(Einleitung…)
By Duncan Pedersen
Duncan Pedersen ist Mitarbeiter des InternationalDevelopment Research Center (IDRC) in Kanada.
Dieser Beitrag setzt gekonnt den Rahmen für die Diskussion von quantitativer und qualitativer Forschung. Der Autor gibt einen Überblick über die Ursprünge der systematischen Datenerhebungsforschung und skizziert die frühe Anerkennung der Macht von Informationen zur Kontrolle und das Wachstum der Informationssammlung als Spezialgebiet. Er diskutiert auch die unterschiedlichen epistemiologischen und ontologischen Annahmen hinter qualitativen und quantitativen Methoden. Es wird eine wachsende Akzeptanz in Entwicklungskreisen von schnellen Bewertungsmethoden gezeigt, trotz der anhaltenden Vorliebe für quantitative Daten in der sozialwissenschaftlichen Gemeinschaft. Dieses Papier beschreibt jede Methode gut, ohne eine als überlegene Methode unter den quantitativen, qualitativen und integrativen pragmatischen Ansätzen zu wählen. Es geht auf eine Reihe wichtiger und häufig gemachter Annahmen zu den Unterschieden in den methodischen Ansätzen ein. Dazu gehört die Tatsache, dass Umfragen in der Tat oft „schneller“ und einfacher konzipiert und umgesetzt werden als RAP-basierte Studien. Auch die Voreingenommenheit von Forschern, die von „RAPern“ oft als ein ausschließlich quantitatives Problem angesehen wird, wird auf RAP übertragen. In seinen Schlussfolgerungen schneidet das Papier viele der häufiger diskutierten, aber weniger wichtigen Fragen zu RAP durch. Der Autor trägt wesentlich dazu bei, indem er seine Analyse auf die grundlegenden Prinzipien konzentriert, die diejenigen am meisten beschäftigen sollten, die Informationen in und über Gemeinschaften sammeln. – Eds.
Die SOZIALFORSCHUNG zum Krankheitsprozess und zu den Programmen und Evaluierungen von Gesundheitsdiensten ist oft durch zwei gegensätzliche Ansätze charakterisiert worden.
Auf der einen Seite gibt es diejenigen, die in ihrem Versuch, Ursachen und Krankheitsverteilung in der sozialen und natürlichen Umwelt zu identifizieren, dazu neigen, die Realität so weit zu vereinfachen, dass das komplexe Netzwerk von Faktoren und die menschliche Erfahrung von Krankheit in der Suche nach der Etablierung empirischer Verallgemeinerungen um der Präsentation zuverlässiger Ergebnisse willen verloren geht. Im Allgemeinen wird dieser Ansatz als quantitativ-experimentelles und deduktives Modell bezeichnet und basiert auf dem Paradigma der Naturwissenschaften. Daraus ergibt sich die Tendenz, Zahlen als Sprache (harte Daten) zu verwenden und die subjektive und phänomenologische menschliche Erfahrung zu vernachlässigen. Der Schwerpunkt liegt auf der Erklärung von Phänomenen aus der Sicht des Forschers, also von außen (eticapproach).
Am anderen Extrem gibt es diejenigen, die ausschließlich mit qualitativen Methoden forschen. Dieser Ansatz basiert auf dem sozialwissenschaftlichen Paradigma, das darauf abzielt, die menschlichen Dimensionen der Phänomene durch qualitative Forschung zu verstehen, deren Sprache hauptsächlich verbal ist (weiche Daten); ihre Methoden sind nicht-intrusiv, naturalistisch und induktiv. Der Schwerpunkt liegt auf der Annäherung an die Realität aus der Sicht des Akteurs, von innen heraus (emischer Ansatz).
Ich möchte von vornherein klarstellen, dass ich weder einen dieser Ansätze verteidigen noch eine „unfehlbare“ methodologische quantitativ-qualitative Mischung propagieren möchte. Ich möchte gleich zu Beginn klarstellen, dass die folgende Darstellung von zwei Prämissen ausgeht: Erstens, dass das, was Forscher tun, im Grunde sehr einfach ist: schauen, fragen und lesen, und gelegentlich denken. Beobachtung, Interviews, Fragebögen und andere Werkzeuge, die unter dem Titel Forschungsmethoden zusammengefasst werden, sind nicht unbedingt per se quantitativ oder qualitativ. Zweitens beinhaltet jeder Versuch einer Quantifizierung ein qualitatives Urteil und umgekehrt. Qualitative Aussagen implizieren eine bestimmte Hierarchie, Anzahl und Größenordnung, die eine Bedeutung haben.
