Sitzung 14 & 15: Qualitative Auswertungsverfahren Flashcards
Ziele der Qualitativen Datenauswertung in den Sozialwissenschaften
- Identifikation von Fakten
- Deskription der sozialen Wirklichkeit
- Theorien entwickeln und überprüfen
Welche Typen von Daten können ausgewertet werden?
Grundsätzlich alle!
Was ist Hermeneutik?
- Technik, die bei qualitativen Verfahren benutzt wird
- Technik oder Kunst des Verstehens
Gadamers universelle Hermeneutik
Hermeneutik ist etwas, das wir immer vollziehen. Unser Verstehensprozess ist prinzipiell nicht an ein Ende zu bringen.
Universale Hermeneutik: Offenheit für die reflexive Auseinandersetzung mit der eigenen Vorurteilsstruktur.
Reflexion: sich selbst seiner eigenen Subjektivität bewusst sein
Der hermeneutische Zirkel
Vorverständnis, das wir besitzen, mit diesem treten wir an den Text heran.
Lesen diesen und gelangen zu Textverständnis, basierend auf unserem Vorverständnis.
Durch Text wird ein wenig unseres Vorverständnis verändert
Usw.
- Verstehensprozess: nicht linear
- als Wendeltreppe zu sehen, die sich ausgehen von einem Vorverständnis in Richtung eines besseren Gesamtverständnisses nach oben schraubt
- Diskursivität
Probleme hermeneutischer Zirkel
- Wo hört das ganze auf? Ewiger Prozess
- Paradox: Das, was verstanden werden soll, muss schon vorher irgendwie verstanden worden sein (Henne-Ei-Problem)
Ziel der Sozialwissenschaftlichen Hermeneutik
Schaffen eines Idealtypus
Grounded Theory
In der Empirie verankerte Theoriebildung = Praktik, keine Theorie. Nicht standardisierte Daten werden erhoben und ausgewertet
Ziele Grounded Theory
- Entwicklung von Theorien mittlerer Reichweite
- Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse durch sorgfältige Dokumentation des Forschungsverlaufs (Memos) gewährleistet
- geeignet zu erster Orientierung im Forschungsfeld
Abduktion
Schluss, von einem Resultat auf eine allgemeine Regel und den konkreten Fall (d.h. gewissermaÿen Schluss auf zwei Unbekannte)
Vorgehensweise Grounded Theory
Abwechslung Stichprobenziehung und Arbeit am Text
Offenes Kodieren
Aufbrechen des empirischen Materials
Axiales Kodieren
Bisherige gefundene Kategorien werden erneut mit der Empirie konfrontiert und zu Kernkategorien weiterentwickelt
Selektives Kodieren
Erneute Konfrontation mit Daten → Schlüsselkategorien, die den Kern der Theorie bilden
Grounded Theory Kritik
- Induktionsproblematik bleibt bestehen
- keine Objektivität
- es dauert lange
Diskursanalyse
Untersuchen von Diskursen
Habermas und Foucoult
Konstruktivistisches Weltbild
4 Strömungen Diskursanalyse
- Discourse analysis
- DIskursethik nach Habermas
- Diskurstheorie (!)
- kulturanalistische Diskursanalyse
Ziel Diskursanalyse
- zeigen, wie die Realität wahrgenommen wird
- Identikation und Kritik der Macht- und Herrschaftsstrukturen
Diskursanalyse - Vorgehensweise
- Aufklärerischer Anspruch
- Starke Kontextgebundenheit
- Rückgriff auf hermeneutische Verfahren und Einzelfallanalysen
- tief gehende Einzelfallanalysen (thick description)
Diskursanalyse - Kritik
- normativ
- nicht objektiv
Inhaltsanalyse
Systematische Bearbeitung von Kommunikationsmaterial
Vier Kennzeichen der qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring
- Berücksichtigung des Kommunikationszusammenhangs
- Regelgeleitetheit
- Gütekriterien Validität, Reliabilität und Objektivität
- Methoden-Mix
Qualitative Inhaltsanalyse - Vorgehensweise
4 Herangehensweisen:
1. Zusammenfassung
2. Induktive Kategorienbildung
3. Explikation
4. Strukturierung
Ziele des Vergleichs
- Entwickung und Prüfung von Theorien
- Vorhersagen treffen
Fall
eine räumlich und zeitlich abgegrenzte Untersuchungseinheit.
Galtons Problem
Traditionelles Verständnis: Ein Fall bildet eine abgeschlossene Einheit aus UV und AV
ABER: Es gibt auch äußere Einflüsse, Ursachen für Veränderung der AV werden aber innerhalb des Falles gesucht.
= systematische Kontrolle externer Faktoren notwendig
Inwiefern sind Einzelfallstudien vergleichend?
- Grundsätzlich sind Einzelfallstudien zunächst laut Sartori nicht zur vergleichenden Politikwissenschaft zu zählen, weil sie keine Kontrolle von Aussagen ermöglichen
- Wenn sie allerdings einen komparativen Mehrwehrt (comparative merit) generieren, könne man sie zur Komparatistik zählen
Wann hat eine Einzelfallstudie comparative merit?
