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Erklärungsorientierter Forschungsansatz

Der erklärungsorientierte Forschungsansatz versucht, die Wirklichkeit durch theoretische Konstrukte und deren Interdependenzen zu beschreiben. Zur Herleitung dieser Theorien bedient sich der Forscher hauptsächlich der Deduktion und der Induktion.

Der erklärungsorientierte Forschungsansatz versucht zu verstehen, warum Phänomene in der Wirklichkeit auftreten. Dazu stellt der erklärungsorientierte Forschungsansatz Kausaltheorien über die Wirklichkeit auf. Wesentliche Elemente von Kausaltheorien sind theoretische Konstrukte sowie ihre Ursache-Wirkungs-Beziehungen.

Um diese abstrakte Beschreibung zu verdeutlichen, soll ein Beispiel gegeben werden. Ein mögliches Erklärungsmodell ist, dass "Kundenzufriedenheit mit einer Software" (theoretisches Konstrukt 1) die "Wiederkaufsabsicht dieser Software" (theoretisches Konstrukt 2) steigert (Wirkungsbeziehung).

Die Frage ist nun, (1) wie die Wirkungsbeziehung zwischen Konstrukten hergeleitet werden kann und (2) wie theoretische Konstrukte objektiv gemessen werden können (Operationalisierung), da theoretische Konstrukte oft nicht direkt beobachtbar sind, sondern nur durch deren Ausprägungen (Indikatoren) erfasst werden können.

Zur Herleitung der Wirkungsbeziehung zwischen zwei Konstrukten gibt es zwei mögliche Herangehensweisen, Deduktion und Induktion. Bei der Deduktion definiert der Forscher zunächst die theoretischen Konstrukte und Wirkungsbeziehungen zwischen den Konstrukten in Form von Hypothesen. Eine Hypothese behauptet einen Wirkungszusammenhang zwischen zwei Konstrukten, der (nach dem kritischen Rationalismus nach Popper) so lange gilt, bis er widerlegt wird [vgl. Popper 1935]. Der Forscher beobachtet nun die messbaren Ausprägungen der theoretischen Konstrukte und versucht, Hypothesen zu falsifizieren. Alle nicht zurückweisbaren Hypothesen bilden in ihrer Gesamtheit eine Theorie. Im Gegensatz zur Deduktion beginnt der Forscher bei der Induktion mit der Beobachtung der Ausprägungen theoretischer Konstrukte und versucht, Muster zwischen diesen Ausprägungen (Indikatoren) zu finden. Diese Muster sind tentative, verallgemeinernde Hypothesen [vgl. Poincaré 1904], die wiederum in ihrer Gesamtheit eine Theorie bilden.

Auch bei der Meßbarmachung der Konstrukte (Operationalisierung) lassen sich zwei verschiedene Forschungsansätze unterscheiden. Quantitative Forscher versuchen, die Konstrukte bzw. deren Indikatoren zahlenmäßig zu erfassen, wohingegen qualitative Forscher die Konstrukte textuell erfassen.

Welche der Methoden (Deduktion vs. Induktion und qualitative Forschung vs. quantitative Forschung) geeigneter zur Erstellung von Theorien ist, ist umstritten. Dennoch gibt es verschiedene Kriterien, anhand derer die Güte einer Theorie beurteilt werden kann. Zu den wichtigsten dieser Kriterien gehören etwa die intersubjektive Nachvollziehbarkeit, die Reliabilität und die Validität einer Theorie [vgl. Carmines, Zeller 1979]. (Diese Kriterien werden in den verschiedenen Forschungstraditionen unter Umständen anders bezeichnet.) Zum Beispiel bezeichnet externe Validität die Generalisierbarkeit, von einer beschränkten Anzahl von Beobachtungen auf allgemein gültige Wirkungszusammenhänge zu schließen. Wichtig zur Erreichung externer Validität ist, dass der zeitliche, örtliche und situative Beobachtungskontext ähnlich zu allen möglichen zeitlichen, örtlichen und situativen Kontexten ist. Ein anderes Beispiel ist die Konstruktvalidität, die angibt, ob die verwendeten Indikatoren dazu in der Lage sind, das Konstrukt zu erfassen [vgl. Cambell, Fiske 1959].

