Wissenschaft ist ein theoretisches und methodisch geregeltes System zur Erfassung und Gestaltung von Wirklichkeit

—> Theoretisch:

Wissenschaft trifft Aussagen. Aus Aussagen setzen sich Theorien zusammen und Theorien wiederum dienen unter anderem dazu, Erfahrungen zu systematisieren.

—> Methodisch:

Intersubjektivität der Kommunikation: alle, die in einem wissenschaftlichen Diskurs miteinander kommunizieren, sollten sich verstehen, dafür werden klare und eindeutige Begriffe und Konzepte benötigt, Fachterminologie zu benutzen

Überprüfbarkeit der wissenschaftlichen Befunde und Erkenntnisse -->Argumente immer theoretisch rechtfertigen und/oder empirisch untermauern

—> System:

1. Zusammenhang von Personen, die auf eine spezifische Art und Weise Wirklichkeit erkennen.,

2. Zusammenhang von Sätzen, in denen Wirklichkeit ausgedrückt wird. Daraus ergibt sich eine erste wichtige Konsequenz: Wissenschaft setzt Kommunikation voraus

Wissenschaft unterliegt Transformationsprozess, nie abgeschlossener Prozess

—> Erfassung und Gestaltung von Wirklichkeit: Erfassung durch Beschreibung (deskriptive Aussagen)oder Erklärung von Wirklichkeit (analytische Aussagen), Gestaltung durch bewertende Aussagen (normative/präskriptive Aussagen)

—> systemtheoretische Definition: „ein ausdifferenzierter gesellschaftlicher Bereich, in dem arbeitsteilig und systematisch Wissen erzeugt wird“ (Pfetsch. 1995: S. 19).

1. empirischer Wahrheitsgehalt einer Aussage. Wissenschaft zielt also auf Aussagen, die empirisch wahr sind.

2. logischer Wahrheitsgehalt einer Aussage. Logisch wahr sind Aussagen und Aussagengefüge dann, wenn sie logisch richtig sind, wenn sie also keine logischen Widersprüche in Form von Denk- und Ableitungsfehlern enthalten.

analytische Aussage, deren logischer Wahrheitsgehalt relativ leicht erkennbar ist, sie ist immer wahr und kann von der Realität nicht widerlegt werden. Der Informationsgehalt solcher Aussagen ist allerdings sehr gering und tendiert eigentlich gegen Null. In der Politikwissenschaft sind tautologische Aussagen deshalb auch gleichbedeutend mit trivialen Aussagen

objektive Standards: wissenschaftliche Erkenntnisse beruhen im Unterschied zu Alltagserfahrungen und Alltagswissen auf objektivierbaren Informationen (Unwissenschaftlich sind Aussagen hingegen immer dann, wenn sie sich um ihren empirischen und logischen Wahrheitsgehalt nicht scheren)

Alltagswissen unreflektiert selektiv (keine Auswahlkriterien, keine Reflexion über unberücksichtigte Aspekte)

unreflektiert perspektivisch (die Stadt sieht zwar jedes Mal anders aus, aber ihre Beschaffenheit ändert sich nicht, egal, aus welchem Blickwinkel man sie betrachten mag)

wichtiges Ziel der wissenschaftlichen Beschäftigung mit der Politik darin, sich aus den Fesseln des „gesunden Menschenverstandes" zu befreien und unser politisches Alltagswissen systematisch auf Blindstellen, Vorurteile und Täuschungen zu überprüfen.

• Die Wissenschaft unterscheidet sich vor allem durch ihren Glauben an die Vorläufigkeit aller Schlüsse von den anderen menschlichen Tätigkeitsfeldern. In ihr gilt Wissen als fließend und Gewissheit als flüchtig."

• Ergebnisse wissenschaftlicher Forschung sind immer vorläufig. Denn sie können jederzeit durch bessere Theorien, fortschrittlichere Methoden und zuverlässigere Daten abgelöst werden.

• Durch ihren eingebauten Mechanismus zur Fehlerkorrektur ist sie auch besonders gut darin, unser Wissen zu verbessern, indem sie Irrtümer aufdeckt. Wissenschaftlicher Fortschritt bedeutet also ganz überwiegend Erfolg durch produktives Scheitern.

• Wissenschaftliche Theorien dienen dazu, Erfahrungen zu systematisieren. Sie stellen für jede wissenschaftliche Disziplin das unverzichtbare Denkwerkzeug bereit. Sie prägen das forschungsleitende Erkenntnisinteresse und strukturieren die wissenschaftliche Analyse von erklärungsbedürftigen Phänomenen.

• sprachliches Gebilde, das in propositionaler oder begrifflicher Form die Phänomene eines Sachbereiches ordnet und die wesentlichen Eigenschaften der ihm zugehörigen Gegenstände und deren Beziehungen untereinander … beschreib[t], allgemeine Gesetze für sie herzuleiten sowie Prognosen über das Auftreten bestimmter Phänomene innerhalb des Bereiches aufzustellen ermöglicht“ (Thiel. 2018: S. 20).

• "Als Theorie bezeichnen wir ein System von Begriffen, Definitionen und Aussagen, das Erkenntnisse über einen Bereich von Sachverhalten ordnet, Tatbestände erklärt und wissenschaftlich begründete Prognosen trifft..." (Simonis/Elbers 2011, 104)

  
  

  
  

  
  

• Theorie ohne Empirie ist blind, weil sie kein Bild hat von der Welt, wie sie ist. --> Theorie ohne Empirie kann sich nur ein Bild davon machen, wie die Welt sein könnte ,

• Empirie ohne Theorie ist sprachlos. Weil Daten, Tatsachen und Fakten im wahrsten Sinne des Wortes nicht selbst-redend sind. Sie brauchen unsere Deutung, damit sie für menschliche Erkenntnis von Belang sein können

• Beweisführung ohne Methode, die vollkommen regelfreie, also willkürliche und beliebige Verknüpfung von Theorie und Empirie ist fruchtlose Einbildung. Denn mit einer Beweisführung, die keinerlei Regeln folgt, lässt sich von der Welt alles behaupten und in der Realität nichts widerlegen. —> Beweisführung ohne Regeln, Erkenntnissuche ohne Methode, gibt uns ein Bild von der Welt, wie wir sie gerne hätten.

  
  

  ⦁ entscheidend: „dass die gewählte Forschungslogik der jeweiligen Fragestellung und dem jeweiligen Forschungsstand angemessen ist“ (Heiser. 2018: S. 27)

  —> Der Zusammenhang von Theorie und Methode sollte das höchstmögliche Ergebnis an Reliabilität und Validität gewährleisten können

  
  

Nachprüfbarkeit und Wahrhaftigkeit: Nachprüfbarkeit ist eine präzise und verständliche Sprache. Denn nur wenn Ihre Aussagen verständlich und begrifflich klar formuliert sind, können sie von anderen Personen auf empirische und logische Wahrheit überprüft werden, für die Verwendung eines direkten oder indirekten Zitats eine Quelle nachweisen.

Vollständigkeit: bezieht sich darauf, den bisherigen Forschungsstand zu einem Thema möglichst gewissenhaft und umfassend aufzuarbeiten, von jeder wissenschaftlichen Arbeit wird erwartet, dass sie an den bisherigen Stand der Forschung in dem jeweiligen Themenfeld anknüpft.

Übersichtlichkeit: dient vor allem dazu, den wissenschaftlichen Erkenntnisweg offen zu legen. Nur so werden die Forschungsergebnisse intersubjektiv nachvollziehbar und vor allem kritisierbar. Forschung, die sich gegen Kritik immunisiert, ist wertlose Forschung --> Arbeiten müssen klar aufgebaut und nachvollziehbar gegliedert sein. Besonders wichtig ist außerdem eine stringente - das heißt verständliche und widerspruchsfreie - Argumentation

1. klare Begriffe, Kategorien und Konzepte verwenden um zu beschreiben, welche speziellen Aspekte von Wirklichkeit wir untersuchen. Die Realität allein sagt uns noch nichts darüber, wie sie klassifiziert und verstanden werden kann. Das tun unsere theoretischen Konzepte und normativen Interessen.

2. vor gesetzesähnlichen Generalisierungen hüten. Alle Muster und Beziehungen, die in den Sozialwissenschaften etabliert wurden, sind vorläufig, probabilistisch und bedingt durch die Zahl erkannter und unerkannter Einflussfaktoren. Sie sollten entsprechend lernen, anhand von Anekdoten keine Verallgemeinerungen vorzunehmen und subjektive Verzerrungen möglichst auszuschließen.

3. ein systematisches und strategisch geplantes Vorgehen. Im wissenschaftlichen Prozess der Erkenntnisgewinnung kommen daher immer bestimmte Methoden zum Einsatz, um Wirklichkeit durch systematisches und strategisch geplantes Vorgehen zu erfassen

Wahl der Methode von Erkenntnisinteresse, gewünschte Art des Wissens abhängig, zwei Formen des Wissens

1. Sach- und Verfügungswissen: ein Wissen um Ursachen, Wirkungen und Mittel. Hier geht es um Fragen der Technik im Sinne des „Wie" und um Fragen der Machbarkeit. Forschung, die nach Verfügungswissen strebt, widmet sich vor allem funktionsbezogenen Ursache-Wirkungs-Beziehungen.

2. Orientierungswissen: ein Wissen um gerechtfertigte Zwecke und Ziele. Es ist ein regulatives Wissen, das sich um Fragen nach dem „Warum" dreht. Forschung, die das Orientierungswissen der Menschen mehren will, ist daran interessiert, Zusammenhänge von Sinngebung aufzudecken.

