Empirische Sozialforschung – Methoden verstehen
Die empirische Sozialforschung beschäftigt sich mit der systematischen Untersuchung sozialer Wirklichkeit. Sie fragt danach, wie Menschen handeln, welche Einstellungen sie haben und wie soziale Prozesse funktionieren. Anders als in den Naturwissenschaften lassen sich soziale Phänomene jedoch nicht mit einem Maßband, einer Waage oder einem Mikroskop direkt bestimmen.
Stattdessen nutzt die empirische Sozialforschung ein breites Spektrum methodischer Verfahren, um soziale Realität zu beobachten, zu beschreiben und zu erklären. Diese Methoden werden nicht nur in der Soziologie angewandt, sondern ebenso in der Kriminologie, der Psychologie, den Politik- und Erziehungswissenschaften oder der Kommunikationsforschung.
Wer wissen möchte, wie diese Methoden konkret in der KriminologieKriminologie ist die interdisziplinäre Wissenschaft über Ursachen, Erscheinungsformen und gesellschaftliche Reaktionen auf normabweichendes Verhalten. Sie untersucht insbesondere Prozesse sozialer Kontrolle, rechtliche Rahmenbedingungen sowie individuelle und strukturelle Einflussfaktoren. eingesetzt werden, findet dazu einen eigenen Beitrag unter Kriminologie als empirische Wissenschaft. Auf dieser Seite geht es zunächst um die allgemeinen methodischen Grundlagen.
Quantitative und qualitative Methoden
Die Methoden der empirischen Sozialforschung lassen sich grundsätzlich in zwei große Gruppen unterteilen: quantitative und qualitative Methoden.
- Quantitative Methoden übersetzen soziale Phänomene in messbare Variablen. Einstellungen, Verhaltensweisen oder soziale Merkmale werden in Zahlenwerte überführt und statistisch ausgewertet. Auf diese Weise lassen sich Häufigkeiten, Unterschiede und Zusammenhänge analysieren. Quantitative Forschung arbeitet häufig mit größeren Stichproben, um Aussagen über eine größere Bevölkerung treffen zu können. Ein klassisches Beispiel ist die standardisierte Befragung.
- Qualitative Methoden verfolgen einen anderen Zugang. Sie versuchen soziale Phänomene möglichst offen, detailliert und kontextsensibel zu verstehen. Häufig arbeiten sie mit kleinen Fallzahlen, Einzelfällen oder explorativen Forschungsdesigns. Im Mittelpunkt stehen Deutungen, Erfahrungen und soziale Prozesse. Typische Verfahren sind Experteninterviews oder qualitative Inhaltsanalysen.
In der Wissenschaft stehen sich beide Ansätze teilweise kritisch gegenüber. Vertreter quantitativer Forschung werfen qualitativen Studien häufig mangelnde Repräsentativität vor. Umgekehrt kritisieren qualitative Forschende, statistische Analysen würden oft eine Exaktheit suggerieren, die den komplexen sozialen Wirklichkeiten nicht gerecht wird. Der britische Kriminologe Jock Young sprach in diesem Zusammenhang polemisch von einer „Voodoo Criminology“, wenn Zahlen präsentiert werden, die wenig mit der tatsächlichen Lebenswirklichkeit der untersuchten Phänomene zu tun haben.
In der Forschungspraxis werden beide Ansätze jedoch oft kombiniert. Qualitative Studien können etwa neue Hypothesen generieren, die anschließend mit quantitativen Methoden überprüft werden.
- Quantitative Forschung fragt eher: Wie viel? Wie oft? Wie stark?
- Qualitative Forschung fragt eher: Wie? Warum? Mit welcher Bedeutung?
Beide Zugänge sind wissenschaftlich wichtig. Sie verfolgen nur unterschiedliche Erkenntnisziele.
Theorie und Empirie: Deduktion und Induktion
Empirische Forschung steht immer in einem engen Zusammenhang mit theoretischen Annahmen. Theorien liefern Hypothesen darüber, wie soziale Prozesse funktionieren. Empirische Forschung überprüft diese Annahmen anhand von Daten.
Dabei unterscheidet man zwei grundlegende Denkweisen:
- Deduktion: Von einer allgemeinen Theorie wird auf konkrete Einzelfälle geschlossen. Hypothesen werden aus bestehenden Theorien abgeleitet und empirisch getestet.
- Induktion: Aus einzelnen Beobachtungen werden allgemeine Aussagen oder Theorien entwickelt.
In der Praxis wechseln Forschungsprozesse häufig zwischen beiden Logiken. Forschung beginnt also nicht immer rein theoretisch oder rein beobachtend, sondern bewegt sich oft zwischen Theorie und Empirie.
Messprobleme in den Sozialwissenschaften
Empirische Wissenschaften erzeugen Wissen durch Beobachtung und Messung. In den Sozialwissenschaften besteht jedoch ein besonderes Problem: Viele Forschungsgegenstände sind keine physikalischen Größen, sondern soziale Konstrukte.
