Gut, dann auch nochmal von meiner Seite herzlich willkommen und ich freue mich,
dass ich hier zu Gast sein kann. Ich glaube,
Kai hat schon perfekt eingeführt, warum ich mich gefreut habe,
dass ich hier die Option die Möglichkeit habe,
ein bisschen was über aktuelle Forschung oder aus der aktuellen Forschung zu berichten,
zu dem Thema The Future is Mobile,
das Smartphone als Tool in den Sozialwissenschaften oder das Smartphone als Tool für uns SozialwissenschaftlerInnen.
Was habe ich heute vor? Zunächst gibt es ein
ganz kleines bisschen Abkürzungsbingo. Das habe ich eingebaut,
um ein bisschen die Perspektive deutlich zu machen,
aus der ich auf dieses Thema gucke
Um so ein bisschen zu verstehen, was das mit meiner aktuellen Tätigkeit auch zu tun hat.
Vor allem geht es aber um die Frage,
was sind mobile Forschungsdesigns, da einmal ganz konkret um die Frage,
was eigentlich das Potenzial des Smartphones für sozialwissenschaftliche Forschung ist.
Und ich stelle die Experience-Sampling-Methode nochmal vor, beziehungsweise erläutere ein bisschen,
was man da drunter versteht und schließe den Vortrag dann auch mit so einem kleinen Mini-Zusammenfassung in Richtung,
wenn ich jetzt selber sowas machen möchte,
wo fange ich denn eigentlich an und was sind so die Kernfragen,
die ich mir stelle,
alles aufbauend auf dem Wissen zu,
Umfragen und ja,
sozialwissenschaftliche Methoden,
das wahrscheinlich jetzt am Ende des Silvesters
auch einfach schon vorhanden ist
Genau. Über mich noch mal ganz kurz. Ich bin Kommunikationswissenschaftlerin. Das heißt,
ich habe in der Journalistik und Kommunikationswissenschaft promoviert,
bin jetzt seit ungefähr zwei Jahren wissenschaftliche Mitarbeiterin bei Gizzys,
dem Leibnütz-Institut für Sozialwissenschaften in Köln.
Ich beschäftige mich vor allem mit der Frage nach politischer Informiertheit
mit oder ich könnte vielleicht sogar sagen, trotz sozialer Medien,
mit der Wahrnehmung von algorithmischen Empfehlungssystemen und eben jetzt auch sehr viel mit Methodenforschung im Bereich mobiler Erhebung,
Experience-Sampling und dem Einsatz und auch der Entwicklung von Tools,
die eben diese Forschung überhaupt erst ermöglichen.
Genau, und wie schon eingeführt wurde,
war ich fünf Jahre lang vorher wissenschaftliche Mitarbeiterin hier an
der Uni Hamburg
Genau, und freue mich auch,
das vielleicht schon mal als kleiner Spoiler vorweg, im nächsten Jahr,
im Sommersemester einen Lehrauftrag zu haben für einen Grundkurs Methoden.
Also wer jetzt irgendwie richtig Lust kriegt,
auch Forschung mit und über das Smartphone,
der kann vielleicht dann Ausschau halten und eventuell meinen Kurs besuchen.
Genau, vorher habe ich noch zwei Jahre an der TU
Dresden als wissenschaftliche Mitarbeiterin gearbeitet und da in einem Projekt,
das hieß algorithmischer Strukturwandel der Öffentlichkeit.
Und auch da haben wir ein Tool entwickelt,
mit dem man mobile Verhaltensdaten und auch Online-Nutzungsdaten tracken und eben
mit so Befragungen kombinieren kann.
Das heißt, so diese Tool-Entwicklung beschäftigt mich eigentlich jetzt schon
eine ganze Weile
Fangen wir also an mit besagtem Abkürzungs-Pingo und dann schon mal gleich
eine Einschränkung, weil Jesus ist eigentlich gar keine Abkürzung.
Jesus ist ein Eigenname. Die Jesus ist ein Institut für sozialwissenschaftliche Forschung,
hervorgegangen aus so relativ traditionellen Instituten und Einrichtungen,
die es in Deutschland schon lange gab.
Zum Beispiel das Zentrum für Umfragen, Methoden und Analyse in Mannheim.
Und das wurde dann irgendwann, ich glaube,
Mitte der 2000er zusammengeschlossen zu diesem Jesus-Institut.
Und dann auch Teil der Leibnizgemeinschaft. Leibnizgemeinschaft haben die meisten
wahrscheinlich schon mal gehört. Das ist eine der vier großen
deutschen Wissenschaftsvereinigungen. Das heißt, ich bin an einem Forschungsinstitut,
aber außer Universität beschäftigt,
außer universitär beschäftigt
Und die umfasst, also die Leibnisgemeinschaft fast 100 Selbstständige Forschungseinrichtungen,
die auch eigentlich alle wissenschaftlichen Disziplinen abdecken.
Und hier in Hamburg haben wir gleich vier solcher Leibnisgemeinschaften.
Zwei davon sind für uns nicht ganz so leibende Institute.
Zwei davon sind für uns nicht ganz so relevant.
Das ist einmal das Bernhard-Nocht-Institut für Truppenmedizin, glaube ich,
und irgendein Institut für Virologie.
Und dann gibt es aber auch noch das Hans-Bredo-Institut,
das ist das Leibnütz-Institut für Medienforschung,
das hier gar nicht weit weg seinen Sitz hat.
Und das Giga, das ist das Zentrum für globale und
regionale Studien so rum,
oder?
Genau, also das heißt, Leibnis ist relativ verbreitet,
relativ aktiv und arbeitet vor allem auch immer eng mit Hochschulen zusammen.
Im Fall von der Jesus sind es 66 Universitäten Mitglied,
besonders eng kooperieren wir mit den Universitäten in Aachen, Köln,
Mannheim und Düsseldorf, das heißt sehr häufig werden zum Beispiel Professuren,
dann also die Abteilungsleitung bei uns in den Abteilungen sind oft dem dann gleichzeitig Professuren an einer dieser Hochschulen.
Und die Sitze von Jesus sind hauptsächlich in Mannheim und in Köln und in Köln bin ich derzeit auch beschäftigt,
aber ja, dank der Pandemie, vielleicht ein eigentlich ein Vorteil,
wo nicht weiterhin in Hamburg und bin nicht so häufig in Köln,
dass ich irgendwie meinen Wohnsitz dahin verlagern müsste und könnte,
kann entsprechend ganz einfach auch hier mal in die Vorlesung kommen.
Von daher so ein kleiner, guter Aspekt von der Pandemie,
dass das mobile Arbeiten doch auch ein bisschen verbreiteter ist.
Jesus selbst ist ein Infrastruktureinrichtung oder eine Infrastruktur-Service-Einrichtung, das heißt ganz kurz zusammengefasst,
dass es Services für sozialwissenschaftliche Forschende im Bereich des gesamten Forschungsdatenzyklus gibt,
so nennen wir das. Also das heißt, wir haben Angebote,
die sich darauf richten bei der Planung und von Studien zu beraten,
zum Beispiel bei der Auswahl von Items, beim Pre-Testing die eben Datenerhebungen ermöglicht,
zum Beispiel durch eine Smartphone-App und aber auch sowas wie Auffindbarkeit,
Nachnutzung, Archivierung von Forschungsdaten,
dass eben Daten nicht immer neu erhoben werden müssen,
sondern dass man eben auch die Möglichkeit hat,
diese Daten dann in eigener Forschung nachzunutzen und nicht immer das Rad neu erfindet.
Genau, oder auch so Trainings im Bereich der Methoden,
Analyse von Daten, Erhebungsverfahren, auch Vorverarbeitungsdaten,
gerade bei so neuen relativ unstrukturierten Datentypen, wie so Webscraping-Daten,
also wenn man das im Internet textdaten zieht,
wie macht man das da?
Überall gibt es Angebote
Und genau, kombiniert wird das Ganze mit Grundlagenforschung im Bereich
der sozialwissenschaftlichen Forschungsdesign und der sozialwissenschaftlichen Forschungsinstrumente. Ganz traditionell,
und das ist wahrscheinlich was, was Sie auch schon mal gehört haben,
gibt es einen Fokus auf Umfragedaten,
da vor allem auf so großer Bevölkerungsrepräsentative Umfragen, zum Beispiel den Albus.
Ich denke, das ist allen ein Begriff,
aber zum Beispiel auch die General Longie Tüdin und Election Study,
das ist die größte nationale Wahlstudie,
die wir in Deutschland haben, oder auch das Eurobarometer,
das ist eine von der Europäischen Kommission in Auftrag gegebene Studie,
die Themen und Meinungen in allen europäischen Ländern erfasst.
Und das ist halt bei Gesus so ein bisschen die Herk Kunft,
da kommen wir her, das machen wir sehr, sehr viel auch immer noch.
Und jetzt gibt es allerdings so seit geraumer Zeit etwas,
das nennt sich Digitalisierung und eben dieses Stichwort datafizierte Gesellschaft.
