Transparenz und Strenge in der Forschung

Qualitative Forscher stehen vor besonderen Herausforderungen, wenn sie ihre Zielgruppe vom Wert und der Glaubwürdigkeit ihrer anschließenden Analyse überzeugen wollen. Zahlen und quantifizierbare Konzepte in quantitativen Studien sind relativ einfacher zu verstehen als ihre Pendants im Zusammenhang mit qualitativen Methoden. Denken Sie darüber nach, wie einfach es ist, anhand der Preise Rückschlüsse auf den Wert von Artikeln in einem Geschäft zu ziehen, und stellen Sie sich dann vor, Sie versuchen, diese Artikel anhand ihres Designs, ihrer Funktion und ihrer Wirksamkeit zu vergleichen.

Das Ziel der qualitativen Datenanalyse besteht darin, es einem qualitativen Forscher und seinem Publikum zu ermöglichen, Entscheidungen über den Wert und die Auswirkungen der Forschung zu treffen. Bevor das Publikum jedoch zu diesen Entscheidungen gelangen kann, muss der Prozess der Durchführung der Forschung, die die qualitative Analyse hervorbringt, zunächst als glaubwürdig wahrgenommen werden. Es liegt in der Verantwortung des Forschers, sein Publikum davon zu überzeugen, dass sein Datenerhebungsprozess und die anschließende Analyse streng sind.

Was ist Rigorismus in der qualitativen Forschung?

Qualitative Strenge bezieht sich auf die Akribie, Konsistenz und Transparenz der Forschung. Es handelt sich um die Anwendung systematischer, disziplinierter und strenger Methoden, um die Glaubwürdigkeit, Zuverlässigkeit, Bestätigbarkeit und Übertragbarkeit der Forschungsergebnisse zu gewährleisten. Bei qualitativen Untersuchungen stellen diese Attribute sicher, dass die Forschung das Phänomen, das sie darstellen soll, genau widerspiegelt, dass ihre Ergebnisse von anderen genutzt werden können und dass ihre Prozesse und Ergebnisse für eine Überprüfung und Validierung offen sind.

Glaubwürdigkeit

Die Glaubwürdigkeit bezieht sich auf das Ausmaß, in dem die Ergebnisse die Erfahrungen der Teilnehmer genau wiedergeben. Um Glaubwürdigkeit zu erreichen, wenden qualitative Forscher, insbesondere solche, die Forschung an menschlichen Forschungsteilnehmern durchführen, eine Reihe von Strategien an, um die Glaubwürdigkeit der Daten und der anschließenden Analyse zu stärken. Längeres Engagement und beharrliche Beobachtung bedeuten zum Beispiel, dass man viel Zeit im Feld verbringt, um ein tiefes Verständnis des Forschungskontextes zu erlangen und das untersuchte Phänomen kontinuierlich zu beobachten. Peer Debriefing beinhaltet die Diskussion der Forschung und der Ergebnisse mit sachkundigen Kollegen, um deren Validität zu bewerten. Member Checking beinhaltet den Austausch der Ergebnisse mit den Forschungsteilnehmern, um zu bestätigen, dass sie deren Erfahrungen korrekt wiedergeben. Diese und andere Methoden sorgen für einen reichhaltigen Datensatz, anhand dessen der Forscher das untersuchte Phänomen anschaulich beschreibt und den andere Wissenschaftler prüfen können, um die Aussagekraft der Ergebnisse gegebenenfalls in Frage zu stellen.

Verlässlichkeit

Die Verlässlichkeit bezieht sich auf die Konsistenz des Forschungsprozesses, so dass er logisch und klar dokumentiert ist. Sie bezieht sich auf die Möglichkeit, dass andere durch nachfolgende Studien auf den Forschungsergebnissen aufbauen können. Um Verlässlichkeit zu erreichen, sollten Forscher einen "Entscheidungspfad" zur Verfügung stellen, der alle im Verlauf der Studie getroffenen Entscheidungen detailliert beschreibt. So können andere nachvollziehen, wie die Schlussfolgerungen zustande gekommen sind, und die Studie bei Bedarf wiederholen. Letztlich bietet die Dokumentation des Prozesses der Datenerhebung und -analyse nicht nur anderen Wissenschaftlern, sondern auch denjenigen, die die Studie durchführen und ihre Methoden für künftige Untersuchungen verfeinern, eine klare Grundlage.

