Da bin ich wieder und sie offensichtlich auch,
hoffentlich etwas ausgelüftet, Kaffee getrunken oder was sonst immer.
Und wir setzen jetzt da an, wo wir eben aufgehört haben. Ich habe gesagt,
also wir haben zwei unterschiedliche Betrachtungsweisen,
mit denen wir uns diese ganze Kausalität dann noch stärker im Detail anschauen können,
variablenorientiert,
Modus orientiert und wir gehen jetzt durch die unterschiedlichen Modi in
ihrer Verknüpfung mit der variablen Orientierung durch und schauen uns nochmal etwas mehr im Detail an,
was es denn jetzt eigentlich bedeutet als Wissenschaftlerin,
Kausalität hinterher zu jagen oder wie wir das machen.
Und eine erste Konstellation, die ganz eindeutig x-orientiert ist, ist das Experiment.
Dem Experiment geht natürlich immer eine Theoriebildung voran oder dem Experiment geht,
bis hierher zusammengesammeltes Wissen voran und auf der Basis dieser Theorie
des bestehenden Wissens leiten wir Hypothesen ab über bestimmte Zusammenhänge,
die wir über irgendetwas erwarten, dass wir in unserem Experiment untersuchen wollen.
Egal, ob das naturwissenschaftliche Experimente sind, bei denen wir herausbekommen wollen,
ob das mit dem Lichtschalter wirklich stimmt oder ob es zum Beispiel ökonomische Instrumente sind,
mit denen wir herausbekommen wollen, ob es tatsächlich richtig ist,
dass Menschen auf ökonomische Anreize reagieren oder ob sie vielleicht auch andere Triebfedern ihres Handelns haben.
Experimente, bei denen wir wissen wollen,
da werde ich auch gleich noch auf ein Beispiel kommen,
wie Leute in öffentlichen Verwaltungen zum Beispiel handeln, was da Impulse sind,
die sie in eine bestimmte Richtung schicken und so weiter.
Also wir haben eine Theorie, wir haben Vorwissen,
dass uns sagt, welche Variablen wir eigentlich beobachten wollen,
zwischen welchen Variablen wir nach einem Zusammenhang suchen wollen.
Aber diese Beobachtung findet in einem sehr künstlichen Setting statt,
also eben in dem Experiment. Und ich habe ja vorhin gesagt,
die Begriffe Differenz und Unterschied werden uns die ganze Zeit begleiten,
weil letzten Endes es immer Differenzen und Unterschiede sind, auf die wir schauen,
weil diese Differenzen und Unterschiede uns ermöglichen, etwas von der Welt zu verstehen.
Nur wenn sich Dinge unterscheiden, können wir etwas lernen. Also im Experiment geht es darum,
gezielt Differenzen in X in der erklärenden Variable zu schaffen,
um zu schauen, welche systematischen Differenzen in Y das bewirkt,
über eine größere Zahl von Fällen,
indem sie dann in dem Sinne dann eben auch eine statistische Betrachtungsweise,
wo wir statistisch erheben,
gibt es diese Regelmäßigkeit,
also führt das Vorhandensein einer bestimmten Ausprägung von X regelmäßig zu einer bestimmten Ausprägung von Y oder ist das nicht so?
Ist es vielleicht sogar ein deterministischer Zusammenhang? Immer wenn
eine bestimmte Ausprägung da liegt, in X gibt es eine
andere Ausprägung in Y oder ist es ein propabilistischer Zusammenhang?
Aber das ist das, was wir im Experiment machen.
Wir schaffen gezielt Differenzen in X,
um dann statistisch zu sehen, was in Y passiert,
ob die Differenzen in X zu den erwarteten Differenzen in Y
Alle möglichen anderen Effekte. Und es wird gleich nochmal deutlicher werden, warum das so ein wichtiger Aspekt ist. Alle möglichen anderen Effekte werden im Experiment dadurch ausgeschlossen,
dass wir die einzelnen Experimentalobjekte zufällig in die unterschiedlichen Experimentalgruppen reintun,
sodass wir dann sagen können, okay,
alle Experimentalgruppen haben eine gleiche Heterobinität an Alter,
an Bildung, an Gender,
an regionaler Herkunft und so weiter und so fort,
sodass wir davon ausgehen können, all diese Variablen,
Alter, Bildung, Gender,
regionale Herkunft können keinen Einfluss auf unseren Effekt auf unsere Folge,
auf unsere Y-Variable haben, weil die gleichmäßig auf die Gruppen verteilt sind.
Also wir haben hier nur einen systematischen Unterschied, nämlich die Variable,
die X-Variable, die erklärende Variable, die wir bewusst manipulieren.
Und wenn wir dann in diesem Setting sehen,
Veränderungen in X führen zu den erwarteten Änderungen in Y,
dann würden wir sagen, aha,
hier haben wir was gelernt und wir haben aufgrund der Gesamtkonstellation ganz guten Grund,
davon auszugehen, dass wir es hier mit Kausalität oder mit etwas,
das wir plausiblererweise als kausal interpretieren zu tun haben.
Das Auswahlprinzip ist hier ganz klar eine zufällige Zuteilung der Untersuchungsobjekte
auf diese unterschiedlichen Gruppen, die wir dann im Experiment haben.
Also Gruppen im Sinne von, und wieder gehe ich auf Covid-Leute,
die einen Impfstoff gespritzt bekommen und Leute,
die keinen Impfstoff gespritzt bekommen und Leute,
die dann stärker oder weniger stark krank werden zum Beispiel.
Aber wer da in welche Gruppe kommt,
das wird eben nicht entschieden nach irgendwelchen ethischen Kriterien
Alten und Menschen mit Vorerkrankungen kommen, in die Impfgruppe und die anderen nicht.
Das wäre hier völlig kontraproduktiv. Wir wollen ja wissen,
ob der Impfstoff insgesamt wirkt. Das ist ja nicht die
Impfstrategie als solche, sondern das ist erst mal die Phase,
wo wir den Impfstoff bearbeiten. Also erster Blick auf Regularitäten,
also erster Blick auf die Frage, wie kriege ich raus,
ob ein bestimmtes X eine bestimmte Wirkung hat über das Experiment.
Ein Beispiel. Wir wollen wissen, ob Menschen in öffentlichen Verwaltungen Menschen
unterschiedliche Herkunft oder vermeintlich unterschiedliche Herkunft gleich oder ungleich behandeln.
Die Verwaltung hat natürlich eigentlich die Norm,
alle Menschen werden unabhängig von Hautfarbe, Gender,
ethnischer Zugehörigkeit und was ihnen sonst noch alles so einfällt, gleich behandelt.
Aber die Frage ist ja durchaus, ist das so?
Konkreter formuliert, reagieren Mitarbeiterinnen von Verwaltungen auf die vermeintliche Herkunft von Menschen.
Jetzt kann ich ein Experiment basteln, in dem ich sage,
ich überlege mir ein Treatment, also eine Behandlung,
in dem ich Briefe an Mitarbeiterinnen der Verwaltung schicke.
Da wird ein Anliegen formuliert, irgendeine Auskunft erbeten oder es geht darum,
dass ich mein Kind umschulen möchte wissen möchte, wie das geht.
Und die Briefe unterscheiden sich nur in einer Position,
nämlich in dem Namen der Personen, die die Absenderin ist.