Die verschiedenen Forschungstraditionen entwickelten dabei diverse Methoden, um diese Gütekriterien optimal erfüllen zu können. Im Bereich der qualitativen Forschung gehören zu den wichtigsten Forschungsmethoden in der Wirtschaftsinformatik die gegenstandverankerte Theoriebildung nach Glaser und Strauss, Fallstudien, Aktionsforschung und Ethnographie [vgl. Flick et al. 1995]. Im Bereich der quantitativen Forschungsmethoden wurde eine Vielzahl von statistischen Auswertungsmethoden entwickelt (z.B. Varianzanalysen, Strukturgleichungsanalysen, Faktoranalysen, Regressionen), die unterschiedlichen quantitativen Datengrundlagen (Experimenten, Umfragen, Zeitreihen) Rechnung tragen [vgl. Backhaus et al. 2003].

Dabei ist festzustellen, dass qualitative Forscher oftmals eher einen induktiven Forschungsansatz verfolgen, quantitative Forscher hingegen einen deduktiven Forschungsansatz. Beide Forschungstraditionen stehen sich traditionell kritisch gegenüber, wobei quantitative Forscher auf die objektive Nachvollziehbarkeit ihrer Forschungsergebnisse hinweisen, qualitative Forscher auf die kontextuelle Interpretation und Generalisierbarkeit ihrer Ergebnisse. Neuere Forschungen versuchen dieser Problematik zu entgehen, indem qualitative Daten numerisch kodiert werden oder auf die qualitative Interpretation quantitativer Daten hingewiesen wird [vgl. Ragin 1989].

Die durch erklärungsorientierte Forschungsansätze gewonnenen Modelle sollten nicht mit Referenzmodellen verwechselt werden, die durch gestaltungsorientierte Forschungsansätze ("Design Science") gewonnen werden.

Literatur

Backhaus, Klaus ; Erichson, Bernd ; Plinke, Wulff ; Weiber, Rolf: Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung. Berlin: Springer, 13. Auflage 2011.

Campbell, Donald T. ; Fiske, Donald W.: Convergent and Discriminant Validation by the Multitrait Multimethod Matrix. In: Psychological Bulletin, 56(1959), Nr. 2, S. 81-105.

Carmines, Edward G. ; Zeller, Richard A.: A Reliability and Validity Assessment. London: Sage, 1979.

Flick, Uwe ; Kardorf, Ernst von ; Keupp, Heiner ; Rosenstiel, Lutz von: Handbuch qualitative Sozialforschung: Grundlagen, Konzepte, Methoden und Anwendungen. 2. Aufl. Weinheim: Beltz, Psychologie Verlags Union, 1995.

Poincaré, Henri: Wissenschaft und Hypothese. Leipzig, 1904.

Popper, Karl R.: Logik der Forschung: Zur Erkenntnistheorie der modernen Naturwissenschaft. Wien: Julius Springer, 1935.

Ragin, Charles: The Comparative Method: Moving beyond Qualitative and Quantitative Strategies. London: University of California Press, 1989.

Autoren


 

Prof. Dr. Detlef Schoder, Universität zu Köln, Seminar für Wirtschaftsinformatik und Informationsmanagement, Pohligstr. 1, 50969 Köln

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Dr. Johannes Putzke, Universität zu Köln, Seminar für Wirtschaftsinformatik und Informationsmanagement, Pohligstr. 1, 50969 Köln

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Zuletzt bearbeitet: 10.10.2014 15:21
Letzter Abruf: 20.11.2017 08:49
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