Fragenpool 9 + 10 +11 Flashcards
In welcher Art und Weise wirkt sich das Formulieren einer Forschungsfrage auf das Durchführen einer vergleichenden Analyse von Politik aus? Nennen Sie zwei Aspekte und begründen Sie selbige jeweils.
- Fokus und Relevanz:
wirkt sich auf notwendige Einschränkung des Themas aus -> entscheidet grundlegend, was erforscht wird, wie inhaltliche Grenzen gezogen werden -> Projektumfang, Ressourcen etc müssen berücksichtigt werden
Beeinflusst auch was nicht erforscht wird -> muss gewisse Aspekte außen vor lassen - methodologische Herangehensweise:
Formulierung der Forschungsfrage beeinflusst Auswahl der Vergleichsparameter, Indikatoren und gesamte methodologische Herangehensweise -> für unterschiedliche Fragen werden unterschiedliche Datentypen, Forschungsdesign etc benötigt
Insgesamt also entscheidend für Aussagekraft einer vergleichenden politischen Analyse und beeinflusst von vorherein Qualität der Arbeit
Inwiefern eignen sich Experimente für das vergleichende Analysieren von Politik? Beantworten Sie die Frage und begründen Sie Ihre Antwort.
Durch ein experimentelles Forschungsdesign, kann ich ganz gezielt gewisse Aspekte, Faktoren etc verändert und deren Auswirkungen feststellen. Dadurch kann aufgrund dieser klar identifizierbaren Veränderungen und Unterschiede verglichen werden, was eindeutige Vorteile gegenüber Vergleichen mit empirischen Material vorweist. Bei empirischer Forschung können die einzelnen Variablen und Faktoren nicht so isoliert betrachtet werden, wie es in einem Experiment möglich ist. Somit eignen sich Experimente für Projekte, bei denen Auswirkungen und Veränderungen genau verglichen werden sollen, sehr gut.
Für welche Forschungsfragen/Analysen eignen sich quantitativ durchgeführte Vergleiche besser/eher? Nennen Sie drei Aspekte (gerne an drei Beispielen festgemacht) und begründen Sie selbige jeweils.
Wenn ich mich für quanit vs quali entscheide, verliere ich dadurch auch immer Informationen, das heißt muss mich entscheiden, was ich wissen möchte und was für meine Forschung nicht so relevant ist -> richtet sich nach Forschungsfrage
Frage, worauf ich hinauswill
-> will ich verallgemeinerbare Ergebnisse -> quantitativ zb erforsche in meinem Sample zb wie sozioökonomische Faktoren die Wahlentscheidungen beeinflussen -> wenn Forschung korrekt durchgeführt wurde, kann das auf jeweilige Population verallgemeinert werden
- Messbare Variablen und Häufigkeiten:
gut geeignet für Forschungsfragen, die auf messbaren Variablen basieren und bei denen Häufigkeiten oder Beziehungen zwischen numerischen Werten untersucht werden. Ein Beispiel dafür wäre: Inwieweit beeinflussen sozioökonomische Faktoren (BIP, Arbeitslosigkeit) das Niveau der politischen Stabilität in verschiedenen Ländern? -> quantitative Messung möglich -> statistische Analysen -> Korrelationen oder Kausalzusammenhänge können identifiziert werden - große Stichproben und Generalisierbarkeit
sehr gut geeignet für große Stichproben, um allgemeine Aussagen über eine Population zu machen
Zb analyse der wahlmotive österreichischer Wahlberechtigter zur NR 2024
wenn quantitiative Forschung korrekt durchgeführt wurde, können Ergebnisse der Stichprobe auf gesamte Population verallgemeinert werden - Vergleich von Gruppen/Bedingungen, Statistische Signifikanz
gut geeignet, um Unterschiede zwischen verschiedenen Gruppen oder Bedingungen zu identifizieren zb Gibt es signifikante Unterschiede im politischen Vertrauen zwischen verschiedenen Altersgruppen? mit quantitativen Material kann durch statistische Tests und Analysen festgestellt werden, ob Unterschiede bestehen und in wie weit diese statistisch signifikant sind, was auf echte Unterschiede in Bevölkerung hinweisen könnte
Für welche Forschungsfragen/Analysen eignen sich qualitativ durchgeführte Vergleiche besser/eher? Nennen Sie drei Aspekte (gerne an drei Beispielen festgemacht) und begründen Sie selbige jeweils.