Und der eine heißt dann eben zum Beispiel Kajüber Schnapp.
Die zweite heißt Masha Arakel Jan. Und der dritte heißt Nazi-Ligment.
Und dann schauen wir, ob dieses winzige, dieser winzige Unterschied,
einen Unterschied in der Art und Weise mit sich bringt,
wie die Leute mit diesen Briefen umgehen. Und was wir dann feststellen,
Und wir sind also ganz klar in einem experimentellen Setting,
was wir dann feststellen, ist, ja, es gibt tatsächlich Unterschiede,
die systematisch, also Unterschiede in der Art und Weise,
wie die Verwaltungsmitarbeiterin reagieren, die systematisch auf diesen anderen Unterschied, nämlich im Namen reagieren.
Auf der formalen Ebene zunächst nicht, also alle werden brav beantwortet,
das sind ja auch dann ganz klare Verwaltungsregeln,
das sind auch Dinge, die man sehr gut kontrollieren kann,
also ob und wenn ja,
in welcher Zeit eine Anfrage beantwortet wurde und da stellt man fest,
nein, also die Bearbeitungsgeschwindigkeit ist gleich,
es werden auch alle beantwortet, also auf den ersten Blick alles gut,
auf den zweiten Blick stellt man aber fest,
es werden trotzdem Unterschiede gemacht
Und die liegen dann aber nicht in der Grundfrage,
wird beantwortet. Und wenn ja, wie schnell,
sondern die liegen in feineren Unterschieden. Nämlich zum Beispiel,
dass die Ausführlichkeit der Antworten unterschiedlich ist oder dass auch die Bereitwilligkeit
über die konkrete Frage hinaus Hilfe, Hilfestellungen zu geben.
Gar nicht Hilfeleistungen im Sinne von,
ich gebe dir Geld oder sondern Hilfestellungen im Sinne von,
ich erkläre dir nochmal,
wo du nochmal nachfragen musst oder wie du Prozesse beschleunigen kannst und so weiter.
Da sehen wir, dass Unterschiede gemacht werden.
Wir reden über Verwaltungen in Deutschland und die Karriere Schnaps
werden da dann eben doch etwas freundlicher behandelt,
als die Marsha Arakel Jans und die Nazim Higmets.
Und das ist natürlich dann wiederum etwas, was wir auch wissen wollen,
was wir gesellschaftlich vielleicht dann auch verändern wollen,
aber zunächst hatten wir eine Frage, nämlich reagieren Menschen auf diesen Unterschied.
Wir haben ein experimentelles Setting gebaut und wir haben in diesem experimentellen Setting festgestellt,
ja, diese X-Variable, Name der Person und das,
wofür der steht oder vermeintlich steht.
Also vielleicht ist Nazi mir auch in dritter Generation Deutscher.
Und eigentlich gibt es also überhaupt keinen Unterschied,
abgesehen von der Frage, ob man ihn unterschiedlich behandeln sollte,
wenn er gerade erst aus einem anderen Land nach Deutschland eingereist wäre.
Aber deswegen auch die Betonung auf Unterschiede oder vermeintliche Unterschiede.
Eigentlich gibt es zwischen Kai Marscher und Nazi
keine Unterschiede
Keine für die Behandlung durch die Verwaltung relevanten Unterschiede zumindest.
Und trotzdem sehen wir diese Unterschiede. Und wir haben das mit einem experimentellen Design rausbekommen,
wo wir ganz gezielt eine bestimmte Variable manipuliert haben,
jetzt nicht manipuliert im Periorativen im Vorurteilsbehafteten Sinne,
sondern einfach gezielt verändert haben,
um diese Unterschiede sehen zu können.
Also soweit das Experiment. Die Person, der Name,
die vermeintliche Herkunft,
macht einen Unterschied in der Behandlung
Schauen wir auf den, auf einen zweiten Modus innerhalb
dieses Modus Regularität. Das ist die Vielzahl der Beobachtungen.
Auch hier starten wir wieder mit der Theoriebildung.
Wir haben also Hypothesen, welchen Zusammenhang erwarten wir.
Wir können daraus oder im Zusammenhang damit entwickeln, welche Variablen
wir beobachten wollen. Der Zugang ist jetzt ein etwas anderer,
experimentelle Experimente sind häufig gar nicht mit so großen Fallzahlen.
Das können wir uns leisten, weil wir sehr gezielt die erklärende Variable,
die uns interessiert, manipulieren,
sehr gezielt auf ein bestimmtes Outcome gucken können.
Das geht dann
auch mit kleineren Fallzahlen
Bei den vielen Beobachtungen gehen wir etwas anders vor,
dass wir nämlich sagen, also wir beobachten viele Fälle in der,
in ihrer Realität möglichst viele gleiche Fälle,
aber wir brauchen alleine deswegen schon mehr gleiche Fälle,
weil wir mit unseren Daten sicherstellen müssen,
dass die Fälle auch einigermaßen gleich sind.
Die werden alle nicht so gleich sein. Das heißt,
wir brauchen einfach deswegen schon etwas mehr,
um dann doch am Ende wieder gleich herausfiltern zu können.
Und dann modellieren wir wieder die Wirkung von X auf
Unter Umständen, anders als im Experiment, unter Beachtung weiterer Variablen,
die das, was sie uns eigentlich interessiert, beeinflussen können.
Die sogenannten Kontrollvariablen. Zentrale Werkzeuge bei dieser Betrachtungsweise,
und das ist dann alles Methoden 2, also die Vorlesung,
im nächsten Wintersemester Mittelwertvergleiche, also Differenzen zwischen Gruppen.
Oder Regressionsanalyse, was letzten Endes auch nicht weiter ist als Differenzen zwischen Gruppen,
nur dass die Gruppen viel feiner abgestuft sind,
also quasi auf jedem Skalenpunkt einzelne Gruppen bilden.
Oder Kreuztabellen, das dürften zumindest die Politologinnen unter ihnen inzwischen
bei Kamil und Paul auch schon ein Stück weit kennengelernt haben.
Das Auswahlprinzip ist hier dann in der Regel Repräsentativität,
weil wir häufig solche Studien dann machen,
wenn wir über ganze Bevölkerungen reden und dann wollen wir natürlich auch in der Lage sein,
für ganze Bevölkerung, Aussagen zu machen.
Auch hier ein Beispiel, die Frage Beeinflussbildung, individuelle rassistische Einstellungen.
Das heißt, wir schauen auf eine Differenz, ändert sich
Rassismus bei einer Person, wenn sich die Bildung ändert.
Etwa führt mehr Bildung, zu weniger Rassismus und weniger Bildung
zu mehr Rassismus. Jetzt kommt dieser kontrollvariablen Aspekt mit rein.
Wir sind hauptsächlich an dem Effekt von Bildung interessiert.
Also wir haben ganz klar eine x-zentrierte Betrachtungsweise. Macht Bildung
etwas mit rassistischen Einstellungen bei Personen? Weil wir aber nicht wie im Experiment durch zufällige Zuordnung zu Experimentalen und Kontrollgruppe dafür sorgen können,
dass alle anderen Effekte egalisiert werden,
weil wir bei dieser Betrachtungsweise ja gar nicht die Leute selbst zu hoher und niedriger Bildung zuordnen,
sondern das ist ein Merkmal, das sie mitbringen,
müssen wir überlegen und da brauchen wir auch wieder die Theorie,
welche anderen Variablen, also welche anderen Unterschiede können dann Rassismus möglicherweise auch mit beeinflussen.
