Lernblatt PoWiAr 1. Vorlesung Wissenschaftliche Methode Die Wissenschaftliche Methode ist ein kollektiver Prozess, welcher stufenweise zu einem besseren Verständnis politischer Phänomene führt. Baut auf Erkenntnis anderer Forscher aufDeswegen ist Reproduzierbarkeit so wichtig! Stichewort „Wissenschaft“ = Unterschied von politikwissenschaftlicher Forschung zu politischer Meinung im Alltag. Stichwörter: Objectivety: WER forscht hat kein Einfluss auch die Antwort Clarity: Reserach muss nachvollziehbar sein (replicable) Uncertainty: Wissenschaft als einen Prozess des Lernens 2. Vorlesung Schlechte Forschungsfragen • Falsche Dichotomie: Gehen kriegerische Auseinandersetzungen zurück, oder ist das Niveau der globalen Konflikte konstant? 2 Fragensollten getrennte Forschungsfragen sein! • Unbeantwortbare Fragen gehen über die Möglichkeiten der wissenschaftlichen Methode hinaus; z.B. ethische Fragen: Können politische Morde gerechtfertigt sein? • Vage oder zweideutige Fragen: Wie können gute diplomatische Beziehungen befördert werden? sehr offene Frage, kein KausalzusammenhangForschung muss genau belegen welche Indikatoren gemessen werden. • Zirkulare Argumente (Konzepte): Führen ökonomische Krisen zu volkswirtschaftlichen Veränderungen? Was beeinflusst was? Was AV und was UV? Theorie • Definition: Eine (kohärente) Gruppe von generalisierten (gesellschaftlichen) Grundregeln, von denen erklärende oder vorhersagende Aussagen abgeleitet werden können. • Simplifizierte Modelle der Realität (Reduktionismus)Vernachlässigen bestimmte Merkmale • Fokus auf die wichtigen/interessanten Elemente • Struktur einer Theorie: AV=Abhängige Variable / Ursache UV=Unabhängige Variable / Wirkung • Für kausaler Zusammenhang brauchen wir Theoriedabei kann Theorie induktiv als auch deduktiv entstehen Induktive Methode: Stabilität von Regimenstarten mit der Beobachtungführt zu Hypothese : in präsidentiellen Systemen divergierende Interessen führen über Kausalkette zu Zusammenbruch Regime Hypothestisch-Deduktive Methode: Klimahilfestarten mit der Hypothese (theoretisches Argument): Je höher die Klimavulnerabilität, des mehr Klimahilfsgelder bekommt ein Land. 3. Vorlesung Evidenz Interne Validität Bei einem intern validen Experiment sind Veränderungen der abhängigen Variablen (AV) eindeutig auf Variationen der unabhängigen Variablen (UV) zurückführbar. Kausalzusammenhang UV-AV (Externe) Validität / Generalisierbarkeit Die Ergebnisse eines extern validen Experiments sind dadurch charakterisiert, dass diese auf andere Kontexte (andere Situationen und Personengruppen) generalisiert werden können. Operationalisierung Herstellung einer Beziehung zwischen Konzept und benachbartem Sachverhalt. Formulierung von Regeln, mit deren Hilfe festgestellt wird, in welchem Ausmaß der durch ein Konzept bezeichnete Sachverhalt vorliegt. Konzept messbar machen. Je feiner die Messung, desto schwerer. Voraussetzungen: Eindeutigkeit: Einheitliche Begriffsdefinition-und Verwendung Präzision: extensionale Präzisionwas fällt unter Begriff? Intensionale PräzisionEigenschaften des Konzepts Konzepte, Operationalisierung, Messung Diese drei braucht es für die Evidenz! (man kann jedoch trotzdem noch falsch liegen!) 1. Sachverhalt 2. Konzeptualisierung: über was sprechen wir genau? 