- tiefergehendes Verständnis und Kontextualisierung:
wenn Ziel: tiefergehendes Verständnis für komplexe Phänomene, diese im Kontext verstehen
zb Wie konstruieren und verändern junge Erwachsene mit verschiedenen kulturellen Hintergründen ihre politische Identität durch politische Diskurse in sozialen Medien?
qualitative Interviews oder Beobachtungen -> ForscherInnen gewinnen Einblicke in individuelle Erfahrungen, die durch Kontext und persönliche Perspektiven geprägt sind - kulturelle Unterschiede und sozialer Kontext:
besonders geeignet wenn es darum geht, kulturelle Unterscheide und sozialen Kontext zu erfassen
Wie gestaltet sich politische Mobilisierung von Gemeinschaften in gewissen Regionen und welche Rolle spielen lokale kulturelle Praktiken dabei?
durch qualtiative Methoden können Forscher tiefergehendes Verständnis für kulturelle Kontexte entwickeln und Auswirkungen dessen auf BEISPIEL untersuchen - Prozessorientierte Analysen und Veränderungen im Laufe der Zeit
gut geeignet um Prozesse, Veränderungen von Meinungen, Einstellungen im Zeitverlauf zu analysieren zb Wie beeinflussen informelle Netzwerke und soziale Normen die politische Entscheidungsfindung in kommunalen Verwaltungen unterschiedlicher Städte?
Wahrnehmungen können dokumentiert, untersucht und ihre Veränderung analysiert werden
Für welche Analysen ist es sinnvoll und wichtig, den Vergleich sowohl zeitgleich (synchron) als auch im Zeitverlauf (diachron) durchzuführen? Nennen Sie zwei Aspekte (gerne an zwei Beispielen festgemacht) und begründen Sie selbige jeweils.
kann durch diese Kombination
- kontextualisierte, umfassende Informationen gewinnen -> Forschung, die nicht nur einen bestimmten Zeitpunkt in den Fokus nimmt, sondern durch historische Ableitungen bzw Vergleiche das zu Analysierende besser erläutert/nachvollziehbar macht
macht Veränderungen im Zeitverlauf sichtbar - durch synchronen Vergleich, können einerseits auch Unterschiede über unterschiedliche Orte/Kontexte/Gruppen herausgearbeitet werden, vor allem aber erneut in Kombi mit diachronen, die Entwicklung im Zeitverlauf über verschiedene Kontexte hinweg verglichen werden zb Inwiefern haben sich unterschiedliche Staaten in einem gewissen Zeitraum unterschiedlich entwickelt
Welche Herausforderungen können sich ergeben, wenn großangelegte vergleichende Studien als Research Commons angelegt sind? Nennen Sie zwei Aspekte und begründen Sie selbige jeweils.
- Datenharmonisierung und -standardisierung
kann schwierig sein, konsistente Datenharmonisierung und -standardisierung sicherzustellen
Unterschiedliche ForscherInnen aus unterschiedlichen Gebieten, Disziplinen etc verwenden möglicherweise verschiedene Methoden zur Datenerhebung und -verarbeitung, was zu inkonsistenten Datensätzen führen kann
kann die Vergleichbarkeit der Ergebnisse beeinträchtigen und erschwert eine sinnvolle Integration und Analyse der gesammelten Daten.
-> Herausforderung besteht darin, klare Richtlinien und Standards für die Datenerhebung zu etablieren, um sicherzustellen, dass die Daten kohärent sind und sinnvoll verglichen werden können. - Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen ForscherInnen:
Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Akteuren können herausfordernd sein, insbesondere wenn unterschiedliche Fachrichtungen, Forschungsansätze oder Methodologien involviert sind
Uneinheitliche Kommunikationswege und Missverständnisse könnten auftreten -> Schwierigkeiten bei der Koordinierung, Planung und Ausführung der Forschungsarbeiten effektive Koordination erfordert klare Kommunikationsstrukturen, gemeinsame Protokolle und regelmäßige Treffen, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten das gemeinsame Ziel verstehen und effektiv zusammenarbeiten
Welche Herausforderungen können sich im Zuge des Formulierens von Policy Empfehlungen beim vergleichenden Forschen zu aktuellen Themen ergeben? Nennen Sie zwei Aspekte und begründen Sie selbige jeweils.
vor allem in Krisenzeiten, zb Covid-19 Pandemie, wird aufgrund der Unsicherheit auf Forschung für Policy Empfehlungen zurückgegriffen
große Herausforderung
-> konkrete Erfahrungswerte können fehlen: auf Basis aktueller unvollständiger Erfahrungen und Wissen sollen Empfehlungen formuliert werden
-> kann sein, dass Situationen fehleingeschätzt werden, aufgrund des “mittendrin”-forschens
-> soll sehr schnell gehen, übliche Forschungsprojekte gehen über mehrere Jahre, für Policy Empfehlungen zu aktuellen Themen soll Forschung viel schneller gehen -> Muss aber dennoch gründlich bleiben, Forschungsprotokolle und Systematik müssen eingehalten werden
-> teilweise sehr unterschiedliche Datenlagen zb bei Länder-Case Study
Warum ist es wichtig, beim Vergleichen in der Politikwissenschaft über die Herausforderungen von Large-N- bzw Small-N-Studien nachzudenken? Nennen Sie zwei Aspekte und begründen Sie selbige jeweils.