Bestätigbarkeit

Die Bestätigbarkeit erfordert, dass die Forschungsergebnisse direkt mit den Daten verknüpft sind. Zwar ist es wichtig, die Position des Forschers (z. B. durch reflexive Memos) in der sozialwissenschaftlichen Forschung zu berücksichtigen, doch haben Forscher dennoch die Verantwortung, Behauptungen aufzustellen und Erkenntnisse zu identifizieren, die in den Daten verwurzelt sind, damit das daraus resultierende Wissen als bestätigbar angesehen werden kann. Indem sie transparent mitteilen, wie die Daten analysiert und die Schlussfolgerungen gezogen wurden, können die Forscher ihrem Publikum ermöglichen, eine Art Audit der Studie durchzuführen. Diese Praxis hilft den Forschern, sich daran zu erinnern, wie wichtig es ist, sicherzustellen, dass es ausreichende Verbindungen zwischen den im Feld gesammelten Rohdaten und den Ergebnissen gibt, die als konsequente Entwicklungen der Theorie präsentiert werden.

Übertragbarkeit

Die Übertragbarkeit bezieht sich auf die Anwendbarkeit der Forschungsergebnisse in anderen Kontexten oder mit anderen Teilnehmern. Während die Verlässlichkeit eher für die Anwendung von Forschungsergebnissen innerhalb des eigenen situierten Kontexts relevant ist, wird die Übertragbarkeit dadurch bestimmt, wie Ergebnisse, die unter bestimmten Umständen (z. B. an einem geografischen Ort oder in einer bestimmten Kultur) gewonnen wurden, auf andere Umstände übertragen werden können. Dies ist im Grunde eine große Herausforderung, da die Forscher aufgrund des einzigartigen Fokus auf den Kontext in der qualitativen Forschung normalerweise nicht behaupten können, dass ihre Ergebnisse universell anwendbar sind. Stattdessen liefern sie eine reichhaltige, detaillierte Beschreibung des Kontexts und der Teilnehmer, die es anderen ermöglicht, festzustellen, ob die Ergebnisse auf ihren eigenen Kontext zutreffen könnten. Diese Ausführlichkeit macht eine Diskussion über die Transparenz in der Forschung erforderlich, auf die wir später in diesem Abschnitt eingehen werden.

Reflexivität

Das Konzept der Reflexivität trägt ebenfalls zur Genauigkeit in der qualitativen Forschung bei. Reflexivität bedeutet, dass der Forscher die Forschung und seine eigene Rolle darin kritisch reflektiert, einschließlich der Frage, wie seine Vorurteile, Werte, Erfahrungen und Präsenz die Forschung beeinflussen können. Jede Diskussion über Reflexivität setzt die Erkenntnis voraus, dass das Wissen Da Subjektivität ein unvermeidlicher Umstand bei jeder Forschung ist, an der Menschen als Quellen oder Instrumente der Datenerhebung beteiligt sind, ist der Forscher dafür verantwortlich, eine detaillierte Beschreibung der Umgebung, in der er Daten sammelt, sowie eine detaillierte Beschreibung. Subjektivität kann als ein Vorteil betrachtet werden, wobei die Forscher anerkennen und angeben, wie ihre Positionalität die Analyse in aufschlussreicher und produktiver Weise beeinflusst hat.

Triangulation

Triangulation ist ein weiterer Schlüsselaspekt von Rigorosität und bezieht sich auf die Verwendung mehrerer Datenquellen, Forscher oder Methoden zur Gegenprüfung und Validierung von Ergebnissen. Dies kann die Tiefe und Breite der Forschung erhöhen, ihre Qualität verbessern und die Wahrscheinlichkeit der Beeinflussung der Ergebnisse durch einen Forscher verringern. Insbesondere angesichts der Komplexität und Dynamik der sozialen Welt reicht eine Methode oder ein analytischer Ansatz selten aus, um das untersuchte Phänomen oder Konzept ganzheitlich zu verstehen. Stattdessen ist es für den Forscher von Vorteil, die Welt mit mehreren Methoden und analytischen Ansätzen zu untersuchen, nicht um perfekt übereinstimmende Ergebnisse zu erhalten, sondern um so viele Details wie möglich zu sammeln, die die Analyse und die nachfolgenden Ergebnisse stärken.

