Wissenschaftlich Schreiben

Triangulation in der empirischen Sozialforschung (einfach erklärt)

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Bist du im Zuge deiner wissenschaftlichen Arbeit auf den Begriff der Triangulation gestoßen? Du kannst dir ungefähr etwas darunter vorstellen, aber so sicher bist du dir nicht?

Dann kannst du dich nun entspannt zurücklehnen.

Denn in diesem Artikel werde ich dir kurz aber präzise erklären was es mit der Triangulation in der empirischen Sozialforschung auf sich hat. Dazu gebe ich dir zusätzlich alle 4 Varianten der Triangulation mit an die Hand, wie du diese Technik umsetzen kannst.

So wirst du dein qualitatives Forschungsdesign auf das nächste Level heben und deine wissenschaftliche Arbeit methodisch wasserdicht verpacken.

Triangulation (Wortherkunft)

Was der Begriff der Triangulation aussagt, kannst du dir ganz einfach aus dem Lateinischen ableiten. „Tri“ für drei und „angulus“ für Winkel. Bei der Triangulation wird also gewissermaßen „im Dreieck gemessen“. Klassischerweise in der Vermessung von Landflächen.

Abseits der Messtechnik und Geometrie hat sich jedoch die empirische Sozialforschung den Begriff zueigen gemacht. Und genau darum soll es nun gehen.

Triangulation in der empirischen Sozialforschung

Beim Thema der Triangulation befinden wir uns auf methodologischer Ebene, d.h. es geht darum, wie ein bestimmtes Forschungsdesign mithilfe einer oder mehrerer Methoden möglichst viel Erkenntnis liefern kann.

Damit ich mich hier nicht um Kopf und Kragen reden muss, schauen wir uns die Definition des Begriffs „Triangulation“ im Forschungskontext vom Kollegen Flick (2008, S.12) an:

„Triangulation beinhaltet die Einnahme unterschiedlicher Perspektiven auf einen untersuchten Gegenstand oder allgemeiner: bei der Beantwortung von Forschungsfragen. Diese Perspektiven können sich in unterschiedlichen Methoden, die angewandt werden, und/oder unterschiedlichen gewählten theoretischen Zugängen konkretisieren, wobei beides wiederum mit einander in Zusammenhang steht.“

Das Ziel der Triangulation ist es also, einen tieferen Erkenntnisgewinn zu erlangen als mit nur einer einzelnen Methode oder einer einzelnen theoretischen Perspektive möglich wäre.

In der Metapher der Landvermessung gesprochen, kann die Position eines Gegenstands genauer bestimmt werden, wenn er aus mindestens zwei unterschiedlichen Winkeln betrachtet wird.

Bevor wir in die 3 Varianten eintauchen, mit denen du die Triangulation in deiner wissenschaftlichen Arbeit anwenden kannst, müssen wir noch eine wichtige Sache klären.

Wenn du meinen Artikel zu Mixed Methods schon kennst, dann fragst du dich sicherlich was da nun groß anders ist, schließlich werden dort ja verschiedene Methoden miteinander kombiniert.

Der Unterschied zwischen Triangulation und Mixed Methods

Mixed Methods und Triangulation sind durchaus zwei verwandte Konzepte innerhalb der empirischen Sozialforschung. Sie haben einige Gemeinsamkeiten, wie die Kombination von Methoden.

Mixed Methods stellt eine alleinstehende Forschungsstrategie dar, bei der explizit quantitative und qualitative Methoden kombiniert werden, um die Stärken beider Ansätze zu profitieren.

Die Triangulation ist hingegen ein weit offeneres Konzept, was nicht nur die Kombination von Methoden vorsieht (aber auch kann), sondern eben auch von theoretischen Perspektiven und andere subjektive Sichtweisen.

Somit ist die Triangulation stärker dem qualitativen Forschungsparadigma zugeordnet.

Bei einer Mixed Methods Studie können zudem mehrere Fragestellungen der Reihe nach beantwortet werden, während sich die Triangulation immer nur auf die Beantwortung einer speziellen Forschungsfrage konzentriert.

Quellen: Deppe (2017), Mayring (2001), Flick (2011)

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Triangulation: Validierung vs. Gleichgewicht

Um das Konzept der Triangulation vollständig zu verstehen, lohnt es sich einen Blick auf die Debatte zu werfen, die in der Forschungsliteratur dazu ausgetragen wurde.

So war es Denzin (1978), der die Triangulation ursprünglich als Strategie zur Validierung von Forschungsergebnissen vorschlug. Das bedeutet, dass beispielsweise eine zusätzliche Methode hinzugezogen wird, um die Richtigkeit einer Analyse abzusichern. Diese zusätzliche Methode wird dabei in einem viel kleineren Umfang durchgeführt.

Dieses Vorgehen wurde jedoch immer wieder kritisiert (u.a. Mayring, 2001), sodass immer mehr Forschende den Standpunkt vertreten, dass die unterschiedlichen methodische Herangehensweisen oder theoretischen Perspektiven bei der Triangulation immer gleichwertig sein sollten.

Dabei ist es auch wichtig zu verstehen, dass das Forschungsdesign bei qualitativen Methoden nicht immer total streng vorgegeben sein muss. Die Lehrbücher von Mayring und Co. schlagen ein bestimmtes Vorgehen und wichtige Qualitätskriterien vor, dennoch ist es auch möglich von dieser Blaupause abzuweichen, wenn bestimmte Umstände in deiner Forschung dies nötig machen.

Triangulation ist also als offenes Konzept zu verstehen und nicht als strikter Leitfaden.

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4 Varianten der Triangulation

Damit du nun die Triangulation in deiner wissenschaftlichen Arbeit anwenden kannst, hier die vier prominentesten Varianten (Denzin, 1970; Flick, 2011).

