Also, wir hatten letztes Mal angefangen, nein,
ja doch, wir hatten letztes Mal angefangen,
nachdem wir die Wissenschaftstheorie zu Ende gebracht hatten, über Kausalität und Forschungsdesign zu sprechen.
Ich habe mit der Folie aufgetaktet, Kausalität ist ein Konzept oder Konstrukt,
um die Welt zu verstehen, zu erklären, um dem,
was um uns herum passiert, irgendwie oder in dem,
was um uns herum passiert, einen Sinn zu sehen.
Wenn ich über Kausalität rede, dann rede ich über Beziehungen
zwischen Objekten im Sinne von Ursache und Wirkung.
Es gibt etwas, das passiert und das dafür sorgt,
dass etwas anderes passiert. Ich hebe die Kreide hoch,
ich öffne die Finger, die Kreide fällt runter.
Und das Ganze ist dann zumindest in bestimmten Bereichen auch mit dem Konzept der Notwendigkeit verknüpft.
Ein Stückchen später habe ich gesagt, wenn wir rauskriegen wollen,
ob irgendwo in der realen Welt Kausalität am Wirken ist,
ob da Ursachen und Wirkungen unterwegs sind,
dann ist eines der zentralen Mittel, das wir brauchen,
auf Differenzen zu schauen.
Wenn wir noch ganz klein sind, fassen wir auf den Herd,
da noch niemand den Herd angeschaltet hat,
ist der Herrd kalt
Ich lasse wieder los, dann kommt irgendjemand von den Eltern. Papa macht irgendwie das Essen warm,
der Herd ist hinterher heiß, ich fasse auf den Herd,
stelle fest, der Herd ist heiß, erste Differenz,
der Herd ist manchmal kalt und manchmal heiß,
je nachdem, wer dann in der Küche was gemacht hat,
kann ich vielleicht auch an,
ob der Herd kalt und heiß ist und vor allem die entscheidende Differenz,
wenn der Herd kalt ist, kann ich durchaus die Hand drauflegen,
ob es Spaß macht, weiß ich nicht,
aber es ist nicht weiter schlimm, wenn der Herd heiß ist,
dann ist es nicht so angenehm,
die Hand darauf zu legen.
Und irgendwann lernen wir im Laufe unseres Lebens an der Stelle
relativ früh, okay, es gibt hier einen Zusammenhang,
Herd kalt, Hand drauf,
kein Problem,
Herd heiß
Hand drauf, doch ein Problem. Wir haben eine Differenz und
genau dieses Prinzip der Differenz ist, wonach wir immer suchen,
wenn wir an irgendeiner Stelle wissen wollen, hängen Dinge zusammen.
Das Blöde daran ist, dass nicht jede Differenz, die wir sehen,
wirklich in einem korsalen Sinne zu interpretieren ist, aber ohne Differenzen können wir,
brauchen wir mit dem Konzept der Kausalität gar nicht erst anfangen.
Und ich habe dann gesagt,
also wir können mindestens zwei Sorten von Differenzen unterscheiden,
nämlich einmal Ursache ist vorhanden oder nicht vorhanden und die Folge ist vorhanden oder nicht vorhanden oder wir haben kontinuierliche Prozesse,
wo eine Ursache nicht einfach da ist oder nicht da ist,
sondern in unterschiedlichem Ausmaß da sein kann und dementsprechend dann möglicherweise auch die entsprechende Folge in unterschiedlichem Ausmaß da sein kann.
Nächster Punkt war dann ein bisschen in der Wissenschaftsgeschichte zurückzugehen und zu sagen,
okay, es gab mehrere Leute,
die in der Vergangenheit das Konzept der Kausalität oder die Idee davon,
dass es sowas gibt wie Kausalität in Frage gestellt haben.
Und die gesagt haben, Kausalität ist eigentlich nur ein Prinzip in
unserem Kopf. Wir sehen irgendwas, das regelmäßig passiert,
abends Bier trinken,
morgens Kopfschmerzen
An diese Beobachtung, an diese Regelmäßigkeit gewöhnen wir uns,
assoziieren die Dinge dann auch miteinander.
Aber es sind wir, die das als Beziehung in der Welt interpretieren.
Es gibt diese Beziehung in der Welt so nicht oder wir wissen es zumindest nicht so genau.
Und Jumps Schlussfolgerung war dann zu sagen, also wir sehen Regularität,
den Rest denken wir uns. Man kann sich natürlich fragen,
okay, wenn ich wirklich sehr regelmäßig beobachte, ich trinke abends,
morgens habe ich Kopfschmerzen, ich trinke abends nicht,
ich habe morgens keine Kopfschmerzen, dann ist mir ziemlich wurscht,
ob da jetzt auch noch Kausalität am Wirken ist,
wenn ich morgens keine Kopfschmerzen haben will,
das ist schon schlau,
abends nicht zu trinken
Selbst wenn das irgendwie ganz anders zusammenhängt. Aber Yoom war
Philosoph und Philosophen denken manchmal etwas komplizierter über die Welt nach.
Deswegen hat er gesagt, was wir sehen,
ist eine Regularität und den Rest denken wir uns.
An der Stelle habe ich eine erste Frage an Sie,
die aber auch nochmal an die letzte Woche zurückerinnert.
Und dann können wir möglicherweise nochmal das Problem mit den Counterfactuals
aufgreifen.
So, also, was bedeutet es mit Counterfactuals zu argumentieren?
Ich trete einen Gegenbeweis an, nein, ich überlege,
ob eine Folge eingetreten wäre, wenn das,
was ich für eine Ursache halte, nicht vorliegt.
Genau das ist Counterfactual Thinking. Ich muss nicht unbedingt,
ich habe ja letzte Woche immer auf die Scheiben da oben verwiesen,
ich muss nicht unbedingt die eine Scheibe einschmeißen und die andere nicht,
um Counterfactual, um Counterfactuals zu haben.
Ich kann auch darüber nachdenken, Also was hier steht,
wenn eine Ursache vorliegt oder nicht vorliegen hätte,
vorgelegen hätte, wäre dann die Folge eingetreten.
Das genau ist gemeint, wenn man sagt, okay,
wir versuchen über Counterfactuals oder über kontrafaktuelles Denken,
Counterfactual Thinking, über Kausalität nachzudenken.
Counterfactual heißt definitiv nicht, ich kümmere mich nicht um Fakten,
sondern argumentiere so, dass meine Position dadurch gestärkt wird,
auch wenn wir das vielleicht manchmal alle tun.
Dabei nutze ich
kontrafaktische Aussagen
Dann D ist auch richtig, ich durchdenke eine hypothetische,
also eine nicht beobachtete Situation, um mir Klarheit darüber zu verschaffen,
ob das gemeinsame Auftreten zwei Ereignisse auf einen kausalen Zusammenhang hinweist.
Also deswegen gibt es ja auch den Begriff Discounterfactual Thinking.
Also es ist in aller Regel so, dass ich wirklich einen Gedankenexperiment mache.
Ich mache nicht ein faktisches Experiment und gucke,
ob es so oder so ist, sondern ich mache ein Gedankenexperiment,
außer wenn ich in diesem Rubin Holland Counterfactual Thinking bin,
dann mache ich tatsächlich Parallele parallele Versuche,
aber ansonsten ist die Idee zunächst zu sagen,
reicht dein Wissen über die Welt aus, um plausible Vermutungen darüber anzustellen,
was passiert, wenn die Ursache nicht vorliegen würde.
Und genau das nennen wir Counterfactual Thinking. Reicht das als,
bitte erklären Sie nochmal oder haben Sie noch Nachfragen?
Dann stellen Sie jetzt gerne Nachfragen, an welcher Stelle
ich nochmal etwas näher erläutern kann.