→ Theorie-Orientiertheit
Typen spezieller Fälle
- Repräsentative
- Prototypische (dieser Fall entwickelt sich mal zu einem repräsentativen)
- Deviant cases and outliner (untypisch)
- Entscheidende Fälle (most likely und least likely designs = untypischer Fall, der dann aber trotzdem ein Outcome produziert)
- Archetypische Fallstudie (zum Beispiel Französische Revolution anschauen, wenn man Revolutionen untersucht)
3 Arten Theorie-orientierter Einzelfallstudien
- Theorie generierend
- Theorie testend
- Beides verbindend (diszipliniert-Konfigurativ)
Forschungsprozess einer Einzelfalluntersuchung
- Problemstellung
- Theoretischer Rahmen
- Fallauswahl
- Eigentliche Fallstudie
- Schlussfolgerung
Vorteile Einzelfalluntersuchungen
- Komplexe Variablen spezizieren und messen
- Induktiv neue Variablen identizieren und neue Hypothesen entwickeln
- Kontingente Generalisierungen oder typologische Theorien formulieren
- Generell: Identikation kausaler und sozialer Mechanismen (Process Tracing) = Fokus auf den sozialen Prozess
Nachteile Einzelfalluntersuchungen
- Keine gute Basis für Generalisierungen und auch nicht für Falsikationen
- Gefahr des Parochialismus: d.h. Details und Besonderheiten überzubewerten und dadurch nur Ad-Hoc-Erklärungen zu produzieren, die keine theoretische Relevanz besitzen
Process Tracing
- auf kausale Prozesse muss zurückgeführt werden
- potentielle kausale Phase werden identifiziert, die das Outcome ausgelöst haben
- öffnen der Black Box
Konkordanz Methode
Method of agreement (MoA)
Differenz Methode
Method of difference (MoD)
X-zentriertes Design
Wir interessieren uns über einen Effekt von den UV
Y-zentriertes Design
Wie kommt die Varianz zustande ?
Freischwebende Fallauswahl
Es werden Fälle aus einer zuvor klar denierten Population ausgewählt, die den Kriterien des Designs entsprechen
In large-N-study eingebettete Fallauswahl
Identikation von typischen oder abweichenden Fällen (Outlier) in large-N-study; beispielsweise auf Basis einer Regressionsanalyse
→ Diese Fälle werden dann gezielt in die vergleichende Einzelfallanalyse aufgenommen.
Kritikpunkte an vergleichenden Fallanalysen
- Generalisierbarkeit der Ergebnisse hängt sehr stark von der Fallauswahl ab
- Problem von zufälligen Messfehlern ist deutlich gravierender als bei large-N-studies
- Problem der nicht-idealen Designs
- Generierung kausaler Inferenz beruht bei MoA und MoD auf der Annahme, dass die grundlegende kausale Beziehung deterministisch (= nicht probabilistisch) und monokausal (= keine Interaktionseekte) ist.
QCA
Qualitative Comparative Analysis
Möglichkeit mit Problemen anderer Designs umzugehen
- zu wenig Fälle für quantitative Forschung
- zu viele Fälle für qualitative Forschung
- QCA will notwendige und hinreichende Bedingungen für ein Ereignis herausfinden
- Unterschiedliche Pfade sollen laut Ragin zu demselben Ergebnis führen können!
QCA
A) AV
B) UV
C) +
D) mal *
A) Outcomes
B) Bedingungen
C) oder
D) und
Interpretation QCA
X = Y
X ist der das Outcome Y notwendig und hinreichend wenn X als einzige Variable das Outcome erklärt
Interpretation QCA
Da + XB +Xc = X(a + B + c) = Y
X ist für das Outcome Y notwendig aber nicht hinreichend, wenn X in allen Pfaden, die zu Y führen enthalten ist, aber immer nur in Kombination mit anderen Variablen zum Outcome führt.
QCA Interpretation
X + Ab + C = Y
X ist für das Outcome Y hinreichend aber nicht notwendig, wenn das Vorliegen von X zwar alleine zum Outcome führen kann, Y aber auch noch durch andere Pfade erzielt werden kann in denen X nicht enthalten ist.
QCA Interpretation
Xa + bC = Y
X ist für das Outcome Y eine INUS Bedingung und damit für sich genommen weder hinreichend noch notwendig, wenn X nur in Kombination mit anderen Faktoren das Outcome Y bewirkt, gleichzeitig aber noch andere Pfade zu Y führen, die X nicht enthalten.
INUS
„Insufficient but Necessary part of a condition which is itself Unnecessary but Sufficient for the result.”
Kritikpunkte an QCA
- Alle Variablen (AV und UV) müssen dichotom ausgeprägt sein → Dichotomisierung von andersartigen Variablen immer ein wenig willkürlich (z.B. anhand Median oder arithm. Mittel)
- Zu starke Betonung vergleichsweise irrelevanter Fälle
- Abhängigkeit der Ergebnisse von den gewählten Variablen, aber keine Signikanztests für die Variablenauswahl vorhanden
- Problem bei contradictory cases, d.h. Fällen, die eine identische Konguration an UV, aber unterschiedliche outcomes aufweisen.