Herausforderungen small-n studien:
-weniger hohe Erklärungskraft, wie in Large-N-Studien, kann schwerer auf Gesamtheit schließen/ Anwendung statistischer Verfahren werden eingeschränkt/verunmöglicht
Herausforderungen Large-N-Studies:
-hoher Ressourcenaufwand
-kann in Analyse nicht so sehr auf einzelne Fälle eingehen
-kann meist nur quantitativ empirische Zusammenhänge aufzeigen, Fragen des Warums sind schwieriger zu beantworten
-> unterschiedliche Forschungsdesigns für unterschiedliche Forschungsfrage geeignet -> muss mich Fragen ob ich statistische Verfahren anwenden und Aussagen über beispielsweise Gesamtbevölkerung treffen möchte, oder genauer auf die Fälle eingehen will
-> muss mir außerdem überlegen, welche Ressourcen mir zur Verfügung stehen, Zeit und Geld -> kann sein, dass ich dadurch Fallmenge einschränken muss
Welche Vorteile bringt die Verbindung/Kombination aus Large-N- und Small-N- vergleichenden Herangehensweisen in Bezug auf das Generieren von Ergebnissen? Nennen Sie drei Aspekte und begründen Sie selbige jeweils.
- Generalisierung und externe Validität:
-hohe Fallzahl ermöglicht Untersuchung auf Mustern auf breiter Ebene -> generalisierbare Erkenntnisse, höhere externe Validität - tiefgehendes Verständnis und interne Validität:
-bei kleiner Fallzahl können spezifische Kontexte besser verstanden werden, detailliertere Analysen möglich
-> höhere interne Validität - Triangulation, robustere Ergebnisse
-durch die Kombination von large und small-n können durch Triangulation verschiedene Perspektiven kombiniert und verbunden werden, wodurch Ergebnisse robuster und valider werden
Nennen Sie bezüglich der Vorgangsweise qualitativer bzw quantitativer vergleichender Analysen drei Unterschiede und begründen Sie die von Ihnen herausgearbeiteten Unterschiede jeweils.
- Datentyp und Datenerhebung:
-offensichtlichster Unterschied: Datentyp und Datenerhebung
-> quanti: numerische Daten, meist durch standardisierte Messinstrumente gesammelt werden
-> quali: nicht-numerische Daten, durch Interviews, Beobachtungen, Textanalysen gewonnen - Analyseansatz:
-> quanti: Ziel: Muster und Beziehungen zwischen Variablen auf breiter Ebene zu identifizieren -> dafür statistische Analysen -> dadurch generalisierbar
->quali: Verständnis von Kontext, Prozessen -> verwenden interpretative Ansätze um tiefergehende Einblicke zu gewinnen - Zielausrichtung:
-> quanti: Kausalitäten identifizieren, Muster generalisieren, statistische Signifikanz nachweisen
-> quali: verstehen von Kontexten, soziale Konstruktionen, komplexe soziale Phänomene -> tiefere Einblicke, Vielschichtigkeit von sozialen Realitäten erfassen
Welche Herausforderungen können sich im Kontext von evidenzbasiertem Policymaking beim Durchführen von Analysen von Policies ergeben? Worauf müssen wir als Policy-Analyst:innen also achten bzw was sollten wir beachten, wenn es um die praktische Anwendung von Wissen geht, das wir mit unserer Forschung generieren? Nennen Sie zwei Aspekte und begründen Sie selbige jeweils.
- Komplexität der Policy-Umsetzung:
-Komplexität und Dynamik des sozialen Kontextes -> schwer zu analysieren
-viele Akteure, vielschichtige Wirkungen
-> nicht nur offensichtliche, beabsichtigte Wirkungen analysieren, sondern auch unerwartete Nebenwirkungen, Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Elementen
-> braucht realistische Einschätzung - zeitliche Dimension und Verzögerung:
-wichtig langfristige Auswirkungen und Trends einschätzen zu können
-Politikmaßnahmen entfalten sich aber oft erst über längeren Zeitraum hinweg vollständig
-> kurzfristige Analysen können unvollständige und verzerrte Ergebnisse liefern
-> brauche Forschungsdesign und Analysemethode, die kurzfristige und lanfristige Effekte erfasst
-> gleichzeitig, müssen Ergebnisse aber Entscheidungsträgern in für sie relevanten Zeitrahmen verfügbar sein