Wenn ich jetzt jemanden übersehen habe,
dann rufen Sie
Sonst gehe ich hierher zurück. Als Lösung für Junges Problem hatten wir dann gesagt,
zunächst Schlussfolgerung bis hier Unterschiede und Differenzen spielen eine zentrale Rolle.
Die Überschrift passt jetzt nicht so richtig zu der Folie.
Ja, sie passt im Kontext. Sie passt im Kontext der letzten Sitzung,
aber sie passt nicht als einfach nur so reingeblendete reingeblendete Überschrift.
Also eine der Lösungen, über die ich
letzte Woche gesprochen hatte,
war eben
dieses kontrafaktische Denken
Eine zweite Lösung ist natürlich auch zu sagen,
ist mir wurscht, ob es ein abstraktes Prinzip der Kausalität gibt.
Wenn ich Regelmäßigkeiten habe, bei denen ich einigermaßen sicher bin,
dass hier tatsächlich sowas wie Ursache und Wirkung vorliegt,
egal ob Philosophin im Glauben, dass man darüber sinnvollerweise sprechen kann,
dann werde ich in Zukunft davon ausgehen und weiterhin den Lichtschalter benutzen,
um das Licht anzuschalten.
Und dann kommt die Schlussfolgerung, nachdem wir also gesagt haben,
okay, es ergibt durchaus Sinn,
mit dieser Regularität im Sinne einer kausalen Interpretation zu arbeiten.
Wenn wir das machen wollen, dann brauchen wir Unterschiede oder
Differenzen, um überhaupt was sehen zu können.
Und wichtige Frage für die empirische Forschung. Und damit werden wir
uns dann jetzt im Folgenden noch ein bisschen ausführlicher beschäftigen,
ist, wie kann ich Differenzen wirklich so beobachten,
dass ich aus den beobachteten Differenzen dann auch Schlussfolgerung ziehen kann.
Und das ist dann letzten Endes eine Frage des Forschungsdesigns.
Geht natürlich mit der Forschungsfrage los,
aber dann kommt eben die Frage, okay,
was sind vor dem Hintergrund meiner Frage eigentlich relevante Differenzen?
Was will ich sehen? Aus dem ich dann
entsprechende Schlussfolgerung ziehen kann
Und jetzt kommt eine Folie, die überleitet zu dem,
was ich jetzt im Weiteren machen werde und die letzte Woche,
die ich letzte Woche ganz bewusst weggelassen habe,
weil ich dachte, okay,
wir hatten gerade eine schöne Zusammenfassung,
ich muss jetzt nicht das nächste Thema noch aufmachen.
Wir haben, und darüber will ich jetzt gleich sprechen,
im Prinzip drei Modi der Beobachtung von Kausalität.
Also wir reden jetzt nicht mehr über kontrafaktisches Denken,
sondern wir reden jetzt wirklich über Modi,
in denen wir
Differenzen sichtbar machen können
Das eine ist, wir gucken nach Regularitäten und ich werde gleich ausführlicher erläutern, was das bedeutet.
Und in der Forschungspraxis bedeutet über Regularitäten nachzudenken oder Regularitäten zu beobachten,
heutzutage sehr regelmäßig, dass sich die Vorstellung habe,
dass es einen bestimmten Mechanismus gibt,
so wie auf der Eingangsfolie mit dem Faden und der Kerze,
dass es einen bestimmten Mechanismus gibt,
den ich in relativ kleinen Schritten beschreiben könnte,
wie ich von meiner ursächlichen Variable
zu meiner Wirkungsvariable komme
Wenn ich nicht über Regularitäten nachdenke, dann denke ich möglicherweise über Konfigurationen nach.
Und auch das konfigurationale Denken ist sehr stark ein Mechanismenorientiertes Denken.
Und wenn wir dann über Mechanismen reden,
dann reden wir eigentlich immer auch darüber,
dass wir eine Theorie haben, wie das Ganze funktioniert.
Und dann gibt es das mechanistische Denken als solches,
das in der Regel versucht,
eben sehr fein in die einzelnen Prozesse einzusteigen und wirklich nachzuzeichnen.
Wie komme ich von A zu B zu C oder wie
komme ich A1 zu A2 oder wie komme ich von A11
zu A12 und dann zu A13 und dann vielleicht zu A
und so weiter
Bei der Prozessbetrachtung wird man im Zweifelsfalle atomar klein,
was die beobachteten Ereignisse angeht und versucht damit die Mechanismen,
die in den anderen beiden Betrachtungsweisen eher unterstellt werden, tatsächlich aufzudecken.
Aber wichtig ist,
dass es überall darum geht, Unterschiede oder Differenzen aufzudecken,
weil wir ohne Unterschiede und Differenzen einfach nichts sehen können.
Damit will ich als erstes mit Ihnen über das Thema Regularität
sprechen und die erste große Form des Forschens,
mit der Regularitäten untersucht werden,
ist das Experiment
Wenn Sie vor zehn Jahren hier gewesen wären, hätte ich gesagt,
auch die Sozialwissenschaften erobern sich so langsam, Experimente als wissenschaftliche Methode.
Inzwischen kann man sagen, dass sehr viel sozialwissenschaftliche Forschung in experimentellen Settings funktioniert,
dass wir ein Stück wegkommen von dem, was sich als zweites vorstellen werde oder nein, nicht wegkommen, das stimmt nicht. Dass wir das reine Beobachten von dem,
was im Alltag von alleine passiert, ergänzen,
Durch Experimente und dass diese Veränderung stattgefunden hat,
hat ganz stark damit zu tun, dass die Leute,
obwohl Jun gesagt hat, Kausalität gibt es nicht,
verstärkt an Kausalität interessiert sind, weil auch unsere Gesellschaften,
weil zum Beispiel Politikerinnen und Politiker,
aber auch andere Akteure daran interessiert sind,
in einem kausalen Sinne zu verstehen, warum passieren Dinge,
wie passieren Dinge, wie können wir dafür sorgen,
dass das eine von Menschen gemacht wird und das andere nicht von Menschen gemacht wird.
Wenn ich aber wirklich der Kausalität hinterher bin,
dann bin ich mit diesen Beobachtungsdaten manchmal relativ schnell am Ende meines Lateins
und mit experimentellen Settings kann ich relativ nicht 100 Prozent,
aber relativ sicher, sagen, okay, hier liegt wirklich ein kausaler Zusammenhang vor.
Und deswegen haben die Experimente so einen starken Aufschwung genommen.
Experimente setzen immer, fast immer, nee, immer.
Experimente, fast immer. Experimente setzen immer Theoriebildung voraus.
Denn wenn ich ein Experiment bauen will, muss ich
eine Vorstellung davon haben, worüber will ich erstens forschen?
Zweitens, wo erwarte ich auch einen Zusammenhang?
Und ich kann einen Zusammenhang eigentlich nur erwarten,
wenn ich vorgängig eine Theorie habe,
wo immer diese Theorie dann herkommt,
ob sie einfach in meinem Kopf entstanden ist oder ob sie aus vorherigen Beobachtungen entstanden ist.
Die Theorie wird mir sagen,
welche Variablen ich beobachten muss
Und wenn ich dann experimentiere, dann sage ich, okay,
ich möchte diese Variablen eben nicht in einem natürlichen Umfeld beobachten,
sondern ich möchte sie in einem künstlichen Setting beobachten.
Warum will ich das in einem künstlichen Setting beobachten,
weil ich in einem künstlichen Setting selber bestimmen kann,
welche Differenzen in X, also in dem,
was meine Ursache sein soll oder was meine erklärende Variable ist,
welche Differenzen in X auftauchen und das nirgends sonst Differenzen auftauchen?
Weil ich genau dadurch, dass nirgendsonst Differenzen auftauchen,
aber ich eine ganz bestimmte Differenz erzeuge,
sehr viel Sicherheit für die am Ende getroffene kausale Schlussfolgerung raushole.