—> Damit das Können nicht orientierungslos wird, gehören Verfügungs- und Orientierungswissen zusammen. Im Übrigen brauchen wir das Verfügungswissen schon deshalb, um zwischen wichtigen und trivialen oder unechten Problemen unterscheiden zu können und Gefahr wenn Verfügungswissen über Orientierungwissen dominiert: nur das Machbare wird in Erwägung gezogen. (z.B. undemokratische TINA-Strategie, „There is no alternative.")

1.Verstehende Positionen/ idiographisches Wissenschaftsverständnis:

Verständnis: sehen einen prinzipiellen Unterschied zwischen der Realität der Natur auf der einen Seite und der Realität der Kultur oder Gesellschaft auf der anderen Seite, der Sinn gesellschaftlicher Realität geht aus den Absichten, Motiven und Sollensvorstellungen der Menschen hervor, um diesen Sinngehalt zu verstehen, sind Interpretationen nötig.

Analysegegenstand: Dabei wird versucht, durch die Abstraktion empirischer Informationen auf den Sinngehalt eines gesellschaftlichen Phänomens zu schließen. Hier geht es also in erster Linie um den Einzelfall und um den Versuch, einen besonderen Fall zu verstehen

Verfahren/ Methode dafür ist die Hermeneutik: ein einsichtsvolles Verstehen, das sich an den Leitkriterien von Vernunft, Intuition und Diskurs orientiert, als Prämisse gilt: Wissen ist objektiv. Es existiert also unabhängig vom Standpunkt des Betrachters, es komme daher vor allem auf die Deutungskompetenz der Gesellschaftswissenschaftlerinnen und -wissenschaftler an, um dieses Wissen durch Sinndeutung zu erschließen.

Ziel: aus der Sinndeutung der politischen Wirklichkeit Werte abzuleiten, normative Positionen dominieren die Ergebnisse hermeneutischer Methoden.

2. Erklärende Positionen/ nomeothetisches Wissenschaftsverständnis:

Verständnis: keine Unterscheidung zwischen Realität von Natur und Gesellschaft im Wesen ihres Wahrheitsgehalts, Gesellschaftliche Abläufe und Zustände können anhand beobachtbarer und messbarer Merkmale beschrieben und erklärt werden, vor allem lassen sie sich auf allgemeine Gesetze zurückführen, Wissen hängt davon ab, wie scharf unsere Beobachtungen sind und wie gut wir unser methodisches Instrumentarium beherrschen.

Analysegegenstand: universelle Merkmalsbeziehungen entschlüsseln, die über den spezifischen Kontext eines Einzelphänomens hinausreichen, der Einzelfall gilt hier also nur als ein Beispiel für allgemeine Gesetze. Diese allgemeinen Gesetze wiederum werden durch Generalisierung - also durch Verallgemeinerung - beobachtbarer Merkmalszusammenhänge formuliert.

Verfahren/Methode: Heuristik, orientiert sich an den Leitkriterien logischer Schlüssigkeit und der empirischen Prüfbarkeit wissenschaftlicher Aussagen, vor allem aber verlangt sie eine strikte Trennung von Werturteilen und Tatsachenaussagen, die heuristischen oder erklärenden Positionen gehen analytisch vor, die Prämisse: Es gibt kein objektives Wissen - also kein Wissen, das vom jeweiligen Betrachterstandpunkt unabhängig existiert,

Ziel: Relevant ist nach dieser Auffassung allein, ob sich Erklärungen empirisch bewähren, empirisch überprüfbare Aussagen zu schaffen

Bedeutung von Analytisches Vorgehen: Zusammenhänge aufzudecken

1.Schritt/Voraussetzung: eine analytische Trennung. Wir tun also so, als ob bestimmte Phänomene, die auf vielfache Weise zusammengehören, strikt voneinander getrennt sind. Ein Beispiel dafür ist, wenn wir eine analytische Unterscheidung treffen zwischen politischer Kultur, politischer Struktur und politischem Prozess. In der Realität hängen diese drei Phänomene natürlich eng miteinander zusammen. Doch wenn wir empirische Komplexität nicht durch analytische Trennung reduzieren, werden wir große Schwierigkeiten haben, eindeutige und konkrete Fragen zu formulieren und ein klares Forschungsdesign zu entwickeln.

2. Variablen bestimmen:

1. Explanandum - abhängige Variable - (Großbuchstabe Y), Erkenntnisgegenstand, also das, was wir erklären wollen,

2. Explanans- unabhängige Variablen-(Großbuchstabe X), haben unserer Vermutung nach einen Einfluss auf die abhängige Variable, kann mehr als eine sein

—> Alle Objekte weisen eine unbestimmte Zahl an Merkmalen auf. Hat ein solches Merkmal mindestens zwei Ausprägungen, werden sie in der Sprache der empirischen Sozialforschung als Variable bezeichnet. Hat ein Merkmal aber nur eine Ausprägung, sprechen wir von einer Konstanten. Machen wir uns das an einem Beispiel klar: Sie fragen sich, ob die unterschiedliche Wahlbeteiligung in den demokratisch regierten Ländern der Welt mit dem jeweils gültigen Wahlsystem in diesen Ländern zusammenhängt. Anders formuliert: Sie interessieren sich für den Zusammenhang der beiden Variablen „Wahlsystem" und „Wahlbeteiligung". Das Wahlsystem kann hier zum Beispiel drei Merkmalsausprägungen aufweisen: „Mehrheitswahlrecht", „Verhältniswahlrecht" und „Mischform". Die Variable Wahlbeteiligung erfassen Sie anhand der numerischen Prozentwerte in den Untersuchungsländern - die theoretisch zwischen 0 und 100 Prozent variieren können

3. Hypothese formen: Wenn wir einen Zusammenhang zwischen mindestens zwei Phänomenen vermuten, formulieren wir eine Hypothese. Es können Kausal-Hypothesen (Ursache-Wirkungs-Beziehung vermutend, X bewirkt/begründet Y) oder Nicht-kausale Hypothesen sein ( Korrelationen, Beziehung nicht kausal)

Variable: Alle Objekte weisen eine unbestimmte Zahl an Merkmalen auf. Hat ein solches Merkmal mindestens zwei Ausprägungen, werden sie in der Sprache der empirischen Sozialforschung als Variable bezeichnet.

Konstante: Hat ein Merkmal aber nur eine Ausprägung, sprechen wir von einer Konstante

Beispiel: Sie fragen sich, ob die unterschiedliche Wahlbeteiligung in den demokratisch regierten Ländern der Welt mit dem jeweils gültigen Wahlsystem in diesen Ländern zusammenhängt. Anders formuliert: Sie interessieren sich für den Zusammenhang der beiden Variablen „Wahlsystem" und „Wahlbeteiligung". Das Wahlsystem kann hier zum Beispiel drei Merkmalsausprägungen aufweisen: „Mehrheitswahlrecht", „Verhältniswahlrecht" und „Mischform". Die Variable Wahlbeteiligung erfassen Sie anhand der numerischen Prozentwerte in den Untersuchungsländern - die theoretisch zwischen 0 und 100 Prozent variieren können

wenn Zusammenhang zwischen Phänomenen regelmäßig zu beobachten ist, dann sprechen wir von sozialwissenschaftlichen Gesetzen

Gesetze können deterministisch (linear, eindeutig festgelegt), probalistisch (wahrscheinlich), kausal, und nicht-kausal sein

Deterministische Gesetze: Dies sind Gesetze oder Regeln, die eine feste Ursache-Wirkungs-Beziehung voraussagen, ohne Unsicherheit oder Wahrscheinlichkeit. Zum Beispiel: Wenn A, dann immer B.

Allgemeingültige Kausalaussagen: Dies bezieht sich auf Aussagen, die nicht nur für einen einzelnen Fall gelten, sondern allgemeine Prinzipien oder Regeln darstellen, die auf viele Fälle angewendet werden können.

Kausalitäten sind häufig schwer nachweisbar und die sozialwissenschaftlichen Disziplinen haben damit besonders große Probleme

--> so können längere Zeitverschiebungen zwischen Ursache und Wirkung dazu führen, dass Kausalbeziehungen schwer erkennbar sind

--> zudem können Scheinbeziehungen zwischen zwei Phänomenen vorliegen: Das kann etwa der Fall sein, wenn man glaubt, dass X die Ursache für Y ist, weil sie zusammen, aber zeitverzögert auftreten. In Wirklichkeit aber gibt es womöglich eine gemeinsame, unentdeckte Ursache, die beide Phänomene bewirkt.

--> Außerdem können Zusammenhänge reversibel sein. Das heißt, wenn X, dann Y und wenn Y, dann X, dieser Umstand kann ein großes Problem im Forschungsdesign erzeugen. Dieses Problem wird mit dem Begriff Endogenität bezeichnet. Gemeint ist damit, dass die unabhängige Variable nicht wirklich unabhängig von der abhängigen Variablen ist, dass also die Ursache Teil der Wirkung ist.

