Seminar content

Part I: Prof. Dr. Udo Kelle

Modul 1: Kriterien für die Auswahl quantitativer und qualitativer Verfahren
Zu Beginn wird skizziert, wie in einer empirischen Sozialforschung, die vor allem mit Mikrodaten arbeitet, theoretische Erklärungen und empirische Daten aufeinander bezogen werden können. Dann werden verschiedene methodologische Programme diskutiert, anhand derer eine Auswahl von Forschungsmethoden vorgenommen werden kann, insbesondere das hypothetiko-deduktive Programm und das Programm der interpretativen Forschung. Die zentralen methodologischen Kontroversen werden kurz in ihrer Bedeutung für die mikroanalytische Sozialforschung dargestellt, von denen die Auswahl von Methoden oft bestimmt wird („Erklären“ vs. „Verstehen“, „Theorienprüfung“ vs. „Theorienkonstruktion, usw.). Hierbei wird gezeigt, dass diese Strei-tigkeiten sich letztendlich begründen in der Existenz konkurrierender Forschungsziele, deren Bedeutung für jedes einzelne Forschungsvorhaben also konkret geklärt werden muss. Auf der Basis dieser Überlegungen werden Kriterien für eine gegenstandsadäquate Wahl von Forschungsmethoden bzw. für die Konstruktion von nur quantitativen, nur qualitativen und kombiniert quantitativ-qualitativen Designs vorgestellt. Beispiele aus der empirischen Forschungspraxis sollen dabei verdeutlichen, wie eine gegenstandsadäquate Methodenwahl aussehen kann.

Modul 2: Kausalanalysen quantitativer Mikrodaten – Reichweite und Probleme
Klassische Schwierigkeiten und Validitätsbedrohungen quantitativer Kausalanalysen von sozialwissenschaftlichen Mikrodaten werden diskutiert: das Problem der unbekannten Hintergrundbedingungen, das Problem der common causes und die Gefahren der Gewohnheitsheuristik des Alltagswissens. Anhand von Beispielen aus der empirischen Forschung werden die forschungspraktischen Auswirkungen dieser methodologischen Probleme behandelt. Verschiedene Strategien werden vorgestellt, wie diesen Validitätsbedrohungen im Kontext quantitativer Forschung begegnet werden kann.

Modul 3: Methodenprobleme und Geltungsreichweite qualitativer Sozialforschung
Die Stärken und Schwächen ausgewiesener Methoden der qualitativen Sozialfor-schung werden aufgezeigt und typische Methodenprobleme diskutiert: das Problem der angemessenen Fallauswahl, das Problem der Geltungsansprüche von hermeneutischen Hypothesen und das Problem der Generalisierbarkeit von Aussagen, die aufgrund der Untersuchung begrenzter Handlungsfelder und anhand kleiner Fallzahlen getroffen werden. Es werden verschiedene Validierungsstrategien diskutiert, die im Kontext der qualitativen Forschung verwendet werden können, um diesen Problemen zu begegnen: Verfahren der systematischen Fallkontrastierung und empirisch gesättigten Typenbildung, sowie Methoden der sequenzanalytischen und synoptischen Geltungssicherung von Deutungshypothesen. Die Vorteile EDV-gestützter Methoden der Datenverwaltung für die Genese von Forschungsergebnissen, die aus qualitativen Mikrodaten entwickelt wurden, wird dabei verdeutlicht.

Modul 4: Triangulation qualitativer und quantitativer Methoden zwischen Validierung und Komplementarität
Im Zentrum dieses Moduls steht die Bearbeitung typischer Erklärungsgrenzen und Methodenprobleme qualitativer und quantitativer Methoden durch Verfahren der jeweils anderen Tradition. Hierzu wird zuerst die Diskussion um den Begriff der Metho-dentriangulation kurz resümiert, und dann verschiedene Bedeutungen, die dieser Begriff in der Forschungspraxis annehmen kann, anhand empirischer Beispiele verdeutlicht: Methodenkombination kann einerseits der wechselseitigen Validierung von Daten, Ergebnissen und Verfahren dienen. Andererseits kann eine Komplementarität von Methoden und Ergebnissen qualitativer und quantitativer Sozialforschung genutzt werden, um einen sozialwissenschaftlichen Sachverhalt umfassender und aus mehreren Perspektiven zu verstehen und zu erklären.

Modul 5: Mixed Methods Research – Designformen und Beispiele aus der empirischen Forschung
Im Modul 5 geht es, bezogen auf die von den Teilnehmer/innen verfolgten Designs, um die direkte methodische und forschungspraktische Umsetzung von Triangulationskonzepten. Dabei stehen die folgenden Funktionen von Mixed Methods Research im Vordergrund: die Validierung qualitativer Forschungsergebnisse durch quantitative Untersuchungen, die Identifikation von Methodenproblemen und Validitätsbedrohungen von standardisierten Erhebungsinstrumenten durch qualitative Forschung und die Exploration kausaler Zusammenhänge zwischen statistischen Aggregatphänomenen durch qualitative Untersuchungen. Auf dieser Grundlage werden fünf verschiedene Typen von kombiniert qualitativ-quantitativen Designs angeboten und deren Verwendbarkeit für verschiedene Fragestellungen und Gegenstandsbereiche anhand der empirischen Forschungsvorhaben der Teilnehmer/innen diskutiert.

Part II: Prof. Dr. Bernhard Kittel

Module 1: A Clash of Methodologies? Standards of quantitative and qualitative Research
Since the publication of King, Keohane, and Verba’s Designing Social Inquiry, a fierce debate about the standards of social science research has emerged, most notably in political science, but with important implications for other social sciences, in particular sociology, as well. In this module the basic dimensions of the debate – quantitative vs. qualitative, micro vs. macro, and nomological vs. interpretive, are outlined and the extent to which standards of “proper” science can be defined and met in the social sciences are discussed.

Module 2: Generalizability and Empirical Relevance
Social scientific analyses of political and social phenomena are often confronted with the latent conflict between the aim of making general statements and the singularity of social scientific events, in particular at the level of macro phenomena. In this module, we discuss the concepts of descriptive and causal inference. With regard to description, we discuss how we can develop good concepts, and how to assess the connection between the concepts and empirical material. Based on these notions, we then move to the concept of causality and discuss various approaches and their applicability in the social sciences.

Module 3: Quantitative Approaches
The use of statistics is based on a variety of ontological and epistemological assumptions, among which unit homogeneity, randomness, and independence of units are the most important. In this module, we will discuss these assumption and ask to what extent they are met in micro-level and macro-level social science research. Often, we have to make compromises which create a tension between statistical theory and the practice of empirical analysis. Based on examples, we will explore the limits of the quantitative template.

Module 4: Qualitative-comparative Approaches
An attempt to build a bridge between the problems of complexity and causality is to replace the statistical analysis of large random samples with the comparative analysis of a set of cases, the selection of which is driven by theory. In this module, the logic underlying comparative approaches is outlined, and suggestions for case selec-tion are discussed. Then, we will explore the limits of this approach by discussing some examples of such approaches.

Module 5: Case Studies
Case studies are the traditional realm of interpretive research. In recent years, however, such studies have gained increasing relevance in the context of theory-testing approaches. A central topic of case studies is the process in which a phenomenon evolves, and hence often a historical perspective is taken. In the module we ask how causal inferences can be made in the context of idiosyncratic developments, and which are the criteria for assessing process analysis. Examples will be used as a ref-erence.

There will be a concluding discussion with lecturers and participants at the end of the seminar on Friday, March 14.

Registration: wdressel@gsss.uni-bremen.de