Sitzung 2: Das Navigationssystem der Forschung

Forschungsprozessmodelle & Methodische Weichenstellung

Basislager-Check: Aus den ersten Exposés lernen

Ein guter Forschungsplan braucht keine blumigen Worte, sondern scharfe Kanten. Klickt auf die Karten, um die Profi-Lösung zu sehen:

👻 Die "Geister-Variablen"

Ein Begriff wird in der Einleitung groß aufgeblasen, taucht aber in der Messung nie wieder auf.

Fehler: "Wir schreiben viel über Komplexität, messen sie aber nicht."
Profi-Fix: Radikaler Fokus. Jedes Wort in der Hypothese braucht eine Entsprechung im Datensatz.

📉 Die "Varianz-Falle"

Ihr stellt Hypothesen über Altersunterschiede auf, befragt aber nur Studierende (18–25 J.).

Fehler: "Wir vermuten, dass Ältere der KI weniger trauen." (Stichprobe: 95% Studis).
Profi-Fix: Keine Hypothese ohne Varianz. Konzentriert euch auf Faktoren, die bei Studis variieren (z.B. Vorwissen).

📏 Das APA-Maßband

Zitationen sind in der Wissenschaft die Währung der Glaubwürdigkeit.

Fehler: Unvollständige Quellen, Google-Links statt DOIs, falsche Klammern.
Profi-Fix: Nutzt Zotero oder KI-Prüfung gegen APA 7. Ein falsches Zitat wirkt wie ein Tippfehler auf der Visitenkarte.

🧩 Der Methoden-Match

Die gewählte Methode (z.B. Experiment) passt nicht zur Forschungsfrage.

Fehler: "Wir machen ein Experiment, um langfristige Nutzungsgewohnheiten zu messen."
Profi-Fix: Experimente messen Reaktionen auf Reize. Gewohnheiten misst man per Befragung oder Tagebuchstudie.
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Halluzinierte / falsch zitierte Quellen

KI erfindet gerne Quellen. Wichtig: Eine erfundene Quelle im Forschungsbericht gilt als Täuschungsversuch. Ich prüfe immer jede Quelle.

Interaktive Forschungsprozessmodelle

Forschungsprozess: Inhaltsanalyse (nach Rössler)

Entdeckungszusammenhang Begründungszusammenhang Begründungszusammenhang Verwertungszusammenhang Erkenntnisinteresse wissenschaftlich-theoretisch konkret-situativ Fundierung durch Theorie Forschungsstand Definition zentraler Begriffe Hypothesenbildung METHODENWAHL (Inhaltsanalyse) Problemstellung Projektplanung: Geld, Zeit, Codierer Planungsphase Untersuchungsmaterial (ggf. Hypo- thesen- Bildung) Definition der Analyseeinheiten Entwicklungsphase Kategorienbildung theoriegeleitet empiriegeleitet Probecodierung Codierschulung Testphase Codebuch Codierung Anwendungs- phase Auswertungsphase: Datenerfassung & -aufbereitung; statistische Analyse Interpretation, Inferenz Darstellung der Ergebnisse Publikationen Forschungsbericht

Forschungsprozess: Standardisierte Untersuchung (Befragung nach Scholl)

Fragestellung/ Problemformulierung Konzeptualisierung (eventuell mit Hypothesen oder Theorie) Wahl der Methode (hier: Befragung) Definition der Grundgesamtheit Operationalisierung (hier: Fragebogen) Auswahl der Untersuchungsfälle (hier: Befragte) Pretest Hauptuntersuchung (Datenerhebung) Datenaufbereitung (Datenerfassung und Datenbereinigung) Datenauswertung (inklusive Datenmodifikation) Datenpräsentation (1) (2) (3)

Forschungsprozess: Experiment (nach Brosius et al.)

Entdeckungs- zusammenhang Begründungs- zusammenhang Verwertungs- zusammenhang Lösung des sozialen Problems Phänomen aus sozialer Realität Auftrag: kommerziell, selbstgestellt wissenschaftliche Fragestellung Fundierung der Fragestellung durch geeignete Theorie, Darstellung des For- schungsgegenstandes Definition der zentralen Begriffe Hypothesenbildung Konzeption der Untersuchung: Wahl der Methode Wahl der Messung Wahl der Untersuchungsanlage Indikatorenbildung Datenerhebung Datenanalyse Ergebnisdarstellung Bericht, Publikation

Der alternative Pfad: Die Inhaltsanalyse (IA)

Einige von euch kämpfen mit dem "Teilnehmer-Problem" (Rekrutierung, Bias, Alter). Die Inhaltsanalyse bietet einen Ausweg: Wir untersuchen nicht, was Menschen sagen, sondern was die KI oder die Medien tatsächlich tun.