—> in den Sozialwissenschaften ein Übermaß an Multikausalität, Interferenzen und Nicht-Linearität,

• gute Theorien besitzen eine hohe Erklärungskraft, sind möglichst sparsam und in sich widerspruchsfrei

• Fakten, die wir aus Beobachtungen und Daten gewinnen, können Theorien nicht beweisen, Aber Fakten und Daten können Theorien widerlegen--> Gütekriterium der Falsifizierbarkeit = Gute Theorien sind so verfasst, dass sie empirisch überprüfbar und prinzipiell widerlegbar sind (Bestimmte Ereignisse sind im Rahmen der Theorie nicht möglich. Das wiederum bedeutet: Wir finden genau die Ereignisse, die laut der Theorie nicht erlaubt sind)

• wenn nicht empirisch überprüft werden kann: Dann ist das offenkundig eine wertlose Theorie. Denn zu unserer Welterkenntnis hat sie nichts beizutragen

• „Theorien sind um so leistungsfähiger, je mehr sie in der Lage sind, Daten, die empirisch erhoben werden müßten, durch theoretisch begründete Annahmen zu ersetzen“ (Scharpf. 2000: S. 75)

  
  

• Selektionsfunktion (Herausfiltern des Relevanten gegenüber dem Irrelevanten, bestimmte Probleme/ Ausschnitte werden systematisch betrachtet und das Wissen über sie gespeichert)

• Orientierungsfunktion (Leitung des Erkenntnisinteresses und grundsätzliche Orientierung in der sozialen Welt)

• Erklärungsfunktion (sinnvolles Ordnen der Fakten, kausale Zusammenhänge finden)

• „Die Theorie ist das Netz, das wir auswerfen, um ‚die Welt‘ einzufangen – sie zu rationalisieren, zu erklären und zu beherrschen. Wir arbeiten daran, die Maschen des Netzes immer enger zu machen“ (Popper. 1973: S. 31)

• Theorien als Wissensspeicher: speichern in komprimierter Form das bisher – von anderen oder von einem selbst – erarbeitete Wissen

deskriptive Theorien ("richtige oder zweckmäßige allgemeine Beschreibung" (Stykow et. al 2010) von Sachverhalten)

normative Theorien wollen begründen, warum etwas ethisch richtig oder falsch, gut oder schlecht ist (nach Stykow et. al 2010)

kausale Theorien (Identifikation von Ursache-Wirkungs-Verhältnissen: Analytisch wird ein Zusammenhang zwischen Begriffen, Theorien, Beobachtungen und Festlegungen hergestellt)

Theoriearten in Bezug auf das Verhältnis zwischen Akteuren und Strukturen:

Akteurorientierte Handlungstheorien (soziale und politische Phänomene werden auf Entscheidungen von Individuen zurückgeführt)

Strukturtheorien (erklären menschliches Verhalten von den übergeordneten Strukturen her, wie Organisationen, Systeme oder Institutionen aus)

Strukturationstheorie (Synthese beider Ansätze, in der die gegenseitige Beeinflussung von Akteuren und Strukturen betont wird)

⦁„Theorien sind nicht verifizierbar, aber sie können sich bewähren“ (Popper. 1973: S.198), keine Theorie dauerhaft richtig oder wahr, aber kann sich bewähren

⦁in Sozialwissenschaften dominierend als Hauptströmung der Forschung, von Karl R. Popper begründet

• Hypothesen können deterministisch (Wenn A, dann B) oder probabilistisch (Je mehr A, desto weniger B) sein.

  
  

Zwei Arten/Strukturen von Hypothesen: "Wenn-dann" oder "Je-Desto"- Aussage

• Wenn-dann-Hypothesen: aus dem Auftreten einer Ursache (Wenn-Komponente) tritt entweder immer oder aber mit einer gegebenen Wahrscheinlichkeit (z. B. in mehr als 90 Prozent der Fälle) die Folge (Dann-Komponente) ein, deterministische Hypothese: ein einziges Gegenbeispiel reicht, um es zu widerlegen

• Je-desto-Hypothesen: beschreibt eine Rangordnung/Beziehung der Werte beider Elemente oder Variablen gibt. „Ein Zusammenhang liegt dann vor, wenn sich die Werte der einen Variablen in Abhängigkeit von den Werten der anderen Variablen systematisch verändern“ (Westle. 2018a: S. 103)

• Hypothesen sollten logisch formuliert, generalisierbar und widerlegt werden können.

  
  

  ⦁Es gibt häufige Fehler bei der Formulierung von Hypothesen, wie mehrere abhängige Variablen, Tautologien, spekulative Annahmen und Zukunftsaussagen.

• herrschende Theorie- dominant, weil ihre Vertreter*innen die Mehrheit der Lehrstühle einer Disziplin besetzen

• Anwendung derselben Regeln und Normen wissenschaftlicher Praxis --> Voraussetzung dafür, dass sich in bestimmten Themen- und Erkenntnisgebieten eine Forschungstradition entwickeln kann

• aber nicht jede wissenschaftliche Idee und nicht jedes wissenschaftliche Forschungsprogramm ein Paradigma --> damit sich ein Paradigma im Kuhn-schen Sinne etablieren kann, müssen zwei Voraussetzungen gegeben sein:

  —>Erstens muss es neuartig genug sein, um Angehörige beständiger Gruppen anzuziehen, die Wissenschaft bisher ganz anders betrieben haben. Das heißt zum Beispiel: Eine Theorie muss besser sein als die vorangegangenen Theorien. Und „besser" ist eine Theorie, weil sie eine erfolgreichere Problemlösung verspricht.

  —>Zweitens kann sich ein Paradigma nur dann etablieren, wenn es zugleich für eine neue Gruppe von Fachleuten offen genug ist.

  
  

  Paradigmenwechsel: mit der Zeit werden immer mehr Elemente des herrschenden Paradigmas widerlegt, Widersprüche treten auf, und eine neue Generation von Forschenden und Lehrenden vertritt andere Ansichten: Ein neues Paradigma wird formuliert. Die Vertreter*innen des alten lassen sich überzeugen oder sterben aus

• Vorteile: Forscherinnen und Forscher, die sich im selben Paradigma bewegen, können bestimmte Begriffe, Kategorien, Axiome und Ansätze voraussetzen und sie müssen nicht immer wieder von vorn beginnen und immer wieder alles neu begründen.

• Nachteile: Paradigmen können mächtige Bollwerke gegen den menschlichen Erkenntnisfortschritt sein und immer wieder haben Paradigmen neue Entdeckungen und Einsichten behindert

⦁ allgemein: "ein systematisches, geregeltes und planvolles Vorgehen, um ein angestrebtes Ziel zu erreichen"(Lankenau/Zimmermann 2000, 2016) oder zielgerichtete, regelgeleitete Vorgehen im Forschungsprozess

in Sozialwissenschaften: konkrete Verfahren der Datenerhebung und Informationsgewinnung sowie der Informationsauswertung oder Datenanalyse

⦁ im Bereich der Empirie: der durch die Sinne erfahrbaren Wirklichkeit

⦁Ziel: Überprüfung der Theorien und daraus abgeleiteten Hypothesen, Annahmen und Vermutungen

⦁notwendig/Grundlagen: Daten, „die zu analysierenden Informationen über soziale Phänomene“ (Diaz-Bone und Weischer. 2015: S. 73),

⦁Zwei Bereiche des methodischen Vorgehens: Datenerhebung und Datenauswertung

⦁es gibt die quantitativen und qualitativen Methoden: entweder eine von ihnen oder Kombination aus ihnen, ergänzen einander, Grenzen manchmal fließend, in Sozialwissenschaften unterschiedliche Methoden zur Verfestigung oder Wiederlegung von Forschungsergebnissen (methodischer Pluralismus)

zwei Arten von Daten:

quantitative Daten (= zahlenmäßig erfassbare, messbare Daten)

qualitative Daten (= nicht quantifizierbare Daten; meist in Textform)

Weitere Unterscheidung:

Primärdaten (Daten, die Forscher*innen selbst erheben)

Sekundärdaten (bereits bestehende Daten und Datensätze)

⦁ Datenerhebung und -analyse kaum getrennt, teilweise sogar ineinander verwoben

⦁ ideal, wenn Vorwissen fehlt über Theorien, den daraus abgeleiteten Hypothesen und das Wissen um die benötigten Daten, Wenn-Dann- oder Je-Desto-Beziehungen nicht aufstellbar sind oder es an der Möglichkeit mangelt, quantitative Daten zu erheben --> kann Theorien generieren

⦁Datenerhebung: Offenheit beim Material, viele Arten von Daten zu erheben: Manifeste und Reden, Videos oder Lieder, Bilder oder Statuen, Kirchenfenster oder Interviews usw.

Erhebungsverfahren: offene, narrative Interviews; teilnehmende Beobachtungen, Datenkorpus aus neuen Medien Blogs, Twitter-Nachrichten, die Gruppen-Kommunikation in sozialen Netzwerken

⦁Datenauswertung bzw Datenanalyse: Interpretation von Daten (zur Beschreibung, Entwicklung von Klassifikationen oder Typologien und Theoriebildung), drei Methoden: Hermeneutik, qualitative Inhaltsanalyse, Diskursanalyse

⦁Ablauf zwischen Datenerhebung und -auswertung strikt voneinander getrennt

⦁empirisch analytisches Vorgehen, theorie- und hypothesentestend

⦁Datenerhebung: numerische Daten, die sich statistisch auswerten lassen, Erhebungsverfahren: standardisierte Befragungen, Beobachtungen, Interviews usw.