3. Operationalisierung : Herstellung einer Beziehung zwischen Konzept und beobachtbarem Sachverhalt 4. Messen: Vorgang der Datengewinnung = tatsächliche Anwendung der Operationalisierungsregeln 2. Operationalisierung: - Voraussetzungen für eine konsistente Operationalisierung eines Konzepts: Eindeutigkeit: Begriffsverwendung immer gleich, einheitliche Form Genau definieren was man wissen will Präzision: Für jedes Konzept soll entscheidbar sein, ob etwas unter diesen Begriff fällt (extensionale Präzision); alle Eigenschaften des Konzepts sollen bekannt sein (intensionale Präzision) fällt etwas überhaupt unter dieses Konzept? Was will man damit messen und was will man nicht darunter messen? > Grundlagen, die im Konzept definiert werden müssen.. Operationalisierung = Formulierung von Regeln, mit deren Hilfe festgestellt wird, in welchem Ausmass der durch ein Konzept bezeichnete Sachverhalt vorliegt = Verknüpfung von Konzepten mit beobachtbaren Sachverhalten klar Vermessung des Konzepts: Konzept mit Beobachtungen definieren und anhand „Masseinheiten“ definieren (= operationale Definition) Braucht gewisse Variablen, um ein gewisses Konzept zu operationalisieren. Dann wenn alle Variablen messbar gemacht wurden und gemessen wurden, kann ein Index erstellt werden anhand dessen man eine Aussage herausarbeiten kann 4. Messen Bestätigungsfehler (confirmation bias) Die Neigung, wenn wir einmal glauben ein Muster erkannt zu haben, neue Informationen in der Folge dann so auszuwählen und zu interpretieren, dass diese die eigenen Erwartungen erfüllen (bestätigen). Wir neigen dazu, nur die Evidenz zu berücksichtigen, die unsere Annahme bestätigt, und übersehen dabei unsere Annahmen widerlegende Evidenz. Diese menschliche Eigenschaft macht es essentiell, dass wir unsere Annahmen und Schlussfolgerungen systematisch Hinterfragen! Gleichzeitig wird widersprüchliche Evidenz ignoriert (Semmelweisreflex). Um Bestätigungsfehler zu vermeiden müssen wir Counterfactual anschauen. Negativitätsfehler (negativity bias): Starker Fokus auf negative Ereignisse (Skandale, schlechte Gesetze, Korruption, etc.), während gut funktionierendes ignoriert wird. wir müssen kontrafaktische Evidenz anschauen! Kandidaten mit mehr Gekld gewinnen nicht automatisch öfters! Forschung und Ethik Rosinenpicken vorteilhafter Evidenz= jene Evidenz beachten die für meine Forschungszweck geeignet ist Bsp. LaCour-Green Skandal Daten von anderer Studie übernommen und als eigene „Primardaten“ deklariert Gibt es ethische Grenzen von Forschung? muss man sich die Frage stellen wie Ergebnisse verwendet werden? Bsp. Standford-Prison Experiment: 2 Versuchsgruppen, Gefängnisinsassen und Polizistenkam zu GewaltexessenVersuch musste abgebrochen werden. Bsp. Milgramm Experiment: Testperson am Stromschalter. Leiter erklärte, dass er anderer Person (Schauspieler) Stromstösse geben sollte, wenn er eine Frage nicht richtig beantwortete. Fazit: Jeder Mensch sollte sich darüber im Klaren sein, dass er grundsätzlich für sein eigenes Verhalten (zumindest moralisch) immer die Verantwortung trägt. Wer sich dessen stets bewusst ist, hat zumindest wesentlich bessere Chancen, in seinem Leben nicht ein Opfer eines eigenen blinden Gehorsams zu werden. Zudem kann man auch daraus das Fazit ziehen, dass jederzeit weltweit, völlig losgelöst von Herkunft und Religion (auch in Deutschland!!!) die ständige Gefahr besteht, dass irgendwo wieder Gehorsamssysteme wie zu Zeiten des Nationalsozialismus entstehen könnten, denen die Menschen ohne nachzudenken blind folgen. Positiv kann man sehen, dass es aber auch immer einige Wenige geben wird, die sich couragiert einem solchen System entgegenstellen. - Grund, weshalb man trotz ethischer Probleme Experimente durchführt: Direkter Zugang zum Validität: Zielkonflikt Counterfactual, direkte Identifikation der Kausalität. Interne Validität Externe Validität Artikel so ähnlich wie möglich, nur einzelne Schlüsselworte werden geändert Artikel so ähnlich wie möglich zu denen in den ausgewählten Zeitungen Erhöht Vertrauen, dass Unterschiede der Gruppen tatsaächlich durch Schlüsselworte bedingt sind Erhört Vertrauen, dass festgetellte Unterschiede tatsächlich von