Beispiele hierfür sind:
- Kriminalitätsfurcht
- Zufriedenheit
- Vertrauen
- soziale Ungleichheit
- DevianzVerhalten, das in einer Gesellschaft als unangemessen, abweichend oder regelverletzend gilt – unabhängig davon, ob es strafrechtlich relevant ist.
Solche Phänomene lassen sich nicht direkt messen. Stattdessen müssen sie über Indikatoren operationalisiert werden. Genau darin liegt eine der zentralen Herausforderungen empirischer Sozialforschung.
Stellen Sie sich vor, Sie sollen die durchschnittliche Körpergröße Ihrer Familienmitglieder ermitteln. Dazu würden Sie die Körpergröße aller Familienmitglieder messen – idealerweise mit demselben Messinstrument – und anschließend die Werte addieren und durch die Zahl der Personen teilen. Im Ergebnis erhielten Sie einen Zahlenwert, der die durchschnittliche Körpergröße Ihrer FamilieFamilie bezeichnet eine soziale Institution, in der Verwandtschafts-, Sorge- und Intimitätsbeziehungen organisiert sind und zentrale Prozesse der Sozialisation stattfinden. ziemlich genau angibt.
Stellen Sie sich nun vor, Sie sollen stattdessen bestimmen, wie glücklich die Mitglieder Ihrer Familie sind. Ein naheliegender Zugang bestünde darin, alle zu fragen: „Wie glücklich bist du?“ Vielleicht könnte man sogar eine Skala verwenden, etwa von 0 = ganz unglücklich bis 5 = sehr glücklich. Auch hier ließen sich Mittelwerte bilden. Dennoch ist leicht erkennbar, dass eine Aussage wie „Ich bin heute 3,5 glücklich, gestern war ich 4 glücklich“ nur begrenzt sinnvoll erscheint.
Hinzu kommt, dass verschiedene Personen die Frage „Wie glücklich bist du?“ ganz unterschiedlich verstehen werden. Für die eine Person liegt Glück vor allem in ihrer Gesundheit, für eine andere in finanzieller SicherheitSicherheit bezeichnet den gesellschaftlich hergestellten Zustand der Abwesenheit oder Beherrschbarkeit von Gefahren. und für eine dritte vielleicht in ihrem Freundeskreis oder ihrer Familie. Glück ist also kein direkt messbarer Gegenstand, sondern ein soziales Konstrukt.
Um Glück dennoch empirisch untersuchen zu können, muss der Begriff in einzelne, beobachtbare und messbare Faktoren zerlegt werden. Diese Faktoren können dann getrennt erhoben und am Ende zu einem Gesamtwert oder Index zusammengeführt werden. Genau dieser Schritt wird in der empirischen Sozialforschung als OperationalisierungÜbersetzung theoretischer Konzepte in messbare Indikatoren zur empirischen Überprüfung. bezeichnet.
Skalenniveaus
In der empirischen Sozialforschung unterscheidet man verschiedene Messniveaus, die bestimmen, welche statistischen Auswertungen möglich sind.
Nominalskala
Nominalskalierte Variablen besitzen keine Rangordnung. Sie unterscheiden lediglich Kategorien.
Beispiele:
- Geschlecht
- Nationalität
- Ja-/Nein-Antworten
Ordinalskala
Ordinalskalierte Variablen besitzen eine Rangfolge, aber keine exakt bestimmbaren Abstände zwischen den Ausprägungen.
Beispiele:
- sehr häufig – häufig – manchmal – selten – nie
- stimme voll zu – stimme eher zu – stimme eher nicht zu – stimme gar nicht zu
Intervallskala
Hier sind zusätzlich gleiche Abstände zwischen den Werten vorhanden. Dadurch werden weitergehende Rechenoperationen möglich.
Beispiel:
- Temperatur in Grad Celsius
Ratioskala
Die Ratioskala besitzt zusätzlich einen natürlichen Nullpunkt.
Beispiele:
- Einkommen
- Alter
- Entfernung
- Zeitdauer
Operationalisierung
Operationalisierung bezeichnet die Übersetzung abstrakter Konzepte in messbare Indikatoren. Dieser Schritt ist zentral, weil viele sozialwissenschaftliche Begriffe nicht direkt beobachtbar sind.
Wenn Forschende beispielsweise untersuchen möchten, wie glücklich Menschen sind, können sie „Glück“ nicht unmittelbar messen. Stattdessen müssen sie messbare Variablen definieren, die als Indikatoren für Glück dienen könnten.
Mögliche Indikatoren wären etwa:
- Einkommen
- Gesundheit
- soziale Beziehungen
- Zufriedenheit mit der Lebenssituation
Durch die Kombination mehrerer Indikatoren versuchen Forschende, ein möglichst valides Bild des untersuchten Phänomens zu gewinnen. Genau an diesem Punkt setzen auch die Gütekriterien wissenschaftlicher Forschung an.