Und dann würden wir sagen, okay,
also alter Gender spielen auf alle Fälle eine Rolle,
Wohnort hat vielleicht einen Einfluss,
also ob ich in der Stadt wohne oder auf dem Land,
ob ich mit Menschen, die auf den ersten Blick nicht so sind,
wie ich häufig in Kontakt komme oder nicht,
all diese Dinge würde mir die Theorie sagen.
All diese Variablen, all diese Unterschiede,
muss ich auch mit erheben, um dann feststellen zu können,
ob es tatsächlich diesen Einfluss meiner mich interessierenden X-Variable auf die abhängige Variable gibt.
Also wir müssen diese anderen Variablen kontrollieren,
damit wir nicht am Ende zu falschen Schlussfolgerungen kommen.
Und entweder übersehen, dass Rassismus systematisch mit bestimmten Dingen verbunden
ist oder eben auch falsche Annahmen über die Wirkungszusammenhänge insgesamt haben.
Denn es kann sein, dass zum Beispiel dann auch nochmal Kombinationen irgendwie anders wirken.
Also Bildung wirkt bei älteren anders auf den individuellen Rassismus
oder hängt anders damit zusammen, als bei Jüngeren.
Oder in manchen Altersgruppen spielt die Bildung eine Rolle in anderen Altersgruppen,
spielt sie gar keine Rolle. All das sind Dinge,
wegen derer wir diese Kontrollvariablen brauchen. Also wir kommen auch hier wieder zurück auf die Frage,
was immer wir herausfinden wollen,
wir reden über Differenzen und wir reden als Forschende,
die sich über Forschungsdesign-Gedanken machen, also über die Frage,
wie bauen wir unsere Forschung, damit wir unsere kausalen Schlussfolgerungen berechtigterweise ziehen können,
was sind die wichtigen Differenzen, auf die wir schauen müssen.
Und selbst wenn wir jetzt sagen, wir gucken x-zentriert,
wird dann plötzlich in einer bestimmten empirischen Vorgehensweise klar,
es reicht aber nicht auf diese Differenz zu schauen,
wir müssen andere Differenzen mit in den Blick nehmen,
damit wir über die Differenz, die uns interessiert,
nämlich Bildungsunterschiede, dann auch wirklich zuverlässige Aussagen treffen können.
Soweit zu den Regularitäten kommen wir jetzt zu diesem seltsamen Ding
der Inus-Bedingung oder der Inus-Perspektive. Und hier wechseln wir jetzt
ganz klar das Fach von einer Orientierung auf die erklärende Variable
zu einer Orientierung auf die zuerklärende Variable.
Das heißt, wir wollen insgesamt wissen, wir nehmen die Perspektive des Sicherheitsingenieurs ein.
Wir wollen insgesamt wissen, welche Ursachen können denn alle
einen Hausbrand bewirken und dagegen wollen wir was tun.
Zuerst mal die Aufklärung, was bedeutet denn jetzt dieses komische Inus?
Das ist eine Abkürzung eines englischen Ausdruckes. Es geht um eine Insiffifician,
but Nessis Harry oder um ein Insiffician, but Nessis Harry Part,
of in Unnesses Harry, but sufficient condition.
Okay, das muss man, glaube ich, ein bisschen aufdröseln.
Zunächst übersetzen wir das mal und dann dröseln wir es weiter auf.
Also A ist die Ursache von W oder X
ist die Ursache von
Genau dann, wenn A, allein ein nicht hinreichender,
aber notwendiger Grund dafür ist, dass etwas passiert.
Und A, geht in eine Gesamtbedingung ein. Ich zeige Ihnen das
gleich an einem Beispiel, dann wird es, glaube ich, deutlicher.
A, geht in eine Gesamtbedingung ein, die selbst hinreichend ist.
Also die das Ereignis tatsächlich bewirken kann, aber nicht oder nicht notwendigerweise notwendig.
Also nochmal, wenn wir von dieser Inus-Bedingung reden, dann fragen wir,
welche kausale Rolle im Sinne von notwendiger und hinreichender Bedingung eine bestimmte Ursache hat dafür, dass etwas passiert.
Und es geht dann darum zu sagen,
eine bestimmte Ursache ist ein notwendiger, aber allein nicht hinreichender Teil,
dafür, dass etwas passiert im Rahmen einer Gesamtbedingung,
wobei diese Gesamtbedingung dann hinreichend aber nicht unbedingt notwendig ist.
Damit ich den Satz jetzt nicht ein drittes und viertes
Mal wiederhole und sie sich immer noch fragen,
was er bedeutet, gucken wir das an einem Beispiel an.
Also, damit Feuer entstehen kann, brauche ich drei Komponenten.
Ich brauche Sauerstoff, ich brauche irgendwas, das brennen kann.
Und ich brauche eine Zündtemperatur oder ich muss erreichen,
dass das, was brennen kann, seine Zündtemperatur erreicht,
damit es auch wirklich brennt.
Jede dieser Komponenten ist für sich notwendig, aber nicht hinreichend.
Dann hätten wir den ersten Teil schon mal erfüllt.
A ist Ursache von We genau dann,
wenn A allein nicht hinreichend,
aber notwendiger Bestandteil ist
Jetzt war ich zu schnell. Sauerstoff, Brennstoff,
Zündtemperatur sind jede für sich notwendig,
ohne Sauerstoff brennt es nicht, ohne Brennstoff brennt es nicht,
ohne Erreichen, jetzt sind Temperatur brennt es nicht.
Aber wenn nur Sauerstoff da ist oder nur Brennstoff oder nur Zündtemperatur, passiert gar nichts.
Insofern sind sie alle notwendig, aber nicht hinreichen.
Gemeinsam sind sie dann aber hinreichend. Jetzt kommt der schwierige Teil,
okay, gemeinsam sind sie hinreichend, aber nicht notwendig. Das wird ein bisschen erklärlicher,
wenn ich das Ganze nochmal ein bisschen aufdrösele und sage,
okay, wir reden jetzt nicht über Sauerstoff, Brennstoff,
Zündtemperatur, sondern wir reden zum Beispiel über Streichholz als Mittel zur Erreichung einer Zündtemperatur,
Sauerstoff als Notwendigkeit und Papier als Brennstoff.
Oder wir reden über Feuerzeug, Sauerstoff und Papier oder
wir reden über Feuerzeug und Papier plus Sauerstoff und Holz.
Und hier sehen wir jetzt, was dieser letzte Teil bedeuten soll,
dass die gemeinsam hinreichend aber nicht notwendig sind.
Also ich kann ein Feuer erzeugen mit Streichholz, Sauerstoff und Papier.
Ich kann ein Feuer erzeugen mit Feuerzeug und Papier, Sauerstoff und Holz.
Die sind also alle in ihrer jeweiligen Kombination hinreichend,
aber wiederum nicht notwendig, weil es ja auch noch
Alternativen gibt
Ich kann das Feuer aus Streichholz, Sauerstoff und Papier erzeugen,
aber es ist nicht das einzige Feuer, das sie erzeugen kann.