Relevanz in der “echten Welt” sind Arten von Experimenten Umfrageexperiment Laborexperiment Feldexperiment Umfrageexperiment Laborexperiment Vorteile -bigger influence over experimental arrangements -higher internal validity -easier to replicate Nachteile External validity difficult to accomplish Ecological validity may be poorwe don`t know how well results are applicable to the real world (55) Feldexperiment Laborexperiment: Kooperativ/nicht kooperativ gegenüber anderen Testpersonen Feldexperiment: Leute motivieren Abzustimmenhöhere Wahlbeteiligung Survey embedded Experiment: UNO darf Krieg legitimieren 4. Vorlesung vergleichende Methoden, Quantitative Evidenz (siehe Zusammenfassung Bernauer Lektion 4 Forschungsdesign) Wir haben (mindestens) zwei Gruppen: Kontroll- und Versuchsgruppe (control and treatment groups) Treatment-Group receives TreatmentAV is measured before and after Treatment. Die Kontrollgruppe dient als direktes Counterfactual für die Versuchsgruppe Wichtig: Gruppeneinteilung, Zuweisung des Treatments (=Randomisierung) Randomisierung=irrelevante Merkmale gleich verteiltso können Drittvariablen ausgeschlossen werdenInterne Validität der Exp. Hoch Dependent Variable is measured before and after experimental manipulation Beobachtete Unterschiede der abhängigen Variablen müssen daher durch durch die experimentelle Behandlung (treatment) verursacht sein Wir können einen klaren Kausalzusammenhang zwischen Treatment und Outcome feststellen! Method of Agreement / most Method of Difference / most different System similar systems Studientypen Small-N-Studies (grosse Anzahl Fälle) Large-N-Studies (kleine Anzahl Fälle) Case-Studys (Einzelfallstudien) Datengewinnung Surveys/Umfragen Archive Schriftliche Dokumente Viel Information Schwer, in der Gesamtheit zu verstehenmuss zusammengefasst und komprimiert werden (Mittelwert, Median, Tabellen, Grafiken, etc.) Daten sind zugänglich durch Datenbanken (UNO, Weltbank, EU, OECD Heikle und schwierige Fragen sollten vermieden oder am Schluss gestellt werden. Dadurch wird sichergestellt, dass man am meisten Daten bekommt Umfragen können verzerrt werden, wenn eine nicht repräsentatives Sample aus der Grundgesamtheit ausgelesen wurde. 5. Vorlesung Qualitative und Quantitative Methoden Quantitatavie Daten Bsp. Umfragedaten Andere Daten zu Individuen (Vermögen von Politikern) Daten zu Makroeinheiten (z.B. BIP)via Stichprobe wird hochgerechnet Datenzusammenfassung - Quantitativ: Statistik als Simplifizierung, Zentralitätsmasse, Streuung, Kovariation, Beispiel - Qualitativ: Arten qualitativer Evidenz: Interview, teilnehmende Beobachtung; Qualitative Analyse: Inhaltsanalyse; Charakteristika qualitativer Evidenz: Typen, Interpretation, Induktion Wie helfen uns solche Daten weiter? - Verbindung zwischen Forschungsfrage und Daten herstellen! - Viele Datenpunkte Normalfall: zusammenfassen (für Verständnis der Datenstruktur) - Arten der Datenzusammenfassung: Zentralitätsmasse (Mittelwert, Median), Verteilung, Streuung, Kovariation (Korrelation, Regression) - Histogramm viel Information geht verloren durch Datenreduktion, jedoch wird ein Überblick und besseres Datenverständnis gewonnen durchgehender Graph wäre einfacher, jedoch nicht könnte braucht man länger um die Information zu extrahieren. uljahre - Durchschnitt: Mittelwert: Varianz Alle Werte werden addiert und dann durch die Anzahl an Beobachtungen Die Varianz ist eindividiert Streuungsmaß, welches die Verteilung von Werten um den Mittelwert kennzeichnet. mittlere quadratische Abweichung zum Mittelwert. Variabilität Definiert wie Daten unterschiedlich verteilt werden können (=Streuung der Punkte). Wird gemessen durch Spannweite (XMin bis XMax) Varianz (durchschnittlicher