Induktive Argumentation und Analyse

Wenn Sie Forschung induktiv betreiben, leiten Sie aus Ihren Beobachtungen eine Theorie ab. Eine quantitative Studie kann auf eine induktive Analyse folgen, um eine Beobachtung zu untermauern und Ihre Theorie auf eine Population zu verallgemeinern.

Induktives Denken ist ein analytischer Ansatz, bei dem auf der Grundlage der Daten, die Sie in Ihrer Studie verwenden, eine umfassendere Theorie über das Forschungsthema aufgestellt wird. Induktives Denken ist ein Bottom-up-Ansatz, bei dem Forscher Wissen konstruieren und neue Theorien vorschlagen, die sich aus den Daten ergeben.

Induktives und deduktives Denken gehen Hand in Hand, um Forschern die Möglichkeit zu geben, ein theoretisches Verständnis der menschlichen und sozialen Welt zu entwickeln. Schauen wir uns das Konzept des induktiven Denkens genauer an und wie es in der Forschung und in ATLAS.ti angewendet wird.

Induktive Logik

Wenn Menschen spezifische Beobachtungen über ein bestimmtes Phänomen machen und Schlussfolgerungen ziehen, die allein auf dem Inhalt dieser Beobachtungen beruhen, wenden sie eine Form der Argumentation an, die als induktive Logik bezeichnet wird. Diese Schlussfolgerungen können als Arbeitstheorie dienen, bis andere spezifische Beobachtungen ihr Verständnis in Frage stellen oder widerlegen.

Dann müssen sie ihr Verständnis zu einer differenzierteren und kohärenteren Schlussfolgerung weiterentwickeln, die ihren erweiterten Beobachtungen der Welt Rechnung trägt. Letztlich zielt die induktive Methode darauf ab, eine Theorie zu entwickeln, die die Beziehungen zwischen den untersuchten Konzepten oder Phänomenen erklärt.

Beispiele für induktives Denken

Induktives Denken ist leichter zu verstehen, wenn man von unten nach oben an die Logik herangeht. Ein Beispiel aus dem Alltag: Wenn man eine Katze sieht, feststellt, dass sie einen Schwanz hat, und auf andere Tiere mit Schwänzen stößt, kann man durch induktiven Bezug auf der Grundlage seiner Beobachtungen zu einer verallgemeinerten Schlussfolgerung gelangen: Alle Tiere mit einem Schwanz sind Katzen.

Das bedeutet natürlich nicht, dass die vorgeschlagene Theorie das Ende des induktiven Denkprozesses ist. Sie können einen Hund mit einem Schwanz finden, aber sie würden sich schwer tun, ihn als Katze zu bezeichnen.

Folglich könnte die Theorie, die sie aufgrund früherer Erfahrungen entwickelt haben, eine bessere Erklärung liefern. Diese Person müsste neue Beobachtungen von Katzen und Hunden anstellen, um eine weitere induktive Schlussfolgerung zu ziehen: Katzen und Hunde haben Schwänze, aber Katzen haben schärfere Krallen. Der Kreislauf des induktiven Denkens kann so endlos fortgesetzt werden, um Muster zu erkennen und solidere Theorien zu entwickeln.

Ein weiteres berühmtes Beispiel ist das des schwarzen Schwans. Man kann induktiv schließen, dass alle Schwäne weiß sind, wenn man bisher nur weiße Schwäne beobachtet hat.

Diese Theorie muss verworfen werden, wenn man auf einen schwarzen Schwan trifft. Dann müssen Sie Ihre Theorie revidieren, um der neuen Beobachtung Rechnung zu tragen.

Was ist induktives Schlussfolgern?

Die Rolle des induktiven Denkens in der Forschung ist nicht immer leicht zu erkennen, wenn man nur die experimentelle Forschung als Mittel zur Theoriebildung betrachtet. Experimentelle Forschung ist auf deduktives Denken angewiesen, um eine bestehende Theorie zu bestätigen oder zu widerlegen, während induktives Denken vor allem mit Beobachtungen und Befragungen verbunden ist.