Und deswegen hat auch der Wissenschaftsrat empfohlen, dass Jesus sich
dahingehend strategisch erweitern soll und das geht dann immer schön mit Geldern einher.
Das ist ganz praktisch. Und zwar soll es darum gehen,
digitale Verhaltensdaten mit in das Portfolio zu integrieren und vor allem
aber auch Umfragedaten und neue Datentüten zu verknüpfen,
um eben bessere Aussagen über gesellschaftliche Prozesse auch treffen zu können.
Was meine ich mit digitalen Verhaltensdaten? Das sind zum Beispiel alle Datenspuren,
die wir hinterlassen, wenn wir Online-Plattformen nutzen,
zum Beispiel TikTok oder Instagram, beim Online-Shopping hinterlassen wir Spuren.
Wenn wir die Suchmaschinen benutzen,
es gibt sowas wie Varables, also irgendwie eine Smartwatch,
mit der ich meine Fitnesserfolge tracke oder auch Schlafqualität,
all das sind natürlich Daten,
die wir irgendwie nutzbar machen können für Forschung oder auch sowas wie Mobilität.
Also wenn ich die Stadtrat-App oder die HVV-App nutze,
auch da fallen natürlich Datenspuren an,
die in irgendeiner Weise etwas übermenschliches Verhalten und gesellschaftliche Prozesse
aussagen können
Und die Idee ist jetzt also, das zu verknüpfen,
in unterschiedlichster Form, in aggregierter Form,
durch Hundzunahme von so öffentlichen Bevölkerungsstatistiken oder eben auch im Moment,
das heißt personenbezogen, zu gucken,
dass man in dem Moment, wo Verhalten passiert,
eben die Umfrage, die Befragungskomponente hinzuspielt,
weil eben Verhaltensdaten an sich einige Vorteile haben, aber eben auch Nachteile.
Und da eben so ein bisschen das Beste aus allen Methoden rauszuziehen.
Vielleicht noch ganz kurz zu den besagten Abkürzungen. Also CSS
steht für Computational Social Science, das ist die Abteilung,
in der ich tätig bin. Computational Social Science,
wer das noch nicht gehört hat, ist eine Kombination aus Informatik und sozialwissenschaftlichen Disziplin. Das ist ein sehr,
ein sehr dynamisches Feld,
wo eben zum Beispiel anders als so in der Survey-Forschungswelt nicht ganz so viele etablierte Verfahren bestehen,
sondern eben super viel auch passiert, zum Beispiel Stichwort Large Language Models,
wo man mit verschiedenen neuen Verfahren und auch einfach verschiedenen,
ja, neuen Möglichkeiten konfrontiert ist, für die aber irgendwie noch gar nicht so etabliert wissenschaftliche Standards bestehen.
Und auch hier geht es halt wieder darum,
dass diese Abteilung Computation Execial Science vor allem eben diese digitalen Verhaltensdaten im Blick nimmt,
eben durch Capacity Building im Bereich der Nachnutzung von Online- deinen Plattformdaten bei Datenspuren,
die mittels Geräten,
wie zum Beispiel Smartphone anfallen oder eben auch bei der Entwicklung von so Tools,
die dann zum Beispiel im Browser als Plugin installiert werden und alles aufzeichnen, was man so tut.
So, und das Letzte, also das war CSS,
Computational Social Science, das ist die Abteilung,
in der ich arbeite und das letzte Stichwort ist Design Digital Data,
das ist mein Team, also das Team,
in dem ich tätig bin,
heißt Design Digital Data und das wiederum muss man verstehen,
als Abgrenzung zu dem Begriff Founddata und das sind eben diese besagten Datenspuren,
die ich eben angesprochen habe, das heißt Founddata ist so ein bisschen,
beschreibt den Prozess, dass irgendwann Forschenden aufgefallen ist, okay,
wir werden immer digitaler, gesellschaftliche Prozesse werden immer digitaler.
Es gibt irgendwie einen Haufen von Daten, die wir nutzen können.
Warum Repurposen, also machen wir das ja nicht nutzbar für Forschung? Und das Problem ist,
wie ich ja schon angesprochen habe, gibt es da einige Vorteile,
zum Beispiel eben, dass wir echtes Verhalten haben,
also anders als in so einem Forschungsdesign,
gehe ich eh in Online-Shoppen und bin jetzt nicht Teil einers einer Untersuchungsanlage und werde irgendwie künstlich dazu aufgefordert,
das jetzt mal zu tun,
sondern das ist wirklich halt echtes Verhalten.
Das heißt, bestimmte Verzerrungen,
bestimmte Biases aufgrund zum Beispiel allein der Beobachtungssituation fallen weg.
Aber natürlich gehen damit
auch neue Herausforderungen einher
Ein relativ populäres Instrument aus der Umfrageforschung, ist dieser Total Airwarf-Framework und Survey-Data,
das heißt also quasi ein Fehler, ein Verzerrungsrahmenwerk,
mit dem man so ein bisschen prüfen kann,
welche Art von Bias man eventuell in welchen Stufen des Forschungsprozesses hat.
Und hier haben zum Beispiel Kolleginnen von mir einen Total Airwarframework
für Plattform-Data entwickelt und da kann man sich zum Beispiel vorstellen,
hier ist zum Beispiel rechts unter Repräsentation der Plattform-Coverage-Arror drin,
das heißt, es könnte sein,
dass ich halt zum Beispiel mit Twitter oder X-Daten forsche,
dass es super viel passiert in der Forschung
Und dann aber irgendwie vergesse, dass eben nur ein
ganz kleiner Teil der Bevölkerung überhaupt bei Twitter aktiv ist und
erst recht nicht alle auch irgendwie aktiv dort ihre Meinung rausposaunen.
Also da kann man einfach verschiedene neue Biases, vor allem so im Sampling-Prozess,
begehen, ja, Biases sich reinbauen, die man auch reflektieren muss.
Und so ein bisschen aus dieser Herkunft oder aus dieser Perspektive blickend,
ist eben die Idee von Design Digital Data,
dass wir quasi diese Datenspuren, die anfallen,
wenn wir digitale Geräte nutzen,
dass wir die auf jeden Fall verwerten und nutzbar machen,
aber doch wieder so ein bisschen mehr in dieser Idee von so einem klassischen Forschungsdesign.
Das heißt zum Beispiel Menschen dazu bringen,
eine App zu installieren und über diese App-Befragung auszuspielen.
Und dazu erzähle ich gleich noch ein bisschen mehr.
Ich weiß nicht, ob es direkt schon mal Fragen gibt
Genau, dann also jetzt das besagte mobile Design-Thema,
Forschung mit dem Smartphone, wo liegen grundsätzlich die Potenziale?
Ich meine, das erste ist, glaube ich, ziemlich naheliegend.
Wir haben halt ein unglaubliche, hohe Abdeckung am Smartphone-Besitz in Deutschland. Es sind 86 Prozent,
2022 und weitere zehn Prozent besitzen ein mobiles Endgerät, aber kein Smartphone,
das also quasi schon eine extrem hohe Rate und bei den unter 50-Jährigen sind wir schon bei 95 Prozent.
Und wenn wir uns hier mal so die Trends angucken von 2015 auf 2022,
Und ich hoffe, das klingt jetzt nicht zu makaber,
aber dann wird wahrscheinlich sich das Problem geringerer Abdeckung in älteren Kohorten dann auch irgendwann natürlicherweise ändern.
Also es ist einfach nicht zu erwarten,
dass das Smartphone in nächster Zeit wieder weg ist,
sondern eher, dass es tatsächlich ein Gerät ist,
was fast jeder, fast jeder irgendwie besitzt,
zumindest in westlichen Industrien hat.
Und auch in anderen Teilen der Welt sind ja Smartphones oft
die einzigen technischen Geräte, die man besitzt,
weil sie eben dann doch verhältnismäßig finanzierbar sind
Genau. Ein zweites, also das ist sozusagen das Argument
der einfach der puren Reichweite und Verbreitung von diesem Gerät,
das zweite ist eben das, was wir in der Kommunikationswindschaft als Konvagenz bezeichnen,
dass einfach verschiedene Anwendungsfälle verschiedene Formals getrennte,
zum Beispiel Medienkanäle, in einem Zusammenguck kommen.
Also über dieses Smartphone können wir uns informieren,
wir können uns unterhalten, wir können TikTok-Videos gucken,
wir können Anrufe tätigen oder Messenger-Dienste verwenden,
wir können Online-Banking mit unserem Handy machen oder irgendwelche gemeinsamen Einkaufslisten
mit unserem Partner,
Partnerin oder WG-Mitgliedern führen
Das ganze Thema Mobilität, also wo einen Weg raussuchen,
Google Maps benutzen oder eben auch ein Stadtrat ausleihen.
Alles das ist quasi reflektiert in dem Smartphone und entsprechend haben wir hier quasi die Situation,
dass wir eine große Menge an Datenspuren in einem Gerät eh schon irgendwie haben.