Und dann kann ich nämlich mit Statistik,
wenn ich meine Experimente gemacht habe und ich habe meine X bewusst manipuliert,
dann kann ich sehen, was passiert bei den Y.
Also ich setze Menschen bestimmten Stimulie aus, zeige auch gleich noch ein Beispiel.
Und dann sehe ich, ob die Differenzen, die ich beobachte,
zu meinen Hypothesen passen. Und wenn das alles gut zusammenpasst,
komme ich irgendwann zu der Schlussfolgerung meine Theorie funktioniert und die
Theorie hat als Grundlage eine kausale Idee, also habe ich hier Kausalität nachgewiesen.
Das Wunderbare am Experiment Nehmen Sie das wunderbare,
ein kleines bisschen in Anführungsstriche,
aber nur ein bisschen das Wunderbare am Experiment ist,
dass anders als in einer realweltlichen Situation ich tatsächlich dafür sorgen kann,
dass alle möglichen Einflüsse, die eventuell auch dafür sorgen,
dass sich meine Y-Variable verändert, keine Chance haben,
systematisch auf die X-Variable, auf die Y-Variable zu wirken.
Wer von Ihnen hat schon mitgekriegt,
dass diese Fakultät ein Forschungslabor hat,
in dem
vor allem ökonomische Experimente durchgeführt werden
Von ihnen noch nicht. Da können sie auch nebenbei ein bisschen Geld verdienen.
Das ist auf dem Campus. Da gehen sie mal so zwischendrin
eine Stunde hin, gehen mit 15 Euro wieder nach Hause.
Es gibt, suchen sie einfach Forschungslabor der Visofakultät.
Da gibt es eine Datenbank, wo sie sich als Interessentin
eintragen können und dann möglicherweise bei diesen Experimenten mitmachen.
Was bei diesen Experimenten üblicherweise passiert ist, also,
dass ein Haufen Studierender ins Labor geht, mit einer bestimmten Aufgabe ausgestattet wird.
Die einen kriegen die eine Aufgabe, die anderen kriegen die andere Aufgabe. Da ist unsere Differenz. Und jetzt wäre es in einer realen Welt so,
dass wenn ich zum Beispiel wissen möchte,
ob hohe Bildung dafür sorgt, dass jemand ein hohes Einkommen hat,
dann kann ich mir zwar alle Leute angucken,
die eine hohe Bildung haben und die eine geringe Bildung haben und alle,
die ein hohes Einkommen haben und ein geringes und kann schauen,
passt es zusammen, aber in der realen Welt kann es sein,
dass noch ein Haufen andere variablen Einfluss auf das Einkommen haben,
aus was für einer Familie komme ich,
welchen Beruf habe ich letzten Endes ergriffen,
nicht jeder Beruf, der viel Geld bringt,
Fußballer zum Beispiel fordert unbedingt eine hohe formale Bildung oder,
ne doch,
man muss an der Stelle wirklich Fußballer sagen,
weil Fußballerinnen ja nach wie vor einfach unverschämt schlecht bezahlt werden im Verhältnis zu ihren männlichen Kollegen.
Also in der realen Welt sind immer eine Million andere Einflüsse
auch noch da, von denen ich manchmal ahne,
dass sie da sind und ich kann sie in keiner Weise irgendwie in den Griff kriegen.
Beim Experiment ist es so, dass ich sage, dadurch,
dass die Leute, die in dieses Experiment reingehen, zufällig,
das ist das, was hier mit dem Begriff Randomization gemeint ist,
zufällig in die eine und in die andere Gruppe geteilt werden.
Also wir nennen das zum Beispiel die Experimentalgruppe und die Kontrollgruppe.
Die eine Gruppe kriegt ein Medikament, die andere kriegt ein Placebo
und dann sehe ich, ob das Medikament wirkt oder nicht. Dadurch,
dass die Leute zufällig in diese Gruppen eingeteilt werden,
ist der Effekt aller anderen Variablen,
also Beruf und was da sonst noch so sein kann,
auf seinen beiden Gruppen im Durchschnitt gleich, sodass die Unterschiede,
die zwischen den beiden Gruppen vorliegen,
eigentlich wirklich nur auf die Experimentalvariablen zurückgeführt werden können,
genau die Kontrolle habe ich im realen Leben nicht.
Deswegen sind Experimente so schick,
weil man eben wirklich mit relativ gutem Gewissen sagen kann,
ich habe hier einen kausalen Mechanismus aufgedeckt.
Ein Beispiel für ein Experiment. Wir fragen uns,
ob Menschen unterschiedlicher Herkunft durch die Menschen mitarbeiten in der
öffentlichen Verwaltung unterschiedlich behandelt werden oder nicht.
Die Norm in der öffentlichen Verwaltung ist,
spielt überhaupt keine Rolle, wo du herkommst.
Alle Menschen sind gleich zu behandeln,
aber vielleicht ist die Realität ja
eine andere
Also die Frage ist, reagieren Mitarbeiterinnen von Verwaltungen auf zugeschriebene Herkunft von Menschen,
dann basteln wir ein sogenanntes Treatment, also eine Behandlungsform und denken uns,
dass Mitarbeiten in der Verwaltung, eine Vermutung darüber anstellen,
welche Herkunft jemand hat, in Abhängigkeit davon,
was er oder sie für einen Namen trägt.
Also Müller wäre dann mit großer Wahrscheinlichkeit jemand,
der schon seit 100 Generationen in Deutschland lebt und östet mir wahrscheinlich jemand,
der noch nicht seid oder die noch nicht seit 100 Generationen
in Deutschland lebt und dann müssen wir jetzt nur noch überlegen,
wie können wir denn diese Namen jetzt so an die Verwaltungsmitarbeitenden ranbringen,
dass wir rauskriegen,
ob sie darauf unterschiedlich reagieren
Dazu schreiben wir Briefe mit unterschiedlichen Absendern. Die Briefe sind
immer komplett identisch, bis auf den Fakt,
dass die eine Person Müller und die andere ist, die mir heißt.
Und dann gucken wir, wie die Mitarbeitenden in der Verwaltung darauf reagieren.
Die gute Botschaft ist, alle Anfragen werden bearbeitet.
Also an der Stelle macht es keinen Unterschied. Die schlechte Botschaft ist,
es gibt tatsächlich auf der informellen Ebene durchaus Unterschiede.
Also natürlich weist die Verwaltungsmitarbeitende, kommt ein Brief rein,
kann jetzt nicht einfach, weil der Östebier draufsteht,
den Brief nicht beantworten
Ihn vielleicht auch nicht mal besonders lange auf dem Schreibtisch liegen lassen. Aber was man sieht,
ist, dass die Ausführlichkeit der Antwort unterschiedlich ist und dass insbesondere Hilfsangebote,
die von den Regeln formal nicht gefordert werden,
die aber durchaus immer messen, der Verwaltungsmitarbeitenden liegen,
dass die bei den Müllers sehr viel häufiger gemacht werden, als bei den Östemirs.
Die Frage war, behandeln Mitarbeitende von Verwaltungen Menschen in Abhängigkeit von der unterstellten Herkunft unterschiedlich? Und da ist natürlich dann auch die kausale Annahme dahinter,
dass genau dieser Unterschied diese Ungleichbehandlung verursacht,
die Art und Weise, wie das hier experimentell aufgesetzt wurde,
erlaubt uns, davon auszugehen,
dass tatsächlich andere Einflussvariablen weitgehend ausgeschaltet sind durch das experimentelle Setting und wir stellen dann fest,
auf der formalen Gleichbehandlungsebene gibt es keine Unterschiede,
auf einer informellen Gleichbehandlungsebene gibt es sehr wohl Unterschiede,
die einfach an dem Namen festgemacht werden und wo man sieht,
da kommt eine unterschiedliche Reaktion bei raus.
Also Personen machen einen Unterschied in der Behandlung.