⦁Datenauswertung: deskriptive Statistik (Beschreibung der gewonnenen Daten) / schließende Statistik (von einer kleineren Gruppe, von der man Daten erhoben hat, auf eine große Grundgesamtheit schließen)

⦁ oberstes Kriterium für gute Forschung: Glaubwürdigkeit -->„dass die Ergebnisse der jeweiligen … Studie wirklich aussagekräftig sind und etwas über die untersuchte soziale Wirklichkeit aussagen.“ (Döring und Bortz. 2016: S. 108)

⦁wissenschaftliche Qualitätskriterien um Glaubwürdigkeit zu überprüfen: Vertrauenswürdigkeit, Übertragbarkeit, Zuverlässigkeit, Bestätigbarkeit

⦁1. Vertrauenswürdigkeit/ interne Validität: über Erhebung von Daten--> soll nachvollziehbar zeigen, dass der in der Fragestellung formulierte Zusammenhang (beispielsweise je-desto oder wenn-dann) sich in der untersuchten Wirklichkeit so finden lässt und dies als Ursache-Wirkungs-Relation zu interpretieren ist, muss Standards der genutzten Methode entsprechen

--> Art der Datenerhebung sollte offengelegt werden, außerdem: Vorannahmen anhand von Gegenbeispielen in Daten überdenken oder Nachbesprechungen (Rezensionen) der Studie in Fachzeitschriften oder anderen Publikationen

⦁2. Übertragbarkeit/externe Validität: Ergebnis nicht ausschließlich für die untersuchten Einheiten geltend, sondern auf andere Personen oder Kontexte anwendbar, durch gelungene Übertragung der Ergebnisse auf andere Fälle wird deutlich, dass die Ergebnisse gültig bzw. valide sind

⦁3. Zuverlässigkeit/Reliabilität: ob ein Messinstrument bei seiner wiederholten Anwendung zuverlässig die gleichen Ergebnisse erzielt= Replikation der Ergebnisse einer Untersuchung mit denselben oder ähnlichen Untersuchungspersonen oder -gegenstände im selben oder ähnlichen Kontext, Je zuverlässiger und genauer die verwendeten Messinstrumente funktionieren, desto größer die Qualität einer Studie,

—> Zur Überprüfung: parallele Durchführung von Forschungsschritten durch unterschiedliche Personen oder Überprüfung von Ergebnissen mit anderen Methoden oder Erfahrung, wenn Erhebungsinstrumente über einen längeren Zeitraum eingesetzt werden und von der wissenschaftlichen Community als zuverlässig angesehen werden

⦁4. Bestätigbarkeit: Objektivität und Neutralität bei der Forschung, „Die Studienergebnisse sind nicht durch Vorurteile, Interessen, Perspektiven der einzelnen Forschenden bestimmt.“ (Döring und Bortz. 2016110)

—> kenntlich gemacht wer die Studie bezahlt oder gefördert hat, erhobene Daten sollen nur innerhalb des Bereichs, für den sie aussagekräftig sind, interpretiert werden, Vermutungen oder Blicke in die Zukunft deutlich anzusprechen.

⦁ Weiteres Kriterium: Relevanz

—> wissenschaftliche Relevanz, wenn mit dem Beitrag eine Forschungslücke geschlossen wird oder eine wissenschaftliche Theorie fortentwickelt wird, -->Praktische Relevanz hat eine sozialwissenschaftliche Studie, wenn Ergebnisse von der Verwaltung, der Politik oder der Gesellschaft aufgegriffen werden und sie positive Entwicklungen oder Missstände artikuliert

⦁zwei Gegenmittel gegen schlechte Forschung: Pluralität und Öffentlichkeit, durch Pluralität in den Forschungsansätzen und Unterstützung von Wissenschaft in vielen Bereichen, zeigt sich am Ende, wer sorgfältig arbeitet und Ergebnisse hoher wissenschaftlicher Qualität produziert, Der öffentliche Diskurs über diese Ergebnisse trägt dann dazu bei, schlechte Arbeit zu erkennen und gute Arbeit auszuzeichnen

Unterscheidung zwischen normativen und empirischen Fragestellungen:

Normative Fragestellungen zielen darauf ab, "wie etwas sein sollte"

während empirische Fragestellungen sich damit befassen, "wie etwas ist".

⦁Normative Fragestellungen: Diese Fragen beinhalten Bewertungen auf der Grundlage eines bestimmten Maßstabs und sind in der Politikwissenschaft weniger gebräuchlich.

⦁ Beispiele für normative Fragen: "Wann ist der Einsatz militärischer Gewalt moralisch gerechtfertigt?" oder "Soll Demokratie in autokratischen Staaten gefördert werden?"

⦁ Empirische Fragestellungen: Diese Fragen zielen darauf ab, soziale oder politische Phänomene zu beschreiben oder zu erklären.

⦁ Deskriptive Fragestellungen: Sie konzentrieren sich darauf, "was etwas ist" und sind nützlich, wenn es wenige Informationen über ein Phänomen gibt.

⦁ Analytische Fragestellungen: Diese Fragen fragen nach den Ursachen und Wirkungen sozialer Phänomene und zielen darauf ab, diese Phänomene zu erklären.

⦁ Empfehlung für Seminar- und Abschlussarbeiten: In der sozialwissenschaftlichen Politikwissenschaft sind empirische Fragestellungen vorzuziehen, da sie zur Erklärung von Phänomenen beitragen.

⦁ Vermeidung von normativen Fragestellungen: Normative Fragen sind in der Politikwissenschaft weniger üblich und können problematisch sein.

⦁ Einschränkungen deskriptiver Fragestellungen: Deskriptive Fragen sollten nur verwendet werden, wenn es an Informationen über ein Phänomen mangelt.

⦁ Primäres Ziel der Sozialwissenschaft: Die Erklärung von sozialen Phänomenen auf der Grundlage von analytischen Fragestellungen.

⦁Ein Kausalmodell oder Erklärungsmodell verwendet Variablen, um soziale Phänomene zu erklären.

⦁ Das Modell basiert auf der Frage, welche Faktoren, auch "unabhängige Variablen" genannt, ein soziales Phänomen, auch "abhängige Variable" genannt, erklären können.

⦁Das zu erklärende Phänomen kann unterschiedliche Ausprägungen haben, je nachdem, ob es sich um eine einzelne Fallstudie oder eine Analyse vieler Fälle handelt.

⦁Es gibt zwei Ansätze: X-zentriert und Y-zentriert.

—> X-zentrierte Ansätze untersuchen die Wirkung einer oder mehrerer Variablen ("Beeinflusst die Arbeitslosenquote die Wahlbeteiligung?")

—> Y-zentrierte Ansätze versuchen, ein Phänomen umfassend zu erklären ("Warum war der Aufstand 1989 nicht erfolgreich?")

Anmerkungen:

In der Sozialwissenschaft gibt es oft Multikausalität, was bedeutet, dass viele Erklärungsfaktoren die Ausprägung eines Phänomens beeinflussen können.

⦁Die Visualisierung von Beziehungen zwischen Variablen in Form von Pfeildiagrammen kann hilfreich sein, um komplexe Zusammenhänge darzustellen.

⦁Es ist wichtig, die abhängige Variable klar herauszustellen und zu verstehen, welche Untersuchungseinheiten analysiert werden.

⦁ Die Auswahl zwischen X- und Y-zentrierten Ansätzen hängt von der Art der Forschungsfrage und der Komplexität des Phänomens ab

⦁ Es wird empfohlen, für Hausarbeiten und Seminararbeiten X-zentrierte Ansätze zu wählen, da sie besser handhabbar sind.

Forschungsfragen müssen klar formuliert werden und auf die Analyseebene abgestimmt sein.

⦁ Y-zentrierte Fragen zielen auf die Erklärung von Phänomenen ab.

⦁ X-zentrierte Fragen untersuchen den Einfluss von Variablen auf Phänomene.

⦁ Ein Pfaddiagramm kann bei der Visualisierung der Kausalbeziehung helfen.

Analyseebenen werden anhand der Untersuchungseinheiten unterschieden.

Mikroebene: Untersuchung von Individuen.

Mesoebene: Untersuchung von Organisationen wie Parteien oder sozialen Bewegungen.

Makroebene: Untersuchung von Gesellschaften im weitesten Sinne wie Staaten oder Regionen.

Beispiele für Forschungsfragen auf verschiedenen Analyseebenen:

⦁ Makroebene: Warum war die friedliche Revolution in der DDR erfolgreich?

⦁ Mesoebene: Warum verabschiedete die SPD 1959 das Godesberger Programm?

⦁ Mikroebene: Steigt mit zunehmendem Bildungsgrad die Wahrscheinlichkeit, sich an Wahlen zu beteiligen?

• Unterscheidung hält dazu an, Erkenntnisfragen klar zu formulieren

• Vorbeugen der Gefahr von logischen Fehlschlüssen

• Orientierungsschema für die Theoriebildung zur kausalen Erklärung komplexer

sozialer & politischer Phänomene

⦁Merkmale und Variablen: An den Untersuchungseinheiten lassen sich Merkmale erheben, die als Variablen bezeichnet werden.

—> Diese Variablen sind meist spezifisch für die jeweilige Ebene.

⦁ Aggregation: Aggregation ist der Vorgang zur Übertragung eines Merkmals von einer niedrigeren auf eine höhere Analyseebene.

• Hinweis zur Verwechslung von Analyseebenen und Verwaltungsebenen: Unterscheidung zwischen Analyseebenen und politischen Verwaltungsebenen (z. B. EU-Ebene, nationalstaatliche Ebene, Lokalebene) ist wichtig.

Logisches Schließen: Dies bezieht sich auf die Art und Weise, wie Schlussfolgerungen aus gegebenen Informationen gezogen werden. Es gibt drei Arten des logischen Schließens:

⦁ Induktion: Hier wird von spezifischen Beobachtungen oder Fakten auf allgemeine Prinzipien oder Theorien geschlossen. Dies entspricht dem "Vom Besonderen zum Allgemeinen".

⦁ Deduktion: Hier wird von allgemeinen Prinzipien oder Theorien auf spezifische Vorhersagen oder Schlussfolgerungen geschlossen. Dies entspricht dem "Vom Allgemeinen zum Besonderen".

⦁ Abduktion: Hier wird von einem spezifischen Phänomen und einer allgemeinen Theorie auf eine mögliche Erklärung oder Ursache geschlossen.

⦁ Die Stärke der Sozialwissenschaften liegt darin, gesellschaftliche Entwicklungen zu diagnostizieren und bestmögliche Erklärungen für soziale Phänomene zu finden, auch wenn vollständige Erklärungen und deterministische Gesetze selten sind. Induktion und Deduktion sind wichtige Methoden, um auf soziale Regelmäßigkeiten zu schließen.