Wir müssen nur rankommen. Das ist ein anderes Thema.
Und der große Vorteil und da eben nochmal diese Referenz zu dem Design Digital Data,
es sind Personen identifizierbare beziehungsweise personenzentrierte Daten. Das heißt,
ich kann hier eben auch ganz bewusst ganz klassische Umfragedaten zuspielen,
also zum Beispiel irgendwie eine groß angelegte Studie zur Parteiidentifikation
erstmal sozusagen miterheben und weiß bestimmte Dinge über diese Menschen,
liegt zum Beispiel, wenn ich diese Found-Data habe,
also irgendwie Twitter-Daten mir ziehe, eben nicht habe.
Da habe ich vielleicht Profilinformationen, die auch aussagekräftig sind,
aber eben nicht in dem gleichen Maße,
wie eben eine sozialwissenschaftliche, gut konzipierte Umfrage.
Das sind also zwei erstmal ganz naheliegende Argumente,
was eben quasi das Potenzial von Smartphones ist oder warum wir uns
dieses Smartphone unbedingt weiter angucken müssen und im Blick behalten müssen,
auch als Tool für sozialwissenschaftliche Datenerhebungen.
Nochmal etwas methodischer haben wir beim Smartphone zwei verschiedene Datenquellen,
die sich da
ganz gut verbinden
Das eine sind klassische Selbstauskünfte, also das, was man in Befragungen hat,
wenn man Tagebuchstudien macht, das, was man da eben kennt.
Und das andere sind eben, wie gesagt, diese Datenspuren,
diese Verhaltensdaten, die im methodischen Sinne eine Beobachtung darstellen.
Das heißt, ich kann eben sowohl ganz bewusst so das digitale Verhalten aufzeichnen.
Und ich kann aber auch im Smartphone verbaute Sensoren nutzen,
um weitere Schlüsse über das Verhalten zu ziehen. Und ich habe auch schon angesprochen,
dass quasi die Kombination dieser beiden Datenquellen auch ein wesentliches Potenzial mobiler Forschung ist,
nämlich, dass wir im Moment, wo etwas passiert, nachfragen können, warum das passiert.
Also das Wesentliche, Vorteil, deswegen leben sich hier Argument,
warum wir Beobachtung machen, ist ja, dass wir quasi unverzerrtes, echtes Verhalten sozusagen beobachten können. Zumindest,
wenn wir uns nicht zu sehr in den Vordergrund stellen,
in der Beobachtungssituation selbst und der Vorteil von Befragungen und Selbstauskünften ist halt,
dass Menschen sagen können, warum sie etwas tun und eben mitteilen können,
warum sie von A nach B gegangen sind,
weil manchmal kann man eben nicht einfach schließen, A,
dieses jetzt von zu Hause bis zum Einkaufen,
die wollte wahrscheinlich einkaufen, es könnte ja genauso sein,
dass sie da jemanden getroffen hat oder dass auf dem Weg einen Briefkasten liegt und all diese Dinge.
Das heißt, die Kombination ist quasi auch nochmal
so ein drittes Moment von mobilen Designs
Genau. Ich werde jetzt ganz kurz, was heißt ne,
ganz kurz nicht, aber nacheinander auf drei verschiedene mobile Designs eingehen.
Das eine sind mobile Befragungen, das andere sind intensiv
längstschnittliche Designs und das dritte ist das sogenannte Mobile Sensing.
Was meine ich mit mobilen Befragungen? Mit mobilen Befragungen ist gemeint,
dass man das Smartphone letztendlich einfach ganz platt als Gerät zur Durchführung von Umfragen sehen kann und nutzen kann.
Warum ist das wichtig? Wir haben seit einiger Zeit und eigentlich auch schon immer,
aber seit einiger Zeit verstärkt das Problem,
dass wir mit klassischen sozialwissenschaftlichen Umfragen eben nur bestimmte Bevölkerungsteile überhaupt
noch erreichen und besonders benachteiligte Zielgruppen und besondere Zielgruppen vielleicht auch eher an den Rändern der Gesellschaft, weniger gut mit klassischen Umfragen erreichen können.
Und hier gibt es zwei Beispielstudien,
zum Beispiel eine Studie vom Liftby, das ist ein,
auch ein Leibnitz-Institut für Bildungsverläufe aus Bamberg, die haben sich angeguckt,
wie eigentlich Geflüchtete im deutschen Bildungssystem ankommen und eben auch weiter,
ich kann fast sagen, weitergereicht werden,
also quasi wie ihre Bildungsverleuchte im deutschen Bildungssystem sind,
nachdem sie auch so Erstaufnahmeeinrichtungen zum Beispiel verlassen haben.
Also so ein Moment, wo man vielleicht den Kontakt normalerweise verlieren würde,
da war es einfach so, dass die gebeten wurden im Anschluss an persönliche Interviews,
also da wurde wirklich ein Interview geführt, keine Fragebogen,
direkt sich diese App zu installieren und über diese App wurde dann der Kontakt auch in den Folgejahren gehalten.
Also das so ein Anwendungsfall, eine andere Studie,
ich glaube, die war aus Großbritannien,
da wurden kürzlich aus dem Gefängnis entlassene Männer mit einem Smartphone ausgestattet und
eben zusätzlich auch noch so ein Datennutzungsvertrag abgeschlossen und auf diese Weise konnten eben auch diese Zielgruppe,
die man sonst, kann man sich ja vorstellen,
ich meine, Menschen, die gerade aus dem Gefängnis entlassen werden,
sind wahrscheinlich wenig Daran interessiert jetzt auch noch irgendwie Teil von der Studie zu werden.
Also vielleicht gibt es Leute,
aber es ist eben sozusagen so eine Phase,
wo es irgendwie schwierig ist und wenn man dann durch das Smartphone als,
also einen Anreiz setzen kann, ist das natürlich ein gutes Argument,
dass man da Daten generieren kann,
die man sonst vielleicht eher nicht findet oder nicht bekommen kann.
Genau. Ein zweites ziemlich wichtiges Thema ist,
dass die Frage nach intensiven Lenkschnittstudien, da geht es darum,
dass das Smartphone eben auch dazu in der Lage ist,
spezifische Forschungsdesigns zu realisieren. In dem Fall,
da längsschnittlich, also Panelbefragung sagt ihnen ja wahrscheinlich was,
dass man einfach die gleichen Personen zu mehreren Wellen,
in mehreren Zeitpunkten zum gleichen Thema oder auch zu anderen Themen befragt.
Und das ist aber meistens so irgendwie vielleicht zwei oder drei
Wellen. Und hier ist es halt so,
dass man das Ganze ziemlich intensiv machen kann,
nämlich mit dem Smartphone im Maximalfall sogar mehrfach am Tag,
also bestimmte Dinge mehrfach am Tag erfragen kann.
Wobei natürlich klar sein muss,
dass das dann sich eher auf so schnelllebige Variablen wie Emotionen,
Aufmerksamkeit oder auch unmittelbare Reaktionen auf bestimmte Dinge bezieht.
Auch hier gibt es ein Beispiel. Ich habe eine Studie
angefunden aus den Niederlanden, genau. Da ging es um
alltägliche Erfahrungen mit der Polizei und da wurde halt geguckt,
also auch mittels dieses intensiv längschnittlichen Designs.
Welche alltäglichen Erfahrungen Menschen überhaupt mit der Polizei machen und was
man damit rausfinden kann im Vergleich zu so retrospektiven Selbstauskünften.
Und da ist es zum Beispiel eben ein Hauptbefund gewesen,
dass die Einstellung zur Polizei zwei Zeitverlauf relativ stabil war,
also jetzt nicht tagtäglich geschwankt hat, dass aber die Ereignisse,
die Menschen, also den Kontext,
den die als diese Erlebnisse mit der Polizei beschreiben,
durchaus variiert und dass da eben auch ganz andere Dinge zutage gekommen sind, als das jetzt retrospektiv erinnert worden wäre.
Also zum Beispiel super häufig eine Einstellung,
ein Moment der Einstellungsbildung zur Polizei oder zur Arbeit der Polizei medial vermittelt.
Also das ist, in Umfragen würde man dann wahrscheinlich eher abgreifen,
direkte Erfahrungspunkte mit der Polizei. Und hier war es eben so,
dass wirklich ein großer Teil der Einstellungsbildung auch medial vermittelt dann eben stattgefunden hat.
Also man sieht, dass quasi dieses Design so ein
bisschen verschiedene Schwächen von klassischen Umfragen auch ausgleichen kann.
Genau. Und das dritte ist das Thema Mobile Sensing.
Da geht es jetzt ein bisschen in einen innovativeren Bereich noch rein.
Da geht es darum, dass das Smartphone, wie gesagt,
Kontext und Verhaltensdaten liefern kann. Auch hier ist es so,
dass das wiederum auf der einen Seite objektivere Messungen sind,
also die Selbstauskunftskomponente so ein bisschen rausgenommen wird.