Dann kann ich mir jetzt überlegen, wenn ich das weiß,
wie muss ich jetzt eigentlich mit meinen Leuten in der öffentlichen Verwaltung reden,
damit das peu à peu weniger wird oder vielleicht auch
schnell weniger wird
Regularitäten Teil 2. Wir reden nicht mehr über Experimente,
sondern wir reden über viele Beobachtungen und in der Regel standardisiert gemachte Beobachtungen.
Wir haben wieder eine Theoriebildung. Wir fragen wieder in den Hypothesen
oder wir formulieren in den Hypothesen, welche Zusammenhänge wir erwarten.
Wir fragen, welche Variablen wollen wir beobachten? Und dann beobachten wir
möglichst viele Variablen oder möglichst viele Untersuchungsfälle in der Realität.
Also nicht in einem künstlichen Setting, das wir gebaut haben,
sondern in der Realität.
Auch da können wir die Wirkung von X
auf Y modellieren
Wir können bei Variablen, von denen wir ahnen, dass sie einen Einfluss haben,
die natürlich auch miterheben und können in einem statistischen Modell gucken,
ob diese anderen Variablen einen Einfluss haben.
Aber am Ende können wir uns der kausalen Interpretation der Differenzen,
die wir da sehen,
längst nicht so sicher sein wie in einem Experiment,
weil immer sein kann, dass irgendwelche Variablen mit im Spiel waren,
an die wir gar nicht gedacht haben,
die wir nicht kannten und die wir dementsprechend auch nicht mit beobachtet haben.
Zentrale Werkzeuge für dieses Auswerten von Beobachtungsdaten sind Mittelwertvergleiche,
machen wir dann im nächsten Wintersemester Regressionsanalysen,
Kreuztabellen und so weiter und so fort
Aber das nur so als ganz kurzer Ausblick.
Das Auswahlprinzip ist in der Regel Repräsentativität bei diesen Beobachtungsdaten,
weil wir meistens auch gleich noch irgendwie für eine ganze Bevölkerung verallgemeinern wollen.
Das ist ein wichtiger Unterschied zum Experiment. Experimente,
ich habe ja vorhin das Beispiel gebracht, viele ökonomische,
auch psychologische Experimente werden mit Studierenden gemacht, Experimentatoren sagen,
ich brauche nicht unbedingt einen repräsentativen Querschnitt der Bevölkerung.
Die Mechanismen im Handeln, die ich untersuchen will,
sind mehr oder weniger zwischen Menschen sehr unterschiedlicher Typen gleich,
sodass es völlig okay ist mit einer Studierenden, Gruppe zu arbeiten,
um rauszukriegen, ob ein bestimmtes ökonomisches, rationales Handeln vorliegt zum Beispiel.
Wenn wir mit vielen Beobachtungen arbeiten, ist in der Regel
ein anderes Denken darüber da und wir sprechen dann wirklich davon,
dass wir sagen, wir wollen repräsentative Bevölkerungsquerschnitte haben,
um entsprechende Schlussfolgerungen da auch ziehen zu können.
Kurzes Beispiel noch zu den vielen Beobachtungen, beeinflusst Bildung,
individuelle rassistische, individuelle rassistische Einstellungen. Die empirische Differenz,
auf die wir schauen würden, ist also,
ist jemand oder sind Menschen unterschiedlich rassistisch und haben sie eine unterschiedliche Bildung.
Und vielleicht wäre die konkrete Hypothese, Mehrbildung führt generell zu weniger Rassismus,
weniger Bildung führt, zu mehr Rassismus in Personen,
obwohl wir hauptsächlich an dem Effekt von Bildung orientiert sind.
Also wir interessieren uns für den spezifischen Effekt einer Variable,
ist es vielleicht trotzdem wichtig, alter Geschlecht, Wohnort,
vielleicht noch zwei, drei weitere Variablen, die uns einfallen,
mit anzuschauen, damit wir einfach, das ist dann,
damit wir sicherer werden können, dass das,
was wir über den Effekt von Bildung auf rassistische Einstellungen rauskriegen,
auch wirklich stimmt, ist jetzt die Stelle, wo das Experiment ist, sich einfach machen kann.
Das Experiment sagt, wir haben euch zufällig in die Gruppe
mit der hohen Bildung und mit der geringen Bildung sortiert.
Dieser Zufallszuordnungsmechanismus sorgt dafür,
dass alle anderen Effekte von alter Geschlechtwohnort etc. egalisiert sind,
weil die Gruppen wahrscheinlich im Durchschnitt das gleiche Alter haben,
weil die Gruppen wahrscheinlich im Durchschnitt aus dem gleichen Wohnort kommen und so weiter.
In der Praxis sind ja nicht wir diejenigen, die zuordnen,
ob jemand eine hohe Bildung hat oder eine geringe Bildung,
sondern das hat das Leben gemacht.
Und das Leben macht alle Dinge nicht nur mit einer Variablen und
schon gar nicht komplett durch Zufall, sondern durch andere Variablen.
Deswegen müssen wir die beim Beobachten mit kontrollieren
Damit wir nichts Falsches über die Wirkung von Bildung sagen.
So, die wichtige Frage ist also immer, was sind die wichtigen Differenzen?
Und wir würden jetzt dann bei unseren Befragten im Versuchen in geeigneter Weise,
darüber sprechen wir in drei,
vier Wochen, in geeigneter Weise zu erheben,
ob die Person rassistische Einstellungen hat oder nicht,
ob die Person hoch oder gering gebildet ist und dann mit einer statistischen Analyse zumindest erst mal gucken,
gibt es diese Korrelation überhaupt in den Daten,
um sie dann vielleicht auch kausal zu interpretieren?
Da muss man an dieser Stelle allerdings dann schon
einigermaßen vorsichtig sein
Kurze Zusammenfassung, wenn wir Regularität über Experimente oder Beobachtungen uns anschauen können,
haben wir vor allem einen wichtigen Unterschied beim Beweisen von Kausalität.
Im Experiment sind die Differenzen, die wir in der abhängigen Variable,
also in Y beobachten können, einfach durch das Design,
klar auf die Differenzen in der erklärenden,
also der X-Variable zurückführbar bei der Beobachtung,
kann es sehr gut sein,
dass die Unterschiede in Y durch Unterschiede in X bedingt werden.
Es kann aber auch sein,
dass ZMAF und noch viele andere Variablen den Unterschied verursacht haben,
weshalb die Beobachtung eben weniger gut geeignet ist,
um kausal Ketten nachzuweisen
Ein wichtiges Instrument ist dann tatsächlich das theoretische Nachdenken vorher.
Was weiß ich alles schon über diesen Gegenstandsbereich? Was haben andere Leute schon rausgekriegt?
Welche Variablen spielen eine Rolle, um hier größere Sicherheit zu erlangen?
Idealerweise würde ich sagen, ich versuche in experimentelle Settings zu gehen.
Und das machen wir inzwischen auch sehr stark in Umfragen,
also auch Umfragen haben heute nicht nur die Frage,
wie alt bist du, wie gebildet bist du,
bist du eine Rassistin oder nicht,
sondern sie haben kleine Experimente eingebaut,
mit denen es dann auch noch besser möglich wird,
nachzuweisen,
ob wir irgendwo über Kausalität zwischen bestimmten Einstellungen und bestimmten Handlungsweisen
zum Beispiel sprechen können
Soweit zu den Regularitäten. Jetzt komme ich zu dem Punkt,
wie kann ich über Kausalität nachdenken, indem ich Konfigurationenanalyse analysiere.
Dafür ist die sogenannte Inus-Bedingung ganz wichtig.
Was ist die Inus-Bedingung? Wir reden davon,
dass etwas kausal interpretiert werden kann, wenn wir eine,
ich mache es gleich auch nochmal auf Deutsch,
aber die Abkürzung kommt aus dem Englischen.