In den folgenden Abschnitten werde ich auf den Ursprung von Erhebungen, auf die Grenzen verschiedener Methoden und auf die antagonistischen, wechselseitigen und komplementären Beziehungen zwischen quantitativen und qualitativen Methoden in der Gesundheitsforschung eingehen. Abschließend werde ich einen kritischen Blick auf Rapid-Assessment-Methoden werfen und auf einige ihrer Vorzüge eingehen.
Die Ursprünge der Umfrageforschung
Die systematische Verwendung von Registern lebenswichtiger Ereignisse und Bevölkerungsumfragen für die Gesundheitsplanung und -bewertung ist ein relativ junges Phänomen, dessen ferne Ursprünge in der Volkszählung zu Steuer- oder Militärrekrutierungszwecken liegen. Viel später wurde der Einsatz von Volkszählungen und Erhebungen erheblich ausgeweitet, um die politischen und administrativen Bedürfnisse der immer größer werdenden Kolonialmächte zu erfüllen.
In den 1930er Jahren und insbesondere seit dem Zweiten Weltkrieg wurden die Erhebungen viel strenger und übernahmen die wissenschaftliche Methode.
Während Umfragen in den Industrienationen durchgeführt werden, um die Meinung der Bevölkerung zu einem bestimmten Aspekt des sozialen und politischen Lebens zu ermitteln, wurden sie in den Ländern Afrikas, Asiens und Lateinamerikas aus anderen Gründen eingesetzt, die mit dem Prozess der Beherrschung, Kontrolle und der Ausbeutung von Ressourcen zusammenhängen. Es ist ganz klar, dass die ersten Kolonialnationen und später die Länder des Nordens spezifische Basisinformationen über die einheimische Bevölkerung brauchten – demographische Daten und Informationen darüber, was die Menschen sagen oder tun, was sie haben oder nicht haben -, um zu planen und Verwaltungsfunktionen auszuführen und auf diese Weise die Bedingungen für den wirtschaftlichen und kulturellen Austausch oder die religiöse und ideologische Auferlegung oder Beherrschung festzulegen.Der implizite Zweck der Landvermesser war es, Informationen von denen zu sammeln, die keine Entscheidungsbefugnis hatten, um Entscheidungen für sie zu treffen. Zu diesem Zweck arbeiteten politische Behörden, Verwalter, das Militär, religiöse Orden und später natürlich auch Sozialwissenschaftler und Mediziner zusammen.
Trotz der Popularität der Umfrageforschung stellte sich bald heraus, dass das, was in einer Bevölkerung, ethnischen Gruppe oder sozialen Schicht zu erheben und zu messen ist, nicht unbedingt auch für eine andere Bevölkerung, ethnische oder sozioökonomische Gruppe gilt. Die Fragen, die sich die Erhebungsbeauftragten immer wieder stellten, waren, ob dieselben Erhebungsinstrumente in verschiedenen Bevölkerungsgruppen und Kontexten verwendet werden können. Später, als sich die Notwendigkeit ergab, neue Erhebungsinstrumente anzupassen oder zu entwickeln, stellten sich die Erhebungsbeauftragten die Frage, ob die auf diese Weise erhobenen Daten zuverlässig und vergleichbar sind und ob die Ergebnisse auf die Allgemeinbevölkerung extrapoliert werden können. Die verschiedenen Stichprobenstrategien und die Anwendung standardisierter Fragebögen in Querschnittserhebungen sind zwei Techniken, die entwickelt wurden, um die Verallgemeinerung der Ergebnisse zu erleichtern, um Fehler und Verzerrungen zu reduzieren, um den Zeitrahmen zu verkürzen und die Kosten zu senken und um eine Basis für den Vergleich zwischen der zu befragenden Bevölkerung und der Referenzgruppe zu schaffen.
Ich möchte mit dieser historischen Perspektive nicht nur aufzeigen, wie sich die Methoden und Techniken im Zuge der Veränderung gesellschaftlicher Ziele entwickelt haben, sondern vor allem den Wandel betonen, der mit dem Prozess der Wissensaneignung einherging. Mit anderen Worten, die Forschung entwickelte sich von einer systematischen und isolierten Beobachtung zu einer systematischen Reihe von Beobachtungen und Vergleichen innerhalb zunehmend technischer Interpretationen der Realität. Dieser Prozess führte dazu, dass die Macht, Wissen zu schaffen, von den Menschen auf diejenigen übertragen wurde, die über die entsprechenden Fähigkeiten verfügten und die Anwendung von Methoden und Techniken kontrollierten.