Abstand jedes Punktes vom Mittelwert)wichtig da Kurven den gleichen Mittelwert als auch den gleichen Median haben können und trotzdem anders aussehen Graphikgleicher Mittelwert, gleiche Spannweite, unterschiedliche Varianz, unterschiedliche Variabilität Der Mittelwert ist derselbe! Kovarianz Beziehung zwischen 2 Variablen gemessen mit Regressionsgeradewie stark wirkt sich AVÄnderung auf UV-Änderung aus? mit Korrelation oder Regression messen wie stark sind Änderungen der abhängigen Variable mit denen der unabhängigen assoziiert? Mit Korrelation oder Regression gemessen werden Beziehung zwischen zwei VariablenKann mit einer Gerade (best fit) zusammengefasst werden: Regressionsgerade Regression Verhältnis zwischen abhängiger Variable und unabhängiger Variable in einer Linie zusammengefasst Mode (Modus) Häufigster Wert in Zahlenreihe Standardabweichung Streuung der Daten um den Mittelwertσ-Regeln: 1σ=68,3%, 2σ=95,4%, 3σ=99,7%, falls Normalverteilung! Regressionsgerade Die Regression ist nun eine statistische Methode, um die bestmögliche Gerade zu finden, die man durch Daten legen kann. y=mx+b; m>0pos. Zusammenhang, m<0neg. Zusammenhang Statistische Signifikanz Die statistische Signifikanz gibt Aufschluss darüber, ob sich statistische Ergebnisse über die erhobene Stichprobe hinaus auf eine Grundgesamtheit generalisieren lassenSignifikanztests. Statistisch signifikant wird das Ergebnis eines statistischen Tests genannt, wenn Stichprobendaten so stark von einer vorher festgelegten Annahme (der Nullhypothese) abweichen, dass diese Annahme nach einer vorher festgelegten Regel verworfen wird. Streuung, Verteilung Unterschied der einzelnen Werte bezgl. Varianz, Standardabweichung Zentralitätsmasse Nummerische Variablen Arithmetische Mittel (Durchschnitt) Stark asymmetrische numerische Variablen: Median Kategorische Variablen: Modus (häufigster Wert) Berechnung Zentralitätsmasse: Arithmetisches Mittel (Mittelwert): alle Werte aufaddieren, Durch Anzahl der Werte dividieren Median: Werte der Grösse nach anordnen, Wert in der Mitte finden Modus: Zählen, wie oft Kategorien vorkommen, den häufigsten finden Drei Dinge, an denen man oft interessiert ist: Wie ist der Durchschnitt der uns interessierenden Variable? Wie viel Variation ist in den Daten? Wie ist die Beziehung zwischen zwei Variablen? Geeignete Analyseform hängt von der Forschungsfrage ab! Korrelation vs. Kausalität Korrelation bezeichtet eine Beziehung zwischen Variablen. Das ist wenn sich zwei Datensätze „ähnlich“ verhalten. Beispiele: Mit steigenden Außentemperaturen sinken die Heizkosten, oder die Heizkosten korrelieren negativ mit den Außentemperaturen. Taussen höherHeizkosten sinken Kausalität bezeichnet den Zusammenhang von Ursache und Wirkung: Zur Ursache steigende Außentemperaturen gehört die Wirkung sinkende Heizkosten. Ohne Kenntnis des Kausalverhältnisses könnte ich aus obiger Korrelation auch schließen, die Außentemperaturen steigen, weil die Heizkosten sinken. Kausalitätes gibt eine Richtung bsp. weil Blau steigt, steigt auch Orange Starke Korrelation zwischen der Geburtenrate und der Anzahl von Störchen in deutschen Landkreisen. Obwohl zwischen beiden Variablen – natürlich – kein unmittelbarer Zusammenhang besteht, sind sie doch über eine dritte Variable – den Grad der Urbanisierung – miteinander verbunden. Da der Urbanisierungsgrad sowohl die Geburtenquote (aus soziologischen Gründen) als auch die Storchdichte (aus ökologischen Gründen) gleichermaßen beeinflusst, sind beide Variablen deutlich gleichläufig. Auch die Möglichkeit eines solchen Zusammenhangs sollte bei der Interpretation von Korrelationen nicht voreilig ausgeschlossen werden – bei betriebs- oder volkswirtschaftlichen Fragestellungen finden