Insiffician, but necessary part of in unnecessary,
but ciffician condition, so viel so unverständlich, etwas ausführlicher.
A ist die Ursache von W, genau dann, wenn.
A alleine nicht hinreicht, aber notwendig ist,
damit in einer Gesamtbedingung die selbst hinreicht,
aber nicht notwendig ist, weh tatsächlich passiert.
Warum ist das so kompliziert? Sie werden wahrscheinlich alle noch aus
der Schule die Unterscheidung von Notwendigen und hinreichenden Bedingungen kennen.
Und wenn Sie einen guten Filo-Lehrer hatten oder Lehrerin,
dann haben die ihnen auch relativ schnell gesagt,
im ersten Moment klingt das total plausibel und einleuchtend.
Im zweiten Moment wird es schwierig, weil man nicht immer ganz genau weiß,
was ist jetzt notwendig, was ist hinreichend.
Und es können vor allem auch unterschiedliche Wirkungspfade zu dem gleichen Ergebnis führen.
Deswegen, Wenn ich das an einem Beispiel der Streichhölzer gleich erläutere,
wird es, glaube ich, auch noch einfacher.
A soll Ursache sein, von wegen genau dann, wenn.
Und jetzt lassen wir mal das hinreichen, kurz weg und sagen,
wenn A notwendig ist. Und dann kommen weitere Bedingungen.
Jetzt kommt die Einschränkung, okay, A ist notwendig.
Wir erkennen aber anders A alleine nicht hinreicht.
Also die Bedingung muss gegeben sein, damit irgendwas passiert.
Nein, ich mache das am Beispiel der Streichhützer.
Abstrakt funktioniert das sowieso nicht. Damit ein Feuer entstehen kann,
brauche ich, wer von ihnen waschen mal auf einer Brandschutzschulung
Das ist immer so das Erste, was erzählt wird.
Große Augen und als wüsste man es nicht, ja,
liebe Brandschutzschülerinnen, was brauchen wir damit, Feuer entsteht,
wir brauchen Sauerstoff, Brennstoff und eine Zündtemperatur.
Jedes für sich ist notwendig, da wird jetzt schon deutlicher,
warum diese Bedingung so kompliziert formuliert ist.
Jedes für sich ist notwendig, aber nicht hinreichend.
Ich kann ein Streichholz haben, aber wenn ich nicht
zum Anzünden habe, nützt es gar nichts.
Und wenn das Streichholz in Stickstoff liegt, funktioniert es auch nicht.
Aber zusammen sind sie dann eine hinreichende Bedingung.
Also keines der einzelnen reicht hin, aber alle zusammenreichen hin
Und in ihrer konkreten Ausformung, das ist dann der
zweite Teilsatz oben, sind sie aber alle nicht notwendig.
Ich kann mit Streichholz, Sauerstoff und Papierfeuer erzeugen.
Ich kann aber auch mit Feuerstoff, mit Feuerzeug, Sauerstoff und Papierfeuer erzeugen.
Ich kann auch mit Feuerzeug und Papier und Sauerstoff und Holzfeuer erzeugen,
indem das Feuerzeug das Papier anzündet, das Papier des Holz anzündet.
Also, wir haben Bedingungen, die sind notwendig,
ich brauche eine Zinntemperatur, ich brauche Sauerstoff, ich brauche den Brennstoff.
Ich kann dann auch sagen, ein Streichholz ist notwendig,
damit ich das Feuer anzünden kann. Aber weil ich
das Feuer auch über ein Feuerzeug anzünden kann oder wenn ich
ein Gas anzünden will, dann reicht ein kleiner Funke.
Sind diese Bedingungen zusammen zwar hinreichend,
aber in der Kombination wiederum auch nicht notwendig,
weil es auch andere Kombinationen gibt, die zu Feuer führen können.
Und das ist genau das, was diese Inos-Bedingungen aussagen möchte.
Denkt darüber nach, was notwendig ist. Denkt darüber nach,
wie viele notwendige Bedingungen dazu führen, dass das Ergebnis wirklich
eintreten kann, also hinreichend sind. Und überlegt euch,
wenn ihr an den Punkt gekommen seid,
ob das die einzige Kombination von Merkmalen ist,
die zum Ergebnis führt oder ob es auch noch andere gibt,
dann sind die im Zweifelsfalle zwar hinreichend,
aber eben wiederum nicht notwendig,
weil ich auf anderen Faden auch noch dahin kommen kann
Und in dieser komplizierten Denke versuchen manchmal auch Sozialwissenschaftlerinnen nachzuweisen,
dass irgendwo Kausalität vorliegt. Zum Beispiel in der Demokratieforschung.
Auch hier geht ohne Theoriebildung gar nichts, also ohne,
dass die Brandschutzlehrerin mir tief in die Augen guckt und fragt,
und, was brauchen wir, damit Feuer entstehen kann, läuft nichts.
Und dass sie diese Frage tief in meinen Augenblicken stellen kann,
liegt daran, dass sie die Theorie darüber im Hinterkopf hat,
was alles notwendig ist, dafür, dass Feuer entstehen kann.
Aus der Theorie würden wir wie immer Erwartungen formulieren,
aus den Erwartungen leiten wir die zu beobachtenden Variablen ab.
Also hier unterscheiden sich die Dinge
gar nicht
Nicht so doll voneinander, um nicht zu sagen, sie unterscheiden sich gar nicht voneinander.
Und dann beobachten wir in diesem Falle in möglichst unterschiedlichen Konstellationen.
Also hier ist jetzt gar nicht die Frage, kann ich
ganz viele Leute befragen, sondern kann ich möglichst viele unterschiedliche Konstellationen befragen?
Und um dann in diesen unterschiedlichen Konstellationen draus zu kriegen,
was notwendig und gemeinsam hinreichend, aber vielleicht gemeinsam dann auch
wieder nicht notwendig ist und wie zum Beispiel Demokratien zustande kommen oder wie Demokratien zerfallen.
Gerade Demokratien ist ein schönes Beispiel, weil man zeigen kann,
dass sehr unterschiedliche Entwicklungspfade zur Demokratie hinführen können.
Ähnlich wie bei dem Feuer, dass auch unterschiedliche Entwicklungspfade von der Demokratie wieder wegführen können. Deswegen war es auch die Demokratieforschung,
die dieses Denkprinzip überhaupt in die Sozialwissenschaften reingeholt hat,
weil sie gesagt hat, mit unseren einfachen Kausalmodellen,
die sagen, okay, X-1, X-2,
X-3 und damit erklären wir Y,
kommen wir in vielen Fällen gar nicht weiter,
weil manchmal X-1 und X-2 erklären, dass Y passiert,
manchmal aber auch X-5 und X-6 und manchmal X-27 und X-28. Und genau das kann ich,
wenn ich über diese Inus-Bedingung oder diese Inus-Bedingung als Denkinstrument verwende,
relativ gut zeigen.
Das kann ich in den Regularitätenorientierten denken,
nicht so gut zeigen, weil es eher in so einer
geradlinigen Kausalitätslogik
unterwegs ist
Beispiel nochmal, welche unterschiedlichen Konstellationen von Xen führen zu Y.
Ich bleibe bei den Streichhölzern,
also im Prinzip habe ich alles schon erzählt,
aber wir machen es trotzdem nochmal notwendig für Feuer,
ist Sauerstoffbrennbares Material, kann unterschiedliches sein und eine Zündtemperatur,
die kann sehr unterschiedlich zustande kommen.
Ich kann Streichhölzer haben, ich kann Funken haben,
ich kann überlastete elektrische Leitungen haben, ich kann ein Brennglas haben,
ich kann eine exoterme chemische Reaktion haben und so weiter.
Wer von Ihnen
hat den Chemieleistungskurs
Okay, es ist auch nicht so sehr erwartet,
dass ganz viele Chemieleistungskusselerinnen hier drinnen sitzen.