Probabilistische Aussagen und Wahrscheinlichkeitsaussagen in Sozialwissenschaften üblich: Anstatt deterministische Gesetze zu verwenden, basieren soziale Regelmäßigkeiten auf Wahrscheinlichkeiten. Dies bedeutet, dass sie auf Wahrscheinlichkeiten oder Wahrscheinlichkeitsverteilungen basieren und nicht auf festen Ursache-Wirkungs-Beziehungen.

Eigenschaften der Beziehung sozialer Phänomene, Schwierigkeit bei kausalen Zusammenhängen

Multikausalität: In sozialen Phänomenen gibt es oft mehrere Ursachen oder Faktoren, die zu einem Ergebnis beitragen können.

Interferenz: Dies bedeutet, dass verschiedene soziale Prozesse gleichzeitig ablaufen und sich gegenseitig beeinflussen können.

Nichtlinearität: Soziale Prozesse können komplex sein und unerwartete Veränderungen oder Diskontinuitäten aufweisen, die schwer vorherzusagen sind.

⦁ Beim induktiven Schließen wird von Beobachtungssätzen auf übergeordnete Gesetze oder Theorien geschlossen. Das bedeutet, dass wir aus beobachteten Ereignissen oder Fakten allgemeine Schlüsse ziehen.

⦁ Ein Beispiel dafür ist die Befragung von fünf Arbeitern in Hagen zur Bundestagswahl 2013, bei der alle SPD gewählt haben. Hieraus würde man induktiv schließen, dass alle Arbeiter SPD wählen. Dies ist ein Beispiel für induktives Schließen, bei dem von spezifischen Beobachtungen auf eine allgemeine Regel geschlossen wird.

⦁ In den Sozialwissenschaften wird Induktion vor allem zur Generierung von Hypothesen verwendet. Das bedeutet, dass Forscher aus beobachteten Phänomenen oder Daten Hypothesen über mögliche Zusammenhänge oder Ursachen aufstellen.

⦁ Das induktive Vorgehen findet hauptsächlich in qualitativer Forschung statt, während deduktives Vorgehen oft in quantitativer Forschung angewendet wird. Qualitative Forschung konzentriert sich oft auf tiefgehende Analysen von Einzelfällen, während quantitative Forschung auf statistischen Daten und Tests basiert.

⦁ Deduktives Vorgehen in den Sozialwissenschaften bezieht sich auf die Erklärung sozialer Phänomene und die Generierung allgemeingültiger Aussagen in Form sozialer Regelmäßigkeiten.

⦁ Eine wissenschaftliche Erklärung besteht aus zwei Hauptkomponenten: dem Explanandum (dem zu erklärenden Phänomen Y) und dem Explanans (einschließlich eines Gesetzes und einer Randbedingung X).

⦁ Deduktives Vorgehen beinhaltet die Überprüfung theoretisch abgeleiteter Hypothesen anhand empirischer Tests unter Verwendung von Randbedingungen.

Beispiel:

Explanans: Gesetz (Wenn jemand Arbeiter ist, wählt er wahrscheinlich die SPD), Randbedingung (Person ist Arbeiter)

Explanandum: Person wählt mit hoher Wahrscheinlichkeit SPD.

—>Eine Hypothese wird vorläufig als soziale Regelmäßigkeit akzeptiert, wenn sie wiederholt strengen Tests zur Falsifikation standgehalten hat.

⦁ Das Beweisen von Hypothesen in den Sozialwissenschaften ist aufgrund der räumlichen und zeitlichen Variabilität der empirischen Daten nicht möglich.

⦁ Eine Hypothese kann nicht allein durch einen Test widerlegt werden, da es viele potenzielle Tests gibt.

—> Um eine Hypothese zu widerlegen, muss sie häufigen Tests zur Falsifikation nicht standhalten

Der Abschnitt im Forschungsprozess, in dem Annahmen und Hypothesen eine Rolle spielen, ist die Theoriebildung und Konzeptspezifikation.

Annahmen:

Vermutungen über Gegebenheiten in der empirischen Realität, argumentativ zu begründen

Grundannahmen:

Kern von Theorien, nicht weiter begründet, aus Grundannahmen leiten sich Hypothesen ab

Hypothesen: sollten auf Basis von Annahmen gebildet werden, die aus dem Forschungsstand abgeleitet sind.

• Hypothesen verbinden das Erkenntnisinteresse mit dem aktuellen Forschungsstand.

• Beispielhypothesen können auf theoretischen Grundannahmen und gegenstandsbezogenen Annahmen basieren.

• ⦁„Eine Theorie kann sich um so besser bewähren, je besser sie nachprüfbar ist“ (Popper. 1973: S. 214), zur Überprüfung werden Theorien in kleinere Bestandteile zerlegt -->Hypothesen werden gebildet

• forschungsleitende Aussagen „über den Zusammenhang zwischen mindestens zwei Phänomenen“ (Egner. 2019: S. 25)

⦁ Hypothesen sind Unterformen von Thesen, aber sie sind nicht deckungsgleich.

Thesen:

können generelle Behauptungen sein, während Hypothesen eher Kausal- oder Zusammenhangsaussagen sind.

Fehlschlüsse treten insbesondere bei der Auswertung und Interpretation von empirischen Ergebnissen auf, besonders gegen Ende des Forschungsprozesses.

⦁ Ein Beispiel: Wenn in einer Studie ein Zusammenhang zwischen hohem Migrantenanteil in Regionen und dem Erfolg rechtsextremer Parteien festgestellt wird, wäre es ein ökologischer Fehlschluss zu schließen, dass Menschen mit Migrationshintergrund überdurchschnittlich rechtsextrem wählen.

⦁ Ein weiteres Beispiel: Wenn Menschen mit hohem Einkommen in einer Studie als zufriedener mit der etablierten Demokratie gelten, wäre es ein individualistischer Fehlschluss, daraus abzuleiten, dass ein hohes Bruttoinlandsprodukt zu höherer Demokratiequalität führt.

Ökologischer Fehlschluss:

⦁ Der ökologische Fehlschluss ist ein Fehler in der statistischen Analyse, bei dem fälschlicherweise von einem beobachteten Zusammenhang auf gesellschaftlicher Ebene (Makroebene) auf einen ähnlichen Zusammenhang auf individueller Ebene (Mikroebene) geschlossen wird.

⦁ Ein klassisches Beispiel: Angenommen, auf gesellschaftlicher Ebene zeigt sich, dass in Regionen mit höherer Arbeitslosigkeit rechtsextreme Parteien tendenziell erfolgreicher sind. Ein ökologischer Fehlschluss würde gemacht werden, wenn man fälschlicherweise annimmt, dass arbeitslose Individuen eher rechtsextreme Parteien wählen, ohne dies auf individueller Ebene zu überprüfen.

⦁ Der ökologische Fehlschluss kann zu ungenauen Schlussfolgerungen führen, da er individuelle Unterschiede innerhalb der Makroebene ignoriert.

Individualistischer Fehlschluss:

⦁ Der individualistische Fehlschluss ist das Gegenstück zum ökologischen Fehlschluss. Hier wird fälschlicherweise von einem beobachteten Zusammenhang auf individueller Ebene (Mikroebene) auf einen ähnlichen Zusammenhang auf gesellschaftlicher Ebene (Makroebene) geschlossen.

⦁ Ein Beispiel: Wenn auf individueller Ebene gezeigt wird, dass Männer tendenziell eher rechtsextreme Parteien wählen als Frauen, wäre es ein individualistischer Fehlschluss, zu schlussfolgern, dass Regionen mit einem höheren Anteil von Männern eher rechtsextreme Parteien unterstützen.

⦁ Ähnlich wie der ökologische Fehlschluss kann auch der individualistische Fehlschluss zu ungenauen und irreführenden Schlussfolgerungen führen, da er die aggregierten Effekte auf gesellschaftlicher Ebene vernachlässigt.

⦁ In beiden Fällen, sei es der ökologische oder der individualistische Fehlschluss, ist es wichtig zu betonen, dass Korrelationen auf einer Analyseebene nicht automatisch auf eine Korrelation auf einer anderen Ebene schließen lassen.

Um gültige Schlussfolgerungen zu ziehen, sollten Forscher sorgfältig prüfen, ob die Zusammenhänge auf beiden Ebenen empirisch nachgewiesen werden können, und dabei die Komplexität der Wechselwirkungen zwischen Makro- und Mikrovariablen berücksichtigen.

Die Coleman'sche Badewanne ist ein Modell in den Sozialwissenschaften, das dazu dient, Zusammenhänge zwischen verschiedenen Analyseebenen, insbesondere zwischen Makroebene (Gesellschaftsebene) und Mikroebene (Individualebene), zu erklären. Sie wurde nach dem amerikanischen Soziologen James Samuel Coleman benannt.

⦁ Das Grundprinzip des Modells besteht darin, dass es eine Verbindung zwischen Makro- und Mikroebenen herstellt, indem es Annahmen über den Einfluss von Makrovariablen auf individuelle Einstellungen und Verhalten trifft.