sich derartige „Hintergrundzusammenhänge“ in der Praxis sogar recht häufig. Korrelation zwischen der steigender Geburtenrate und der steigender Anzahl von Störchen Kausalität zwischen Urbanisierung und steigender Geburtenrate Kausalität zwischen Urbanisierung und steigender Storchpopulation QUALITATIVE EVIDENZ Interviews: Offene Fragen um die eigenen Interpretationen und Einschätzungen von Befragten zu bekommen Auch: Fokusgruppen „Daten“: Interviewtranskripte, Erinnerungen von Beteiligten, Autobiografien... Teilnehmende Beobachtung: Forscher nimmt an den sie interessierenden Phänomenen direkt teil: Parteikongresse, Wahlkampagnen, Leben in und mit einer Gemeinschaft, die untersucht werden sollGoing native (Goffman) Ethische Dilemmas: Wissenschaftlich: „going native“; Generell: Teilnehmer schützen, Teilnehmer täuschen, Teilnehmer instrumentalisieren Daten: Notizen, Erinnerungen Inhaltsanalyse: = wichtigstes qualitatives Instrument: systematische Analyse von Inhalten Dokumente aus Archiven, Sekundäre Materialien, Interview Transkripte und Aufzeichnungen, Notizen systematische Interpretation führt zu Sinngehalt! Schlüsselcharakteristika: keine Zahlen? Vairante / Art / Typ statt Ausmass? Interpretation? Induktiv? Variante statt statt Ausmass? Variante Ausmass? Qualitative: Low Income ¨ Middle Income O High Income · Rwanda India Germany Nepal Bolivia Sweden Uganda Mongolia United States Afghanistan Philippines Switzerland Haiti Indonesia Qatar Quantitative: Qualitative Techniken und Sinngehalt: Interviews, Dokumente, Verhalten müssen, um sinnvoll und interessant zu sein, sorgfältig interpretiert werden Induktiv vs. Deduktiv: - kann durch Unterschied zwischen offenen Fragen während halbstrukturierten Interviews und geschlossenen Fragen in Umfragen illustriert werden - qualitative Ansätze setzen keine „Punktwerte“ als Antwortkategorien voraus: Vorteil: Mehr Detail, Zwischen- und Grautöne möglich Problematisch: Transparenz und Reproduzierbarkeit 6. Vorlesung: KRITISCHE ANSÄTZE, ABSCHLUSSDISSKUSSION (BEISPIELE FORSCHUNGSDESIGNS) DIE EPISTEMOLOGISCHE KRITIK: POSTMODERNISMUS • Positivistisches Paradigma: Betonung einer einzigen objektiven Wahrheit, die durch wissenschaftliche Methode ergründet werden kann. Hypothesentest (deduktiv), Grounded Theory (induktiv) • Gegenteilige Ansicht: Stellt positivistisches Paradigma in Zweifel und argumentiert, dass die Welt geordnet und rational ergründbar sei und die soziale Komplexität unterschätzt werden würde. Subjektive Erfahrung werddn ebenfalls ausgeblendet keine WahrheitSituationen können verschieden interpretiert werden. kritische Ansätze 1. Epistemologische Kritik Vielzahl von Meinungen und BlickwinkelnWissen ist situationsabhängig Objektivität ist nicht möglichEpistemologischer Skeptizismus Keine 2 Erfahrungen gleichen UrsprungsGeneralisierbarkeit Unsinn KonstruktivismusMenschen konstruieren ihre eigene Realität immer wieder von neuem Wir müssen Kritische Fragen stellen 2. Normative Kritik Bsp. pol. Entwicklung nicht messbar, fassbarKonzepte erstellen, wie es im Idealfall aussehen würde Ziele der PoWi werden hinterfragtZiel ist Emanzipation Objektivität ist nicht wünschenswertnormative Positionen Kritische Theorie: will Menschen vor versklavenden Lebensumständen befreien Ziel: Veränderung der Gesellschaft und nicht VerständnisKapitalismus statt Feudalismus Kritische Theorie: Horkheimer, Adorno, HabermasBefreiung von hineingeborenen Umständen Kritische Fragestellung Bsp. geht Terrorismus auch von staatlichen Akteuren aus? Emanzipation: existierende Praxis aufzeigen, entlarven, infrage stellen Bsp. normative Kritikkritische Fragestellung: Terrorismus nicht nur von Terrorgruppen, sondern auch von Staatlichen Akteuren ausgehend?