Aber genau. Also, was wir eben gesagt haben,
bedeutet, dass unterschiedliche Kombinationen zu Feuer führen können.
Allen ist gemeinsam, dass wir Sauerstoff brauchen. Jetzt sagt
der Chemieleistungskurs ja gleich, das muss man etwas differenzierter betrachten.
Es gibt auch, habe ich gesehen, es gibt auch zwei,
drei Situationen, wo man vorher ohne Sauerstoff hinkriegt,
aber im Allgemeinen stimmt es jetzt Ihre Frage.
Bitte? Wo steht weh? Was? Und sie
alles gefertigt
Die Frage war, wo steht weh und ich sehe das wenig.
Nach wofür? Ich verstehe am Ende weh. Ach so,
für das Feuer. Also, das kommt weh. Also,
im Verhältnis zum Beispiel ist der Satz stark verkürzt formuliert,
weil er eben nur mit zwei Operatoren arbeitet.
Also, okay, ich gehe nochmal hierher schnell zurück.
Die Frage war, wofür steht dieses weh? Und ich habe jetzt geantwortet,
wie schon wir eigentlich Ah, okay, gut, alles klar. Also,
in dem Satz, ich sage es jetzt trotzdem nochmal zu Ende,
in dem Satz steht, dass A, für die Ursache,
also im Zweifelsfall das Bündel aus Sauerstoffstreichholzern und brennbare Material und W steht für die Folge, dass Feuer eingetreten ist.
Und dann gehen wir schnell wieder hierher zurück. Genau,
stellen fest, allen gemeinsam ist Sauerstoff mit ganz kleinen Einschränkungen,
die beiden weiteren Bedingungen müssen genauer spezifiziert werden und dann komme ich eben dazu,
dass ich sage, okay,
ich schaue mir jetzt unterschiedliche Konstellationen an, Holz und Streichholz,
Holz und Funke, Putzlappen,
der mit irgendwelchen Farben meinetwegen getränkt ist und exotherme Reaktionen und dann sorgt der Putzlappen einerseits für die Hitze und brennt dann aber auch gleich und kann dann auf die Art und Weise sagen,
was alles kausal Kombinationen sind,
die am Ende zu Feuer führen oder zu Demokratie oder zurück zur Autokratie.
Wenn wir da sozialwissenschaftlich anwenden, ist das zentrale Werkzeug,
also wenn Sie jetzt sagen, oh Mensch,
diese Konfigurationsanalyse finde ich total spannend, heißes zentrale Werkzeug,
qualitativ komparative Analyse, das ist ein Verfahren,
das nicht über Statistik arbeitet, sondern das letztlich über logische Operatoren arbeitet.
Also es versucht,
diese gesamten Konstellationen, die ich jetzt hier beschrieben habe,
mit logischen Operatoren abzubilden und dann steht da ganz viel Brennstoff und Hitze und Sauerstoff oder,
oder nein, da steht dann Streichholz und Papier und Sauerstoff oder Streichholz und Holzwolle und Sauerstoff oder Streichholz und so weiter und so fort.
Und über diese Konstellationsanalyse wird dann eben versucht,
diese kausalen Pfade zu beschreiben, dass alles Computer unterstützt,
weil das in diesen konfigurativen Modellen natürlich auch sehr aufwendig werden kann.
Und wenn ich ausreichend viele Daten habe,
dann kann ich mit dieser QCA tatsächlich alle wirksamen Bedingungskonfigurationen ermitteln,
die zu einem bestimmten Ergebnis führen.
Oder zumindest ziemlich viele. Der große Unterschied zu dem,
was wir beim Experiment und bei den Beobachtungsdaten machen,
ist, dass uns hier gar nicht so sehr interessiert,
wie oft die einzelnen Kombinationen vorkommen, sondern uns interessiert,
gibt es eine Kombination, die zum Ergebnis führt, ja oder nein?
Das ist das, was für uns an der Stelle spannend
ist und ob sie oft vorkommt, gucken wir uns dann zu einem späteren Zeitpunkt an.
Das heißt, das Auswahlprinzip ist hier auch letztlich der Versuch,
Vollständigkeit bei den Konstellationen zu erreichen, nicht Vollständigkeit auf irgendeiner anderen Ebene zu erreichen.
Dafür brauchen auf jeden Fall eine hinreichende Menge von Beobachtung.
Das war schon die Konfigurationsanalyse
Wir haben noch ein Thema durchzusprechen. Wir haben die Regularitäten hinter uns
. Wir haben die Konfigurationen hinter uns. Wir müssen noch
über die Prozessbetrachtung sprechen, die jetzt wirklich die Mechanismen,
die bei den anderen beiden Verfahren nur unterstellt werden.
Und man beobachtet am Ende eher die Ergebnisse,
die durch die Mechanismen erzeugt wurden.
Ich warte nochmal
ganz kurz
Ja. Ich habe gar nichts dagegen, wenn sie sagen,
ist mir jetzt zu viel, ich kann sowieso nichts mehr erfassen,
ich schleiche mich leise aus dem Saal, aber wenn sie drinne bleiben,
dann bitte nicht reden, damit die anderen zuhören können.
Also die beiden anderen unterstellen Mechanismen und sehen dann vor allem den Input und den Output so eines Mechanismus,
also das, was als Ursache reingesteckt wird und das,
was als Wirkung rauskommt und die Prozessbetrachtung will jetzt wirklich im Detail rausfinden,
was da eigentlich Schritt für Schritt passiert.
Die Prozessbetrachtung ist selbst sehr stark ein Mittel der Theoriebildung,
also die anderen haben die Theorie irgendwoher und leiten an Hypothesen ab,
Prozessbetrachtung bildet die Theorie überhaupt erstmal selbst, weil sie sagt,
ich gehe so in die Prozesse rein, dass ich verstehe,
was da passiert in dem Sinne, sehr kleinschrittige Beobachtung,
zum Beispiel von politischen oder familiären Entscheidungsprozessen,
der versucht wirklich alle Prozessbausteine zu identifizieren und dann auch zu zeigen,
was die einzelnen Prozessbausteine machen und wie sie ineinander greifen.
Um dann für einzelne Prozessbausteine oder für einen gesamten Prozess rauszukriegen,
ob sie wirklich kausal interpretierbar sind,
gibt es
verschiedene Methoden
Oder verschiedene Tests, denen Strong the Wintest oder das vielsagende Indiz,
ist ein relativ schwacher Beweis,
weil er weder Notwendige noch hinreichende Bedingungen erzeugt,
sondern allenfalls so ein bisschen Evidenz dazu addiert,
dass unsere Vermutung richtig sein könnte.
Ich bringe ihnen gleich ein Beispiel, wie das aussehen könnte.
Der Hub-Test, wenn man es glatt übersetzt, würde man Reifentest sagen.
Im Deutschen würde man wahrscheinlich eher Hürdentest oder sowas sagen,
weil das, was hier gemeint ist,
die Hypothese muss eine gewisse Hürde überspringen.
Damit kann ich ganz gut notwendige Bedingungen identifizieren, aber nicht
hinreichende Bedingungen. Dann habe ich den Smoking Gun Test,
das muss ich nicht übersetzen
Da habe ich eine hinreichende Bedingung,
aber immer noch nicht unbedingt eine notwendige Bedingung.
Und dann habe ich den Double Desizive Test, den zwingenden Test,
der zeigt mir sowohl notwendiger als auch hinreichende Bedingungen.
Und jetzt am Beispiel, was das Ganze soll.
Als erstes Strawn the Wintest, Hypothese, Jonah James erschossen,
weil letzterer eine Affäre hatte.
Beobachtung, es gibt Hotelrechnungen, vielsagende Nachrichten,
die alle darauf hindeuten,
dass tatsächlich James
eine Affäre hatte
Die Frage ist jetzt, inwiefern die Tatsache,
dass es Hotelrechnungen und vielsagende Nachrichten gibt,
irgendwie beweisen können, dass John James umgebracht hat.