⦁ In der "Coleman'schen Badewanne" repräsentieren die Makrovariablen das Wasser in der Badewanne, und die individuellen Einstellungen und Verhalten sind die Individuen, die sich in dieser Badewanne befinden

⦁ Das Modell erklärt, wie Makrovariablen (z. B. gesellschaftlicher Wandel) sich auf Mikrovariablen (z. B. individuelle Einstellungen) auswirken können und wie dies letztendlich zu makroebenen Ergebnissen (z. B. Wahlverhalten auf gesellschaftlicher Ebene) führt —>Makro->Mikro->Makro

—> Lösung für Makro-Mikro-Makro-Puzzle, gehört zu den schwierigsten Herausforderungen für die

Theoriebildung in den SoWi (wir können Zusammenhänge zwischen Makro-Phänomenen nur erklären, wenn wir den Umweg über die Individualebene gehen)

-für die Verknüpfung von Mikro-Makro-Ebene 3 Mechanismen tätig:

1.Situationslogik

• bezieht sich auf Makro-Mikro-Zusammenhang von sozialer Situation & individuellem Akteur

• soziale Situation legt dabei die Rahmenbedingungen fest, die ein Individuum zu

einem bestimmten Verhalten veranlassen

2.Selektionslogik

• bezieht sich nur auf die Mikroebene des Individuums oder des individuellen

Akteurs & ist auch nur dort wirksam

• ein Individuum wählt aus verschiedenen Alternativen eine bestimmte Handlungs-

weise aus

• beeinflusst wird diese Wahl z.B. von bestimmten Werten oder Normen, die das Individuum verinnerlicht hat

3.Aggregationslogik

• bezieht sich auf Mikro-Makro-Zusammenhang zwischen individueller Handlung &

dem erklärungsbedürftigen kollektiven Ereignis

• nicht die Handlung eines einzelnen Individuums erklärt das Kollektivereignis, sondern die Summe der gleichgerichteten Handlungen vieler Individuen

—> also Vorgang von sozialer Situation zu Akteur zu Handlung zu kollektives Explanandum

Der normativistische Fehlschluss ist ein logischer Fehler, der auftritt, wenn von Normen und moralischen Prinzipien (dem "Sollen") auf Faktenaussagen über die empirische Realität (dem "Sein") geschlossen wird.

⦁ Ein Beispiel dafür ist, wenn man von moralischen Prinzipien ausgeht und dann empirische Fakten anpasst, um diese Prinzipien zu erfüllen. Dies kann dazu führen, dass wissenschaftliche Erkenntnisse verzerrt oder behindert werden.

⦁ Der normativistische Fehlschluss kann dazu führen, dass Normen und Fakten miteinander vermischt werden, was die kritische Analyse und Lösung von gesellschaftlichen Problemen erschwert.

Naturalistischer Fehlschluss:

⦁ Der naturalistische Fehlschluss ist das Gegenteil des normativistischen Fehlschlusses. Er tritt auf, wenn von empirischen Fakten und Beschreibungen der Realität (dem "Sein") auf Normen und moralische Prinzipien (dem "Sollen") geschlossen wird.

⦁ Ein Beispiel dafür ist, wenn man versucht, moralische Normen aus empirischen Beobachtungen abzuleiten, was zu einer Art tautologischer Argumentation führen kann.

⦁ Der naturalistische Fehlschluss kann dazu führen, dass gesellschaftliche Problemlagen nicht mehr kritisiert und Lösungsvorschläge entwickelt werden können, da Normen ständig an die empirische Realität angepasst werden.

⦁ Die Vermeidung dieser Fehlschlüsse erfordert oft eine klare Trennung zwischen empirischen Fakten und normativen Bewertungen sowie eine Reflexion darüber, wie normative Bewertungsmaßstäbe in die Forschung einfließen. Es wird auch empfohlen, eine gewisse Distanz zum Forschungsgegenstand zu wahren, um eine objektive Analyse zu ermöglichen.

Argumente und ihre Struktur:

⦁ Argumente sind Aussagen, die andere Aussagen beweisen oder begründen sollen.

⦁ Im sozialwissenschaftlichen Kontext beziehen sich Argumente oft auf Thesen oder Hypothesen.

⦁ Ein Argument besteht aus Prämissen (Vorannahmen) und einer Konklusion (Schlussfolgerung).

⦁ Deduktive Argumente zeichnen sich dadurch aus, dass die Konklusion logisch zwingend aus den Prämissen folgt.

Aufbau einer Argumentationskette:

⦁ Hypothesen und Thesen können mit mehreren Argumenten gestützt werden.

⦁ Mehrere Argumente ergeben eine Argumentationskette.

⦁ Bei der Formulierung der Prämissen ist das Verständnis des Forschungsstandes entscheidend.

⦁ Achten Sie auf sprachliche Präzision und vermeiden Sie Verwechslungen.

Stärkung Ihrer Argumentation:

⦁ Verwenden Sie Signalwörter wie "weil", "daher", "daraus folgt", um Begründungen und Beweise anzuzeigen.

⦁ Beziehen Sie sich nicht ausschließlich auf Expertenmeinungen (Autoritätsargumente), sondern leiten Sie Ihre Argumente aus dem Forschungsstand und den Prämissen ab.

⦁ Vermeiden Sie Zirkelschlüsse, bei denen die Konklusion bereits in der Prämisse enthalten ist.

Häufige Fehler in Argumentationen:

⦁ Autoritätsargumente sind unsaubere Argumentationen, die auf Expertenmeinungen statt auf Forschungsstand und Prämissen beruhen.

⦁ Zirkelschlüsse entstehen, wenn Prämissen und Konklusion nahezu identisch sind.

⦁ Verwechseln Sie nicht Korrelation (Zusammenhang) mit Kausalität (Ursache-Wirkung). Korrelation bedeutet nicht zwangsläufig Kausalität.

Tipps zur erfolgreichen Argumentation:

⦁ Arbeiten Sie den Forschungsstand gut auf und verstehen Sie ihn gründlich.

⦁ Seien Sie sprachlich präzise und verwenden Sie Fachbegriffe und Signalwörter.

⦁ Bauen Sie Ihre Argumente logisch und nachvollziehbar auf.

⦁ Denken Sie daran, dass selbst Expertenmeinungen falsch sein können.

Weitere Ressourcen zur Argumentation:

⦁ Vertiefen Sie Ihr Verständnis für logische Argumentation, indem Sie Einführungswerke zur Logik konsultieren.

⦁ Eine erfolgreiche Argumentation erfordert ein tiefes Verständnis des Themas, logisches Denken und präzise sprachliche Fähigkeiten. Beachten Sie diese Anweisungen und vermeiden Sie die genannten Fehler, um überzeugende Argumentationen zu erstellen

Abstraktion:

⦁ Reduktion der Komplexität: Abstraktion beginnt mit einer Reduktion der Komplexität. Hierbei werden spezifische Fälle und Situationen aus der realen Welt vereinfacht und auf wesentliche Prinzipien oder Merkmale reduziert.

⦁ Fokussierung auf Prinzipien: Nach der Reduktion konzentriert sich die Abstraktion auf die Identifizierung von übergeordneten Prinzipien oder Merkmalen, die in verschiedenen spezifischen Fällen vorkommen. Diese Prinzipien können als Grundlage für die Entwicklung von Theorien oder Konzepten dienen.

⦁ Generelle Aussagen: Abstraktion ermöglicht es, allgemeine Aussagen oder Prinzipien abzuleiten, die auf eine breitere Palette von Situationen oder Fällen angewendet werden können. Dies führt zu einer erhöhten Anwendungsbreite, jedoch kann die Bedeutung oder Spezifität abnehmen.

⦁ Typologien und Theorien: Die abstrakten Prinzipien können zur Bildung von Typologien oder zur Entwicklung von theoretischem Wissen verwendet werden. Dies ist besonders in wissenschaftlichen Arbeiten und Forschungsbereichen wichtig.

Konkretisierung:

⦁ Verbindung zu Beispielen: Konkretisierung hingegen nimmt abstrakte Konzepte und verknüpft sie mit konkreten Beispielen oder Situationen aus der empirischen Realität.

⦁ Präzise Erläuterung: In diesem Schritt wird das abstrakte Konzept durch die Präsentation von Beispielen präziser und verständlicher gemacht. Es geht darum, wie das Konzept in realen Szenarien funktioniert oder angewendet wird.

⦁ Detaillierte Beschreibung: Je detaillierter und spezifischer die Konkretisierung ist, desto umfassender wird die Darstellung des abstrakten Konzepts. Dies kann durch die Aufnahme von Details, Fakten und Beispielen erreicht werden.

⦁ Argumentation und Rechtfertigung: Konkretisierung wird oft verwendet, um Theorien, Konzepte oder Typologien zu argumentieren und zu rechtfertigen. Indem konkrete Beispiele präsentiert und detailliert erläutert werden, kann die Argumentation überzeugender gestaltet werden.

Zusammenfassend: Abstraktion beginnt mit der Reduktion von Komplexität und führt zur Identifizierung allgemeiner Prinzipien, während Konkretisierung abstrakte Konzepte mit konkreten Beispielen verknüpft und detaillierte Erläuterungen bietet. Beide Konzepte sind in wissenschaftlichen Arbeiten und Forschung von großer Bedeutung, aber sie haben unterschiedliche Zwecke und Herangehensweisen.

⦁ Eine "abhängige Variable" ist das Phänomen oder die Eigenschaft, die in einer Forschungsfrage erklärt oder gemessen werden soll.

⦁ Beispiel aus dem Text: Die abhängige Variable in diesem Fall ist der "Rückgang des Vertrauens der Bürgerschaft in politische Institutionen in Deutschland."

⦁ Eine "unabhängige Variable" ist ein Faktor oder eine Eigenschaft, von der angenommen wird, dass sie einen Einfluss auf die abhängige Variable hat.

⦁ Beispiel aus dem Text: Die unabhängige Variable in diesem Beispiel ist die "Output-Zufriedenheit der Bürgerschaft."

⦁ Um eine kausale Beziehung zwischen der unabhängigen und der abhängigen Variable zu untersuchen, muss gezeigt werden, dass die Veränderung der unabhängigen Variable Veränderungen in der abhängigen Variable erklären kann.

⦁ Beispiel aus dem Text: Die Forschenden müssen eine gut begründete These oder Hypothese entwickeln, die den kausalen Zusammenhang zwischen der Output-Zufriedenheit und dem Rückgang des Vertrauens der Bürgerschaft in politische Institutionen erklärt.