In der qualitativen Forschung geht es bei der Rigorosität nicht um die Suche nach einer einzigen Wahrheit oder Realität, sondern vielmehr darum, in der Forschung gründlich, transparent und kritisch zu sein, um die Integrität und den Wert der Studie sicherzustellen. Rigorosität kann als ein Bekenntnis zu den besten Praktiken in der Forschung gesehen werden, wobei die Forscher ihre Methoden und Ergebnisse konsequent in Frage stellen, auf alternative Interpretationen prüfen und offen für Kritik und Revision bleiben. Dieses Bekenntnis zur Rigorosität trägt dazu bei, dass die qualitative Forschung valide, zuverlässige und sinnvolle Beiträge zu unserem Verständnis der komplexen sozialen Welt liefert.

Warum ist transparente Forschung wichtig?

Wenn Sie einen Artikel in der Zeitung lesen oder eine Nachrichtensendung im Fernsehen sehen, haben Sie dann manchmal das Gefühl, dass Sie nicht alle Informationen oder Zusammenhänge erhalten, die notwendig sind, um die übergeordneten Botschaften, die vermittelt werden, zu verstehen? Vielleicht versucht ein Verkäufer, Sie davon zu überzeugen, etwas von ihm zu kaufen, indem er Ihnen alle Vorteile eines Produkts erklärt, Ihnen aber nicht sagt, woher er weiß, dass diese Vorteile tatsächlich vorhanden sind. Wenn Sie sich für einen Film entscheiden, sehen Sie sich vielleicht die Rezension eines Kritikers oder die Bewertung in einer Online-Filmdatenbank an, ohne zu wissen, wie diese Rezension oder Bewertung zustande gekommen ist.

In all diesen Situationen ist es einfacher, den Informationen zu vertrauen, die Ihnen präsentiert werden, wenn ein strenger Analyseprozess hinter diesen Informationen steht und wenn dieser Prozess ausdrücklich detailliert ist. Dasselbe gilt für Ergebnisse qualitativer Forschung , was Transparenz zu einem Schlüsselelement in qualitativen Forschungsmethoden macht. Transparenz ist ein grundlegender Aspekt der Rigorosität in der qualitativen Forschung. Sie beinhaltet die klare, detaillierte und ausdrückliche Dokumentation aller Phasen des Forschungsprozesses. Dies ermöglicht es anderen Forschern, die Studie zu verstehen, zu bewerten, zu übertragen und darauf aufzubauen. Zu den wichtigsten Aspekten der Transparenz in der qualitativen Forschung gehören die methodologische Transparenz, die analytische Transparenz und die reflexive Transparenz.

Methodische Transparenz bedeutet, dass eine umfassende Beschreibung der in der Studie verwendeten Forschungsmethoden und -verfahren gegeben wird. Dazu gehört eine detaillierte Beschreibung des Forschungsdesigns, der Stichprobenstrategie, der Datenerhebungsmethoden und der ethische Überlegungen. So sollten die Forscher beispielsweise ausführlich beschreiben, wie die Teilnehmer ausgewählt wurden, wie und wo die Daten erhoben wurden (z. B. durch Interviews, Fokusgruppen, oder Beobachtungen) und wie ethische Fragen wie Einwilligung, Vertraulichkeit und potenzielle Schäden behandelt wurden. Sie sollten auch den theoretischen und konzeptionellen Rahmen, der die Studie geleitet hat, klar darlegen. Methodische Transparenz ermöglicht es anderen Forschern zu verstehen, wie die Studie durchgeführt wurde, und ihre Vertrauenswürdigkeit zu beurteilen.