Also die können allenfalls ein paar Indizien dafür sein,
dass er Grund hatte, eifersüchtig zu sein.
Gott sei Dank greift nicht jede mit Person,
die eifersüchtig ist, sofort zur Waffe und bringt die Person,
die die Eifersucht verursacht hat, um.
Aber okay, James lebt nicht mehr. Er ist umgebracht worden.
Wir alle wissen, dass Morde sehr häufig innerhalb von Familienpartnerschaften und
so weiter passieren. Es muss nicht immer die Mafia sein.
Und wenn sie viel Tatort, wer von ihnen guckt,
halbwegs regelmäßig Tatort, Es gibt sie immer noch, die Tatortguckerin.
Also beim Tatort sind es ja auch sehr häufig irgendwie Familienkonstellationen.
Also ich habe eine Beobachtung,
die aber wirklich allenfalls indikativen Charakter hat und mir eher Hinweise darauf gibt, okay,
John könnte einen Grund haben, also guck mal weiter,
ob John der Übeltäter gewesen ist oder nicht, vielleicht auch andere Leute.
Die Beweiskraft ist relativ gering,
sie eliminiert vielleicht das eine oder andere Motiv,
aber nicht alle, sie kann bestimmte Hypothesen in Zweifel ziehen,
aber sie kann nichts ausschließen
Also der beobachtete Sachverhalt beweist weder notwendig noch hinreichend,
dass John James wirklich umgebracht hat. Sondern allenfalls,
dass er einen Grund gehabt haben könnte,
wenn er in einer bestimmten Art und Weise darüber nachdenkt,
wie man darauf zu reagieren hat,
wenn der Partner oder die Partnerin eine Affäre hat.
Eine Stufe schwieriger, der Hürdentest oder der Reifentest,
John hat James erschossen, weil. Und wir stellen fest,
John hat kein gutes Alibi für die Mordnacht.
Also wir wissen, wann James umgebracht wurde.
John hat kein gutes Alibi. Was ist die Beweiskraft
Dafür, dass John wirklich James umgebracht hat. Fehlendes Alibi
ist schon immer schlecht, wie nicht nur die Tatortguckerin,
sondern auch die Leserinnen aller anderen Arten von Krimis wissen.
Also die fehlen das fehlende Alibi stützt auf alle Fälle
die Hypothese, dass John es gewesen sein könnte.
Aber wir würden immer noch weitere Beweise haben wollen,
um am Ende zu sagen, John ist wirklich der Mörder gewesen.
Das heißt, wir können hier eventuell bestimmte Hypothesen eliminieren,
aber wir können keine Hypothese damit beweisen.
Der beobachtete Sachverhalt ist allenfalls notwendig,
aber nicht hinreichend
Wenn ich ein, wenn ich ein Alibi hätte,
dann ist klar, ich kann nicht der Mörder gewesen sein,
wenn ich kein Alibi habe, dann ist immer noch nicht klar,
dass ich der Mörder gewesen bin,
aber zumindest liegen keine entlastenden Gründe mehr vor.
Jetzt kommt der Smoking Gun-Test. Die Hypothese ist immer noch
, Jonah James erschossen. Wir beobachten John mit rauchendem Colt
bei James Leiche und würden sagen, das sieht uns.
Das sieht schon ziemlich schlecht aus für John. Man kann immer noch fragen,
können wir uns wirklich 100 Prozent sicher sein, dass John James erschossen hat.
Vielleicht hat ihm ja auch jemand den rauchenden Colt in die Hand gedrückt.
Aber ja, die Beweislage ist schon einigermaßen dicht.
Also unsere Hypothese, dass John James erschossen hat, ist weiterhin wahr.
Jetzt überlege ich gerade, was mit dem zweiten Satz, meine.
Ja, genau. Die Hypothese kann weiterhin wahr sein,
aber sie ist die Beobachtung, die wir gemacht haben,
ist immer noch nicht der endgültige Beweis dafür,
dass John tatsächlich James umgebracht hat, weil uns sozusagen die allerletzte Beobachtung noch fehlt.
Also wir sind jetzt vielleicht bei einer hinreichenden,
aber nicht notwendige Bedingung
Und gehen rüber zum Double Desigsive Test,
also zum zwingenden Test und sagen, okay,
unsere Hypothese ist immer noch Jonah James erschossen.
Wir haben, Jonah hat nicht gut aufgepasst,
wir haben eine Kamera, die den gesamten Prozess beobachtet hat.
Das heißt, zu allem, was bisher kam,
es gibt Gründe für Eifersucht. Es gibt kein Alibi,
es gibt eine rauchende Waffe,
haben wir jetzt auch noch eine,
wie heißen diese Kameras,
nicht Beobachtungskameras
Überwachungskameras. Wir haben eine Überwachungskamera gefunden,
die das Ganze aufgenommen hat und sagen, okay,
hier haben wir jetzt wirklich eine zwingende Beweisführung.
Wir gucken vorher noch mal ganz kurz, okay,
die Kamera ist wirklich hochauflösend. Wir können Personen erkennen.
Die Kamera ist fälschungssicher, man kann da nichts anderes reingespielt haben.
Und dann würden wir sagen, okay,
es kann niemand anders gewesen sein als John.
In dem Sinne haben wir jetzt einen doppelt,
also in alle Richtungen entscheidenden Test, weil wir sagen,
wir haben sowohl notwendiger als auch hinreichende
Bedingungen dafür
Dass John James umgebracht hat,
bei der Smoking Gun hätte man immer noch einen Gegenbeweis antreten können und sagen,
vielleicht hat wirklich jemand John diese Waffe in die Hand gedrückt,
nachdem dieser andere den Mord begangen hat,
aber jetzt sind wir an der Stelle, wo alle Zweifel ausgeräumt sind.
Und wenn wir Kriminalkommissarinnen gerade gewesen sind,
dann ziehen wir mit der gesammelten Evidenz zu Gericht
und dann müssen sich andere Leute mit der Frage befassen,
was mit John jetzt weiter zu passieren hat.
Okay, das war schon in Kürze die Prozessanalyse,
alle zusammen Also, Strong the Wind,
Hoop-Test, Smoking Gun und Double Desigsive-Test, sind Methoden,
die ich bei dieser Prozessanalyse verwende oder sind Methoden,
mit der ich mit der Evidenz, die ich habe,
je nach Charakter der Evidenz umgehen kann.
Und mit denen ich dann mehr oder weniger sichere Erkenntnisse darüber gewinnen kann,
was passiert ist. Wenn ich sofort einen Double Desigsive-Test machen kann,
kann ich mir natürlich das ganze Theater vorher sparen. Häufig ist es aber so,
dass ich ihm wirklich Evidenzstückchen zusammensammle und möglicherweise auch aus mehreren Evidenzstückchen,
die erst mal nur für Strawn the Wintests sich eignen,
also sagen, okay, du hast hier einen Fall,
geh dem doch mal weiter hinterher.
Aus solcher Evidenz kann, wenn die Prozessschritte dichter betrachtbar,
wenn die Prozessschritte dichter betrachtet werden können, kann höherwertige Evidenz werden.
In dem Sinne, alle zusammentragen dazu bei,
dass bei einer Prozessanalyse über immer kleinere,
pausale Schritte am Ende überzeugend gesagt werden kann,
ja,
wir haben hier eine Ursache und ihre Wirkung
Wo das in den Sozialwissenschaften sehr viel angewendet wird, ist zum Beispiel in Gesetzgebungsprozessen.
