Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Einleitung Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

3. Fallstudien

verfasst von : Joachim Blatter, Phil C. Langer, Claudius Wagemann

Erschienen in: Qualitative Methoden in der Politikwissenschaft

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Zusammenfassung

In Kapitel 3 werden vier verschiede Fallstudiendesigns und die mit ihnen verbundenen Methoden der Datengewinnung und Datenanalyse vorgestellt. Hingewiesen wird dabei zunächst auf die zentrale Rolle von Fallstudien in der Geschichte der Politikwissenschaft hin. Dann erfolgt ein kurzer Überblick über die vier Designs, bevor sie einzeln im Detail ausgeführt werden: A) Bei der deskriptiv-vergleichenden Analyse stehen Typologien im Zentrum, mit deren Hilfe die Funktionsweise von verschiedenen politischen Systemen analysiert und verglichen werden. B) Bei der fallvergleichenden Kausalanalyse geht es dagegen darum, mit Hilfe eines systematischen Vergleichs von sorgfältig ausgewählten Fällen herauszufinden, ob ein bestimmter Einflussfaktor den erwarteten Effekt auch erzielt hat. C) Prozessanalysen werden in ihrer idealtypischen Form dazu eingesetzt, um herauszufinden, wie verschiedene Kausalfaktoren zusammenspielen, um ein bestimmtes Ergebnis zu prozieren. D) Kongruenzanalysen stellen dagegen ganzheitliche Theorien ins Zentrum und benutzen einerseits diese Theorien, um ein umfassendes und sinnhaftes Verständnis von bestimmen Fällen zu bekommen; sie benutzen andererseits aber auch die analysierten Fälle, um Schlussfolgerungen für die Relevanz der Theorien im Untersuchungsfeld zu ziehen. Zum Schluss wird zum einen auf die zentrale Bedeutung von Visualisierungen bei Fallstudien, zum anderen auf die Möglichkeiten der Kombination der verschiedenen Fallstudiendesigns verwiesen.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Interpretative Ansätze und Methoden
Nächstes Kapitel Konfigurativ-vergleichende Methoden und Qualitative Comparative Analysis (QCA)
Fußnoten
1
Überblicke finden sich in Blatter et al. (2007, S. 123, 124) und in Blatter und Haverland (2012, S. 18, 19).
 
2
Das Vorgehen bei einer Kongruenzanalyse ist immer deduktiv, während man bei einer Prozessanalyse auch induktiv vorgehen kann.
 
3
Für viele Theoretikerinnen und Methodologen gelten funktionale Erklärungen als veraltet. Philip Pettit (2000) hat aber überzeugend dargelegt, dass funktionalistische Ansätze insbesondere für die Erklärung der Stabilität (Robustheit bzw. Resilienz) von sozialen Phänomenen genauso gut geeignet sind wie Ansätze, die auf einer rationalen Handlungstheorie und auf einem einseitig gerichteten kausalen Verursachungsverständnis basieren (vgl. dazu auch Ganghoff 2012).
 
4
Viele methodische Beschreibungen von „deskriptiven Typologien“ verbleiben dagegen der Analyse von notwendigen und hinreichenden Eigenschaften verhaftet, wie sie bei der Mengentheorie (bzw. bei der Qualitative Comparative Analysis, vgl. Kap. 4) im Zentrum steht (vgl. z. B. Collier et al. 2012). Damit steht alleine die Koexistenz von bestimmten Eigenschaften im Zentrum der Analyse und nicht das funktionale Zusammenspiel.
 
5
Bis zu diesem Zeitpunkt waren Lijpharts Forschungen nur implizit normativ. Explizit ging es immer nur um die internen Funktionsvoraussetzungen und die externen Rahmenbedingungen für die Stabilität von Demokratien, implizit ging es aber natürlich auch darum, die Demokratie in den Niederlanden – und in anderen wenig wettbewerblichen Demokratien wie der Schweiz – als normativ akzeptable Spielart der Demokratie zu legitimieren. Im Folgenden bekannte sich Lijphart (1977, S. 1) dazu, dass seine Typen gleichzeitig empirische und normative Modelle darstellen. Die beiden normativen Grundprinzipien (Machtteilung versus Machtkonzentration) hat er allerdings nie mit Bezug auf grundlegende Werke der politischen Philosophie und normativen Demokratietheorie abgeleitet. Zu den Problemen, die sich daraus ergeben, dass die jüngere Typologie eine Mischung zwischen normativen Überlegungen und empirischen Analysen darstellt, siehe Bogaards (2000).
 