Beobachtung und induktive Logik eignen sich am besten für Forschungsuntersuchungen, bei denen die bestehende Theorie nicht ausreichend oder überhaupt nicht entwickelt ist, so dass die Forscher eine induktive Erklärung für das untersuchte Phänomen entwickeln müssen.

Vor allem in der sozialwissenschaftlichen Forschung ist es unmöglich, im induktiven Denkprozess zu einer zwangsläufig endgültigen Schlussfolgerung zu kommen. Das Wissen entwickelt sich dank der Forschung ständig weiter.

Ziel des induktiven Denkens

Ziel des induktiven Ansatzes ist es, aus einer Reihe von Daten Theorien zu entwickeln, die es den Forschern ermöglichen, eine allgemeine Aussage über ein Phänomen zu treffen und gleichzeitig neue Forschungsansätze für künftige Untersuchungen zu finden.

Es ist auch wichtig zu beachten, dass induktive Forschung nicht unabhängig von einer bestehenden Theorie existieren muss. Der Forschungsprozess erfordert immer Verbindungen zur bestehenden Literatur, um Wissen zu organisieren und zu generieren. Der wichtigste Grundsatz bei der Anwendung des induktiven Denkens auf Ihre Forschung ist, dass die Schlussfolgerungen, die Sie ziehen, von den Daten stammen, die Sie analysieren.

Ist die induktive Analyse qualitativ oder quantitativ?

Induktives Denken wird oft mit qualitativer Forschung in Verbindung gebracht, wo es darum geht, Zusammenhänge, Prozesse oder Bedeutungen zu untersuchen, die nicht leicht zu quantifizieren sind. Quantitative Analysen hingegen stützen sich in der Regel auf deduktives Denken, um bestehende Theorien zu überprüfen und festzustellen, wann bestehendes Wissen weiter entwickelt werden muss.

Dennoch können bei quantitativen Methoden auch induktive Schlussfolgerungen gezogen werden, um Hypothesen auf der Grundlage der Daten zu bilden. Die wichtige Prämisse eines induktiven Ansatzes besteht darin, dass aus den Mustern eines Phänomens in einer bestimmten Datenmenge Propositionen und Theorien entwickelt werden.

Häufigkeiten und Themen

Muster, die in Beobachtungen oder Interviews gehäuft auftreten, können für die Entwicklung einer Theorie nützlich sein. Darüber hinaus können qualitative Forscher auch Muster identifizieren, die nur ein- oder zweimal auftauchen, die aber ein wichtiges Licht auf das untersuchte Phänomen werfen.

ATLAS.ti bietet z.B. Werkzeuge wie die Wortwolke, um die Häufigkeit von Wörtern zu zählen. Wenn Sie ein Transkript einer Rede verwenden, können Sie das Word Cloud-Tool einsetzen und durch induktives Schlussfolgern eine logische Schlussfolgerung über die Sprachmuster eines Sprechers anhand der am häufigsten verwendeten Wörter ziehen.

Induktives vs. deduktives Schlussfolgern

Deduktive und induktive Forschung sind gegensätzliche, aber komplementäre Ansätze, die in der wissenschaftlichen Arbeit verwendet werden. Um den Unterschied zu verdeutlichen, deduktive Ansätze untersuchen theoretische Schlussfolgerungen von oben nach unten, während induktive Methoden darauf abzielen, theoretische Schlussfolgerungen von unten nach oben zu ziehen. Mit anderen Worten: deduktives Denken arbeitet mit aktuellen Fakten, während induktives Denken versucht, eine neue Reihe von Fakten zu schaffen.

Betrachtung von Katzen und Hunden

Um auf das Beispiel mit den Katzen und Hunden zurückzukommen: Ein Beispiel für eine deduktive Schlussfolgerung wäre eine Schlussfolgerung, die sich auf die bestehende Erkenntnis stützt, dass alle Katzen Schwänze und scharfe Krallen haben. Wenn also jemand ein Tier mit einem Schwanz und scharfen Krallen findet, kann er auf der Grundlage der obigen Schlussfolgerung eine deduktive Schlussfolgerung ziehen und dieses Tier als Katze bezeichnen. Je ausgefeilter die verwendeten Theorien sind, desto mehr kann sich ein Forscher natürlich auf deduktive Schlussfolgerungen stützen.