Triangulation von Daten

Bei dieser Vorgehensweise benötigst du verschiedene Datenquellen. Die Methode kann dabei stets die selbe bleiben. Ebenso natürlich das Phänomen, das du untersuchst.

Um nun die Datenquellen zu variieren kannst du Zeit, Ort und Personen verändern. Hier hast du schier unendliche Möglichkeiten, denn innerhalb jeder dieser Dimensionen kannst du schon triangulieren.

Triangulation von Zeit

Machen wir das mal an einem Beispiel fest. Nehmen wir an, deine Methode beschränkt sich auf Experteninterviews. Du führst nun also Interviews in einem Unternehmen und möchtest die Einführung eines neuen Logistik-Systems begleiten. Jetzt könntest du z.B. in der Dimension „Zeit“ triangulieren.

Du wählst deine Expertin aus, z.B. die Leiterin der Logistik-Abteilung. Vorausgesetzt das Unternehmen macht das Ganze mit, könntest du nun zu zwei oder auch drei verschiedenen Zeitpunkten jeweils ein Interview mit der Expertin durchführen.

Hier hättest du wunderbare Einblicke z.B. in die Zeit vor der Einführung, den Einführungsprozess und die Erfahrungen nachdem das System nun einige Zeit im Unternehmen genutzt wurde.

Triangulation des Ortes

Im gleichen Szenario könntest du aber auch den Ort triangulieren. Du könntest zwei weitere Unternehmen ausfindig machen, in denen das System ebenfalls implementiert wird. Nun schnappst du dir hier ebenfalls die Leiter der Logistik-Abteilungen und führst das gleiche Interview mit ihnen.

So kannst du Vergleiche anstellen und wie geplant das „Phänomen“, also was auch immer du während der Adaption der Systems untersuchen möchtest, aus verschiedenen Perspektiven untersuchen.

Triangulation von Personen

Zusätzlich, und das würde ich ohnehin immer empfehlen, kannst du die Datensubjekte triangulieren. Neben der Logistik-Leiterin würde sich noch eine Fachkraft aus dem Lager und eine Managerin irgendwo dazwischen anbieten.

Selbstverständlich kannst du auch alle 3 Dimensionen triangulieren, doch dann steigt entsprechend auch der Aufwand. Überlege also, welche Art der Datentriangulation den größten Mehrwert für die Beantwortung deiner Forschungsfrage bieten würde.

Investigator Triangulation

Bei dieser Variante wird nun kurz die Seite gewechselt. Zwei oder mehr eingesetzte Forschende können verhindern, dass subjektive Verzerrungen oder auch ein sogenannter „bias“ seitens der Wissenschaftlerin entsteht.

In unserm Beispiel der Experteninterviews müssten also mindestens zwei Interviewende Personen eingesetzt werden. Hier würde es nicht reichen, wenn du Interview 1 vornimmst und deine Kommilitonin Interview 2. Ihr müsstet es zusammen machen, unabhängig Notizen machen und eure Auswertungen dann miteinander vergleichen.

So wirklich umsetzbar ist diese Art der Triangulation also nur, wenn ihr in der Gruppe arbeitet.

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Methoden-Triangulation

Diese Form ist die wohl am häufigsten verwendete. Denzin, der Urvater der Triangulation unterscheidet hierbei sogar noch zwischen methodenintern („within-method“) und zwischen Methoden („between-methods“).

Intern könnten also beispielsweise zwei verschiedene Interviewleitfäden genutzt werden, um die Beschränktheit der methodischen Entscheidungen bei der Erstellung des Forschungsdesigns zu lockern.

Zwischen Methoden wäre die eingangs bereits beschriebene Hinzunahme einer zweiten Methode. In unserem Beispiel könntest du dann einen zusätzlichen Online-Fragebogen an die Mitarbeiter verteilen oder die Nutzerdaten des Systems auswerten.

Theoretische Triangulation

Die letzte Form der Triangulation ist ziemlich spannend, aber auch nicht so leicht für Novizen wie dich und mich umzusetzen. Vor der Analyse deiner Daten musst du dir hierbei deines theoretischen Hintergrunds bewusst sein.

Das bedeutet, welche Theorie nimmst du zur Hand, um die Daten bzw. das Phänomen zu verstehen? Verschiedene Theorien bieten verschiedene Perspektiven. Bei der theoretischen Triangulation würdest du nun mehrere verschiedene theoretische Schablonen auf die Daten legen und so das Phänomen aus unterschiedlichen Blickwinkeln betrachten.

Beispielsweise könntest du für die Auswertung deiner Interviews ein Codebuch entwickeln, das auf Basis einer behavioristischen Theorie abgeleitet wurde. Danach wertest du dein Transkript noch einmal aus, diesmal jedoch mit einem Codebuch, welches mithilfe der Grundlage einer anderen soziologischen oder psychologischen Theorie entwickelt wurde. Deiner Fantasie sind hier keine Grenzen gesetzt.

Natürlich immer nur, solange du gut argumentierst.

Zusammenfassung

  • Die Triangulation beinhaltet die Einnahme unterschiedlicher Perspektiven auf einen untersuchten Gegenstand
  • Sie dient dazu, das zu untersuchende Phänomen besser zu verstehen und kann ein (meist qualitatives) Forschungsdesign bereichern
  • Triangulation kann in Form von 4 Varianten geschehen:
    • Datentriangulation (Speziell: Ort, Zeit, Personen)
    • Investigator-Triangulation (mehrere Forschende)
    • Methoden-Triangulation (innerhalb der Methode; zwischen Methoden)
    • Theorie Triangulation (Vergleich unterschiedlicher theoretischer Perspektiven)

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