Die Probleme und Grenzen der Umfrageforschung
Die Unzufriedenheit mit den herkömmlichen Ansätzen der Umfrageforschung führte zur Suche nach neuen Ansätzen, Strategien und alternativen Forschungsmethoden. Ich möchte einige der allgemeinen Beschränkungen, die von verschiedenen Forschern erkannt wurden, überprüfen und andere, die spezifischer für die Gesundheitsforschung sind, aufzeigen.
Eine allgemeine Einschränkung, die der Umfrageforschung zugeschrieben wird, ist die Übervereinfachung der sozialen Realität. Das willkürliche Design von Fragebögen und Multiple-Choice-Fragen mit vorgefassten Kategorien stellt eine verzerrte und zu einfache Sicht auf die Realität dar. Individuelle Antworten auf Fragen führen zur arithmetischen Manipulation von Zahlen, zur Bildung von Häufigkeiten, Mittelwerten und Raten, die „Durchschnittsantworten“, Verhältnisse oder Proportionen darstellen, die für sich genommen keine wirkliche Aussagekraft haben und die Realität eher mystifizieren (z.B. 37,5% der Befragten berichteten über ein gesundheitliches Problem innerhalb der letzten zwei Wochen). Querschnittsbefragungen führen dazu, dass man ein statisches oder „fotografisches“ Bild von dem liest, was in Wirklichkeit ein interaktiver und dynamischer Prozess ist.
Ein zweites wichtiges Anliegen der Umfrageforschung sind die Probleme, die mit der Validität und Zuverlässigkeit der Ergebnisse zusammenhängen. Die Inkonsistenz der erhobenen Daten kann entweder auf die dynamische und echte Variabilität oder das flüchtige Auftreten des beobachteten Phänomens (z.B. Blutdruck, Morbiditätsepisoden, Einstellungen usw.) oder auf den Mangel an Wahrheit oder Konsistenz in den gegebenen Antworten zurückgeführt werden. Selbst wenn die Fragen korrekt formuliert und gut gemeint sind, erweisen sie sich oft als unzureichend oder sogar irrelevant im Hinblick auf die Kultur und die Werte der Befragten. Umfrageforschungstechniken sind eindeutig durch Vorurteile verunreinigt oder durch die Ideologie und das Wertesystem der Forscher beeinflusst. Obwohl Stichprobenstrategien und Veränderungen in der Fragebogenkonstruktion die Anwendung und Akzeptanz von Umfragen verbessert haben, haben sie sich einmal mehr als unzureichend erwiesen, um diese Vorurteile zu überwinden.
Heute entspricht ein großer Teil der Gesundheitsforschung Querschnittserhebungen und KAP-Studien (Knowledge, Attitudes and Practices) an Stichproben ländlicher oder städtischer Bevölkerungen, die einer Akkulturation und einem schnellen Wandel unterliegen.Bei diesen Studien werden häufig Informationen über Geburten, Todesfälle und die Reproduktionsgeschichte der Familie, die Verfügbarkeit, Verteilung und Aufnahme von Nahrungsmitteln, die Praktiken der Kindererziehung und -betreuung, Sexualität, die Verwendung von Verhütungsmitteln und Abtreibung, das Einkommen, den Konsum von Drogen, Alkohol und Tabak, die Defäkation und Abfallentsorgung sowie andere mehr oder weniger intime oder „heimliche“ Verhaltensweisen erhoben. In der Umfrageforschung werden oft eindeutige Antworten auf Fragen zur Krankheitswahrnehmung, zu Überzeugungen, zum Verhalten bei der Suche nach Gesundheit und zur Inanspruchnahme von Therapien sowie zu den Gründen für die Nutzung oder Nichtnutzung verfügbarer Gesundheitstechnologien und -dienste verlangt. Diese Art von Umfragestudie, die das intime und diskrete Verhalten des Alltags erforscht, führt zu fragwürdigen Ergebnissen, und etwa die Hälfte der gesammelten Daten werden als fehlerhaft oder irreführend angesehen und sind daher von geringer Zuverlässigkeit und zweifelhafter Gültigkeit.
Die Verwendung geschlossener Fragebögen und vorcodierter Formulare führt häufig zu einer falschen, ausweichenden oder bewusst falschen Antwort. Es gibt nur wenige Hinweise auf das Vorkommen und die Bedeutung von lügenden Informanten in der Umfrageforschung und die meisten sind sich einig, dass Befragte nicht ohne Grund lügen. Oft wird auf Lügen als Mechanismus zurückgegriffen, um einer peinlichen Situation zu entkommen, die durch das Thema der Frage hervorgerufen wird.