Ich kann es auch aus Feuerzeug und Papier, Sauerstoff und Holz
erzeugen. Ich kann es erzeugen, aus brennbarem Material,
das um einen überlasteten elektrischen Leiter herum gewickelt ist,
der dann sehr heiß wird und das Material anzündet,
wenn Sauerstoff vorhanden ist und so weiter.
Und das ist also die Insificiant oder der Insificiant But Nesses
Harry Pound of an Unnasses, Unnasses Harry But Sificiant Edition.
Also wir haben Dinge, die als einzelne Komponenten notwendig sind,
die in bestimmte Konstellationen zusammengefügt werden müssen und diese Zusammenfügung ist dann hinreichend dafür,
dass das Zielereignis eintritt, aber häufig nicht notwendig,
weil das Ziel auf unterschiedlichen Wegen erreicht werden kann.
Wir haben also notwendige Bedingungen und möglicherweise alternative,
notwendige Bedingungen und wir haben hinreichende Bedingungen,
die sich dann also als Kontextfaktoren oder als Kontext
gemisch hier in diesen Prozess einmischen
Und auch hier geht es wieder darum, dass ich eigentlich starte mit Theoriebildung,
was letzten Endes heißen soll, ich sammle das Vorwissen,
das bestehende Vorwissen zusammen und leite auf dieser Basis Hypothesen ab, welche Zusammenhänge ich erwarte.
Denn auch wenn ich über die Inus-Bedingungen nachdenke,
also frage, welche unterschiedlichen Dinge können alle bewirken,
dass Y zum Beispiel ein Feuer passiert,
muss ich natürlich wissen, welche Variablen ich beobachten muss,
umso mehr, wenn ich sage,
ich möchte jetzt wirklich alles erklären oder alle Ursachen für Y,
also alle potenziellen Ursachen für einen Brand finden,
muss ich natürlich trotzdem wissen, wonach ich schauen muss.
Und die Theorie geht hier eben damit los,
dass ich sage, ich brauche Sauerstoff,
weil sonst
keine Oxidationsreaktion möglich ist
Ich brauche einen Brennstoff, weil irgendwas oxidieren können muss.
Und der fängt erst an zu oxidieren, wenn eine hinreichende Temperatur erreicht ist.
Und dann kann ich ausgehend hiervon sagen, okay,
jetzt fange ich an, meine Variablen zu konstruieren.
Und dann eben möglichst unterschiedliche Konstellationen betrachten. Das ist jetzt
der große Unterschied zu der Regularitätenbetrachtungsweise, wo ich im Experiment,
aber auch bei der Beobachtung in der realen Welt sage,
ich habe eine X-Perspektive, die interessiert mich.
Hier muss ich jetzt sagen, ich habe eine Y-Perspektive.
Das heißt, es reicht mir nicht, von einem X Bildung auf Rassismus zu gucken.
Und die Weitung der Perspektive hat hier auch eine andere Rolle
als die Hinzunahme von alter Bildung und so weiter,
die ich in dem Regularitätenbeispiel nur hinzunehme,
damit ich über die Bildung nichts Falsches sage.
Hier möchte ich wirklich wissen,
welche Variablen haben alle Einfluss auf meine Folge,
auf meine Konsequenz, auf meine Zielvariable,
weil ich eben ein umfassendes Erklärungsmodell für dieses Y entwickeln möchte.
Und was wir dann machen, sind sogenannte Konfigurationen,
Konfigurationsanalysen, also welche unterschiedlichen Konstellationen von Xen
führen zu
Wir machen nochmal das Beispiel mit dem Feuer. Wir brauchen
Sauerstoffbrennbares Material. Und hier wird es schon stärker differenziert,
brennbares Material, kann heißen Holzpapier, alle möglichen Brennstoffe,
die auf Öl basieren, Gastextilien.
Sie wissen, was alles so brennt. Und wir brauchen die Zündtemperatur,
die kann auch auf unterschiedliche Art und Weise erreicht werden. Streichholz,
Funke, überlastete elektrische Leiter, Brennglas, exoterme chemische Reaktionen,
also einige von Ihnen werden den Anstrichstoff Leinöl oder Firness kennen,
mit dem man Holz behandeln kann.
Wenn Sie Leinöl in ein Baumwolltuch geben,
das Zusammenknüllen und in den Mülleimer schmeißen,
können sie einigermaßen sicher erwarten, dass der Mülleimer irgendwann brennt,
weil da einfach so eine exotherme Reaktion losgeht.
Also auch das kann die Zündtemperatur erreichen. Also unterschiedliche Kombinationen von A,
B und C können dazu führen, dass ein Feuer entsteht.
Ein gemeinsam ist, dass sie Sauerstoff brauchen und dann geht es aber mit der Variabilität los.
Und das ist genau das, was dann diese Konfigurationsanalyse versucht rauszukriegen.
Und die würde dann zum Beispiel eben sagen,
also wenn Y der Brand ist,
dann kann dieser Brand zustande kommen, dadurch,
dass ich erst einen Sauerstoff habe und dann zum Beispiel Holz und Streichholz oder Holz
unten funken oder und dann kommen alle möglichen Kombinationen dieser beiden Komponenten brennbares Material und Zinntemperatur,
die dazu führen,
dass ein Feuer entsteht und eine Konfigurationsanalyse ist eben auf der Suche nach all diesen Kombinationen,
die letzten Endes zu dem Ergebnis führen können.
Das macht an dem Beispiel schon deutlich,
das kann ein relativ aufwendiger Prozess sein.
Also hoffentlich haben wir in der Regel Prozesse,
die nicht aus so vielen unterschiedlichen brennbaren Materialien und aus so
vielen unterschiedlichen Möglichkeiten bestehen, Zinntemperaturen zu erreichen.
Aber das ist das, was wir tun. Also wir würden
die Elemente quasi in solche Konfigurationen zusammenbauen, haben hier große Klammer,
in der die unterschiedlichsten Kombinationen aus brennbarem Material und Erreichen von Syn-Temperatur stehen.
Und wir haben vor die Klammer gezogen, den Sauerstoff,
weil der immer vorhanden sein muss.
Also wir haben sozusagen und und oder Verknüpfungen hier verbunden.
Wir brauchen Sauerstoff und Holz und Streichholz, wieder und.
Oder Holz und Funke oder bis wir dann zum Putzlappen und
der Exothermisch-Englischen Reaktion kommen. Dass Sozialwissenschaftliche Instrument,
ich habe vorhin bei den Regularitäten kurz auf Regressionsanalyse Mittelwert vergleiche und so weiter verwiesen,
dass Sozialwissenschaftliche Instrument, mit dem wir Konfigurationsanalyse in der Regel betreiben,
ist die sogenannte QCA- oder Qualitative Comparative Analysis.