Und vor allem aber auch, dass man bestimmte Messungen machen kann,
die dazu führen, dass Studierende dann nicht selbst Auskünfte geben müssen,
sondern eben quasi das einfach erfasst wird und sie dadurch so ein bisschen entlastet werden.
Ein Beispiel oder eine Grafik, die ich Kunden habe,
die ganz gut ist, was bedeutet das zum Beispiel,
dass man automatisch miterfasst, was eben der mediale Kontext ist,
also dass man guckt, ob jemand gerade Musik hört, ob sich gerade jemand bewegt.
Zum Beispiel gibt es hier diesen Accelerome-Meter in den Smartphones,
mit denen man Bewegung erfassen kann und da kann man dann eben auch bestimmte Bewegungen Bewegungsmuster, Mobilitätsverhalten.
Also es gibt zum Beispiel in den Niederlanden von Statistics in Netherlands
eine groß angelegte Studie, die eben aus diesen Bewegungsdaten,
die das Fortbewegungsmittel ableiten können.
Also die können quasi ermitteln, okay, so schnell ist jemand,
die Strecke hat er zurückgelegt oder sie zurückgelegt,
dann wird das wahrscheinlich Fahrrad gewesen sein.
Und das sind halt einfach Potenziale,
wo man teilnehmende Menschen dann eben auch entlasten kann,
weil man sagen kann, oh, wir haben ermittelt,
du bist Fahrrad gefahren und vielleicht fragt man dann am Ende nochmal,
stimmt das?
Und dann muss man aber nur noch sagen, ja oder nein.
Und hat nicht mehr so einen riesen Fragebogen,
wo man eingeben muss, welches Fortbewegungsmittel hat man verwendet,
um von A nach B zu kommen,
letzte Woche Mittwoch
Genau, und hier ist nochmal eine Übersicht von diesen Arten von Verhaltensdaten,
die Sensoren, die man da mit denen Forschung stattfinden kann.
Das sind auch solche Sachen wie,
die zum Beispiel die Kamera, also mein Kollege Lukas,
Otto macht zum Beispiel relativ häufig so mobile, intensive Linked-Studien.
Das heißt, der bittet Menschen für sie meinungsbildend relevante Kontakte,
zum Beispiel mit Wahlplakaten, kurz zu fotografieren,
hochzuladen und dann beantworten die Leute zwei, drei Fragen dazu.
Zum Beispiel irgendwie, was ist ihnen daran aufgefallen?
Wie gut finden Sie die Anzeige? Ist das
eher positiv negativ? Und so kann man dann eben auch
ganz spannende neue Arten von Daten generieren
Ja. Ich habe eine Frage, kannst du die dann bitte führen,
die Leute, die nachher das Video gucken,
einfach nochmal wiederholen, weil meine Stimme nicht ist.
Ja. Die ganzen Sachen, die du jetzt hier zeigst,
können nicht alle verstehen, wie ich denke.
Die ganzen Sachen, die wir jetzt hier zeigt,
sind auf der vorherigen Folie. Also ich weiß,
dass mein Handy das alles kann und weiß und sieht und hört,
aber was mir zum Beispiel gar nicht klar war,
wenn ich nicht telefoniere und nichts weiter tue,
dass das Mikrofon möglicherweise trotzdem mitarbeitet.
Das heißt, das Handy nimmt tatsächlich sehr viel mehr von unserer Umgebung
auf und ist auch in irgendeiner Lage irgendwie in der Lage,
das weiterzugeben,
als ich mir im ersten Moment
klar mache
Ist das richtig, weil du hattest zum Beispiel geschrieben,
die Kamera kriegt mit, ob ich in einem Helden oder dunklen,
in einer Heldendunkel, vor der dunklen Umgebung bin.
Ich mache gerade gar kein Foto, aber meine Kamera stellt das
trotzdem fest und man könnte das über das Handy rauskriegen.
Klammer auf, ist jetzt gar nicht so sehr nur eine Frage im Sinne von Verhaltensbund,
sondern auch eine Frage im Sinne von Datenschutz.
Also was macht, was weiß mein Handy alles über mich,
wer das, ich will noch gar nicht ausreichen, wie gegangen.
Genau, also die Frage war,
ob diese Sensoren einfach die ganze Zeit aktiv sind und einfach
die ganze Zeit mit aufzeichnen
Ehrlich gesagt, da bin ich nicht die Expertin für,
was da jetzt wirklich technisch alles möglich ist. Ich weiß aber,
dass man, um das eben für die Forschung nutzbar zu machen,
natürlich ein Tool entwickeln muss und das ist auch gar nicht so einfach.
Für Android ist das sehr viel einfacher. Da gibt es so verschiedene Frameworks,
mit denen man eben diese ganzen Sensoren auch abzapfen kann und
dann eben eine App auch in den Playstore bringen kann,
wo dann eben erzählt wird oder eben gesagt wird,
wir brauchen die und die Datenpunkte und dann willigt man ja ein,
wenn man sie runterlädt.
Bei iOS ist das sehr, sehr viel restriktiver,
aber ich glaube, der eigentlich wichtige Punkt ist tatsächlich,
dass es natürlich diese Form von Datenerhebung nicht entbindet von allen möglichen Datenschutz- und datenethischen Geschichten.
Ich hatte, glaube ich, später auch noch mal einen Punkt zu,
aber ich kann das auch jetzt vielleicht schon mal bringen, den Punkt.
Und zwar ist ja ein Problem von diesen Found-Data,
also Daten- und Datenspuren, die sowieso vorhanden sind,
dass die in der Regel durch eben große kommerzielle Big-Tech,
was auch immer, Firmen verwaltet und eben auch die Hoheit darüber besteht.
Also so Amazon-Shopping-Daten oder irgendwelche Metadaten von Instagram, Facebook-Nutzung,
WhatsApp. Die sind ja vorhanden,
das Problem für uns Forschend ist natürlich,
dass wir da kaum Zugriff drauf haben und eben entsprechend
ausgeschlossen sind von der Analysemöglichkeit
Und das ist sozusagen so ein bisschen so ein Argument,
dass man sagt, okay,
warum sollten wir also als Forschende oder eigentlich müssen wir erst recht als forschende Möglichkeiten finden,
ähnliche Rückschlüsse über Gesellschaft und menschliches Verhalten ziehen zu können,
indem wir solche Designs bauen und dann eben diese Anforderungen an Datenschutz
einhalten mit in Form Consent und Einwilligungserklärung und Löschfristen und Verantwortlichkeiten,
die geklärt sind.
Das ist sozusagen so ein bisschen so ein Zielkonflikt, den wir da haben.
Genau, aber was ich definitiv sagen würde, ist,
dass nicht alle diese Sensoren die ganze Zeit aktiv sind und aufzeichnen,
zumindest würde ich das hoffen. Und zumindest ist es auch so,
dass wir aus die jetzt eben so ein Tool bauen wollen,
auch vor der Herausforderung stehen, dass wir nicht alle diese Sensoren gleich gut anzapfen können.
Also vielleicht so ein bisschen Entwarnung,
wobei vielleicht die Grafik auch insofern ganz gut ist,
dass man nochmal so ein bisschen Bewusstsein dafür kriegt,
was eigentlich dann doch alles grundsätzlich in diesem Gerät verbaut ist,
dass nicht wenige von uns irgendwie mit ans Bett nehmen und das erste ist,
was wir morgens machen,
ist da drauf gucken und das letzte auch und das begleitet uns fast überall hin.
Hat das die Frage beantwortet? Gut. Genau,
und ich habe ein Beispiel für ein solches Mobile-Sensing-Projekt mitgebracht,
was ich ganz spannend finde, aber auch schon relativ,
sage ich mal, innovativ, das ist auch Stanford,
das heißt The Human Screen Nome Project und da geht es darum,
ich hoffe,
das spielt ab,
nee,
tut es nicht
Da geht es darum, dass ein, auch wieder ein Tool entwickelt wurde,
mit dem alle fünf Sekunden auf dem Smartphone ein Screenshot gemacht wird.
Und dieser Screenshot, also diese medialen, diese Bildinhalte,
dann eben am Ende kategorisiert werden und ausgewertet werden.
Und hier sieht man eben zum Beispiel, das Rot ist offensichtlich Social Media.
Also das steht dann für verschiedene Codes. Und unten raus kommt dann quasi so ein,
so ein Screen Nome, also angelehnt wirklich an ein Genom,
ein menschliches Gelom, mit der Theorie,
dass das eben ähnlich einmalig ist, unser Screen Nome,
Screen Nomes Traces oder wie auch immer sie das nennen,
wie jetzt eben wirklich menschliche Genetik.
Und hier ist, nee,
das wollte ich nicht
Hier sieht man dann, wie das aussehen kann, wenn die das auswerten.
Das sind jetzt eben die Daten von zwei Teilnehmenden. Man sieht auch,
dass da eben sehr schnell auch sehr große Datenmengen rausgenerieren.