Die beiden Ansätze schließen sich nicht gegenseitig aus und können in ein und derselben wissenschaftlichen Studie kombiniert werden. So kann man beispielsweise ein Codesystem aufbauen, das mit einigen deduktiv abgeleiteten Konzepten beginnt, die man im Laufe des Analyseprozesses mit Codes anreichert, die man induktiv aus den Daten entwickelt. In diesem Sinne tragen induktives und deduktives Denken beide zur Analyse Ihrer Forschung bei.

Mit Hilfe des Code Managers in ATLAS.ti können Sie zwischen den beiden Gruppen von Codes unterscheiden, um induktive und deduktive Ansätze im selben Projekt zu organisieren. Farben und Code-Gruppen helfen Ihnen bei der Unterscheidung zwischen den verschiedenen Arten von Codes, die Sie zur Durchführung Ihrer Analyse verwenden.

Bei komplexeren Forschungsprojekten können Smart Codes auch die Organisation Ihrer Forschung erleichtern, indem sie Datensegmente identifizieren, die bestimmte Kriterien auf der Basis Ihrer Codes erfüllen.

Der induktive Ansatz im Forschungsprozess

Der Forschungsprozess kann oft in Datenerhebung und Datenanalyse unterteilt werden. In der qualitativen Forschung ist das Kodieren typischerweise der Zwischenschritt, der die Analyse erleichtert und Sie bei der Entwicklung von Schlussfolgerungen und deren Erklärung durch Theorien voranbringt.

Datenerhebung

Induktives Denken kann auf die meisten Methoden der Datenerhebung angewendet werden. Das heißt, dass qualitative Forschungsmethoden, die Beobachtungen oder Interaktionen mit den Forschungsteilnehmern erfordern, dem Forscher die Möglichkeit geben, bei der Datenerhebung induktiv zu argumentieren.

Stellen Sie sich ein Interview Projekt vor, um die Auswirkungen der Nutzung sozialer Medien zu ermitteln. In den ersten Gesprächen mit den Personen könnte der Forscher feststellen, dass viele Befragte körperliche Auswirkungen wie Augenbelastung oder Schlafmangel erwähnen. Wenn der Forscher glaubt, dass es einen Zusammenhang gibt, kann er die Fragen, die er den Befragten stellt, anpassen, um mehr Beweise für diesen kausalen Zusammenhang zu finden.

In ähnlicher Weise wendet ein Forscher bei Beobachtungen induktive Schlussfolgerungen an, wenn er etwas feststellt, das häufig auftritt. So könnte er beispielsweise feststellen, dass Menschen, die in der Öffentlichkeit Smartphones benutzen, häufiger in Unfälle verwickelt werden (z. B. weil sie mit anderen zusammenstoßen oder über Gegenstände stolpern). Infolgedessen können sie ihre Beobachtungen anpassen, indem sie sich an belebte Orte begeben, an denen es wahrscheinlicher ist, dass Menschen, die Smartphones benutzen, mehr Unfälle erleiden.

Kodierung

Ein induktiver Ansatz zur qualitativen Datenanalyse erfordert, dass Sie Ihr Projekt betrachten, um Schlüsselsegmente von Daten zu identifizieren, die letztendlich als Prämissen für die Entwicklung einer Theorie dienen werden. Die Theorie kann weiter entwickelt werden, nachdem Muster identifiziert und der Fokus angepasst wurde, um nach weiteren Belegen oder Ausnahmen von diesen Mustern zu suchen.

In ATLAS.ti beginnt der Prozess des induktiven Vorgehens mit der Betrachtung Ihrer Daten. Welche Muster sind erkennbar? Was taucht in den Daten auf? Welche Daten scheinen für Ihre Untersuchung besonders relevant zu sein?

Geben Sie jedem Muster eine kurze, aber beschreibende Bezeichnung, die einen Ihrer Kodes bildet. Kodes sind kurz, weil sie helfen, große Segmente für ein schnelles Verständnis zusammenzufassen oder diskrete Segmente in separaten Bereichen Ihres Forschungsprojekts zu kategorisieren.

