Claus Braunecker - How to do empirische Sozialforschung

Liegt der Fokus z.B. auf der Wirkung verschiedener Ausgestaltungen von Werbespots auf eine Zielgruppe, gibt es keine Kontrollgruppe (ohne Werbespot).

Manche Experimente finden in einer extra dafür geschaffenen künstlichen Umgebung statt ( Laborexperiment), andere passieren „in real life‟ ( Feldexperiment). Beide Arten haben Vor- und Nachteile: In einem künstlichen Laborexperiment können die Versuchsbedingungen besser kontrolliert und von Störeinflüssen abgeschirmt werden. Hier sind Wechselwirkungen mit Alltagssituationen meist gut vermeidbar. Damit ist die Wirkung von Ursachen meist klarer zu identifizieren. Bei der Anwendbarkeit auf den Alltag spielen aber wiederum Feldexperimente ihre deutlichen Stärken aus: Isolierte Bedingungen kommen in „noindent1en‟ Lebenswelten nicht vor. Im alltäglichen Leben SIND Störeinflüsse vorhanden und werden kaum jemals ausgeblendet.

Ein Laborexperiment könnte wie folgt aufgesetzt werden:

Ein Spinat-Produzent testet die Einstellungswirkung eines neuen TV-Spots auf sein Produkt. Zuerst findet eine zufällige Zuordnung von Testpersonen zur Experimental- und Kontrollgruppe statt. Dann wird die Einstellung aller Testpersonen zum Produkt abgefragt. [39]

Daraufhin sehen beide Gruppen ‒ in einem Besprechungszimmer ‒ mehrere TV-Spots (idente Anzahl). Die Versuchsgruppe sieht mittendrin auch den neuen Spot, der Kontroll- gruppe wird stattdessen der alte vorgespielt. Danach erfolgt eine neuerliche Einstellungsmessung zum Produkt. Dieses Setting entspricht bzw. in Abbildung 9 auf Seite 39.

Ausschließlich der neue Spot wurde somit zwischen beiden Gruppen verändert, alle anderen Bedingungen im Labor sind gleichgeblieben. Alle Einstellungsunterschiede sind demzufolge ausschließlich auf den Test-Spot zurückzuführen.

Auch „im direkten Betrieb‟ sind experimentelle Checks möglich – ein Feldexperiment:

Ein Versandhaus möchte den Einfluss unterschiedlicher Katalogversionen auf die Anzahl bestellter Artikel untersuchen.

Ein Forschungsteam bildet zuerst aus der Kundendatei zufällig zwei – nach Soziodemogra- fie und Einkaufsverhalten strukturgleiche – Gruppen. Für beide Gruppen werden die durchschnittlichen Bestellungen des letzten Quartals ermittelt (= Nullmessung). Die Mitglieder der Kontrollgruppe erhalten daraufhin den bisherigen Katalog zugesandt. Die Mitglieder der Versuchsgruppe bekommen jeweils ein Muster eines neuen Test-Katalogs. Danach erfolgt eine Analyse der Bestellungen beider Gruppen für ein weiteres Quartal.

Dieses Setting entspricht in Abbildung 9 auf Seite 39, besitzt in diesem Beispiel allerdings eine relativ geringe Zuverlässigkeit: Die Anzahl der Artikelbestellungen kann neben dem Katalog selbst durch viele andere (= Stör-)Variablen beeinflusst werden: Geschenk-Käufe für zufällig anfallende Geburtstage, Einkommensveränderungen, individuell verändertes Kaufverhalten sind nur ein paar Beispiele für ergebnisverzerrende Wirkung ...

Zusatzinformationen und weiterführende Literatur zu diesem Kapitel:

Atteslander, Peter (2010): Methoden der empirischen Sozialforschung. 13., neu bearbeitete und erweiterte Auflage. Berlin: Erich Schmidt. Beobachtung: Seite 73-107; Befragung: Seite 109-175; Experiment: Seite 177-193; Inhaltsanalyse: Seite 195-224.

Brosius, Hans-Bernd/Haas, Alexander/Koschel, Friederike (2016): Methoden der empirischen Kommunikationsforschung: Eine Einführung. 7., überarbeitete und aktualisierte Auflage. Wiesbaden: Springer VS. Studienbücher zur Kommunikations- und Medienwissenschaft. Datenerhebungsmethoden allgemein: Seite 5f.; Inhaltsanalyse: Seite 137-181; Beobachtung: Seite 183-215; Experiment: Seite 217-255.

