Methodenintegrative Designs sind heute fester Bestandteil der empirischen Forschung in einem breiten Spektrum sozialwissenschaftlicher Disziplinen. Neben traditionellen, mono-methodischen Untersuchungen, die sich in der Regel entweder einem quantitativ-statistischen oder einem qualitativ-interpretativen Lager zuordnen lassen, finden zunehmend Forschungsdesigns Anwendung, die qualitative und quantitative Methoden verknüpfen. Allerdings hat die Entwicklung methodologischer Konzepte mit der schnellen Popularisierung von Mixed Methods und Multimethod Research (im Folgenden: MMMR) nur bedingt mithalten können: So existiert beispielsweise eine bislang kaum integrierte Vielzahl von Begriffsdefinitionen und Terminologien.

 

Kriterien zur Bewertung der Qualität methodenintegrativer Forschung liegen nur in Ansätzen vor, ebenso wie eine Systematisierung effektiver Datenanalysestrategien. Die Arbeit in diesen Problemfeldern wird zusätzlich dadurch erschwert, dass MMMR-Methodendiskurse häufig in disziplinspezifischen Bahnen verlaufen, etwa in den Erziehungswissenschaften, der Psychologie oder der vergleichenden Politikwissenschaft.

Das geplante wissenschaftliche Netzwerk soll einen problemzentrierten Austausch zwischen MMMR-Forscher_innen unterschiedlicher Disziplinen und methodologischer Orientierungen anregen. Zugleich zielt es auf eine engere Anbindung der deutschsprachigen Methodenforschung an internationale MMMR-Debatten. Dabei schließt die Netzwerktätigkeit mit den folgenden sechs Leitfragen an aktuelle Forschungsdiskurse an:

  1. Wie kann die Vielzahl aktueller MMMR-Konzeptionen und Terminologien besser integriert werden, ohne dabei die Diversität verschiedener Ansätze einzuschränken?
  2. Welche Ansätze und Designs zur Analyse von Kausalität existieren im Feld von MMMR und wie lässt sich ein produktiver Dialog zwischen diesen befördern?
  3. Was sind aktuelle Entwicklungen im Bereich der methodenintegrativen Fallauswahl und Datenerhebung?
  4. Wo liegen aktuelle Probleme und Innovationspotentiale im Feld der integrativen Datenanalyse?
  5. Was sind erfolgversprechende Ansätze zur Entwicklung praktikabler, allgemeiner Gütekriterien und Best-Practice-Standards für MMMR?
  6. Wie lassen sich Kommunikationsprozesse bei der Verbreitung von MMMR-Forschungsergebnissen sowie bei der Vermittlung von MMMR-Kompetenzen in der Hochschullehre verbessern?

web http://gepris.dfg.de/gepris/projekt/374277577