Diese Kodes können direkt im Kode Manager erstellt werden, oder Sie finden es vielleicht einfacher, Kodes zu erstellen, während Sie die Daten lesen. Während Sie sich durch Ihr Projekt lesen, können Sie neue Kodes erstellen und diese dann auf Datensegmente anwenden, die als Zitate bezeichnet werden. Zitate, die mit demselben Kode versehen sind, können durch dasselbe umfassendere Muster miteinander in Verbindung gebracht werden, wodurch Verbindungen zwischen verschiedenen Datensegmenten mit demselben Kode hergestellt werden.

Als Beispiel für diese Beziehung stellen Sie sich vor, dass Sie eine Reihe von Dokumenten kodieren, die die Zeitpläne von Menschen im täglichen Leben enthalten. In diesen Terminen könnten Aktivitäten wie "Tennistraining", "Arzttermin" und "Kinoabend mit dem Partner" stehen. Wenn Sie sich diese Zeitpläne ansehen, könnten Sie Kodes wie "Spaßaktivitäten" und "wichtige Aufgaben" auf diese Elemente anwenden, um ein Gefühl dafür zu bekommen, wie häufig die einzelnen Aktivitätskategorien in den täglichen Routinen der Menschen vorkommen.

Auto-Kodierung

Das Kodieren Ihrer Daten kann ein zeitaufwändiger Prozess sein, der jedoch erforderlich ist, wenn Sie induktive Schlussfolgerungen auf Ihre Forschungsdaten anwenden. In der Regel kodieren Forscher jeweils ein Dokument oder eine Datenquelle auf einmal.

In ATLAS.ti können Tools wie die Textsuchfunktion den Kodierungsprozess beschleunigen, indem sie es dem Forscher ermöglichen, nach einem bestimmten Wort oder einer Phrase in seinem Projekt zu suchen und Segmente zu kodieren, die den gewünschten Suchbegriff enthalten. Wenn ein bestimmter Kode durch ein bestimmtes Wort oder eine bestimmte Phrase repräsentiert werden kann, können Sie mit dem Text Search Tool die relevanten Daten an einem Ort organisieren und so schnell und einfach kodieren. Sie können die Wortwolke verwenden, um induktiv bestimmte Wörter oder Ausdrücke zu identifizieren und diese dann mit dem Textsuchwerkzeug zu codieren.

Die Textsuchfunktion arbeitet auch mit deduktivem Denken, insbesondere wenn bestehende Theorien mit bestimmten Wörtern oder Phrasen assoziiert werden können, nach denen Sie in Ihrem Projekt suchen können. Wie auch immer Sie vorgehen, ATLAS.ti kann Ihnen helfen, bei der Kodierung Ihrer Forschung Zeit zu sparen.

Weitere Datenanalyse

Sobald Ihre Daten kodiert sind, können Sie im Kode Manager nachsehen, welche Kodes am häufigsten verwendet wurden. Dies wird den induktiven Denkprozess unterstützen, indem Sie herausfinden, was in Ihren Daten am häufigsten vorkommt.

Sie können nicht nur durch das Auftreten von Kodes induktive Schlussfolgerungen ziehen, sondern auch durch das gleichzeitige Auftreten von Kodes. Denken Sie daran, dass Zitate mehrere Kodes enthalten können und dass sich Zitate mit verschiedenen Kodes überschneiden können.

Wenn ein Text mit mehr als einem Kode verknüpft ist, treten diese Kodes gemeinsam auf. Forscher können diese Ko-Okzidenz nutzen, um Beziehungen zwischen verschiedenen Phänomenen abzuleiten.

ATLAS.ti hat ein Tool namens Code Co-Occurrence Analysis, mit dem Sie die durch induktives Denken generierten Kodes untersuchen und mögliche Beziehungen zwischen diesen Kodes identifizieren können. Die Code Co-Occurrence Tabelle listet die Häufigkeiten für verschiedene Kode-Paare auf, die Sie in ATLAS.ti angeben.