⦁Die Konzeptualisierung und Definition der Variablen basiert auf politikwissenschaftlichen Konzepten, die in der Forschungsliteratur zu finden sind.

—>Beispiel aus dem Text: Die Output-Zufriedenheit kann dem Konzept der "subjektiven Performanz" zugeordnet werden, wie es in der politikwissenschaftlichen Forschung beschrieben wird.

⦁ Die Auswahl der Konzeptualisierung sollte gut begründet sein und auf vorhandener Forschung aufbauen.

—> Beispiel aus dem Text: Die Forschenden sollten eine passende Konzeptualisierung des politischen Institutionenvertrauens aus der Forschungsliteratur auswählen und diese Wahl begründen.

⦁Analyseebene zuordnen: Die Mikroebene der Analyse beinhaltet die Untersuchung individueller Merkmale im Zusammenhang mit den Variablen.

—> Beispiel aus dem Text: Auf der Mikroebene der Analyse werden individuelle Merkmale betrachtet, um den Einfluss der Output-Zufriedenheit auf den Rückgang des Vertrauens der Bürgerschaft genauer zu verstehen

⦁ Konzeptualisierung der Variablen: Zuerst müssen die abhängige und unabhängige Variable klar definiert werden. In diesem Fall handelt es sich um das "politische Institutionenvertrauen" und die "subjektive Performanz". Es ist entscheidend, dass diese Begriffe präzise und eindeutig verstanden werden.

⦁ Formulierung der Forschungsfrage: Die Forschungsfrage muss genau formuliert werden. In diesem Fall lautet sie: "Wie können diese beiden Variablen in eine logische Beziehung zueinander gesetzt werden?" Diese Frage leitet die gesamte Untersuchung.

⦁ Hypothese aufstellen: Basierend auf theoretischen Überlegungen und dem Forschungsstand wird eine Hypothese aufgestellt. Hier wird angenommen, dass das politische Institutionenvertrauen von der subjektiven Performanz beeinflusst wird. Es wird angenommen, dass das Vertrauen steigt, wenn die Bürgerinnen und Bürger die politischen Institutionen als Profiteure ihrer Entscheidungen und Handlungen wahrnehmen.

⦁ Theoretische Grundlage: Um die Hypothese zu stützen, wird eine geeignete Theorie ausgewählt. In diesem Fall wird die Rational-Choice-Theorie vorgeschlagen, die auf Kosten-Nutzen-Kalkulationen basiert und zur Erklärung des politischen Institutionenvertrauens herangezogen werden kann.

⦁ Anpassung der Theorie: Die gewählte Theorie wird angepasst, um sie auf die spezifische Forschungsfrage anzuwenden. In diesem Schritt werden Aussagen aus der Theorie extrahiert und auf die Variablenbeziehung angewendet.

⦁ Empirische Überprüfung: Nachdem die theoretische Grundlage geschaffen wurde, erfolgt die empirische Untersuchung. Hierbei werden Daten gesammelt und analysiert, um die Hypothese zu überprüfen. Dies kann beispielsweise durch Umfragen oder statistische Analysen erfolgen.

⦁ Interpretation der Ergebnisse: Die Ergebnisse der empirischen Untersuchung werden interpretiert, um festzustellen, ob die Hypothese bestätigt oder widerlegt wurde. Dieser Schritt ist entscheidend für die Validität der Hypothese.

⦁ Fazit ziehen: Abschließend wird ein Schluss gezogen, der die Ergebnisse zusammenfasst und auf die ursprüngliche Forschungsfrage zurückverweist. Es wird überprüft, ob die Untersuchung die anfängliche Frage beantwortet hat und welche Schlussfolgerungen gezogen werden können.

⦁ Definitionen in der Forschung: Definitionen sind im Forschungsprozess von großer Bedeutung, insbesondere bei der Formulierung der Forschungsfrage und der Phase der Theoriebildung und Konzeptspezifikation. Zum Beispiel ist die Definition der Forschungsfrage in einer Studie zur politischen Partizipation von großer Bedeutung.

⦁ Alltagsverständnis vs. Fachsprache: Während im Alltag bekannte Begriffe wie "Demokratie" oder "Legitimität" verwendet werden, unterscheidet sich die wissenschaftliche Fachsprache durch präzise Definitionen, die von der Wissenschaftsgemeinschaft akzeptiert werden. Zum Beispiel kann das alltägliche Verständnis von "Demokratie" von Land zu Land unterschiedlich sein, während die wissenschaftliche Definition allgemein akzeptiert ist.

⦁ Begriffsdefinitionen im Forschungsprozess: Begriffsdefinitionen werden aus dem Forschungsstand abgeleitet und sind insbesondere bei der Konzeptualisierung von sozialen Phänomenen wichtig, um diese besser operationalisieren und messen zu können. Wenn Forscher das Konzept "soziale Ungleichheit" untersuchen, müssen sie klare Definitionen für die Dimensionen dieser Ungleichheit entwickeln.

⦁ Arten von Definitionen: Es gibt zwei Arten von Definitionen – Realdefinitionen und Nominaldefinitionen.

⦁ Verwendung von Definitionen in wissenschaftlichen Arbeiten: In wissenschaftlichen Arbeiten sollte man keine Definitionen aus Tertiärliteratur verwenden, sondern die Originalquellen recherchieren. Die gewählte Definition sollte inhaltlich angemessen, präzise und für das Erkenntnisinteresse geeignet sein. Wenn Sie in einer Forschungsarbeit den Begriff "Demokratie" verwenden, sollten Sie die Definition eines anerkannten Politikwissenschaftlers wie Robert Dahl verwenden.

Realdefinitionen:

⦁ Definition und Verwendung: Realdefinitionen zielen darauf ab, das Wesen oder den inneren Kern eines Begriffs oder Sachverhalts vollständig zu erfassen. Sie versuchen, den Begriff so zu definieren, dass er in seiner Tiefe und Bedeutung vollständig erfasst wird.

⦁ Empirischer Bezug: Realdefinitionen weisen einen klaren empirischen Bezug auf, was bedeutet, dass sie auf Beobachtungen und Messungen in der realen Welt abzielen. Diese Definitionen können als richtig oder falsch betrachtet werden, da sie empirisch überprüft werden können.

⦁ Anwendungen in den Sozialwissenschaften: In den Sozialwissenschaften werden Realdefinitionen aufgrund ihrer Anforderung an einen klaren empirischen Bezug und ihrer Schwierigkeit, äußere Kriterien für Vollständigkeit oder Unvollständigkeit festzulegen, selten verwendet. Sozialwissenschaften beschäftigen sich oft mit komplexen, abstrakten Konzepten, die schwer in ihrer Essenz zu erfassen sind.

Nominaldefinitionen:

⦁ Definition und Verwendung: Nominaldefinitionen sind Konventionen, die festlegen, wie ein Begriff in einem bestimmten Kontext verwendet werden soll. Sie beschränken sich darauf, den Begriff zu beschreiben, ohne ihn in seiner Tiefe zu erfassen. Nominaldefinitionen sind tautologisch, dh sie erklären einen Begriff durch Verwendung des gleichen Begriffs oder eines ähnlichen Begriffs.

⦁ Empirischer Gehalt: Nominaldefinitionen haben keinen empirischen Gehalt, da sie keine konkreten Beobachtungen oder Messungen beschreiben. Sie sind weder richtig noch falsch, sondern dienen dazu, die Verwendung von Begriffen innerhalb eines bestimmten wissenschaftlichen Kontexts zu standardisieren.

⦁ Anwendungen in den Sozialwissenschaften: In den Sozialwissenschaften werden Nominaldefinitionen häufiger verwendet. Sie ermöglichen es Forschern, Begriffe zu definieren und innerhalb eines Forschungsprojekts oder einer Studie konsistent zu verwenden. Dies ist besonders nützlich, wenn es darum geht, komplexe soziale Phänomene zu untersuchen, bei denen verschiedene Forscher denselben Begriff möglicherweise leicht unterschiedlich interpretieren könnten.

⦁ Konzeptualisierung von komplexen Begriffen: Bei komplexen Begriffen wie "Sozialkapital" ist eine Konzeptualisierung erforderlich, bei der die Teildimensionen des Begriffs definiert werden. Zum Beispiel könnte die Konzeptualisierung von Sozialkapital die Bereiche soziale Netzwerke, Vertrauen und soziale Normen einschließen.

Theorien:

⦁ Theorien bestehen aus einer Menge von Aussagen, die aus Grundannahmen und ableitenden Hypothesen bestehen

Konzepte:

⦁ Konzepte sind begriffliche Bestandteile von Theorien, oft Schlüsselbegriffe.

⦁ Sie sind oft vage definiert und mehrdimensional in ihrer Bedeutung.

⦁ Konzepte können als eine Spezialform der Nominaldefinition verstanden werden, die keinen empirischen Gehalt aufweisen.

⦁ Ein Beispiel für ein Konzept ist der Begriff des Nutzens in der Rational-Choice-Theorie.

Konzeptspezifikation:

⦁ In der Phase der Konzeptspezifikation im Forschungsprozess wird der Begriffsinhalt (Intension) und der Anwendungsbereich (Extension) eines Konzepts näher definiert.

⦁ Eine gute Konzeptspezifikation ist entscheidend für die Messung und die empirische Überprüfung von Hypothesen in der Forschung.

—>Die inverse Beziehung zwischen Intension und Extension wurde anhand des Beispiels des Rechtsextremismusbegriffs erläutert. Je mehr Attribute in die Intension aufgenommen werden, desto kleiner wird die Extension des Begriffs, was die Anwendbarkeit in der Forschung einschränken kann. Eine klare Konzeptspezifikation ist daher entscheidend, um sinnvolle Messungen und Interpretationen in der Forschung zu ermöglichen.

