Objektive vs. Subjektive Daten | Hauptunterschiede

Einleitung

Qualitative Forschung wird oft mit "subjektiven Daten" in Verbindung gebracht, aber was bedeutet das genau? Was macht Daten objektiv oder subjektiv? Und wie können Forscher Subjektivitäten berücksichtigen, um empirische Forschung zu betreiben?

In diesem Artikel untersuchen wir den Unterschied zwischen subjektiven und objektiven Daten und wie Forscher beide in ihrer Forschung einsetzen, um eine reichhaltige Perspektive auf die Welt zu erhalten.

Was sind objektive Daten?

Objektive Daten sind alle Arten von Daten, die auf ein objektives Maß bezogen sind. Die meisten objektiven Daten werden in Zahlen erfasst (z. B. Temperatur, Alter, Bevölkerung), aber einige numerische Daten können subjektiv sein (z. B. Filmkritiken, wahrgenommene Anstrengung beim Sport), da sie bis zu einem gewissen Grad auf menschlichem Urteil beruhen.

Zu den nicht numerischen Daten, die objektive Daten sind, gehören Dinge wie der Name, die Staatsangehörigkeit und der Geburtsort einer Person. Objektive Daten sind letztlich dadurch gekennzeichnet, dass die Bedeutung dieser Daten kaum umstritten ist. Die Bevölkerung eines bestimmten Ortes ist eine absolute Zahl, und der Geburtsort einer Person ist unveränderlich, wenn er einmal festgelegt ist.

Was sind subjektive Daten?

Wenn Forscher subjektive Informationen erheben, sammeln sie Interpretationen oder Wissen, das nicht genau mit Kategorien oder Zahlen gemessen werden kann. Was genau macht eine Stadt schöner als eine andere? Wie kann man feststellen, welche Achterbahnfahrten am aufregendsten sind? Was macht einen gesunden Lebensstil aus?

In solchen Fällen kann sich die Bedeutung dieser Informationen je nach Person ändern und kann nicht objektiv mit einer einzigen, allgemein anerkannten Messung erfasst werden. Subjektive Daten können aus vielen verschiedenen qualitativen Forschungsmethoden wie Interviews und Beobachtungen stammen.

Beispiele für objektive und subjektive Daten

Stellen wir uns eine Studie vor, die subjektive und objektive Daten in der Pflege- und Medizinforschung umfasst. Zu den objektiven Pflegedaten, die Sie in Notaufnahmen, Krankenhäusern und anderen medizinischen Einrichtungen erheben könnten, gehören Vitalparameter wie Blutdruck, Körpertemperatur oder Herzfrequenz des Patienten.

Ebenso können subjektive Pflegedaten verschiedene Formen annehmen, wie z. B. persönliche Gefühle, Meinungen oder auch Symptome wie Schmerz- oder Stressempfinden.

Subjektive Daten können auch Faktoren umfassen, die nicht genau definiert sind, wie z. B. der Grad der Patientenaufklärung über einen bestimmten Behandlungsplan oder die Erfahrungen eines Patienten mit körperlichen Untersuchungen. Häufig stammen subjektive Daten aus dem medizinischen Bereich aus den Aussagen von Ärzten, Krankenschwestern oder Patienten in Interviews oder Fokusgruppen.

Unterscheidung zwischen subjektiven und objektiven Daten

Subjektive und objektive Daten lassen sich oft, aber nicht immer, in qualitative und quantitative Daten einteilen. Den Unterschied zu kennen, mag selbstverständlich erscheinen, aber es ist wichtig, die Unterscheidungen im Interesse einer rigorosen Forschung genau zu beschreiben.

Wie bereits erwähnt, handelt es sich bei objektiven Daten in der Regel um numerische Daten, die häufig in Tabellen, Listen und Arbeitsblättern strukturiert sind. Denken Sie zum Beispiel an eine Wettervorhersage für Städte auf der ganzen Welt, in der für jede Stadt die Höchst- und Tiefsttemperaturen sowie die Regenwahrscheinlichkeit für den jeweiligen Tag angegeben sind.

