln, Feature-Namen und Abkürzungen — ohne Glossar liest du sie falsch oder zerlegst ein Thema in mehrere. Die **Umstände der Feldzeit** erklären Ausschläge: Ein Release oder ein Ausfall während der Feldzeit taucht als Thema auf und sollte auch so benannt werden, nicht als dauerhafte Beschwerde. Trotzdem **bottom-up codieren**: Die Themen kommen aus den Ant