Mixed Methods (German)

Note: This is the German version of this entry. The original, English version can be found here: Mixed Methods. This entry was translated using DeepL and only adapted slightly. Any etymological discussions should be based on the English text.

Gemischte Methoden sind fast so etwas wie eine Standardantwort auf jedes beliebige Problem geworden, das Forscher als außerhalb des Bereichs der normalen Wissenschaft liegend definieren. Heutzutage sind gemischte Methoden fast wie ein Mantra, ein Glaubensbekenntnis, eine Bestätigung der eigenen Offenheit und die Anerkennung von Vielfalt. Man könnte von einer Verwirrung in Bezug auf gemischte Methoden sprechen, wo Forscher über Ontologie sprechen, wenn sie eigentlich über Epistemologie sprechen sollten; die Rede von gemischten Methoden driftet in einen Kategorienfehler ab, der dann zu einem kategorialen Fehler wird. Gemischte Methoden sind die Mondfahrt der modernen Wissenschaft, sie werden proklamiert, in Aussicht gestellt und immer wieder hervorgehoben, aber die Frage ist nun: Wie kommen wir zum Mond der gemischten Methoden?

1) Wissensintegration - epistemologische Probleme

Die erste Reihe von Herausforderungen beim Versuch, gemischte Methoden in die Realität umzusetzen, sind epistemologische Probleme. Zu den profansten, aber weitgehend ungelösten Fragen gehört die Integration unterschiedlicher Datenformate. Wir können zwar Daten in qualitative und qualitative Informationen in Tabellen kodieren, aber das kann der Vielfalt des Wissens innerhalb der Wissenschaft kaum gerecht werden. Auch die Integration von Daten innerhalb von Tabellen wirft viele ungelöste Probleme auf. Zum Beispiel können unterschiedliche Methoden nicht nur ein unterschiedliches Verständnis, sondern auch divergierende Angaben zu Validität und Plausibilität haben. Während diese im Bereich quantitativer Daten, aber auch in der Logik von zentraler Bedeutung sind, können Validität und Plausibilität wiederum völlig falsche Kriterien sein, wenn es um Wissen aus qualitativen Bereichen geht, wo Kontext und Übertragbarkeit - oder deren Mangel - relevanter sind. Einige Formen des Wissens sind für Viele wichtig, während andere Formen des Wissens für Wenige wichtig sind. Dennoch sind diese Formen des Wissens wichtig, und die Wissenschaft ignoriert die bestehende Vielfalt oft stärker, als sie es sollte.

Dies ist zwar an sich eine triviale Aussage, aber sie verdeutlicht, wie unterschiedliche Formen des Diskurses und der Wissensproduktion historisch verwurzelt und mehr oder weniger in Denkschulen verfestigt sind. Es gibt eine zunehmende Tendenz in der Forschung, zu versuchen, Verbindungen zwischen verschiedenen Wissensdomänen herzustellen, was oft eine Grundlage für methodologische Innovationen ist. Dies verlangt nicht nur mehr Anstrengungen von Forschern, die dies versuchen, sondern kann auch dazu führen, dass Forscher von beiden Gemeinschaften abgelehnt werden, weil sie sich mit 'den Anderen' vermischen. Dies macht deutlich, wie wichtig eine Ideengeschichte ist, innerhalb derer wir unsere epistemologische Identität verorten und die wir klar benennen und darüber reflektieren können. Damit wird auch deutlich, wie wichtig es ist, Gräben zu überbrücken. Andernfalls wird die Kommunikation schwieriger, wenn nicht gar unmöglich. Wir müssen verstehen, dass alle Teile der Wissenschaft Teile des Problems betrachten, aber Emergenz ist etwas, das idealerweise auf der Integration zwischen verschiedenen Teilen der Wissenschaft aufgebaut ist.

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