Analytische Transparenz bezieht sich auf die klare und detaillierte Dokumentation des Datenanalyseprozesses. Dazu gehört die Erläuterung, wie die rohen Daten in Erkenntnisse umgewandelt wurden, einschließlich des Kodierungsprozesses, der Themen-/Kategorieentwicklung und der Interpretation der Ergebnisse. Forscher sollten die spezifischen analytischen Strategien beschreiben, die sie verwendet haben, wie z. B. thematische Analyse, Grounded Theory oder Diskursanalyse. Sie sollten Belege für ihre Ergebnisse vorlegen, z. B. direkte Zitate von Teilnehmern. Sie können auch die Software beschreiben, die sie zur Unterstützung der Datenanalyse verwendet haben. Analytische Transparenz ermöglicht es anderen Forschern, die Herleitung der Ergebnisse nachzuvollziehen und ihre Glaubwürdigkeit und Überprüfbarkeit zu beurteilen.

Reflexive Transparenz bedeutet, dass der Forscher seine eigene Rolle in der Forschung reflektiert und offenlegt, einschließlich seiner potenziellen Voreingenommenheit, seinen Annahmen und Einflüssen. Dazu gehört auch, zu erkennen und zu diskutieren, wie der Hintergrund des Forschers, seine Überzeugungen und seine Interaktionen mit den Teilnehmern die Datenerhebung und Analyse beeinflusst haben könnten. Reflexive Transparenz kann durch die Verwendung eines Reflexionstagebuchs erreicht werden, in dem der Forscher regelmäßig seine Gedanken, Gefühle und Reaktionen während der Forschung festhält. Dieser Aspekt der Transparenz stellt sicher, dass der Forscher offen mit seiner Subjektivität umgeht, und ermöglicht es anderen, die potenziellen Auswirkungen der Positionalität des Forschers auf die Ergebnisse zu beurteilen.

Transparenz in der qualitativen Forschung ist unerlässlich, um Strenge, Vertrauenswürdigkeit und ethische Integrität zu wahren. Indem sie transparent sind, erlauben Forscher, dass ihre Arbeit hinterfragt, kritisiert und verbessert wird, und tragen so zur kontinuierlichen Entwicklung und Verfeinerung des Wissens in ihrem Bereich bei.

Wie erreicht man Transparenz und Strenge in der Forschung?

Strenge, vertrauenswürdige Forschung ist Forschung, die die geeigneten Forschungsinstrumente anwendet, um die erklärten Ziele der Untersuchung zu erreichen. Um zum Beispiel festzustellen, ob eine explorative Untersuchung rigoros ist, müsste der Forscher eine Reihe von methodologische Fragen beantworten: Liefern die Datenerhebungsinstrumente geeignete Informationen für den in der Analyse erforderlichen Präzisionsgrad? Maximieren die Instrumente die Chance, die gesamte Bandbreite dessen, was es über das Phänomen zu wissen gibt, zu ermitteln? Inwieweit ist es wahrscheinlich, dass die Erhebungsmethoden den angemessenen Detaillierungsgrad liefern, der für die Beantwortung der Forschungsfrage(n) erforderlich ist? Inwieweit maximieren die Instrumente die Chance, Daten mit erkennbaren Mustern zu erzeugen?

Inwieweit gewährleisten die Analysetechniken nach der Datenerhebung die Entdeckung der gesamten Bandbreite relevanter und hervorstechender Themen und Fragestellungen? Inwieweit maximieren die Analysestrategien das Potenzial für die Entdeckung von Beziehungen zwischen Themen und Fragestellungen? Welche Kontrollen sind vorgesehen, um sicherzustellen, dass die entdeckten Muster und Modelle für die Forschungsfrage relevant sind? Und schließlich: Welche Beweisstandards sind erforderlich, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse durch die Daten gestützt werden?