Viele Autoren haben berichtet, dass die Angaben der Mütter zu früheren Krankheitsepisoden ihrer Kinder, zu Gesundheits- und Erziehungspraktiken oder zur Inanspruchnahme von Gesundheitsdiensten so große Diskrepanzen zur Realität aufweisen, dass etwa ein Drittel aller Antworten für ungültig erklärt werden sollte. Die Schlussfolgerungen sprechen für sich: Die Verlässlichkeit der Antworten einer beliebigen Bevölkerungsgruppe nimmt mit zunehmender Dauer des Erinnerungszeitraums ab (Teleskop-Gedächtniseffekt), und aufgrund von Auslassungen, Ungenauigkeiten oder absichtlichen Verzerrungen stimmt die Hälfte der Angaben kaum mit dem tatsächlichen Verhalten überein.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Umfragemethoden ein effektives Werkzeug für die Erhebung objektiver Daten sind, aber „schwach und verschwenderisch“ bei der Erhebung subjektiver und einstellungsbezogener Daten, insbesondere wenn es um Krankheitsvorstellungen und Gesundheitsverhalten geht.
Die Erfahrung bei der Anwendung von Gesundheitsumfragen bei der Bevölkerung in Ländern der Dritten Welt hat zusätzliche Einschränkungen in der Anwendung und Probleme hinsichtlich der Zuverlässigkeit und Validität der Daten aufgezeigt. Es ist bedauerlich, dass all der Aufwand, der mit dem Studiendesign und der geschichteten Zufallsstichprobe verbunden ist, faktisch umsonst ist, wenn die gesammelten Daten von schlechter Validität sind und zu unzuverlässigen Ergebnissen führen. Die Frage ist, ob dies an der konzeptionellen Perspektive, an der Art der Fragen und Methoden, an den Forschern selbst, an der Kultur der Befragten oder an einer Kombination all dieserFaktoren liegt. Zu dieser Debatte können wir zwei erkenntnistheoretische Ansätze hinzufügen, von denen einer auf den Sozialwissenschaften und der andere auf den Paradigmen der Naturwissenschaften basiert: der qualitative und der quantitative.
Qualitativ oder quantitativ: Zwei Stile der Weltbetrachtung oder zwei Kategorien der Wirklichkeit?
Die Polarisierung der Debatte zwischen dem Qualitativen und dem Quantitativen hat sich auf die Fähigkeit der Daten konzentriert, die mit der einen oder anderen Methode erhoben werden, soziale Phänomene zu beschreiben, zu verstehen und zu erklären. Eine wachsende Zahl von Forschern hat eine eklektischere Position eingenommen, von der aus sie behaupten, dass keine Methode per se das Monopol auf Schlussfolgerungen hat. Sie argumentieren, dass quantitative und qualitative Ansätze nicht als antagonistisch, sondern vielmehr als komplementär betrachtet werden sollten.
In dieser Debatte um qualitativ vs. quantitativ haben sich drei Typen herausgebildet: die Puristen, die Eklektizisten und die Integratoren bzw. Pragmatiker.
Die Puristen oder Segregationisten argumentieren, dass quantitative und qualitative Paradigmen unvereinbar sind, da sie „…von unterschiedlichen, sich gegenseitig ausschließenden epistemologischen und ontologischen Annahmen über die Natur der Forschung und der Gesellschaft“ ausgehen. Aus dieser Perspektive basieren die Methoden auf gegensätzlichen Annahmen und führen daher zu tiefgreifend unterschiedlichen Visionen von der Welt.
Die Eklektiker behaupten, dass beide Ansätze gültig sind. Die Anwendung des einen oder anderen hängt von der Situation ab, und obwohl beide Methodensets komplementär für die Untersuchung desselben Gegenstands verwendet werden können, repräsentieren sie dennoch unterschiedliche Annahmen. Viele evaluative Studien vertreten diese Perspektive, bei der quantitative und qualitative Methoden parallel oder nacheinander eingesetzt werden, je nachdem, was die Situation erfordert.
Schließlich behaupten die Pragmatiker oder Integrationisten, dass es eine falsche Dichotomie zwischen Quantitativem und Qualitativem gibt, und plädieren für die Integration beider Methoden für denselben Untersuchungsgegenstand. Aus dieser Position heraus wird die Polarisierung als die Extreme eines Kontinuums gesehen, entlang dessen es ein Gefälle möglicher Kombinationen von quantitativen und qualitativen Methoden gibt, die sich gegenseitig unterstützen und die Glaubwürdigkeit der Studienergebnisse erhöhen.