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Warum Inhaltsanalyse für KI-Projekte?

Anstatt Probanden zu fragen, ob sie KI-Bildern trauen, könnten wir systematisch untersuchen: "Wie kennzeichnen die Top-100 Tech-YouTuber ihre KI-Inhalte eigentlich wirklich?"

Vorteil 1: Objektivität

Keine "soziale Erwünschtheit" von Befragten. Die Daten (Videos/Texte) liegen fix vor.

Vorteil 2: Unabhängigkeit

Ihr braucht keine 200 Teilnehmer rekrutieren. Eure "Teilnehmer" sind eure Analyse-Einheiten.

Workshop: Eure Entscheidungsprobleme

Nehmt euer Exposé und das für eure Methode passende Modell zur Hand. Identifiziert für die nächste Woche die zentralen Hürden:

  • Konzeptualisierung

    Welcher Begriff in eurer Frage ist noch zu schwammig? (z.B. "Empathie" bei Bildern?)

  • Operationalisierung

    Wie genau wollt ihr das messen? (Skala? Codebuch? Stimulus?)

Mission Meilenstein 2: Euer individuelles Forschungsmodell

Ein Forschungsprozessmodell zu erstellen bedeutet nicht, ein Lehrbuch zu kopieren. Es bedeutet, die Architektur eueres eigenen Projekts zu entwerfen. Eine gute Abgabe zeigt mir, dass ihr die Stolpersteine der nächsten Wochen bereits jetzt kommen seht.

Was gewünscht ist

🗺️ 1. Die Karte (Grafik)

Erstellt ein Prozessmodell, das exakt auf euer Projekt zugeschnitten ist.

  • Baseline: Nutzt Rössler, Scholl oder Brosius als Basis, aber beschriftet die Boxen mit eurem Thema (z.B. "Definition von Empathie" statt "Definition zentraler Begriffe").
  • Entscheidungs-Hotspots: Markiert die 3-4 Stellen im Modell farblich, an denen ihr die schwierigsten Entscheidungen erwartet (z.B. "Stimulus-Erstellung" oder "Kategorienschärfe").

📄 2. Das Handbuch (Text)

Beschreibt den Weg auf 3 bis 4 Textseiten (reiner Fließtext, ohne Deckblatt/Grafik).

  • Kontextualisierung: Erklärt jeden Schritt des Modells kurz in Bezug auf eure Studie.
  • Problem-Fokus: Konzentriert euch auf die Fragen, nicht auf die Lösungen. Beispiel: "Wie stellen wir sicher, dass das Audio für die Kontrollgruppe wirklich menschlich klingt?" statt "Wir nehmen eine Person auf."
  • Ressourcen-Check: Woher bekommt ihr das Material? (z.B. Netflix-Abo, API-Zugang, Teilnehmer-Pool).

🌟 Das macht eine "sehr gute" Abgabe aus:

  • Sensibilität: Ihr erkennt die methodischen Gefahren (z.B. Reaktivität bei Befragten oder Unschärfe bei Kategorien) schon jetzt.
  • Handwerk: Sauberes Deckblatt, korrektes Literaturverzeichnis (APA 7!), fehlerfreier Blocksatz.
  • Ehrlichkeit: Wenn ihr merkt, dass euer Design (z.B. Experiment) an der Realität scheitern könnte, thematisiert das im Text! Seit einfach ehrlich. Was ihr nicht wisst schreibt einfach so runter.
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Verantwortlichkeiten fürs Semester Planen

Plant bis nächste Woche wer in welchen Sitzungen und Arbeitschritten den Hut aufhat und die Gruppe verantwortet. Jeder ist 1-2 Wochen lang Teamchef und schaut, dass alles läuft und präsentiert auch.

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Deadline & Format

Montag, 18:00 Uhr via ILIAS.
1. PDF-Dokumentation: (Deckblatt, Modell-Grafik, 3-4 Seiten Text, Literaturverzeichnis).
2. Präsentations-Folie: Nur die Grafik eures Modells als PPT/PDF für die Sitzung.