Die klare Herausforderung besteht darin, die wichtigsten Fragen für die Festlegung der Forschungsstrenge (Vertrauenswürdigkeit) zu ermitteln und Beispiele dafür zu liefern, wie solche Fragen für diejenigen, die qualitative Daten verwenden, beantwortet werden könnten. Es liegt auf der Hand, dass eine strenge Forschung sowohl transparent als auch explizit sein muss; mit anderen Worten, Forscher müssen in der Lage sein, ihren Kollegen und ihrem Publikum in einer klaren, einfachen Sprache zu beschreiben, was sie getan haben (oder zu tun gedenken). Ein Großteil der Verwirrung, die die Techniken der qualitativen Datenerhebung und -analyse umgibt, rührt von Praktikern her, die ihr Verhalten in Geheimnisse und Fachjargon hüllen. So trägt beispielsweise eine klare Beschreibung der Identifizierung von Themen, der Erstellung und Anwendung von Codebüchern und der Herbeiführung von Modellen dazu bei, die qualitative Forschung zu straffen.

Forscher müssen sich auch mit dem breiten Spektrum der verfügbaren methodischen Techniken vertraut machen, wie z. B. Inhaltsanalyse, Grounded Theory und Diskursanalyse. Die gegenseitige Befruchtung verschiedener Methodentraditionen kann auch äußerst wertvoll sein, um ein aussagekräftiges Verständnis zu schaffen, anstatt alle Probleme mit derselben Art von methodischem Werkzeug anzugehen.

Die Einführung einer methodisch neutralen und hochflexiblen qualitativen Analysesoftware wie ATLAS.ti kann in der Tat als äußerst hilfreich angesehen werden. Sie ist sowohl für die interdisziplinäre gegenseitige Befruchtung als auch für das Vertrauen in die präsentierten Ergebnisse äußerst geeignet. Indem es dem Forscher ermöglicht wird, sowohl das Quellenmaterial als auch seine Ergebnisse in einer strukturierten, interaktiven Plattform zu kombinieren und gleichzeitig sowohl quantifizierbare Berichte als auch intuitive visuelle Darstellungen seiner Ergebnisse zu erstellen, verleiht ATLAS.ti der qualitativen Forschung eine neue Ebene der Vertrauenswürdigkeit. Darüber hinaus ermöglicht es dem Forscher, mehrere Ansätze auf seine Forschung anzuwenden, über philosophische Grenzen hinweg zusammenzuarbeiten und so die Genauigkeit der qualitativen Forschung erheblich zu verbessern. Spezielle Forschungssoftware wie ATLAS.ti hilft dem Forscher, die in einem bestimmten Forschungsprojekt generierten Daten zu katalogisieren, zu erforschen und kompetent zu analysieren.

Letztlich sind Transparenz und Strenge unverzichtbare Elemente jeder soliden Forschungsstudie. Das Erreichen von Transparenz erfordert einen systematischen, bewussten und durchdachten Ansatz. Dabei geht es um Klarheit bei der Formulierung der Forschungsziele, Vollständigkeit der Methoden und gewissenhafte Berichterstattung über die Ergebnisse. Im Folgenden finden Sie einige Schlüsselstrategien, um Transparenz und Strenge in der Forschung zu erreichen:

Klare Forschungsziele und -methoden

Transparenz beginnt mit der klaren und eindeutigen Formulierung von Forschungszielen und -fragen. Die Forscher sollten erklären, warum sie die Studie durchführen, was sie zu lernen hoffen und wie sie ihre Ziele erreichen wollen. Dazu gehört es, den theoretischen oder konzeptionellen Rahmen der Studie zu identifizieren und zu formulieren und die wichtigsten Forschungsfragen zu beschreiben. Wenn in dieser Phase Klarheit geschaffen wird, ist die Grundlage für Transparenz im weiteren Verlauf der Studie gegeben.

Zu einer transparenten Forschung gehört eine umfassende und detaillierte Darstellung des Forschungsdesigns und der Methodik. Forscher sollten alle Phasen ihres Forschungsprozesses beschreiben, einschließlich der Auswahl und Rekrutierung von Teilnehmern, der Datenerhebungsmethoden, des Forschungsrahmens und des Zeitplans. Jeder Schritt sollte so detailliert beschrieben werden, dass ein anderer Forscher die Studie wiederholen kann. Darüber hinaus sollten alle Änderungen am Forschungsdesign oder an der Methodik im Verlauf der Studie klar dokumentiert und begründet werden.