Im Gesundheitsbereich im Allgemeinen und in der Epidemiologie im Besonderen gibt es einen wachsenden Konsens darüber, dass die Anwendung beider Methodensets in einem kombinierten Modus die Zuverlässigkeit der Daten erhöhen und zu einem vollständigeren Verständnis des untersuchten Phänomens führen kann. Die Kombination von Methoden zur Untersuchung desselben Phänomens wurde als „Triangulation“ bezeichnet.
Kombination von quantitativen und qualitativen Methoden: Triangulation
Einige Forscher, die Erfahrung mit der Kombination von qualitativen und quantitativen Methoden haben, berichten von Effekten und Ergebnissen, die über eine reine Komplementarität hinausgehen. Das Mischen und Integrieren von Methoden und Daten bei der Untersuchung desselben Phänomens kann „…ein vollständigeres, ganzheitlicheres und kontextuelleres Bild“ des Untersuchungsgegenstandes erfassen, indem es Daten hervorbringt, die zu neuen Hypothesen oder Schlussfolgerungen führen, für die einzelne Methoden blind wären.
In den meisten Forschungsdesigns, die Triangulationsmethoden verwenden, haben Jick und andere Autoren auf die versteckte Annahme der Triangulation hingewiesen: dass die Schwächen und Einschränkungen jeder einzelnen Methode durch die andere Methode ausgeglichen werden, wobei die Vorteile genutzt und die Nachteile neutralisiert werden, anstatt sie zu verstärken.
Der Einsatz von multiplen Methoden in der Forschung wird seit über einem Jahrzehnt angewandt. Ihre Einführung in den Gesundheitsbereich ist relativ neu, und dennoch scheint es eine gewisse Zurückhaltung zu geben, sie zu akzeptieren. Das liegt zum Teil daran, dass das dominante Paradigma der Naturwissenschaften in der biomedizinischen Forschung den Einsatz von qualitativen Methoden, wie sie von Sozialwissenschaftlern vorgeschlagen werden, mit Verachtung betrachtet hat. Andererseits haben die Normen und Anforderungen wissenschaftlicher Publikationen starre Kriterien für die Begutachtung und Annahme von Manuskripten aufgestellt, was zu Verzerrungen bei der Auswahl von Studien zur Veröffentlichung führt. Die Ablehnung basiert oft auf quantitativen Kriterien: „fehlende Replizierbarkeit“, „kleine Stichproben“, die eine Verallgemeinerung der Ergebnisse ungültig machen, oder „keine statistisch signifikanten Unterschiede.“
Außerdem betonen die meisten existierenden Ausbildungshandbücher für Forscher die Verwendung einzelner Methoden, entweder quantitativ oder qualitativ, und es gibt einen Mangel an Lehrmaterial, das Studenten und Forscher bei der tatsächlichen Sammlung, Analyse und Interpretation von Daten aus verschiedenen Perspektiven unter Verwendung des „Triangulations“-Ansatzes anleitet. Die Analyse von qualitativ-quantitativen Daten erfordert Erfahrung und Fähigkeiten in der Verarbeitung und Interpretation sowohl von „harten“ als auch von „weichen“ Daten.
Die Vor- und Nachteile von Rapid-Assessment-Methoden (RAM)
Zum Abschluss lohnt es sich, einige Bereiche der Vor- und Nachteile bei der Anwendung von qualitativen RAM in der Gesundheitsforschung aufzuzeigen. Dazu sollten wir uns die Prämissen vergegenwärtigen, die hinter den Rapid-Assessment-Strategien stehen, und uns fragen, welche Vorteile es hat, einen verkürzten Zeitrahmen und ein „neues“ Feldforschungsinstrumentarium in der Gesundheits- und Krankheitsforschung vorzuschlagen.
Zunächst einmal sollte die Einführung von Rapid-Assessment-Methoden als eine effektive Strategie anerkannt werden, um eine breitere Akzeptanz für qualitative und phänomenologische Forschung in der wissenschaftlichen Gemeinschaft und unter den Fachleuten im Gesundheitswesen zu finden. Wie wir oben gesehen haben, stößt die Triangulationsstrategie, obwohl sie in der Gesundheitsforschung erfolgreich angewandt wurde, immer noch auf Widerstand, wenn es darum geht, Innovationen bei der Anwendung qualitativer Methoden zu übernehmen. Die Einbeziehung qualitativer Methoden in die Gesundheitsforschung ist eine unabdingbare Voraussetzung für die Erweiterung des konventionellen epidemiologischen und biomedizinischen Modells, für die Neuausrichtung von Gesundheitsplänen und -programmen sowie für die Entwicklung effektiverer Gesundheitsinterventionen und Evaluationsmodelle.