Schlussfolgerungen ziehen

Kodes, die auf induktiven Schlussfolgerungen beruhen, werden oft zu einer Theorie oder einem Rahmenwerk zusammengeführt. Sie können sowohl häufig vorkommende Kodes als auch Kodes, die nur ein- oder zweimal auftauchen, als Prämissen für Ihre Theorie heranziehen. Das Wichtigste ist, dass die verschiedenen Teile Ihrer Theorie kohärent zusammenpassen und das untersuchte Phänomen erklären. Die Erstellung von Schlussfolgerungen beruht darauf, dass Sie zunächst vorläufige Schlussfolgerungen ziehen und diese dann anhand der Daten verifizieren. Sie können Ihre Schlussfolgerungen anpassen, wenn Sie andere Beispiele oder widerlegende Beweise finden. Dieser iterative Prozess trägt zum Aufbau einer sinnvollen Theorie oder eines Rahmens bei.

Die Häufigkeit des gemeinsamen Auftretens von Kodes stellt potenzielle Beziehungen zwischen Kodes dar, die für die theoretische Entwicklung von Nutzen sein können. Die Häufigkeitszahlen für Kodes und Co-Occurrences können mit Hilfe der Exportfunktionen von ATLAS.ti in Microsoft Excel exportiert werden. Durch den Export dieser Zählungen in eine Tabellenkalkulation können die Forscher dann weitere statistische Analysen zu ihrem Projekt durchführen. Komplexere statistische Analysen können auch durchgeführt werden, indem das gesamte ATLAS.ti-Projekt exportiert und in eine statistische Analysesoftware, wie SPSS oder R, importiert wird.

Weitergehende Rückfragen

Eine ganzheitlichere Untersuchung kann mit induktiven Forschungsmethoden beginnen, sollte aber verschiedene Forschungsansätze in Betracht ziehen, um ein bestimmtes Konzept oder Phänomen vollständig zu verstehen. Sie können Daten für die deduktive Forschung sammeln, um Ihre durch induktives Denken entwickelten Theorien auf neue Informationen anzuwenden, oder Sie können abduktives Denken anwenden, um Ihren Untersuchungsgegenstand auf eine völlig neue Weise zu betrachten. Eine Synthese Ihrer Forschung mit Hilfe eines quantitativen Ansatzes kann auch nützlich sein, wenn Sie eine statistische Verallgemeinerung in Ihrer Forschungsuntersuchung ermitteln wollen. Wie auch immer Ihre Forschung aussieht, Sie können davon profitieren, wenn Sie Ihre Forschungsfragen aus mehreren Blickwinkeln betrachten.

Abduktives Schlussfolgern

Während die Verwendung von deduktiven und induktiven Ansätzen in der Forschung häufig diskutiert wird, ist das abduktive Denken die dritte Art des Denkens, die ebenfalls einige Aufmerksamkeit verdient.

Abduktives Denken kann als eine Zwischenform zwischen induktivem und deduktivem Denken betrachtet werden. Bei der Abduktion geht es darum, auf der Grundlage der in den Daten vorhandenen Informationen ein Argument zu entwickeln und dann diese induktiven Erkenntnisse durch Bezugnahme auf bestehende Theorien zu verifizieren oder weiter zu vertiefen. Die abduktive Analyse basiert also auf dem Wechselspiel zwischen Daten und Literatur.

Quantitative Forschung einsetzen

Theorien, die auf induktiven Überlegungen beruhen, können durch quantitative Forschung weiterverfolgt werden, um die Forschungsergebnisse durch statistische Verallgemeinerungen zu bestätigen. Generell kann jede Forschung, die auf deduktiven Überlegungen beruht, zur Unterstützung induktiver Schlussfolgerungen verwendet werden. Quantitative Forschung in großem Maßstab ist jedoch nützlich, um die Anwendbarkeit von Theorien in großen Populationen oder verschiedenen Kontexten zu bestätigen.

Unabhängig von der angewandten Logik oder Methodik hat jede gute Forschung die Fähigkeit, eine Theorie zu entwickeln, zu stärken und zu erweitern, wenn sie eine solide, transparente Analyse beinhaltet. ATLAS.ti kann den analytischen Prozess der Forschung erleichtern, indem es den Kodierungsprozess schneller und intuitiver macht, so dass die Forscher mehr Zeit haben, ihre Analyse kritisch zu reflektieren und eine Theorie zu entwickeln.