Die QCA ist in der Lage, alle wirksamen Bedingungskonfigurationen zu ermitteln,
die sich in ihren Daten befinden. Natürlich kann sie nicht über die Daten hinausgehen. Wenn sie,
wir bleiben beim Feuerbeispiel,
Holzwolle als Brennstoff nicht in ihrem Satz an Beobachtungen drin hatten,
wenn sie Holzwolle nicht in ihren Daten drin haben oder wenn sie heiß werdende elektrische Leiter nicht in ihren Daten drin haben,
dann können die natürlich nicht ermittelt werden,
aber alle Bedingungskonfigurationen, die zu dem Outcome führen,
das uns interessiert,
zu der Wirkung führen,
die uns interessiert,
die wird
eine QCA ermitteln können
Dabei ist für die QCA dann komplett unwichtig,
wie oft sie vorkommen, ob sie einmal oder 50 mal vorkommen,
sondern dass sie vorkommen, weil die QCA eben sagt,
alle Wirkungskombinationen, bei denen ich zeigen kann,
dass das Ergebnis vorliegt, also ein Brand entsteht,
Stein und Streichholz führt nicht zu einem Brand,
Stein und Papier führt zu einem Brand oder kannst du einem Brand führen,
wenn das Papier nicht nass ist zum Beispiel.
Also alle Wirkungskombinationen, die in den Daten drin sind, werden analysiert. Es ist nicht wichtig,
wie oft sie vorkommen, aber im Ergebnis wissen wir dann eben,
welche Kombinationen zu einem Ergebnis führen und welche nicht und das trägt wieder zur Theoriebildung bei,
das trägt dazu bei, dass wir beim nächsten Mal unsere Fragen schon wieder ein kleines Stück weiter treiben können oder unsere Fragen etwas genauer stellen können.
Und dementsprechend ist das Auswahlprinzip ja auch nicht unbedingt repräsentativ,
Repräsentativität, im Sinne von alle Gruppen,
die es in der Bevölkerung gibt,
sind in meiner Stichprobe halbwegs angemessen gleich groß vertreten,
sondern es ist ein anderes Repräsentativitätsprinzip, wenn man so will,
nämlich, dass der Vollständigkeit, alles,
was es als Merkmalskombination in der mich interessierenden Realität gibt,
das sollte hier drin sein,
damit ich genau diese Konfigurationsanalyse erfolgreich durchführen kann,
aber ob die Gruppen jetzt mengenmäßig angemessen vertreten sind,
ist erstmal nicht
so wichtig
Aber ich brauche natürlich trotzdem unter Umständen eine relativ große Menge an Beobachtung,
wenn wir ein letztes Mal das Feuerbeispiel nehmen.
Wenn ich so viele unterschiedliche Brennmaterialien und Zündwege habe,
dann brauche ich natürlich trotzdem um all diese Kombinationen abbilden zu können.
Auch eine ganze Menge an Beobachtungen, damit ich dann wirklich solide Ergebnisse erzeugen kann.
Damit kann ich schon zum letzten Punkt kommen, nämlich zur Prozessanalyse,
also der Verbindung aus der X und der Y-Orientierung.
Auch die Prozessanalyse startet notwendigerweise mit Theoriebildung, was letzten Endes immer heißt,
wir machen uns schon bestehendes Wissen zunutze, um unsere Erwartungen zu formulieren,
um unseren Fokus auszurichten und müssen dann natürlich auch immer irgendwie eine Möglichkeit offen lassen,
Unerwartetes mit in die Analyse und in die Betrachtung reinzunehmen.
Was die Prozessanalyse jetzt macht,
und da kommen wir jetzt wieder zurück an den Lichtschalter oder an den Prozess,
den ich über Luftdruck gebiete und Sturm erzählt hatte,
oder wir würden eben auch sehr viel detaillierter schauen,
wie führt Bildung denn jetzt eigentlich zu mehr oder weniger Rassismus,
also Prozessanalyse bedeutet,
dass wir eine sehr kleinschrittige Beobachtung von zum Beispiel politischen Entscheidungsprozessen vornehmen.
Also wir verlassen uns jetzt nicht mehr
auf große Regularitäten
Viele Leute mit hoher Bildung,
sind weniger rassistisch als viele Leute mit geringerer Bildung,
sondern wir gucken genauer rein in die Mechanismen, die das jetzt wirklich bewirken.
Also unsere Sicherheit über den kausalen Prozess kommt jetzt nicht daher,
dass wir ganz oft die gleiche Regelmäßigkeit sehen,
sondern dass wir den Mechanismus beschreiben können, der hier tatsächlich wirkt.
Stichwort Stromkreis. Also was wir tun, ist, rauszufinden,
welche Prozessbausteine jetzt wirklich unsere Ursache mit unserer Wirkung im Detail verbinden,
wie sie ineinandergreifen,
so ein bisschen im Sinne der Grafik,
die ich Ihnen ganz am Anfang der Vorlesung
kurz gezeigt hatte
Während die Regularitäten orientierte Arbeitsweise mit statistischen Verfahren arbeitet,
Regressionen, Mittelvergleiche und so weiter und die QCA quasi oder
die Konfigurationsanalyse mit diesem Verfahren der Comparative Qualitative Analysis-Konfigurationen aufstellt,
ist es hier ein bisschen komplizierter.
Prozessanalyse hat sehr viel Ähnlichkeit mit dem, was Kriminalkommissarinnen tun,
wenn sie Fälle lösen. Und es gibt Sophia-Grundprüfmethoden,
mit denen ich also im Rahmen einer Prozessanalyse feststellen kann,
habe ich hier jetzt eigentlich was vorliegen oder habe ich nichts vorliegen?
Wir haben einmal den Strong the Win-Test, wenn man das übersetzen würde,
würde ich sagen, das ist vor allem ein vielsagendes Indiz.
Als Beweis eher schwach, weil weder notwendige noch hinreichende Bedingungen definiert werden,
also wirklich eher ein Indiz dafür,
dass etwas vorliegen könnte, als wirklich ein zwingender Beweis.
Dann gibt es den Hubtest, den Reifentest,
ich erkläre mir diese Bezeichnung so, dass man sagt,
also springt jetzt jemand durch den Reifen oder nicht.
Der Hubtesten, ich werde das
gleich noch ausführlicher darstellen
Der schreibt notwendiger oder findet notwendige, aber nicht hinreichende
Bedingungen oder ist in der Lage zu sagen, okay,
das ist hier eine notwendige, aber nicht hinreichende Bedingung.
Der Smoking Gun-Test ist eine hinreichende, aber nicht notwendige Bedingung.
Da werden sie jetzt vielleicht schon ahnen, in welche Richtung
das gehen kann, aber auch dazu gleich noch mehr.
Und dann gibt es den sogenannten Double Desizive Test.
Ich habe das mal als zwingender Test übersetzt.
Das schien mir halbwegs das, was hier ausgedrückt werden soll
, zu übermitteln. Und das ist ein Test,
der quasi sowohl notwendiger als auch hinreichende Bedingungen auf einmal beschreibt.
Gucken wir uns die vier Tests nochmal im Einzelnen an
Strong the wind, vielsagendes Indiz. Wir finden eine Leiche,
Mary und wir haben die Hypothese,
dass John Mary erschossen hat, weil sie eine Affäre hatte,
obwohl sie eigentlich ja seine Freundin gewesen ist.
Und jetzt gucken wir mal ausgehend von dieser Hypothese,
was ist jetzt denn ein Strawn the Wintest? Und sie müssen versuchen,
das sozusagen in die Welt sozialwissenschaftlicher oder wissenschaftlicher Beweisführung zu übertragen.