Das sind jetzt die Screenshots von jeweils 21 Tagen.
Jede Zeile steht dabei für einen Tag, von sechs Uhr
bis Mitternacht. Und genau, man sieht eben quasi,
was, in welchen Frequenzen genutzt wurde.
Kathi, kodiert nach den Kategorien, die hier drunter sind.
Und diese zwei Größen und Balken sind einfach mal ein Zoom in.
Und wenn man sich das anguckt, sieht man oben zum Beispiel,
einen schnellen Wechsel von Grün und Rot.
Das wären also so am Abend ein Wechsel aus irgendwie Social
Media und Gaming
Und unten haben wir einen Wechsel aus, eher so Video gucken und Games.
Also das heißt, da haben wir schon mal zwei ganz unterschiedliche Muster.
Und die Idee von diesem Stanford-Projekt ist jetzt,
und die sind tatsächlich auch schon am Kooperieren mit,
zum Beispiel so Biologen und Menschen, die,
wie heißen die denn eigentlich, Biogenetiker oder, also Genetikerin,
deren Methoden zu adaptieren auf diese Screen-Nomes, also diese intensiv längschnittlichen Screenshot-Daten.
Genau, das ist so ein Projekt,
was ich ganz spannend finde im Moment,
kann man bestimmt darüber diskutieren, wie sinnvoll das ist,
aber man sieht quasi,
das Smartphone ist da ein wirklich mächtiger Lieferant von,
ganz,
ganz interessanten neuen Datentypen,
die wir
eben nutzbar machen können
Okay, dann wäre das quasi mein kurzer Ritt durch drei grundlegende mobile Designs gewesen.
Und ich würde jetzt noch mal ein paar Minuten darauf verwenden,
die Experience-Sampling-Methode als ein Beispiel für diese intensiv längstschnittlichen Designs genauer zu erläutern.
Das ist dann auch der Begriff,
unter dem man dazu Forschungsliteratur oder auch Methodenliteratur finden kann.
Nochmal zusammengefasst, worum geht es beim Experience-Sampling,
Experience-Sampling zieht darauf ab, Alltagserfahrung, deswegen Experiences repräsentativ abzubilden.
Also es geht darum, Gefühle, Gedanken,
Handlungen, Kontexte, Aktivitäten wiederholt und vor allem auch eingebettet
in das alltägliche Leben zu messen
Einfach weil dieses Smartphone oder die, die Befragung einfach wiederholt auftreten,
ist jeweils ja eine andere Konstellation an Kontext, Person,
was auch immer, präsent. Und man kann eben versuchen,
das mitzuerfassen oder zumindest so ein bisschen Messeffekte, die dadurch auftreten,
wenn wir das nicht haben, mit adressieren, ganz explizit.
Und die Ursprünge hat die Methode in der Psychologie,
in den 70er Jahren ungefähr, dann natürlich nicht mit dem Smartphone,
sondern mit so kleinen Piepern,
sondern die Leute so ein Pager mit sich rumgetragen,
dann hat das gepiept.
Und dann haben sie einen Fragebogen aus Papier aus der Tasche
geholt und was ausgefüllt. Also das sind so die Anfänge
der Methode. Da sieht man auch mal,
wie einfach wir das in gewisser Weise auch heute haben,
dass wir alles irgendwie so digital nachnutzen können
Ja, da kommt es her und das kommt so aus
der Flow-Forschung, also diesen Zustand von Flow.
Da wurde das erstmalig verwendet. Deswegen ist es eine ganz
klassische Frage für so ein Experience-Hampling eben auch, wie fühlst du dich gerade?
Und da kann man sich natürlich vorstellen, dass es im Zeitverlauf,
im Tagesverlauf auch einfach mal variiert und mal da ganz spannende unterschiedliche Daten generieren kann.
Und die Besonderheit ist jetzt, wenn ich eben so eine Umfrage mache,
dann habe ich halt zu einer Variablen in der Regel eine Angabe.
Und hier habe ich natürlich zu der gleichen Frage zu
unterschiedlichen Zeitpunkten bei der gleichen Person mehrere Antworten.
Also sozusagen dieser Vielzahl an ausgefüllten Fragebögen,
je Teilnehmer ist eine Besonderheit,
die auch in der Analyse und Auswertung solcher Daten dann entsprechend
eine Rolle spielt,
weil das eben berücksichtigt werden muss
Zusammengefasst geht es bei der Methode. Also um das Verstehen
von individuellen Erfahrungen im Moment, also eine zeitliche Komponente.
Es geht auch darum, ein möglichst umfassend komplettes Abbild der Erfahrungen zu generieren.
Also je nach Fragestellung, aber oft geht es darum,
dass man eben nicht nur einzeln einmal fragt, sondern sagt,
so die ganze Bandbreite von Erfahrungen hätte ich gerne und möchte die analysieren.
Und es geht vor allem auch darum,
dass man so situative Varianz im Verhalten einer einzelnen Person,
sogenannte Wis-in-Person-Prozesse, mit adressieren kann und eben gucken kann,
wann verhälten sich Menschen,
also Menschen verhalten sich nicht immer gleich und wann verhalten sie sich wie
und gibt es vielleicht den intraindividuellen Unterschieden im Verhalten auch wieder Gemeinsamkeiten zwischen Personengruppen.
Also da kombiniert man dann dieses intraindividuelle und interindividuelle, einfach, ja, genau.
Und so sieht eine typische oder so könnte eine typische ESM-Studie aussehen.
In der Regel hat man schon noch so eine Vorbefragung oder so eine Baseline-Messung,
wo so ein längerer Fragebogen einfach einmalig ausgespült wird.
Zum Beispiel so Thema Parteiidentifikation, irgendwelche Werte, Grundeinstellungen so zu Demografika,
die muss ich ja jetzt nicht übers Handy wiederholt erfassen.
Die sind in der Regel relativ stabil.
Aber ich kann mir zum Beispiel vorstellen, machen,
zum Beispiel jetzt für die Europawahl planen wir auch eine solche Studie zu machen.
Das ist eben zum Beispiel in den zwei Wochen,
bevor ich dann zur Wahl gehe, nochmal durchaus so Schwankungen gibt.
Also eigentlich ist meine Wahlentscheidung relativ klar. Ich habe mich dafür entschieden,
ich möchte eine bestimmte Partei wählen,
aber irgendwie kurz vorher schlägt es dann nochmal aus oder die Emotionalität
kurz vorher wird einfach nochmal höher,
weil ich plötzlich denke, es kann doch nicht sein.
Plötzlich liegen die zurück und das kann man zum Beispiel
ganz gut hiermit abfassen. Und hier sieht man dann eben
in dieser Experience-Sampling-Phase, dass es über mehrere Tage geht.
Da gibt es jetzt keine einheitlichen Angaben zu,
aber eine typische ESM-Studie geht so zwischen 7 und 14 Tage.
Also nicht so lange, wie man sich das vorstellt.
Es gibt auch Studien, die machen das über ein Jahr oder so.
Und man kann eben auch schon mit einer Person so eine Studie machen,
weil das eben ja, wie ich das gerade erläutert hatte,
mehrere Datenpunkte für eine Person gibt.
Das heißt, ich kann eben für eine Person auch verhalten,
mit dieser Methode ganz gut nachzeichnen und das je nach Forschungsparadigma,
mit dem ich da drauf gucke, dann eben auch spannende Befunde hervorbringen.
Und genau, man kann dann eben noch überlegen,
wie viele Prompts pro Tag, also wie viele Fragebögen gibt es?
Und da ist es eben auch üblich, dass,
keine Ahnung, drei, fünf,
zehnmal am Tag
solche Nachfragen kommen
Und genau, nicht selten gibt es dann noch so eine Nachbefragung,
dass man hinterher eben auch nochmal so einmalig Messungen
irgendwie macht und da eben auch solche Fragen klären muss,
wie, was haben denn die Leute davon?
Also incentivieren, einmal monetär,
dass sie dann zum Beispiel eben für ihre Teilnahme monetären Anreiz bekommen oder
aber zum Beispiel ihre eigenen Nutzungsdaten gespiegelt bekommen und so ein bisschen vielleicht zurückgespielt bekommen,
wie sie im Vergleich zu anderen Menschen sich verhalten haben.
Also auch das kann ja ein Anreiz sein, teilzunehmen.
Genau, diese besagten Ausspielpläne,
das sind auch noch zwei Besonderheiten von diesem Design,
da kann man sich einmal überlegen,
dass man
das Ganze zeitbasiert macht
Also zum Beispiel zu einem ganz bestimmten Zeitpunkt immer morgens um 8,
um 12 um 16 Uhr, plant man so einen Kurzfragebogen rauszusenden.
Man kann das Ganze aber auch randomisiert machen. Da geht es dann eben darum,
wenn man jetzt nicht unbedingt weiß,
dass ein bestimmtes Ereignis für mich relevant ist und wahrscheinlich eher morgen oder am Abend auftritt,
dass ich das dann eben wirklich über den Tag verteilt,
komplett zufällig,
diese situative Stichprobe generiere.