Es ist mehr als einmal gesagt worden, dass RAM nur ein bisschen mehr ist als organisierter gesunder Menschenverstand. Chambers warnte RRA (Rapid Rural Appraisal)-Enthusiasten zu Recht vor den Gefahren der Oberflächlichkeit und des Irrtums bei dieser Methode. Vor allem – so Chambers – sollen Rapid-Assessment-Techniken keine Zeit sparen, sondern “ …Zeit für mehr Kontakt mit und Lernen von der armen Landbevölkerung freisetzen“ .
Leider gibt es viele Beispiele für Gesundheitsforschung unter Hochrisikogruppen sowie ethnographische Längsschnittstudien über Gruppen oder ethnische Minderheiten, deren Ergebnisse nicht zeitnah und teilweise irrelevant für die untersuchten Gruppen sind. Die Dauer der Feldarbeit ist aber wahrscheinlich nur einer der Gründe dafür. Eine Längsschnittstudie mit teilnehmender Beobachtung, Tiefeninterviews und prospektiver Nachverfolgung von Krankheitsepisoden und Therapieverhalten kann ein Jahr oder mehr an intensiver Feldarbeit erfordern, während die Entwicklung eines Fragebogens in der Regel nur wenige Wochen und die Durchführung der Stichprobenziehung nur wenige Tage (je nach verfügbaren Ressourcen) in Anspruch nimmt. Ersteres ist arbeitsintensiv und erfordert ein hohes Maß an persönlichem Engagement und einen langen Aufenthalt unter Feldbedingungen; letzteres ist viel einfacher anzuwenden, zu analysieren und wird mit größerer Wahrscheinlichkeit veröffentlicht und verbreitet.
Bei der Überprüfung der Prämissen, auf denen „schnelle“ Forschungs- und Auswertungsmethoden beruhen, wird behauptet, dass langwierige Feldarbeit zu einer unnötigen Anhäufung von ethnographischem Material führt, das nicht immer für den untersuchten Gegenstand relevant ist. Daher wird vorgeschlagen, die Feldbesuche zu verkürzen und die Effizienz zu erhöhen, so dass nur die als notwendig erachteten Informationen gesammelt werden. Dazu wird eine Liste von Themen erstellt, die als allgemein relevant angesehen werden, und es werden Empfehlungen für den kombinierten Einsatz von quantitativen und qualitativen Methoden bei der Datenerhebung gegeben. Die zugrundeliegende Annahme ist, dass die Einhaltung dieses „Rezepts“ bzw. dieser Themenliste durch den Forscher und die Anwendung kombinierter Methoden die Datenerhebung effizient und zuverlässig macht.
Dies ist eine unvollständige Prämisse, und wir sollten es uns heute zur Aufgabe machen, dieses partielle (und reduktionistische) Konzept wissenschaftlicher Forschung zu überprüfen, das oft zu einer Übervereinfachung der Realität führt. Ein breiterer Ansatz geht von der Annahme aus, dass jede Phase oder Stufe im Forschungsprozess in dynamischer Wechselwirkung mit den anderen Phasen und Komponenten und gleichzeitig mit dem Ganzen steht. Noch einmal: Wir müssen auf der Annahme einer „erweiterten“ Sichtweise von wissenschaftlicher Stringenz und dem Forschungs-Evaluationsprozess als Ganzem bestehen.
Wissenschaftliche Strenge in der Forschung kann (und sollte) sich nicht auf die Diskussion der Methoden der Datenerhebung beschränken, noch auf die Effizienz oder Schnelligkeit, mit der sie durchgeführt wird. Wissenschaftliche Strenge sollte daher nicht an die Auswahl der Techniken und die Proportionen, in denen die quantitativen und qualitativen Methoden angewandt werden, gebunden sein, sondern vielmehr an die Qualität der Entscheidungen, die Forscher während des gesamten Forschungsprozesses treffen. Die Definition des Problems, der konzeptionelle Rahmen, die Generierung von Hypothesen, die Feldarbeit und die Auswahl der Informanten sowie die Analyse und Interpretation der Ergebnisse bilden ein integriertes Ganzes, zu dem die Methoden und Instrumente der Datenerhebung hinzukommen.