Wir haben Beobachtungen, darum geht es ja immer,
dass wir sagen, okay, wir haben Hypothesenerwartungen,
Gedankenkonzepte und wir machen Beobachtungen in der Welt,
um zu prüfen, ob unsere Hypothesenerwartungen, Gedankenkonzepte funktionieren.
Also wir haben Beobachtungen. Es gibt Hotelrechnungen von Mary,
bei denen John nicht dabei war.
Es gibt vielsagen, der Nachrichten auf dem Anrufbeantworter
All das sind Hinweise, dass Mary tatsächlich eine Affäre hatte oder
gehabt haben könnte. Aber es sind selbst in der Hinsicht
vielleicht nur Hinweise und insofern machen sie vielleicht etwas plausibler,
dass John ein Motiv gehabt haben könnte, aber sie haben natürlich keinerlei Beweiskraft.
Also ein bisschen indizienhafte Beweisführung, aber niemand würde,
weil Mary eine Hotelrechnung hinterlassen hat oder weil es eine vielsagende
Nachricht auf dem AB gab, sagen, John ist der Mörder.
Allenfalls würde man deswegen auf die Idee kommen,
John in den Kreis der Verdächtigen einzuschließen, weil man sagt, jemand,
der jemanden umbringt, braucht in der Regel ein Motiv,
hier sind Faktoren da, die ein Motiv generieren.
Aber natürlich würden wir hier nicht sagen, das ist ein Beweis,
der John zum Mörder macht. Also was hier allenfalls passieren kann,
ist, dass ein mögliches Motiv für John eliminiert wird,
Mary zu töten, wenn nämlich all diese Beweise nicht vorliegen sollten.
Aber selbst dann ist es kein Beweis,
dass John Mary nicht umgebracht hat, wenn also diese Motivgründe nicht vorliegen,
sondern es kann ja auch andere Motive vorliegen.
Also sie hat sein Geld verschleudert, oder? Sie hat
sein Lieblingsauto gegen die Wand gefahren oder was weiß ich. Also das,
was wir hier mit diesem Strawn the Win-Test haben,
ist, wenn die Beobachtungen tatsächlich vorliegen, etwas mehr Sicherheit,
dass wir möglicherweise in eine plausible Richtung gehen, aber keinerlei Beweis.
Und wenn diese Beobachtungen nicht vorliegen, sind sie aber auch keinen Gegenbeweis,
sondern machen vielleicht allenfalls die Hypothese ein kleines bisschen weniger plausibel,
weil ein mögliches Motiv ausgeschlossen ist.
Also wir können die Hypothese ein bisschen in Zweifel ziehen,
aber nicht ausschließen
Das, was wir hier beim Store in the Win-Test beobachten,
sind weder Notwendige noch hinreichende Bedingungen dafür,
dass John tatsächlich Mary umgebracht hat oder notwendige oder hinreichende Beweise dafür,
dass das gewesen ist.
Gucken wir mal, wie weit wir mit anderen Verfahren kommen.
Schauen wir zunächst also auf den Hubtest, den Reifentest.
Die Hypothese bleibt die gleiche. John hat Mary erschossen,
weil wir wechseln jetzt die Art der Beobachtung,
nicht mehr Hotelrechnungen, sondern wir haben ja,
und unsere Theorie kommt vielleicht auch aus dem Lesen vieler Krimis,
wir wissen,
wichtig beim Mordsachen ist immer,
hat der potenzielle oder der verdächtigte Mörder
ein Alibi
Wobei Alibi dann eben heißt, die Person kann zu der Zeit,
zu der die Tat geschehen ist oder in den Zeitraum,
in dem die Tat geschehen ist,
nicht an dem Ort der Tat gewesen sein.
Wir beobachten also, John hat kein gutes Alibi für die Mordnacht
und als erfahrene Krimi-Leserin oder Krimi-Guckerin wissen wir, oh,
jetzt wird es schon ein bisschen enger für den Job.
Was ist jetzt die Beweiskraft dieser Beobachtung? Ein Fehlen eines Alibis
reicht nicht, um John jetzt wirklich des Mountes zu überführen.
Aber es stützt gleichwohl die Hypothese, indem es zumindest sagt,
okay, bleibt wahrscheinlich, dass John der Mörder ist.
Aber wenn John ein Alibi hat, also die Beobachtung,
er hat keinen Alibi, das steht jetzt ein bisschen auf dem Kopf.
Wenn wir also nicht beobachten, dass John kein Alibi hat,
also wir beobachten, dass er eins hat,
dann eliminiert das natürlich an dieser Stelle die Hypothese.
Das heißt, der beobachtete Sachverhalt ist in dem Sinne notwendig, aber nicht hinreichend.
Also damit John weiter als Mörder in Verdacht kommen kann,
muss die Bedingung erfüllt sein, dass er kein Alibi hat,
Kommt er weiter als Mörder in Frage und ist insofern ist das eine notwendige Bedingung,
so wie ich Sauerstoff brauche, damit es brennen kann.
Aber es ist keine hinreichende Bedingung. Ich kann kein Alibi haben und
auch irgendwas anderes gemacht haben. Fast hätte ich gesagt,
jemand anders umgebracht haben, aber vielleicht habe ich ja auch
wirklich einfach nur zu Hause auf der Couch alleine gelegen, Bier getrunken,
damit ich morgen Kopfschmerzen kriegen kann oder zu viel Bier getrunken,
damit ich morgen Kopfschmerzen kriegen kann.
Aber das mit Mary, das war jemand anders.
Also wir haben hier eine notwendige Bedingung, nur wenn ich
kein Alibi habe, bleibe ich weiter im Kreis der Verdächtigen.
Wenn ich ein Alibi habe, dann falle ich raus.
Insofern also Hubtest, notwendige, aber nicht hinreichende Bedingungen
Kommen wir zum Smoking Gunn-Test. John hat Mary erschossen,
ist immer noch die Hypothese,
weil Affäre Auto gegen die Wand gefahren, whatever.
Also er hat auf alle Fälle ein Motiv. Und wir machen jetzt die Beobachtung,
dass John mit einem rauchenden Colt bei Marys Leiche gefunden wird.
Da würden wir jetzt sagen, wenn wir diese Beobachtung machen,
dann und vielleicht noch feststellen können, dass die Patrone aus der Waffe,
die John in der Hand hält und die noch auch tatsächlich Marys Körper erreicht,
die Herz durchschlagen und sie damit getötet hat.
Aber wenn wir diese Beobachtung machen, würden wir sagen,
okay, jetzt ist klar, John hat Mary erschossen.
Wenn wir diese Beobachtung nicht machen, bedeutet das noch lange
nicht, dass John nicht der Mörder war.
Also die Hypothese kann weiter wahr sein. Aber zumindest ist
das nicht die Beobachtung, die uns zum Ziel führt.
Also in diesem Sinne würden wir sagen, hier haben wir
jetzt einen hinreichenden Sachverhalt, aber nicht einen notwendigen Sachverhalt. Also hinreichend in dem Sinne,
wenn wir John mit dem rauchenden Colt und der Kugel aus dem Colt in Marys Körper oder irgendwo dahinter finden,
dann würden wir sagen,
das ist jetzt eine hinreichende Bedingung in der Gesamtkonstellation und sie sehen,
hier schieben sich wieder mehrere einzelne Elemente zu zusammen,
es ist ein Colt da, der Colt raucht,
die Kugel hat Marys Körper durchdrungen und so weiter.