Und genau, da gibt es natürlich auch Mischformen.
Also man kann natürlich sich auch überlegen,
dass man bestimmte Tageszeiten ausschließt und dass dann eben
so semi-randomisiert macht
Eine zweite Variante ist ereignisbasiert zu Sample. Das heißt,
dass ein Ereignis, was als Studienrelevant definiert wurde, ist dann quasi der Auslöser,
das Kriterium dafür, dass so ein Fragebogen ausgespielt wird.
Das kann man einmal so self-reminded machen. Also das ist so ein bisschen,
ja, das gibt es auch, aber das ist eher technisch begründet,
warum man das so macht, dass also Menschen sagen,
oh, jetzt gerade habe ich eine Situation,
die passt in diese Definition, was da irgendwie relevant ist.
Und jetzt erinnere ich mich daran, die App rauszuholen und dann bestimmte Dinge einzutragen. Ist so,
es gibt bestimmt gute Gründe, das zu machen,
ist nicht ganz so ganz so cool und ganz so fancy,
aber man kann eben mit diesen Sensoren zunehmend auch automatische Ereignisse
erkennen und dann einen Fragebogen entsprechend auf diesem Verhalten ausspielen.
Vielleicht da auch noch mal ein Beispiel aus dem Bereich der klinischen Psychologie, also so Therapie-Szenarien.
Da gibt es auch Studien und Forschungsgruppen, die daran arbeiten,
die Stimme aufzuzeichnen und in der Stimme so Marker für ein bevorstehende depressive Phase zum Beispiel zu erkennen.
Also auch das ist sozusagen in anderen angrenzenden Disziplinen,
wird das schon gemacht und zum Teil funktioniert das scheinbar auch,
zumindest sind die ist die Forschung da ganz optimistisch. Also das gibt halt einfach eine extrem große Bandbreite an Anlässen oder Anwendungsfällen, für diese Methoden. Genau,
und ein Beispiel aus meiner eigenen Forschung ist diese Insito-Integration von Verhaltens- und Befragungsdaten,
da habe ich zum Beispiel ganz konkret immer,
wenn eine dieser Apps, Instagram, damals noch Twitter,
YouTube oder Facebook genutzt wurde,
das automatisch erkannt durch ein Tool, das verwendet wurde,
was sich die Teilnehmenden installiert haben und dann konnte das erkannt werden und immer,
wenn die App dann geschlossen wurde und vorher für eine bestimmte Zeit genutzt wurde,
konnte ich halt nachfragen, was in der App gemacht wurde,
wie aufmerksam die Leute waren, all solche Dinge Und genau,
hatte dann eben so ein bestimmtes Schema,
dass ich dann mir überlegt habe, okay,
es soll jetzt die Leute natürlich auch nicht überfordern.
Das heißt also, gerade wenn ich ja automatisiert so Ereignisse erkenne,
weiß ich vorher natürlich überhaupt nicht, wie oft das ist.
Und wenn ich jetzt irgendwie daran denke,
wie oft ich selber Instagram öffne, habe ich jetzt keine Lust,
jedes Mal danach einen Fragebogen auszufüllen. Das heißt,
da musste man dann sich noch überlegen oder habe ich mir überlegt,
wie man das möglichst leveln kann,
dass man da nicht zu hohe Dropout-Wates in der Studie hat.
Genau. Und wir vielleicht nochmal als Beispiel,
bei mir waren es dann am Ende 350 Personen,
die teilgenommen haben,
das waren schon relativ viele,
oft sind es sogar
deutlich weniger
Die ja dann aber über die Dauer von einer Woche tatsächlich 15.000 Messzeitpunkte generiert haben.
Das heißt, mein Datensatz waren am Ende 15.000 Zeilen im
Datensatz sozusagen, die eben zu 350 Personen gehört haben.
Und da sieht man eben, dass durch dieses Wis-In-Person-Prozesse,
die man, also diese Messzeitpunkte, je Personen,
dieses Intensive, da eben auch schnell ziemlich große Fallzahlen herauskommen,
selbst wenn die auch nur wenige Personen zurückzuführen sind.
Jo. Ach, vielleicht das noch eine interessante Einschränkung,
dass oft diese Tools, die es schon gibt,
da sage ich aber gleich auch noch mal was dazu,
auf Android Only basieren, weil eben iOS sehr viel restriktiver ist, Apps zuzulassen.
Und das eben entsprechend schwierig ist, solche Tools überhaupt zu realisieren,
die dann von den Forschenden genutzt werden können.
Das ist eben auch eine Einschränkung im Sampling auf Personenebene,
wenn man jetzt keine Apple-Nutzer irgendwie,
keine Menschen mit einem iPhone in seiner Stichprobe hat,
zum Beispiel unter Studierenden könnte ich mir vorstellen, wäre es ein bisschen schade.
Also da wird man, glaube ich, einen großen Teil dann gar nicht erwischen. Genau. Zusammengefasst nochmal, was sind so die Stärken der Methode? Das eine ist eben die ökologische Varidität,
also dadurch,
dass sich diese Messung ganz eng an dem Zeitpunkt habe oder in dem Moment durchführe,
wo etwas auch passiert, geht dieser Kontext,
also ist sozusagen die Antwort, die ich gebe,
relativ nah am natürlichen Verhalten und da eben auch im Kontrast gedacht,
zum Beispiel zu so einem Experiment,
was man im Labor macht oder irgendwie so ein Online-Befrei-Fragebogen,
wo man sich da bestimmte Dinge vorstellen muss,
man kann das eben einbetten in diese Alltagserfahrung und eben die ökologische Validität dadurch erhöhen,
es reduziert Messfehler und die situative Varianz können eben adressiert werden,
das erläutere ich gerade nochmal mit einer eigenen Folie.
Also wenn dann hier ist das HDB Ein Messfehler.
Okay. Nein. Das ist ja verrückt.
Ich habe wie alt warst du aus der Runde?
Okay, aber das ist ja wirklich witzig. Also,
wenn wir, ich mache schnell. Das Problem ist,
wenn wir eine Umfrage machen, dann haben wir ja immer einen Messwert,
der in der Regel aber nicht der wahre Wert ist.
Das heißt, wir haben immer eine Art von Messfehler.
Und die Idee von diesem Experience Sampling ist jetzt eben,
dass der Messzeitpunkt ganz, ganz eng an den Moment der Messung heranrutscht.
Und deswegen Messfehler, die aufgrund von Erinnerungsfehlern passieren, reduziert werden können.
Und was das meint, das kann ich an einem Beispiel erkennen.
Und zwar gibt es eine Studie, die ist auch schon relativ alt aus den 90er Jahren.
Da haben vier Forscherinnen sich nämlich gefragt, ist es an diesem Stereotyp,
dass Frauen emotionale sind als Männer, ist da überhaupt was dran?
Und was sie halt gemacht haben, ist erst mal zu gucken,
wenn ich jetzt global retrospektiv einmalig so eine Auskunft erhebe,
also ganz platt gesagt quasi die Frage, wie emotional bist du?
Dann gibt es halt hier in Rot die Mittelwerte für die
Frauen und in Grün für die Männer und man sieht,
dass eben in all diesen erfassten Sub so Dimensionen von Emotionalität,
die Frauen eben höhere Emotionalitätswerte berichten.
So, das ist jetzt erstmal so, na toll,
Stereotyp bestätigt oder was sagt uns das jetzt?
Und schönerweise oder entspannter Weise haben eben die Vorstellung gesagt,
okay, wir müssen das mal momentbezogen erheben und haben sich eben angeguckt und das ist jetzt nicht die ganze Tapelle angucken,
aber hier im Ersten im Teil angeguckt,
wenn ich das jetzt irgendwie im Mittel über alle Situationen mir angucke und quasi wirklich momentbezogene Messung betrachte,
dann ist das Bild eben alles andere als klar.
Also wir haben sehr, sehr geringe Unterschiede in den Emotionalitätswerten von Frauen und Männern,
zum Beispiel eben bei Nervosität sogar leicht höhere Werte für Männer als für Frauen.
Und die Forschenden schließen daraus quasi, dass dieses Stereotyp,
dass Männer emotionaler sind als Frauen, zum einen,
wenn man das findet in der Forschung oft,
eben ein Messfehler sein können, weil der dadurch begründet wird,
dass bestimmte Sozialisationsprozesse dazu führen,
dass die Emotionalität von Männern und Frauen unterschiedlich bewertet wird und sie dann entsprechend in einer einmaligen Auskunft auch unterschiedlich mit dieser Emotionalität und der Intensität ihrer Emotionen umgehen.
Und das ist eben schon, finde ich, ein relativ spannendes Beispiel,
das zeigt, dass es eben wertvoll sein kann,
momentbezogen zu messen und eben durch diese Methode auch diese Retrospektiven Erinnerungsfehler so ein bisschen zu adressieren.