Darüber hinaus geht der RAM-Ansatz davon aus, dass andere Vorurteile und Fehlerquellen im Forschungsprozess, wie z.B. die Ideologie und das Wertesystem von Forschern und Informanten, entweder nicht existieren oder durch die Auswirkungen der Methode und durch die Art der gesammelten Informationen neutralisiert werden.
Informationen, die im Querschnitt und über einen kurzen Zeitraum erhoben werden, mögen aus Sicht des Forschers effizient sein, laufen aber Gefahr, unvollständig zu sein und ein statisches Bild der Realität zu zeichnen. Forschung im Allgemeinen „…sollte ein dialektischer Prozess sein, ein Dialog über einen langen Zeitraum“, und der „Dialog“ kann nicht auf bestimmte Phasen wie die Datenerhebung beschränkt werden. Der Prozess des Sammelns und Interpretierens ist iterativ, weshalb er auf einem Kontinuum erfolgen sollte, wobei jede Stufe der anderen hilft. Das bedeutet nicht, dass wir die Feldarbeit und die Analyse unendlich ausdehnen sollten, aber die vorgesehene Zeit sollte ausreichen, um die Analyse der Informationen in situ zu ermöglichen und, falls notwendig, zurückzukehren, um zusätzliche Daten zu sammeln.
Ein weiteres ungelöstes Problem in Bezug auf RAM ist die Interpretation der Informationen und die Verwendung der gesammelten Daten. Bei der Interpretation der Daten können verschiedene alternative Wege beschritten werden. Ergebnisse können so ausgelegt werden, dass sie ein Programm beschreiben oder ein Gesundheitsproblem interpretieren oder die Wirkung einer Intervention bewerten, aber Daten müssen analysiert werden, um die Realität nicht nur zu verstehen, zu bewerten und zu erklären, sondern auch um sie zu transformieren.
Schließlich löst die Generierung neuer Methoden und die Substitution einiger Forschungstechniken durch andere nicht das Problem des Wissensmonopols. Ich möchte hier betonen, dass jede Forschung und Bewertung (schnell oder konventionell) die Menschen und die Gemeinschaft einbeziehen sollte, die bisher von dem Prozess ausgeschlossen waren. Das führt uns dazu, noch einmal zu fragen: Was brauchen wir wirklich, um Gesundheitsforschung betreiben zu können? Brauchen wir eine größere Anzahl von Forschern, die in der Anwendung anspruchsvoller wissenschaftlicher Forschungstechniken qualifiziert sind?
Die Anwendung von RAM sollte das Wissen und die Erfahrung der lokalen Forscher und Informanten nicht unterschätzen. Der partizipative Forschungsansatz, der Entscheidungsträger, professionelle Forscher und Vertreter der lokalen Gemeinschaft in den Forschungsprozess einbindet, stellt eine valide Alternative dar, um die Effizienz zu steigern, den Zeitrahmen zu verkürzen, rechtzeitiges Feedback zu gewährleisten und den Prozess der Wissensproduktion und -verwertung zu demokratisieren.
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Kommentar:
Es wäre sinnvoll, eine weitere Gruppe von Akteuren im Zusammenhang mit der Anwendung von RAP hinzuzufügen. Zusätzlich zu den Forschern, den Methodenspezialisten und zusätzlich zu den Menschen selbst als Hauptakteure sollten wir die Entscheidungsträger in den Entwicklungsländern, mit denen wir arbeiten, nicht vergessen. Es sind die Menschen, die in ihren eigenen Ländern Entscheidungen über Prioritäten und Ressourcenverteilung treffen. Sie können von staatlichen oder nichtstaatlichen Institutionen sein, die Dienstleistungen und Gesundheitsdienste für die ländliche Klientel anbieten. Sie treffen die Entscheidungen auf der Grundlage der Informationen, die ihnen zu diesem Zeitpunkt zur Verfügung stehen. Es ist wichtig, dass die Methodenspezialisten daran denken, mit ihnen zu arbeiten. Erstens, um zu definieren, welche Informationen sie brauchen, wann und für welche Arten von operativen und politischen Entscheidungen, die sie zu treffen haben werden.
Wir sollten mit ihnen über die Wahl der Methoden in Bezug auf die Informationen sprechen, die die Entscheidungsträger benötigen. Wir müssen ihnen zeigen, dass der Werkzeugkasten viel breiter ist, als sie vielleicht angenommen haben. Wir müssen ihnen zeigen, dass RAP für sie wertvoll sein kann, in Ergänzung zu anderen Methoden. Aber die Wahl der Methode sollte davon abhängen, was sie brauchen und was die Informationen liefert, die sie effektiv nutzen können.