Also wir haben jetzt eine hinreichende Bedingung,
aber sie ist nicht als solche auch notwendig,
weil es vielleicht auch immer noch andere Möglichkeiten geben kann,
mit denen John Mary umgebracht hat.
Also wenn er mit dem Colt da gefunden wird,
dann war es, wenn er nicht mit dem Colt da gefunden wird,
sind wir immer noch nicht so ganz richtig weiter.
Jetzt wird auch schon mal deutlich,
warum wir diese unterschiedlichen Betrachtungsweisen brauchen,
damit wir nämlich am Ende wirklich sichere Evidenz haben und wir reden am Ende ja nicht über John,
der Mary erschossen hat,
sondern wir reden zum Beispiel über die Frage,
ob Lobbygruppen denn jetzt wirklich Umweltpolitik beeinflussen und der
gleichen Dinge mehr
Da müssen wir oder wollen wir dann genau in dieser Art und Weise vorgehen,
unterschiedliche Indizien, also Strawth in the Wind zusammentragen, hinreichende und notwendige Bedingungen.
Und jetzt gucken wir uns noch eine letzte Prüfmethode an.
Entschuldigung, das ist der Dumbley Decisive Test oder das,
was ich als zwingender Test betrachtet habe,
letztes Mal die Hypothese, John hat Mary erschossen.
Wir haben jetzt eine andere Beobachtung,
eine Kamera nimmt John bei der Tötung auf,
was ist die Beweiskraft der Beobachtung,
wenn die Kamera hochauflösend und fälschungssicher ist, dann ist es wie Smoking done.
Also wir haben ihn auf der Kamera, er ist es gewesen.
Was ist mit der Beweiskraft der fehlenden Beobachtung?
Hier kommt jetzt ein Element hinzu, dass wir sonst
so nicht gehabt haben
Wenn die Kamera jetzt nicht John aufgezeichnet hat,
sondern jemand anderen, dann sind wir endlich an der Stelle,
wo wir sagen, hinreichend und notwendig,
John ist es nicht gewesen, es ist jemand anders gewesen,
wenn die Kamera nichts aufzeichnet oder John zumindest nicht aufgezeichnet hat,
dann ist es wie bei der Smoking Gun.
John aufgezeichnet, er war es John nicht aufgezeichnet,
ist immer noch kein Hinreichendergegenbeweis,
es kann immer noch sein,
dass die Kamera ausgeschaltet war,
Je nachdem, was jetzt auf der Kamera wirklich ist,
kommen wir dann tatsächlich zu einer notwendigen, unhinreichenden Bedingung, dafür, dass Jones gewesen ist.
Oder wir bleiben immer noch bei der hinreichenden Bedingung,
ohne die Notwendigkeit zwingend dabei zu haben, wenn die Gegenevidenz auf der Kamera fiel.
Also mit Aufzeichnung von jemand anderem notwendig und hinreichen. Wenn wir diese Methoden jetzt alle zusammenführen,
dann kommen wir bei der Prozessanalyse, wie schon eingangs gesagt,
auf immer kleinere, kausale Schritte, auf immer überzeugendere Evidenz,
dem Kernproblem von das Jume formuliert hat,
am Ende nicht entgehen kann,
aber die ist immer weiter entkräften kann,
weil es eben immer feinschrittigere Evidenz erzeugt,
so wie sie hier in dem Bild sehen,
wie über ganz viele kleine Schritte durch das Ziehen an einer Strippe am Anfang,
am Ende eine Kerze angezündet wird.
Kurz zur Diskussion des Gesamtzusammenhangs, den wir hier besprochen haben.
Keine der Methoden, die Inus-Methode nicht, die Regularitätenmethode nicht,
die Prozessanalyse kommt an dem Grunddilemma vorbei.
Aber sie helfen uns alle zusammen, gute Wissenschaft zu machen,
jede auf ihre Art und Weise,
deswegen möglicherweise auch miteinander zu verbinden,
weil sie die Wahrscheinlichkeit von Fehlschlüssen verringern
Wenn wir über Regularitäten rangehen, dann schaffen wir eine erhöhte Sicherheit des Schlusses durch die Vielzahl der Beobachtungen. Egal,
ob wir das jetzt über die Experimente machen oder über Beobachtung in der realen Welt,
wenn wir über die Inus-Denkweise gehen,
dann schaffen wir Sicherheit durch die Kenntnis der sehr unterschiedlichen Konstellationen,
die zum Ergebnis führen können,
wenn wir das Process Tracing verwenden,
dann schaffen wir mehr Sicherheit dadurch,
dass wir die Kausalschritte immer kleiner beschreiben und dadurch immer weniger Annahmen über Kausalität treffen müssen,
weil die Bereiche,
in denen die Annahmen dann noch stattfinden,
fast unsichtbar klein sind,
weil wir eben den Prozess
sehr detailliert nachzeichnen können
In allen Denkweisen drinne haben,
ist das Counterfactual Thinking und die Differenzen auf die Differenzen oder Unterschiede,
bin ich sehr viel häufiger eingegangen, aber in dem Moment,
wo ich über Differenzen und Unterschiede rede,
ist natürlich immer der Gedanke da, Counterfactuals,
also wenn sie nochmal an Process Tracing zurückdenken,
Smoking Gun, sofort ist immer die Frage, okay,
was ist jetzt zu dem, was ich hier beobachte,
das Count Refactual?
Das eine ist, John steht da und die Waffe qualmt und
die Kugel ist in Mary drin und das Counterfactual ist eben, das ist nicht da.
Was bedeutet das eine und was bedeutet das andere im Sinne einer Beweisführung dafür,
dass John Mörder gewesen ist. Also diese beiden Prinzipien,
das Denken über Counterfactuals, das Denken, was wäre,
wenn die Ursache nicht da gewesen wäre, wäre dann die Wirkung eingetreten.
Und da in der Aussage, die ich eben getroffen habe,
steckt ja schon die Differenz drin, was wäre,
wenn die Ursache nicht da gewesen wäre, also Differenz zwischen Dasein und Nicht-Dasein.
Also Counterfactual Thinking und Differenzen sind immer mit im Boot,
wenn wir über diese ganzen Dinge nachdenken, sonst funktioniert das einfach nicht.
Kurze Zusammenfassung. Ich habe angefangen, indem ich gesagt habe,
wir Denken uns Kausalität in die Welt, weil es uns erleichtert,
uns in der Welt zu orientieren, weil es vielen Dingen,
die passieren, auch einen Sinn gibt.
Streng genommen, erkenntnistheoretisch streng genommen, kann Kausalität nicht beobachtet werden.
Gleichwohl ist unser gesamtes Weltwissen oder sind große Teile unseres Weltwissens
entlang der Vorstellung von Kausalität strukturiert. Wir nutzen diese Vorstellungen,
als gäbe es die Kausalität tatsächlich und meistens kommen wir damit
ja auch ganz erfolgreich durch die Welt,
also um noch einmal den Spaß zu machen,
Kamera weg und Kamera
wieder auf
Counterfactuals und Differenzen sind wichtige Instrumente auf der abstrakten,
aber dann eben auch auf der konkreten Umsetzungsebene.