Genau. Und das Zweite, was ich gesagt habe,
ist eine Stärke, ist eben diese situative Variante.
Hier habe ich nochmal ein Beispiel, das ist jetzt nicht ganz so cool,
aber es macht es, glaube ich, ganz gut deutlich.
Einfach mal platt den Zusammenhang zwischen Fehlerrate pro 100 Worten und der Tippgeschwindigkeit.
Und da ist es so, dass man,
wenn man sich diese bunten Linien anguckt, dass man eben sieht,
dass die einzelnen Personen, also innerhalb einzelner Personen,
das sind die Also die lila Punkte,
die roten Punkte gehören jeweils zu einer Person.
Da ist der Zusammenhang klar, je schneller ich tippe,
desto mehr Fehler mache ich. Das ist relativ naheliegend,
das ist, glaube ich, relativ intuitiv.
Im Zusammengesamt, in der Gesamtbetrachtung, also im Inter-individuellen Vergleich,
haben wir aber trotzdem einen negativen Zusammenhang.
Das heißt, schnelleres Tippen geht mit einer reduzierten Fehlerrate einher.
Und das ist nur zunächst erst mal kontraintuitiv, ergibt aber Sinn,
wenn man sich überlegt, wer sind denn Leute,
die im Vergleich zu anderen Menschen schneller tippen?
Wahrscheinlich sind das Leute, die zum Beispiel beruflich sehr viel tippen,
also einfach insgesamt ein ganz anderes Niveau an Tipp gesprochen Geschwindigkeit und Fehlerhäufigkeit haben.
Und das sind zum Beispiel auch so Unterschiede,
die man eben mit diesen Daten, die man durch diese Methode gewinnt,
dann auch herausarbeiten kann und eben bestimmte Detailbefunde sich eben auch genauer angucken kann.
Genau, natürlich ist die Methode auch nicht perfekt.
Es gibt bestimmte Schwächen. Man kann sich vorstellen,
dass eine solche Studie, ein solches Design ziemlich intensiv ist,
wie Studien teilnehme und die Teilnahmebereitschaft entsprechend auch nicht unbedingt hoch ist.
Da geht es auch gar nicht immer nur um Bereitschaft,
sondern manchmal auch um Kompetenzen, also bestimmten Leuten zu erzählen.
Jetzt installier dir doch mal diese App,
kann eventuell auch schon eine Hürde sein,
wo man Leute verliert oder dann ist da irgendwie
ein Fehler und dann sind die Leute raus
Also das ist oft ein Problem bei solchen Studien.
Compliance und Reaktivität habe ich gleich nochmal zwei Folien zu.
Genau, und ein weiteres Problem ist,
dass natürlich durch den Aufwand muss man Anreize es schaffen.
Oft muss man das monetär tun. Und dadurch sind solche Studien
dann auch gerne schnell recht teuer. Oder eben die Stichproben
auch sehr klein. Also auf Personenebene dann doch sehr begrenzt,
wen man da überhaupt für solche Studien gewinnen kann. Genau. Und was auch schon angesprochen wurde,
das Thema Ethik und Datenschutz,
also selbst wenn man keine mobilen Sensoren verwendet,
hat man unter Umständen relativ gute Einblicke in den Alltag von Menschen,
wenn man zum Beispiel irgendwie Konflikte in Paarbeziehungen untersucht oder sowas kann man sich auch vorstellen,
dass da vielleicht das ein oder andere zutage kommt,
was man sehr, sehr schützenswert findet.
Entsprechend ist es eben auch nochmal mehr wichtig bei solchen Häufigkeiten,
solchen häufigen Messungen dann auch über Datenschutz und Forschungsethik nachzudenken.
Wobei ich das jetzt auch nicht unbedingt als Schwäche der Methode bezeichnen würde,
sondern einfach als einen Aspekt, den man immer bedenken muss.
Genau, hier nochmal ein Beispiel für die sogenannte Teilnahmebereitschaft.
Das ist jetzt eine hypothetische Teilnahmebereitschaft. Verschiedene Arten von Datenerhebungen
zuzustimmen. Da sehen wir zum Beispiel unten so eine Tracking-App.
Also wenn man den Leuten sagt,
stallier dir mal eine App und ich beobachte die ganze Zeit,
was du tust, da ist die Bereitschaft erwartbar gering.
Also da muss man sich dann bestimmte Dinge überlegen,
wie man das hinbekommt, zum Beispiel Vertrauen, signalisieren.
Es gibt Befunde, die zeigen, dass Leute eher bereit sind,
eine App von der Universität zu installieren, als eine App von PayPal zum Beispiel.
Also da sieht man schon auch,
dass es bestimmte Vertrauenssignals dann irgendwie auch helfen können,
aber natürlich auch nicht komplett das ganze Thema irgendwie adressieren können. Und wir sehen aber zum Beispiel,
dass sowas relativ aktiv ist, wo man, ich denke,
da liegt hinter so die Idee, dass man es kontrollieren kann,
dass man nämlich mit der Kamera irgendwas aufnimmt und dann hochlädt,
dass die Bereitschaft deutlich höher und also mich überrascht es nicht,
aber man muss das halt im Hinterkopf behalten,
dass man bestimmte Leuten eben auch nicht gewinnt,
vielleicht auch besonders skeptische und kritische Menschen für solche Studien dann zum Beispiel nicht gewinnt.
Oder eben Leute auch in eine Studie hineinquatscht, die vielleicht die Konsequenzen nicht so gut überblicken können.
Das wäre dann auch wieder so eine ethische Frage. Genau,
dann hatte ich schon angesprochen, die Compliance,
also quasi, es ist nicht nur wichtig,
dass die Menschen einmalig in die Studie bekommt,
sondern natürlich für die Datenqualität extrem wichtig,
dass man sich darüber Gedanken macht,
wie viele Fragebögen von denen, die ausgesendet wurden,
werden denn nicht beantwortet und ist da eventuell ein systematischer Fehler drin.
Also wenn ich mir vorstelle, in meinem Studienbeispiel immer,
wenn man Instagram genutzt hat, bekommt man so einen Fragebogen.
Kann es natürlich sein, dass ich immer, wenn ich Instagram genutzt habe,
weil ich eigentlich gerade an meiner Uni-Arbeit irgendwie schreiben soll,
danach ganz, ganz furchtbar bereit bin,
einfach auch noch eine Befragung mitzumachen.
Wenn ich aber gerade, keine Ahnung, irgendwas anderes tue,
was mir deutlich mehr Spaß macht, vielleicht nicht.
Und da können natürlich dann auch bestimmte Verzerrungen wieder eingekauft werden.
Deswegen ist so, sich anzugucken, wie so die Compliance-Wate
im Studienverlauf ist, auch immer ein ganz wichtiger Indikator.
Ja, und in meinem Fall sieht man,
dass die am Anfang ziemlich hoch war,
dann so ein kleines Tief gab, was ich auch erklären kann,
weil ich da andere Fragen hatten,
die ein bisschen anstrengender waren als die anderen.
Und hinten raus ist es
dann nochmal hochgegangen
Und auch da zum Beispiel nochmal die Info,
dass es dann oft auch üblich ist,
die Teilnahme bis zum Ende nochmal besonders zu incentivieren,
indem man sagt, wer durchhält,
kriegt doch mal einen Bonus zum Beispiel in Form von Punkten,
in Form von Geld, in Form von was auch immer.
Genau, also es sind sehr viele Entscheidungen,
die man treffen muss bei einer solchen Studie, genau.
Und ein ganz wichtiges Thema ist noch das Thema der Reaktivität. Ich weiß nicht,
ob das schon mal thematisiert wurde, aber Reaktivität meint halt,
dass sich das Verhalten von Personen ändern kann, einfach weil sie wissen,
dass sie beobachtet werden und Teil einer Studie sind.
Man passt es also an, da gibt es auch bestimmte Erklärungen,
zum Beispiel, dass Menschen zum Beispiel so erraten wollen,
was der Studiengrund sein könnte und sich entsprechend für die forschende Person nett verhalten wollen,
weil Menschen in der Regel ja von Grund aus kooperativ sind.
Da gibt es dann so Effekte und man muss halt so ein bisschen auch in Frage stellen,
wenn man super intensiv und längstschnittlich befragt,
ist es dann nicht eigentlich eine Intervention?
Also interveniere ich nicht im Verhalten und ändere das Verhalten und ist es noch eine eigentliche Messung?
Und da kann man natürlich dann auch viel Methodenforschung machen,
das machen wir auch bei Jesus,
dass wir das mal adressieren und ganz bewusst auch kontrastieren und gucken,
wie da bestimmte Designs sich auch auf die Daten auswirken,
aber man muss es vor allem auch im Hinterkopf behalten.
Und in meinem Fall sieht man zum Beispiel,
dass immerhin ja mehr als die Hälfte der Leute in der
obersten Zeile Stimme eher zustimmevoll und ganz zu schon gesagt haben,
oh, durch die Studie wurden mir schon ein bisschen bewusster, wie ich mein Handy nutze.