Zahlen wirken oft besonders präzise und wissenschaftlich. Wenn eine Studie etwa Prozentwerte, Mittelwerte oder Signifikanzen präsentiert, entsteht leicht der Eindruck, das Ergebnis sei damit automatisch objektiv und eindeutig. So einfach ist es jedoch nicht.
Auch quantitative Forschung beruht auf zahlreichen Entscheidungen, die von den Forschenden getroffen werden müssen. Schon die Operationalisierung eines Untersuchungsgegenstandes setzt viel Erfahrung voraus: Was genau soll gemessen werden? Welche Fragen eignen sich dafür? Welche Antwortmöglichkeiten werden vorgegeben? Und welche Indikatoren bilden das interessierende Phänomen tatsächlich angemessen ab?
Gerade hierin liegt ein zentrales Problem: Das rechnerische Ergebnis einer Studie kann zwar nachvollziehbar und statistisch korrekt sein – häufig bleibt für Leserinnen und Leser jedoch eine gewisse Blackbox, was genau eigentlich gemessen wurde. So kann ein Ergebnis durchaus repräsentativ sein und dennoch an ValiditätDie Gültigkeit einer Messung in der empirischen Sozialforschung. verlieren, wenn die Befragten die Fragen anders verstanden haben als von den Forschenden beabsichtigt oder wenn die gewählten Indikatoren den Untersuchungsgegenstand nur unzureichend erfassen.
Zahlen sind daher nicht automatisch objektiv. Auch sie beruhen auf theoretischen Vorentscheidungen, sprachlichen Formulierungen und methodischen Übersetzungsleistungen. Genau deshalb ist neben der statistischen Korrektheit immer auch zu fragen, ob eine Messung inhaltlich gültig ist. Dieses Gütekriterium wird in der empirischen Sozialforschung als Validität bezeichnet.
Mehr dazu im Beitrag zu den Gütekriterien wissenschaftlichen Arbeitens, insbesondere zum Zusammenhang von Reliabilität und Validität.
In vielen sozialwissenschaftlichen Studien werden Zusammenhänge zwischen Variablen untersucht. Wenn zwei Merkmale häufig gemeinsam auftreten, spricht man von einer Korrelation.
Eine Korrelation bedeutet jedoch nicht automatisch, dass das eine Merkmal die Ursache des anderen ist. Zwei Variablen können auch deshalb zusammen auftreten, weil sie von einer dritten Einflussgröße bestimmt werden oder weil der Zusammenhang zufällig zustande kommt.
Ein klassisches Beispiel aus der Statistik: In vielen Ländern steigt im Sommer sowohl die Zahl der verkauften Speiseeise als auch die Zahl der Badeunfälle. Beide Größen korrelieren miteinander. Dennoch verursacht der Eisverkauf natürlich keine Badeunfälle. Beide Phänomene werden vielmehr durch eine dritte Variable beeinflusst – nämlich warmes Wetter.
Auch in der Kriminologie ist dieser Unterschied wichtig. Wenn etwa festgestellt wird, dass KriminalitätKriminalität bezeichnet gesellschaftlich normierte Handlungen, die gegen das Strafgesetz verstoßen. in bestimmten Stadtteilen häufiger vorkommt, bedeutet dies noch nicht automatisch, dass einzelne soziale Merkmale direkt die Ursache von Kriminalität sind. Häufig wirken mehrere Faktoren gleichzeitig zusammen.
Empirische Forschung versucht daher nicht nur Zusammenhänge zu messen, sondern auch zu prüfen, welche Faktoren tatsächlich ursächlich miteinander verbunden sind.
Besonders anschauliche Beispiele für solche scheinbaren Zusammenhänge finden sich auf der Seite
Spurious Correlations von Tyler Vigen.
Dort werden tausende statistische Korrelationen zwischen völlig unabhängigen Variablen gezeigt – etwa zwischen Käsekonsum und der Zahl technischer Patente oder zwischen Internetmemes und Börsenkursen.
Die Beispiele verdeutlichen eindrucksvoll, dass statistische Zusammenhänge allein noch keine Ursache-Wirkungs-Beziehung belegen.
Warum methodische Grundlagen wichtig sind
Ein Verständnis dieser methodischen Grundlagen ist nicht nur für Forschende wichtig. Auch Studierende profitieren davon, weil sich viele sozialwissenschaftliche und kriminologische Studien nur dann sinnvoll einordnen lassen, wenn klar ist, wie ihre Daten entstanden sind.
Wer empirische Sozialforschung versteht, kann wissenschaftliche Aussagen besser bewerten, zwischen belastbaren Befunden und bloßen Behauptungen unterscheiden und typische Fehlinterpretationen von Daten leichter erkennen.
Weiterführende Informationen
- Hollenberg, S. & Kaup, C. (2023). Empirische Sozialforschung für die Polizei- und Verwaltungswissenschaften. Wiesbaden: Springer.