Gründliche Dokumentation und Analyse der Daten

In der Phase der Datenerhebung sollten die Forscher eine gründliche Dokumentation bereitstellen, einschließlich Originaldatensätzen wie Transkripte, Feldnotizenoder Bilder. Die Einzelheiten darüber, wie die Daten erhoben wurden, wer daran beteiligt war und wann und wo sie erhoben wurden, sollten sorgfältig aufgezeichnet werden.

Während der Datenanalysephase sollten die Forscher die zur Datenanalyse unternommenen Schritte klar beschreiben, einschließlich Kodierungsprozesse, Themenidentifizierung und wie Schlussfolgerungen gezogen wurden. Forscher sollten Belege zur Unterstützung ihrer Ergebnisse und Interpretationen vorlegen, wie z. B. wörtliche Zitate oder detaillierte Beispiele aus den Daten. Sie sollten auch alle verwendeten analytischen Software oder Tools beschreiben, einschließlich der Art und Weise, wie sie verwendet wurden und warum sie ausgewählt wurden.

Reflexivität und Anerkennung von Voreingenommenheit

Transparente Forschung beinhaltet einen Prozess der Reflexivität, bei dem Forscher ihre eigene Rolle im Forschungsprozess kritisch reflektieren.

Transparente Forschung beinhaltet einen Prozess der reflexivity, bei dem Forscher ihre eigene Rolle im Forschungsprozess kritisch reflektieren. Dazu gehört auch die Überlegung, wie ihre eigenen Überzeugungen, Werte, Erfahrungen und Beziehungen zu den Teilnehmern die Datenerhebung und Analyse beeinflusst haben könnten. Forscher sollten Reflexionsjournale führen, um diese Überlegungen zu dokumentieren, die dann in den endgültigen Forschungsbericht aufgenommen werden können. Forscher sollten auch ausdrücklich auf mögliche Voreingenommenheit und Interessenkonflikte hinweisen, die die Forschung beeinflussen könnten. Dazu gehören persönliche, finanzielle oder institutionelle Interessen, die die Durchführung oder Berichterstattung über die Forschung beeinflussen könnten.

Transparente Berichterstattung und Veröffentlichung

Zur Transparenz gehört auch die offene Weitergabe von Forschungsmaterialien und -daten, sofern ethische und rechtliche Richtlinien dies zulassen. Dazu kann der Zugang zu Interviewleitfäden, Erhebungsinstrumenten, Datenanalyseskripten, Rohdaten und anderen Forschungsmaterialien gehören. Die offene Weitergabe ermöglicht es anderen, die Forschungsergebnisse zu überprüfen, zu übertragen oder zu erweitern, wodurch ihre Transparenz und Vertrauenswürdigkeit erhöht wird.

Schließlich sollten bei der Berichterstattung und Veröffentlichungsphase die Grundsätze der Transparenz beachtet werden. Die Forscher sollten sich an die für ihr Fachgebiet geltenden Berichterstattungsrichtlinien halten. Diese Leitlinien bieten einen Rahmen für eine umfassende, systematische und transparente Berichterstattung über die Forschung.

Darüber hinaus sollten Forscher, wann immer möglich, in Open-Access-Zeitschriften oder anderen zugänglichen Formaten veröffentlichen, um sicherzustellen, dass die Forschungsergebnisse öffentlich zugänglich sind. Sie sollten auch offen für Kritik sein und sich an Diskussionen und Debatten über ihre Ergebnisse nach der Veröffentlichung beteiligen.

Indem sie diese Strategien befolgen, können Forscher die Transparenz ihrer Forschung sicherstellen und ihre Glaubwürdigkeit, Vertrauenswürdigkeit und ihren Beitrag zu ihrem Fachgebiet erhöhen. Transparenz ist mehr als nur eine gute Forschungspraxis - sie ist eine grundlegende ethische Verpflichtung gegenüber der Forschungsgemeinschaft, den Teilnehmern und der Gesellschaft insgesamt.