Das heißt, es ist für die Politikwissenschaftlerinnen unter ihnen wesentlich relevanter als für die Soziologinnen. Wenn man fragt,
warum ist denn das Heizungsgesetz so geworden,
wie es am Ende geworden ist,
dann würde man hier eine sehr detaillierte Prozessanalyse einsteigen,
würde versuchen, die Motivationen der unterschiedlichen beteiligten Akteure herauszukriegen,
würde versuchen, nachzuzeichnen, wann Sitzungen stattgefunden haben,
welche Teilentscheidungen in Sitzungen getroffen worden sind,
um dann am Ende sagen zu können,
so und aus dieser unheimlich komplexen Gemengelage von Interessen, von Ansichten,
von Prozessschritten von institutionellen Vorgaben ist am Ende des Heizungsgesetzes so geworden,
wie es geworden ist und nicht anders.
Auch wenn man sich an mancher Stelle vielleicht gewünscht hätte,
dass es anders geworden wäre. Ganz kurze Diskussion. Keine
der genannten Methoden oder keine der genannten Betrachtungsweisen, Regularitäten,
Konfigurationen, Prozesse, kommt an dem Grunddilemma vorbei,
dass sich Kausalität am Ende nicht wirklich sehen kann.
Sie helfen aber alle gute Wissenschaft zu machen,
weil sie in der einen oder anderen Art und Weise
unsere Denkprozesse und unsere Beobachtungsprozesse systematisieren und damit die Wahrscheinlichkeit
von Fehlschlüssen
zu verringern
Regularitäten schaffen Sicherheit durch Vielzahl von Beobachtungen. Inus schafft Sicherheit
durch die Kenntnis der unterschiedlichen Konfigurationen. Prozessanalyse schafft Sicherheit dadurch,
dass sich wirklich sehr klein und im Detail nachzeigen,
nachweisen kann oder zeigen kann, wie der kausale Prozess wirklich vonstatten gegangen ist.
Und bei alledem ist das Counter-factual-Thinking immer mit im Boot,
weil nicht zuletzt auch die Grundfrage der Differenz eben über dieses kontrafaktische Denken
mit eingebracht wird und weil die eine oder andere Methode letztlich
auch nur dadurch überhaupt oder die eine oder andere Beobachtungsbetrachtungsweise dadurch entwickelt werden konnte,
dass man von diesem kontrafaktischen Denken ausgegangen ist
Zusammenfassung Teil 1. Wir reden über Kausalität noch,
bevor wir Wissenschaftlerinnen werden, weil die Vorstellung,
dass es Kausalität in der Welt gibt, uns durchaus ermöglicht,
das eine oder andere zu verstehen oder einen gewissen Sinn in den Dingen zu sehen.
Dennoch kann die Kausalität als solche nicht beobachtet werden.
Also wir können zwar sehr schöne Kausalpfeile malen,
aber was denn wirklich die Kreide an den Boden zieht,
wenn man in dem Bild bleiben will, das sehen wir nicht.
Gleich wurde es unser Wissen entlang der Vorstellung von Kausalität
strukturiert und wir nutzen dieses Wissen,
als wären wir ganz sicher, dass es Kausalität gibt,
wenn wir alle möglichen Dinge machen und meistens klappt das auch
ganz gut
Und wie länglich diskutiert Counterfactuals und Differenzen sind wichtige Instrumente auf
der abstrakten Ebene, um über Kausalität nachdenken zu können.
Teil 2 der Zusammenfassung. Unsere Forschungsprobleme sehen in der Regel
so aus, dass sich irgendetwas besser verstehen möchte.
Und dann fange ich an, Theorien zu bauen,
in den Theorien versuche ich rauszukriegen, welche Variablen,
also welche Einflussgrößen sind eigentlich wichtig und wie hängen die möglicherweise zusammen.
Welche Differenzen sind wichtig, damit ich dieses Y,
das mich interessiert,
besser versteht
Dann versuche ich, das Ganze zu präzisieren, indem ich sage,
okay, ich weiß jetzt wirklich Y, also das,
was ich erklären möchte, wird erklärt, durch unterschiedliche Variablen X.
Und ich will rauskriegen, haben die einen Einfluss,
beziehungsweise haben die keinen Einfluss?
Ich kann das aber auf zwei unterschiedliche Art und Weisen machen.
Ich kann einerseits von der erklärenden Variable herkommen,
also mich kann interessieren, ob Bildung tatsächlich einen Einfluss darauf hat,
ob eine Person rassistischer ist oder nicht.
Und ich kann das Ganze auch umdrehen. Ich kann sagen,
mich interessiert alles, was Leute rassistischer macht.
Nicht nur Bildung, sondern alle anderen Einflüsse auch
In meiner Forschungsfrage sozusagen von der Ursache her denken oder auf die Wirkung hindenken.
Auch das bedingt nochmal sehr unterschiedliche Arbeitsprozesse. Für das Forschungsdesign ist dann
die Frage wichtig, welche Differenzen kann ich beobachten und analysieren?
Wie muss ich beobachten und analysieren? Und dann kommt notwendigerweise die Praxis,
weil man viele Dinge gar nicht abstrakt besprechen kann.
Und die Praxis wird sie dann auf alle Fälle im Sommer
im Grundkurs Methoden ereilen. Und dann können wir mal gucken,
wie weit wir mit der Differenzbetrachtung kommen,
die wir uns hier Heute und in der letzten Woche angeschaut haben.
Es gibt noch eine Zusammenfassung. Da will ich noch mal
kurz zurückbinden an die beiden Themen qualitative und quantitative Forschung.
Warum forschen wir qualitativ oder quantitativ? Und auch in dem,
was wir eben besprochen haben, sieht man unterschiedliche Forschungstraditionen stärker durchleuchten,
Experiment und Beobachtung sind, so wie beschrieben,
eher quantitativ orientiert.
Process Tracing ist sehr stark qualitativ orientiert.
Inus ist irgendwo dazwischen oder die Konfigurationsanalyse.
Warum machen wir beides
Wir eine Welt haben, die von ganz vielen unterschiedlichen Dingen geprägt ist.
Nicht, weil die Dinge so an sich grundsätzlich unterschiedlich sind.
Aber wir haben eben unterschiedliche Fragen. Wir haben manchmal auch ein unterschiedliches Weltverständnis.
Also wir haben unterschiedliche Welt-App-Verständnisse. Wir fragen trotzdem mit diesen unterschiedlichen Weltverständnissen,
also zum Beispiel mit der Idee, das Soziale ist dem natürlichen sehr ähnlich.
Oder es gibt große Unterschiede. Wir fragen, warum ist etwas? In dem Moment, wo wir fragen, warum ist etwas, fragen wir in der Regel auch nach Kausalität. Das heißt,
an der Stelle gibt es zwischen qualitativen und quantitativen Vorgehensweisen auf dieser abstrakten Ebene überhaupt keinen Unterschied,
wenn wir dann nochmal auf die Ebene gehen,
ist die soziale Welt anders als die natürliche,
dann würde man sagen, graduell auf jeden Fall,
aber ist sie wirklich grundsätzlich unterschiedlich,
vor allem wenn wir über den Begriff der Kausalität an diese Frage rangehen und dann würden wir sagen,
nein,
sowohl die soziale Welt als auch die natürliche Welt ist an vielen Stellen zumindest von Kausalität geprägt und dann würde ich sagen,
wenn am Ende doch alle in der einen oder anderen Form nach Kausalität fragen,
dann gibt es ja doch eine sehr zentrale Gemeinsamkeit und dann ist es vielleicht besser im Team mit unterschiedlichen Forschungsmethoden diesen ganzen Fragen zu arbeiten,
anstatt ständig so zu tun,
als dürfte und könnte man sich über diese Paradigmengrenzen oder über diese unterschiedlichen Zugangsweisen hinweg nicht verstehen.
Damit bin ich ein paar Minuten vorfristig am Ende für heute.
Ich fange kein neues Thema an,
sondern wir machen an der Stelle einfach Schluss.
Und ich freue mich, wenn Sie nächsten Donnerstag wieder
dabei sind