Dieses Beispiel veranschaulicht außerdem den eindeutigen Charakter objektiver Daten. Schließlich hat "10 Grad Celsius" in wissenschaftlichen und alltäglichen Kontexten eine Bedeutung, die nicht subjektiv ausgelegt oder interpretiert werden kann; während jeder auf kaltes Wetter unterschiedlich reagiert, sind sich alle über das objektive Maß der Temperatur einig.

Im Gegensatz dazu sind subjektive Daten in der Regel unstrukturierter. Empfindungen wie Schmerz oder Angst sind eine Sache der Wahrnehmung, die nur von denjenigen beschrieben werden kann, die diese Empfindungen erleben. Diese Interpretationen werden in Interviews, Fokusgruppendiskussionen oder Beobachtungen erfasst und dann transkribiert oder in Feldnotizen aufgezeichnet, um dann kodiert für Analyse verwendet zu werden.

Welche Art von qualitativen Daten sollte ich sammeln?

Das Argument subjektive vs. objektive Daten ist ähnlich wie die Debatte qualitative Daten vs. quantitative Daten: bei beiden geht es weniger darum, was besser ist als das andere, sondern vielmehr darum, was für Ihre Forschung besser geeignet ist.

Die "harten Wissenschaften" wie Physik und Chemie sind in erster Linie auf objektive Daten angewiesen, um die Eigenschaften und das Verhalten von Kräften und Objekten in der natürlichen Welt zu erklären, während die Sozialwissenschaften oder die "weichen Wissenschaften" auf subjektive Daten zurückgreifen, um Forschungsfragen zu sozialen Phänomenen zu beantworten.

Letztendlich wird Ihre Forschungsfrage den Gegenstand Ihrer Untersuchung bestimmen, der wiederum Ihre Studie darüber leiten wird, welche objektiven und subjektiven Daten Sie sammeln und analysieren.

Was kann ich mit subjektiven Daten tun?

Es ist wichtig zu betonen, dass "subjektiv" nicht gleichbedeutend ist mit "schlechten" oder "fehlerhaften" Daten. Im Gegenteil: Subjektive Daten liefern oft eine Fülle von Informationen über die soziale Welt, die absolute Werte nicht liefern können. Es geht lediglich darum, sie in einer rigorosen und zuverlässigen Weise zu interpretieren, die zu wertvollen theoretischen Entwicklungen führt.

Qualitative Forscher erkennen an, dass Subjektivität ein notwendiges und nützliches Element für das Verständnis qualitativer Daten ist, die entweder objektiv oder subjektiv sind. Die Rolle der Datenanalyse im Umgang mit subjektiven Daten besteht darin, diese durch Triangulation und Reflexivität zu kontextualisieren.

Unter Datentriangulation versteht man zum Beispiel das Sammeln von Informationen aus verschiedenen Quellen wie anderen Patienten oder einem Familienmitglied, das mit dem Patienten verwandt ist. Das Ziel besteht nicht darin, von jeder Quelle das gleiche Ergebnis zu erhalten, sondern Daten über dieselbe Untersuchung aus verschiedenen Blickwinkeln im gleichen Kontext zu sammeln.

Die Forschung mit gemischten Methoden stützt sich natürlich auf Triangulation, um die Analyse eines Datensatzes durch die Analyse eines anderen Datensatzes zu bestätigen. Forscher, die mit gemischten Methoden arbeiten, erheben oft subjektive und objektive Daten im selben Kontext, um Details aus qualitativen und quantitativen Methoden zu sammeln.

So können Forscher beispielsweise die Kommunikation zwischen Krankenschwestern und -pflegern über eine Patientendiagnose beobachten und gleichzeitig Daten über Vitalparameter und andere Beurteilungen sammeln, um eine statistische Analyse durchzuführen, die die diagnostischen Praktiken in einem Krankenhauskontext kontextualisiert.

Reflexivität ist ein weiteres wesentliches Merkmal von Forschern bei der Kontextualisierung subjektiver Daten. Reflexivität beinhaltet unter anderem die Fähigkeit des Forschers, sich in den Forschungskontext, in dem die Daten erhoben werden, hineinzuversetzen. Dies erfordert die Anerkennung der Unterschiede im Denken zwischen dem Forscher und seinen Teilnehmern, um die Daten in den richtigen Kontext zu stellen.