Die Entwicklungsagenturen haben eine wichtige Rolle bei der Unterstützung von Entscheidungsträgern in diesem Bereich zu spielen und den Forschern und Entscheidungsträgern zu zeigen, wie sie RAP für sich selbst nutzen können, wo immer es angebracht ist. Es ist notwendig, ihnen zu zeigen, wie RAP nicht schnell und schmutzig, sondern schnell und nützlich sein kann. Dies wird uns helfen, unsere Diskussionen in einen breiteren Kontext zu stellen. Es sind die Entscheidungsträger, an die wir bei der Auswahl der Probleme und Fragen, die wir stellen, in erster Linie denken sollten. Es ist auch die Berücksichtigung der Entscheidungsträger, die uns am anderen Ende des Forschungsprozesses helfen wird, uns zu sagen, welchen Ansatz wir verwenden sollen, um die Informationen, die wir gewinnen, klar und effektiv an den Entscheidungsprozess zu kommunizieren. Fortsetzung
Kommentar:
RAP hat ein disziplinäres Gesicht und es gibt Fallstricke, die für den Ungeübten nicht offensichtlich sind. Das weist auf die Notwendigkeit von Schulungen hin.
Kommentar:
Ist es möglich, dass die Gefahr besteht, dass wir uns von der Makroökonomie als dominante Form der Daten für die Planung zu einem Stadium bewegen, in dem qualitative Informationen dominieren und quantitative Daten unter den Teppich gekehrt werden?
Kommentar:
Trotz des Wertes und der verstärkten Nutzung von qualitativen Daten und RAP besteht keine Gefahr, dass quantitative Daten auf der Agenda der Weltbank vorherrschend werden.
Kommentar:
Dr. Pedersens Kategorien von Puristen, Eklektikern und Pragmatikern waren äußerst interessant und nützlich. Gegen Ende seines Vortrags wies er auch auf ein falsches Stereotyp im Bereich der Demokratisierung von Wissen und die Dichotomie von qualitativen vs. quantitativen Methoden hin. Viele von uns sind durch unsere berufliche Ausbildung, Erziehung und Tätigkeit einer Gehirnwäsche unterzogen worden und denken, dass wir die einzigen sind, die zählen können. Wir neigen zu dem Schluss, dass die Menschen auf dem Land Experten für ihre Kultur, ihren Glauben und ihre subjektiven Erfahrungen sind, aber nicht gut im Zählen oder Schätzen. Dies verstellt den Blick auf das, was Anthropologen schon immer wussten: dass Menschen auf dem Lande, egal ob sie lesen und schreiben können oder nicht, gut zählen, schätzen, sich an Mengen erinnern, Trends abschätzen, eine Rangfolge erstellen und Punkte vergeben können. Es gibt jedoch wichtige Voraussetzungen für eine aussagekräftige Datenerhebung in diesem Bereich. Erstens ist die Fähigkeit, eine Beziehung aufzubauen, von entscheidender Bedeutung. Ohne diese ist der Wert der partizipativen Quantifizierungsarbeit sehr begrenzt. Wenn Sie möchten, dass die Landbevölkerung quantifiziert und schätzt, müssen Sie außerdem ein lokal angemessenes und relevantes Set an physischen Materialien entwickeln, wie z.B. Samen zum Zählen, in verschiedene Längen gebrochene Stöcke, Steine für verschiedene Jahreszeiten, mit denen die Menschen quantifizieren können. Dieser Bereich der partizipativen Quantifizierung ist ein Grenzbereich, und das ist äußerst interessant.
Kommentar:
Die Stichprobentheorie ist für RAP und diejenigen, die Rapid Appraisals durchführen, nicht unwichtig. Auch wenn im Allgemeinen keine Zufallsstichproben verwendet werden, ist es für Anthropologen und andere RAP-Anwender sehr wichtig, sich mit einigen Aspekten der Stichprobentheorie auseinanderzusetzen. Sie müssen die Stichprobentheorie verstehen, um zu bestimmen, welchen Teil der Bevölkerung sie befragen werden und wessen Wissen und Meinungen sie in ihrer Beurteilung widerspiegeln wollen. RAP sollten eine einfache Verwendung von Zufallsstichproben vermeiden und gezielt Kriterien für ihre Stichprobe von Interviews usw. auswählen und diese Kriterien in der Methodendiskussion ihrer Berichterstattung erklären.