Wenn ich nochmal anders drauf schaue, als Zusammenfassung,
nämlich aus der Sicht des Forschungsproblems,
ich möchte irgendein Y besser verstehen.
Ich fange an mit einer Theorie,
welche Größenvariablen sind wichtig, um das Y besser zu verstehen
Wie hängen die zusammen? Welche Differenzen sind wichtig, um Y besser zu verstehen?
Das Ganze kann ich dann in eine konkretere Forschungsfrage übersetzen,
wenn ich von den Ursachen her schaue, hat X einen Einfluss auf Y.
Wenn ich von der Wirkung her schaue, welche X beeinflussen Y,
die beiden Perspektiven haben wir jetzt ja ausführlich besprochen.
Für das Forschungsdesign wirft es dann die Frage auf,
welche Differenzen muss ich beobachten, damit ich meine Forschungsfrage beantworten kann.
Die Grundlagen des Wie zu diesen Differenzen beobachten,
die haben wir in den ganzen vielen vorherigen Sitzungen besprochen,
indem wir gesagt haben, Interview,
indem wir gesagt haben, wie wir messen,
indem wir gesagt haben,
Textanalyse und so weiter
Forschungsdesign kommt von der Frage, wie kann ich meine Differenzen beobachten und analysieren?
Und eine ganze Reihe von Methoden zur Beobachtung haben wir hier in
diesem Kurs kennengelernt und analysieren, folgt dann in weiteren Semestern.
Für sie kommt jetzt erstmal die Praxis der Grundkursmethoden,
über den ich eingangs gesprochen habe.
Erstens, weil es jetzt gar nicht mehr wirklich anders geht.
Also jetzt ist mal Schluss mit Theorie,
jetzt sollen sie die Hände sich schmutzig machen,
wenn man das so formulieren will.
Und es ist auch deswegen jetzt notwendig,
weil das Studienprogramm ist einfach für sie vorsieht im Sommersemester
In den Grundkurs-Methoden zu gehen. Gestalten Sie noch eine kurze dritte Zusammenfassung,
die vielleicht ein klein wenig aus heiterem Himmel kommt,
aber es schließt sich eigentlich sehr gut an.
Wir hatten vor vielen Sitzungen mal über die Unterschiede von
qualitativer und quantitativer Sozialforschung gesprochen und auch die Frage aufgeworfen,
sind das eigentlich wirklich grundlegende Unterschiede, Leben,
Qualis und Quantis wirklich in unterschiedlichen Welten,
wie grundsätzlich verschieden sind die?
Ja, es gibt Kollegen, die das behaupten,
dass Qualis und Quantis in unterschiedlichen Welten leben,
dass sie ganz grundsätzlich unterschiedliche Weltverständnisse haben.
Ich finde, gerade auch wenn man nochmal aus Sicht
der Kausalität schaut oder das Konzept der Kausalität schaut,
ist das nicht wirklich plausibel
Wann könnte man sagen, die leben in unterschiedlichen Welten?
Oder sie haben ein grundsätzlich unterschiedliches Weltverständnis. Oder wann könnte man sagen,
dass sie sich sehr grundsätzlich unterscheiden,
dass sie irgendwie auch nicht vereinbar sind,
wenn sie ganze unterschiedliche Fragen stellen und ganz unterschiedliche Weltverständnisse haben.
Welche Fragen stellen Quantis und welche Fragen stellen Qualis?
Sie fragen, was ist? Also sie wollen die Welt
einfach erst mal beschreiben. Und sie wollen wissen,
warum ist das, was da ist.
Ich sehe da aus dieser Perspektive geschaut keinen großen Unterschied.
Sowas wie Kausalität ist für mich im Kern des Weltverständnisses.
Warum ist etwas? Weil es Kausalität gibt,
weil Dinge miteinander zusammenhängen, egal ob ich jetzt glaube,
dass Dinge mit großer Regelmäßigkeit miteinander zusammenhängen.
Also alle Menschen, die Landwirte sind, wählen CDU oder
ob ich sage, das sind jeweils ganz individuelle Geschichten.
Auch die Personen, die Sozialwissenschaftlerinnen, die sagt,
das sind alles ganz individuelle Geschichten, hat trotzdem irgendeine Kausalstory im Hintergrund.
Peter ist so und so groß geworden und dann ist das und das passiert.
Er hat diese Erfahrung gemacht und den Beruf gelernt und
das alles führt dazu, dass er Ex tut.
Das ist eine kausale Geschichte. Egal wie hermeneutisch ich das Ganze auflade.
Und in dem Sinne sehe ich da keinen Unterschied.
Ist die soziale Welt anders als die natürliche Welt?
An manchen Stellen schon
Wir haben bewusst handelnde Individuen in der sozialen Welt,
aber dann würde ich zumindest in der ganzen Reihe von Affenarten
eine große Sozialität und auch soziales Handeln zuschreiben.
Ich würde das bei Wölfen sehen, bei Delfinen und so weiter.
Also diese grundsätzliche Unterscheidung von sozialer und natürlicher Welt halte ich
für auch nicht wirklich sinnvoll oder nicht wirklich gut begründbar.
Das sind Unterschiede im Grad, aber nicht im Grunde sozusagen,
differences in kind, but not inquality.
Also aus meiner Sicht so diese grundlegende,
diese grundlegende Unterschiedlichkeit im Weltverständnis gibt es auch nicht.
Deswegen wäre meine Schlussfolgerung, wenn alle nach Kausalität fragen,
gibt es mindestens eine zentrale Gemeinsamkeit des Denkens über die Welt.
Und das führt für mich zu der Schlussfolgerung,
dass ich eher sagen würde, lasst uns im Team arbeiten,
qualitative Betrachtungsweisen, Vorgehensweisen.
Also offene Erhebung, hermeneutisches Arbeiten und quantitative Arbeitsweisen,
geschlossene, standardisierte Erhebungen,
statistische Auswertungen,
tragen alle zur Welterkenntnis bei
Das hat man hier auch nochmal gesehen,
dieses Process-Tracing ist bestimmt eher eine qualitative Arbeitsweise,
die Regularitäten orientierten Vorgehensweisen sind standardisiert, statistisch arbeitend.
Also lasst uns die Kräfte zusammenpacken und sehen,
dass wir möglichst viel von unserer Welt gut verstehen,
indem wir die unterschiedlichen Perspektiven nutzen.
Und damit sind wir jetzt wirklich am Ende von Einführung
in die Methoden der empirischen Sozialforschung angekommen.
Sie haben, der Großteil von Ihnen hat ihr erstes Semester
an dieser Universität hinter sich gebracht, als Online-Semester.
Das tut mir sehr leid. Ich hoffe,
dass wir in der Zukunft in Person auch zusammenkommen werden.
Darauf freue ich mich sehr. Jetzt wünsche ich Ihnen erstmal
viel Erfolg beim letzten Test. Eine schöne, vorlesungsfreie Zeit,
auch wenn man vielleicht nicht so viel machen kann wie sonst.
Und dann sehen wir uns irgendwann auch vielleicht hoffentlich
live und in Farbe auf dem Campus unserer Universität wieder.
Bis dahin,
ihr Kai Wishnup