⦁ Operationalisierung im Forschungsprozess: Operationalisierung ist ein wichtiger Schritt im Forschungsprozess und Teil der methodischen Umsetzung.

⦁ Aufbau auf Konzeptspezifikation: Die Operationalisierung baut direkt auf der Konzeptspezifikation auf, und es ist wichtig, dass sie vorher spezifiziert wird.

⦁ Bedeutung der Operationalisierung: Eine fehlerhafte Operationalisierung kann zu falschen Ergebnissen in empirischen Studien führen und sogar korrekte Hypothesen in Frage stellen.

⦁ Zuordnung von Indikatoren: Operationalisierung beinhaltet die Zuordnung von beobachtbaren Indikatoren (sogenannte "Indikatoren") zu theoretischen Konzepten.

—> Beispiel zur Operationalisierung: Ein einfaches Beispiel zur Operationalisierung ist die Zuordnung von Bildungsabschlüssen zu Bildungsniveaus.

• Bedeutung der Eindeutigkeit: Bei der Operationalisierung sollte klar sein, wie die Zuordnung von Indikatoren zu Konzepten gerechtfertigt und begründet werden kann.

⦁ Unterscheidung zwischen Messung und Operationalisierung:Messung ist ein Teil des Prozesses der Operationalisierung, bei dem Zahlen gemäß bestimmter Regeln den Indikatoren zugeordnet werden.

Empirische und numerische Relative:

In diesem Zusammenhang beziehen sich "empirische Relative" auf die beobachtbaren Phänomene oder Indikatoren, die in der Forschung untersucht werden. Dies können beispielsweise Bildungsabschlüsse oder andere beobachtbare Merkmale sein. "Numerische Relative" sind die Zahlen, die diesen empirischen Indikatoren zugeordnet werden, um sie in statistischen Analysen zu verwenden. Diese Zahlen sollen die Struktur der empirischen Indikatoren so genau wie möglich widerspiegeln und die Grundlage für quantitative Untersuchungen bilden.

• Morphismen und die Unterscheidung zwischen empirischen und numerischen Relativen wichtige Konzepte bei der Operationalisierung von Konzepten, da sie die Grundlage für die Umwandlung von abstrakten theoretischen Ideen in messbare und analysierbare Daten bilden.

Intension und Extension sind wichtige Konzepte in der Semantik und spielen eine entscheidende Rolle bei der Definition und Verwendung von Begriffen. Hier ist eine vertiefte Erklärung mit Beispielen:

Intension:

⦁ Die Intension eines Begriffs oder Konzepts bezieht sich auf die inneren Merkmale, Eigenschaften und Bedeutungen, die diesem Begriff innewohnen. Es handelt sich um die konzeptionellen Eigenschaften, die notwendig sind, um einen bestimmten Begriff zu verstehen.

⦁ Die Intension eines Begriffs definiert, was diesen Begriff ausmacht und was er in sich trägt. Es ist die Kernbedeutung des Begriffs.

⦁ Die Intension ist in gewisser Weise das, was Menschen intuitiv verstehen, wenn sie einen Begriff hören oder lesen.

⦁ Beispiel für Intension: Betrachten wir das Konzept "Vogel". Die Intension dieses Konzepts umfasst Merkmale wie "gefiedert", "flugfähig", "Ei legen" usw. Diese Merkmale sind wesentlich, um zu verstehen, was einen Vogel ausmacht. Wenn ein Tier diese Merkmale aufweist, könnte es als Vogel betrachtet werden.

Extension:

⦁ Die Extension eines Begriffs bezieht sich auf die tatsächlichen Objekte oder Entitäten, die unter diesen Begriff fallen oder auf die er angewendet wird. Es handelt sich um die konkreten Dinge oder Beispiele, die durch den Begriff repräsentiert werden.

⦁ Die Extension kann sich im Laufe der Zeit ändern, da neue Objekte hinzugefügt oder ausgeschlossen werden können, die unter den Begriff fallen.

⦁ Die Extension ist das, was tatsächlich in der realen Welt existiert und vom Begriff abgedeckt wird.

⦁ Beispiel für Extension: Nehmen wir das Konzept "Haustier". Die Extension dieses Konzepts kann Hunde, Katzen, Vögel, Fische und andere Tiere umfassen, die Menschen als Haustiere halten. Diese Tiere sind die tatsächlichen Beispiele oder Objekte, die unter den Begriff "Haustier" fallen. Wenn jemand sagt, dass er ein Haustier hat, könnte dies bedeuten, dass er einen Hund oder eine Katze als Haustier hat, was zur Extension dieses Begriffs gehört.

Arten von Morphismen: Es gibt zwei Arten von Morphismen - Isomorphismus und Homomorphismus - die beschreiben, wie die Zuordnung zwischen empirischen und numerischen Relativen stattfindet

⦁Morphismen: In Bezug auf die Operationalisierung von Konzepten im Forschungskontext sind "Morphismen" Regeln oder Prinzipien, die die Zuordnung zwischen theoretischen Konzepten und beobachtbaren Indikatoren steuern.

Isomorphismus: Hierbei handelt es sich um eine Art von Morphismus, bei dem es eine klare und wechselseitige Zuordnung zwischen empirischen und numerischen Relativen gibt. Mit anderen Worten, jeder empirische Indikator entspricht eindeutig einer numerischen Zahl, und umgekehrt. Zum Beispiel könnten verschiedene Bildungsabschlüsse numerischen Werten in aufsteigender Reihenfolge zugeordnet werden, wobei höhere Abschlüsse höhere Zahlen haben.

⦁Homomorphismus: Beim Homomorphismus gibt es keine eindeutige Zuordnung zwischen empirischen Indikatoren und numerischen Werten. Mehrere empirische Indikatoren können denselben numerischen Wert haben. Zum Beispiel könnten sowohl "kein Schulabschluss" als auch "Hauptschulabschluss" denselben numerischen Wert in einem bestimmten Kontext haben.

Kein Morphismus: Wenn es keinen Morphismus gibt, bedeutet dies, dass die Struktur der empirischen Indikatoren keine klare Entsprechung in den numerischen Werten hat. Dies kann dazu führen, dass die Operationalisierung schwierig ist, da keine eindeutige Zuordnung möglich ist.

Unterschiede zu Naturwissenschaften teilweise markant

1. geringer Grad der Determiniertheit -> Veränderbarkeit des Gegenstands im Zeitverlauf

• Determiniertheit:

• eindeutige Bestimmtheit eines Phänomens

• wir sprechen immer dann von einer deterministischen Beziehung zwischen zwei

Phänomenen, wenn sich aus einer Ursache zwingend eine Wirkung ergibt

• es kommt also eher darauf an, nach Wandlungsprozessen & ihren Ursachen zu

fragen, statt nach den zeitlos gültigen Eigenschaften von Phänomenen zu fragen

• daraus folgt Notwenigkeit, Untersuchungsgegenstand zeitlich, räumlich & sachlich einzugrenzen

2. Konstruktcharakter sozialer Phänomene

• Renate Mayntz bezeichnet soziale Phänomenen als „moving targets“, weil sie einer

historischen Entwicklung unterliegen

• schwer erfassbare, immaterielle Faktoren spielen eine große Rolle

• haben keine physische Realität: existieren nicht als ein wahrnehmbares Ganzes; nur

in Elementen & Produkten greifbar

• wissenschaftliche Erfassung durch Untersuchung ihrer Elemente, des Handeln von Menschen & deren individuelle & kollektive Hervorbringungen, z.B. Gesetze & Entscheidungen

3. besondere erkenntnisbedingende & -beeinflussende Faktoren

• Sozialwissenschaftler*innen sind immer auch Teil der von ihnen untersuchten Materie

• Sozialwissenschaftler*innen müssen konsequent darauf achten, dass ihre wissen-

schaftliche Forschung nicht durch Subjektivismus kompromittiert wird

• wirken immer auch selbst auf untersuchte Materie ein & kann zu „self-fulfilling prophecies“ oder „self-defeating prophecies“ führen

Indikatoren: zur Messung theoretischer (bzw. latenter) Konstrukte durch direkt

beobachtbare (bzw. manifeste) Sachverhalte

• wir versuchen also Phänomene, die erst einmal nur in unserer Vorstellung existieren,

wirklich werden zu lassen, indem wir sie über andere, reale Sachverhalte messbar machen -> unser Erkenntnisdrang ist manchmal darauf angewiesen, Umwege zu

gehen

• Nutzung von Indikatoren für die Erfassung latenter Konstrukte ist durchaus sinnvoll,

aber nur dann, wenn man sich an die Regeln hält & wenn man immer sensibel bleibt für die Gefahren, die dabei auftreten können

• Indikatoren taugen nur dann etwas, wenn sie angemessen & vergleichbar (äquivalent)

sind -> große Herausforderung

bei Indikatorenwahl müssen wir uns mind. 3 großen Problemen stellen:

• Problem der Distanz zwischen Theorie & Empirie

• diese Distanz muss bei der Indikatorenwahl so weit wie möglich minimiert werden

-> kann große Schwierigkeit sein, wenn man nicht über die entsprechenden Daten oder Informationen verfügt, die als Grundlage von Indikatoren dienen sollen

• Problem der Validität (Gültigkeit) der Messung

• valide sind Indikatoren dann, wenn die das messen, was sie messen sollen

• Problem der Reliabilität (Zuverlässigkeit) der Messung

• zuverlässig sind Indikatoren dann, wenn in einer nachfolgenden Messung bei gleichen Bedingungen, die bei der ersten Messung festgestellten Ergebnisse

reproduziert werden können