6
Deswegen werden solche Typologien auch als „erklärende Typologien“ bezeichnet (vgl. z. B. Elman 2005).
 
7
Im Gegensatz zu den „probabilistischen“ Schlussfolgerungen, die bei statistischen Analysen vom analysierten Sample zu der Grundgesamtheit der zugrundeliegenden Population von Fällen gezogen werden. Bei statistischen Analysen geht um die Frage, ob die Erkenntnisse, die sich für die Fälle in der untersuchten Stichprobe ergeben, auch für alle Fälle in einer Population von ähnlichen Fällen gelten. Voraussetzungen für eine „probabilistische“ Schlussfolgerung ist die Auswahl einer repräsentativen Stichprobe und ein ausreichendes Niveau an statistischer Signifikanz bei den Korrelations- bzw. Regressionskoeffizienten.
 
8
Die Produktivität dieses Vorgehens zeigt sich auch in der Studie zu den Governance-Formen in Metropolregionen in Deutschland und den USA (Blatter 2005, 2007), bei denen der Wandel über die Zeit wie auch die Unterschiede zwischen Regionen mithilfe einer dreidimensionalen Typologie und den daraus resultierenden acht Idealtypen analysiert wurde.
 
9
Wenn wir dagegen primär daran interessiert sind, einen Beitrag zum wissenschaftlichen Diskurs zu liefern, dann wären andere Begründungen für die Spezifizierung des Falles – d. h. die Auswahl der öffentlichen Leistung – angemessen. Wir können auch hier eine Leistung auswählen, zu der es bereits Forschung gibt. Die Begründung wäre dann aber, dass wir mit unserer Arbeit die bisherigen Kenntnisse überprüfen wollen. Wir können dann aber auch eine Leistung auswählen, zu der es bisher keine/kaum Forschung gibt. Dies begründen wir dann damit, dass wir eine Forschungslücke füllen möchten.
 
10
Allerdings muss der Effekt auch „deutlich sichtbar“ sein.
 
11
Der Begriff „Methode“ wird damit als unspezifischer Überbegriff benutzt, der sowohl auf ein vollständiges Forschungsdesign als auch nur auf spezifische Formen der Beobachtung und Techniken der Datenanalyse bezogen sein kann. Ein kohärentes „Forschungsdesign“ enthält in sich stimmige Festlegungen in Bezug auf folgende Punkte: Fragestellung, Fallauswahl, Form der Beobachtung bzw. Daten, Technik der Datenanalyse und Richtung der Generalisierung.
 
12
Der Begriff der Kontingenz ist ein zentraler Begriff innerhalb des Historischen Institutionalismus, einer theoretischen Strömung, der einige wichtige Vertreter der Prozessanalyse entstammen (v. a. James Mahoney und Peter Hall). Allzu leicht wird das dortige Verständnis von Kontingenz (als Situation, in der ein Theorie-externer Faktor im Zusammenspiel mit Theorie-internen Faktoren einen weichenstellenden Einfluss gewinnt) als Zufall missinterpretiert. Deswegen erscheint es wichtig, zu betonen, dass der Begriff der Kontingenz, der von Blatter und Haverland (2012, S. 91, 92) als ontologische Basis für die zentralen Konzepte der Prozessanalyse eingeführt wird, nicht auf dem Historischen Institutionalismus, sondern auf seiner Verwendung in der Wissenschaftsforschung beruht.
 
13
Der Übergang ist allerdings fließend: Wie wir bei der Darstellung der Arbeit von Tannenwald gesehen haben, lassen sich auch die Einflussfaktoren innerhalb einer Prozessanalyse den grundlegenden theoretischen Paradigmen zuordnen, und eine Kongruenzanalyse kann prinzipiell auch mit sehr angewandten „Theorien“ durchgeführt werden. An dieser Stelle muss noch einmal darauf hingewiesen werden, dass wir in diesem Lehrbuch die Ansätze in einer idealtypischen Form präsentieren, während es in der Praxis zu verschiedensten Mischformen kommen kann.
 
Metadaten
Titel
Fallstudien
verfasst von
Joachim Blatter
Phil C. Langer
Claudius Wagemann
Copyright-Jahr
2018
Buch
Qualitative Methoden in der Politikwissenschaft

Print ISBN: 978-3-658-14954-3

Electronic ISBN: 978-3-658-14955-0

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-14955-0_3