Ebster, Claus/Stalzer, Lieselotte (2017): Wissenschaftliches Arbeiten für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler. 5., überarbeitete und erweiterte Auflage. Wien: facultas. Methoden der Datenerhebung: Seite 200-224.

Früh, Werner (2017): Inhaltsanalyse. 9., überarbeitete Auflage. Konstanz und München: UVK. [40]

13VGL. KAPITEL „1 | THEMA, ERKENNTNISINTERESSE(N), FORSCHUNGSFRAGEN, HYPOTHESEN“ AB SEITE 13.

14Die Auflistung weiterer Einsatzmöglichkeiten qualitativer Markt- und Sozialforschung ließe sich wohl endlos fortsetzen: Konzeptionsanalysen für Produkte und Dienstleistungen, Produkt- und Packungstests, Verhaltensstudien, die gesamte inhaltliche Kommunikations- und Werbeforschung, Inhaltsanalysen des Bedeutungsgehalts von Wort-, Bildoder Filmmaterial, Detaillierung von Lifestyles und Zielgruppen, Erarbeitung von Markenstrategien und Firmendesigns, Assoziationsanalysen zu Marken, Logos usw.

15Als weitere Anwendungsfälle quantitativer Markt- und Sozialforschung können die Feststellung von vordefinierten Einstellungen und Verhaltensweisen, die Ermittlung von Bekanntheitsgraden, die gesamte zahlenmäßige Kommuni- kations- und Werbeforschung (z.B. Reichweitenmessungen), Themen zählende Inhaltsanalysen, Analysen von Marktanteilen und Preisschwellen, Kunden- und Imageprofile, mengenmäßige Zielgruppen- und Lifestyle-Segmentationen, die (politische) Meinungs- und Sozialforschung usw. angeführt werden.

16Analyseeinheit kann z.B. eine gesamte Zeitung, eine Seite daraus, ein Artikel, ein Satz, eine Sinneinheit usw. sein.

17Das Codebuch entstammt einem Forschungsseminar am Institut für Publizistik- und Kommunikationswissenschaft der Universität Wien aus dem Wintersemester 2014/15 unter der Leitung von ao. Univ. Prof. Dr. Roland Burkart und dem Autor dieses Buchs. Dabei wurden in der Datenbank der APA (Austria Presse Agentur) alle Zeitungsartikel der Jahre 2004 bis 2014 nach Schlagworten wie „Public Relations‟, „PR‟ und anderen vorab genau definierten Begriffen durchsucht und im Fall eines Treffers in die Inhaltsanalyse miteinbezogen. Verfasser des Originals war Roland Burkart mit Unterstützung seiner damaligen Assistentin Neda Ninova.

18Gern eingesetzte Suchsoftware ist z.B. talkwalker.com, brandwatch.com oder digimind.com.

19Was als „Zähltreffer‟ gilt, wird zuvor je nach Komplexität mehr oder weniger arbeitsintensiv in Wortlisten definiert.

20Wiederholte Gespräche in den Jahren 2016 bis 2020 mit dem Experten für Social Media-Marktforschung Mag. (FH) Markus Zimmer, Inhaber und Geschäftsführer von BuzzValue – New Media Research, bestätigen die hier artikulierten Sichtweisen für die gängige Forschungspraxis. Auch themenspezifische Literatur vertritt die Meinung, dass AutoTextanalysen zwar relativ gut zählen, aber weniger gut bewerten können – vgl. Scharkow 2012: 112ff.; Grimmer/Ste- wart 2013: 268; Boumans/Trilling 2016: 18.

21Dazu sind vorab klare (menschlich aufwendig aufgestellte) Regeln notwendig, wie Sätze in Einzelteile zerlegt werden müssen, um Bedeutungen richtig zu verstehen.

22Wortschatzanalysen versuchen zu ergründen, wie sich oft und gern verwendete Worte z.B. in Medien oder bei Politikerinnen und Politikern (zeitlich) verändern oder (kulturell) voneinander unterscheiden.

23Auch die themenspezifische Literatur ist sich hier oft nicht einig.

24Tagebuchstudien erfassen Verhaltensmuster – z.B. Mediennutzung – oft auch über einen längeren Zeitraum.

25Abgeleitet aus dem Lateinischen „omnibus“ = „für alle“.