Also irgendeine Form von Reflexionsprozess sitzt auf jeden Fall ein.
Aber eben so den Vorsatz wirklich gezielt, das eigene Verhalten zu ändern,
haben dann glücklicherweise auch nur ein ganz paar gefasst.
Genau. Gut, das ist sozusagen der kurze Ritt durch mobile Designs gewesen und die Frage,
was eigentlich oder nochmal ein paar Informationen,
was ist Experience-Sampling, Methode, Studien auszeichnet.
Ich würde das jetzt nochmal zusammenfassen,
so ein bisschen unter dem Vorzeichen,
was man quasi im Hinterkopf behalten sollte,
wenn man selber so eine Erhebung plant und durchführen möchte
Zum einen nochmal in Erinnerung gerufen, das Smartphone ist ein sehr aussichtsreiches,
sehr mächtiges Tool, auch für uns als SozialwissenschaftlerInnen, weil es eben allein durch die Verbreitung,
aber auch durch die Konvergenz von verschiedenen Anwendungsfällen, ganz unterschiedlichste, vielfältige Forschungsoptionen eröffnet.
Da war zum einen die Erreichbarkeit besonderer Zielgruppen,
dass man das Smartphone nutzt, um Kontakt zu halten,
relativ basic, dann war eben dieses ganze Thema der Intensivlängschnittlichen Messung,
dass man eben ökologische Validität erhöht, dass man Messfeder reduzieren kann und eben,
dass man Im Gerät verbaute Sensoren oder auch das Logging von digitalem Verhalten nutzen kann,
um Selbstauskunden für sinnvoll zu ergänzen,
gegebenenfalls sogar mal zu ersetzen und damit eben den Aufwand für Studienteilnehmende zu reduzieren.
Genau. Und besonders interessant und besonders aussichtsreich ist meiner Meinung nach wirklich diese Insitu,
also die momentbezogene Integration von Verhaltens- und Befragungsdaten,
weil tatsächlich meiner Meinung nach immer noch die Umfrage somit das qualitativ hochwertigste ist,
was wir tun können in den Sozialwissenschaften,
kann man natürlich auch die Fragestellung darauf an,
wo es eben auch entsprechend viel qualitativ,
viele Qualitätsindikatoren viel Forschung zugibt,
dass das wirklich verlässliche Daten hervorbringen kann.
Und es ist aber schön, dass dann eben auch
diese Option der digitalisierten Welt ein Stück weit zu nutzen.
Genau, wenn ich jetzt so eine Experience-Sampling-Studie machen möchte,
dann spricht dafür, wenn mein Forschungsthema in irgendeiner Weise dynamische,
schnelllebige, flüchtige Variablen oder spontane Reaktionen abdecken soll. Also wenn mich auch interessiert,
wie variabel ist denn etwas,
was ich auch einmalig messen kann und ich habe gute Annahmen oder ich sollte gute Annahmen darüber haben,
dass es eben einen zeitlichen, also das Konstrukt,
was ich mir angucken möchte, einen Anteil hat,
der gut begründet zeitlich variabel oder veränderlich ist und sich eben nicht innerhalb von,
also das ist gute Annahmen dafür gibt, dass innerhalb eines Tages da auch eine Varianz zum Beispiel besteht oder innerhalb einer Woche.
Genau. Und wenn ich eben auch interessiert bin an diesen
Inter- und intraindividuellen Prozessen, also die Frage,
wie sich denn das Verhalten innerhalb einer Person verändert und wie sich diese Veränderung wiederum zwischen verschiedenen Gruppen unterscheiden können.
Genau, und zusammengefasst würde ich sagen,
das Smartphone ist ein sehr, sehr cooles Tool,
was insbesondere in Kombination mit der Experience-Sampling-Methode wirklich nur optimale Ergänzung ist Und genau,
ich bin sehr gespannt, was da in den nächsten Jahren noch passiert.
Ich glaube... Nein, ich sage es noch kurz.
Wenn ich jetzt noch mal darüber nachdenke, sie alle haben
vielleicht nächstes Semester Lust, eine Experience-Hampling-Studie, eine Smartphone-basierte Studie durchzuführen.
Was sind dann zusammengefasst, nochmal die Designentscheidungen, die besonders sind,
jetzt nochmal über Umfragemethoden und sonst was hinausgehen. Das eine ist,
ganz normal, muss man sich natürlich fragen,
wer soll teilnehmen und es bietet sich an,
so eine Studie zu machen,
wenn man sagt,
die Zielgruppe ist mobil erreichbar und ich muss natürlich auch eine Idee haben,
was für ein
Ja. Ich habe viele vergessen. Ich muss natürlich auch eine Idee haben,
was ein geeigneter Anreiz ist und ob ich das zum Beispiel jetzt mit Geld machen kann,
meistens nicht, aber zum Beispiel Feedback geben kann, Menschen vernetzen,
also man kann eben bestimmte Ideen, muss man haben,
wie man eben Menschen zu dieser Teilnahme an einer relativ aufwendigen Studie bewegen kann,
dann muss ich natürlich das theoretische Konstrukt kennen und mir eben auch eine wahrnehmbare,
also prüfen, ob eine für Laien wahrnehmbare Variabilität in diesem Konstrukt vorhanden ist,
also ganz platt ausgedrückt, wenn ich jetzt zehnmal am Tag fragen möchte,
wo ich wohne, dann wird jeder Befragte irgendwann sagen,
was Möchte ich nicht beantworten.
Also natürlich muss das irgendwie begründbar sein und auch augenscheinlich.
Und ganz spannend ist dann eben die Frage der Stichprobe auf Situationsebene,
die eben das Sampling auf Personenebene ergänzt.
Also wie lange soll die Experience-Samplink-Phase sein? Wie häufig möchte ich
Teilnehmer befragen, mit welchen Ausspielplänen möchte ich arbeiten? Und vor allem,
und da kommt jetzt nochmal so ein bisschen der,
schließt sich der Kreis nochmal zu diesen,
was ich anfangs erwähnt habe, was wir bei Geses machen.
Natürlich brauche ich ein Tool für die Umsetzung. Und da
gibt es eben eine Vielzahl, dass wir haben gerade ein Review gemacht.
Es gibt im Moment mehr als 200 verschiedene Tools,
die eben für solche Forschungsdesigns alleine in den Kern sozialwissenschaftlichen Disziplinen eingesetzt werden.
Es gibt aber vor allem so zwei Gruppen, die da eigentlich ganz interessant sind.
Es gibt Tools, die nennen wir immer kommerziell, das heißt,
da bezahle ich meistens in der Regel irgendwie Geld dafür,
dass ich das nutzen kann.
Das hat so ein paar Vorteile, nämlich zum Beispiel,
dass die gewartet und geupdatet werden. Also ein großes Problem von solchen Forschungsprojekten ist,
dass die einmalig so Drittmittel finanziert dann ein Tool entwickeln,
dann setze ich das ein, dann ist die Erhebung abgeschlossen,
dann liegt das Tool rum, es wird nicht mehr gewartet,
kann nicht mehr benutzt werden und entsprechend kann ich das als jetzt in einem Studierendenprojekt zum Beispiel eben auch eher nicht verwenden,
weil das viel zu viel Aufwand wäre,
das wieder gangbar zu machen und das ist eben bei so kommerziellen Plattformen eher nicht der Fall.
Die Frage ist dann immer so ein bisschen,
wie ist das mit der Datensicherheit, Datenschutz,
weil oft gehen dann solche Daten in die USA oder es
ist gar nicht so ganz klar, wer die Daten,
was, wofür er irgendwie mitverarbeitet.
Und auf der anderen Seite stehen halt so nicht kommerzielle Tools,
die erstmal ganz, ganz toll erscheinen. Das Problem ist oft,
dass man so Open-Source-Geschichten, zum Beispiel so ein Air-Pagagage-Form,
ja, ich weiß nicht, ob das jemand kennt,
da kann man sich eigene Umfragen mit designen, auch Experience-Sampling.
Das Problem ist, dass man da ein bisschen schon an Coding-Skills braucht.
Also muss ich da natürlich auch Oder auch so IT-Skills.
Man muss sich oft so eine Server-Infrastruktur aufsetzen, auf denen
das Ganze dann läuft. Also das sind alles so Hürden.
Und deswegen gibt es quasi einen kleinen Werbeblock für das Gesus-App-Kit.
Das ist eben eine Software für Forschende, mit dem
man Oma mobile, mobile Studien ohne Programmierkenntnisse durchführen kann.
Und das heißt, wir haben da so verschiedene Funktionen implementiert.
Und das Ganze wird eben ständig gewartet und weiterentwickelt und eben ein Vorteil ist,
dass wir das eben in dieses Gesus-Portfolio integriert haben und dass es dauerhaft finanziert ist.
Und das klingt, glaube ich, jetzt aus so Studierendensicht
erstmal ein bisschen trainiert