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Definition der Zuverlässigkeit (Dependability) als Kriterium der Vertrauenswürdigkeit
Zuverlässigkeit (Dependability) ist eines der vier Schlüsselkriterien der Trustworthiness in qualitativer Forschung gemäß einem naturalistischen Forschungsparadigma, wie es von Guba (1981)konzipiert wurde. Zuverlässigkeit bezieht sich auf den Grad der Konsistenz, Zuverlässigkeit und Stabilität von Ergebnissen und Interpretationen während des gesamten Forschungsprozesses. Sie legt den Schwerpunkt auf die Fähigkeit der Forscher, Vertrauen in die Genauigkeit und Trustworthiness ihrer Studie zu etablieren und aufrechtzuerhalten. Zuverlässigkeit steht in enger Verbindung zum rationalistischen Konzept der Konsistenz.
Erstens erfordert Dependability die Festlegung eines klaren und gut dokumentierten Forschungsdesigns, einschließlich ausführlicher Beschreibungen des Zwecks der Studie, der Methoden und der Daten-Erhebungsverfahren. Diese Transparenz ermöglicht potenzielle Reproduzierbarkeit und Überprüfung des Forschungsprozesses durch andere Forscher. Zweitens beinhaltet Dependability rigorose Daten-Erhebungs- und Analysetechniken. Forscher müssen nach Konsistenz und Zuverlässigkeit in ihren Daten-Erhebungsmethoden streben und sicherstellen, dass sie konsequent auf Teilnehmer, Umgebungen oder Zeiträume angewendet werden. Darüber hinaus fördert die Anwendung systematischer und transparenter Ansätze zur Datenanalyse, wie sie in methodischen Rahmenwerken wie der Thematische Analyse oder Grounded Theory verwendet werden, die Zuverlässigkeit, indem sie Konsistenz fördern und potenzielle Verzerrungen bei der Interpretation der Ergebnisse reduzieren.
Strategien zur Verbesserung der Dependability
Datentriangulation: Die Stärkung der Zuverlässigkeit (Dependability) in qualitativer Forschung beinhaltet die Nutzung mehrerer Datenquellen zur Validierung von Ergebnissen. Durch die Sammlung von Daten aus verschiedenen Perspektiven, wie Interviews, Beobachtungen und Dokumenten, können Forscher Informationen überprüfen und vergleichen, um Konsistenz sicherzustellen und den Einfluss individueller Verzerrungen zu reduzieren.
Peer Debriefing: Regelmäßige Diskussionen und Feedbackrunden mit Kollegen oder Experten auf dem Gebiet können die Zuverlässigkeit verbessern. Diese Diskussionen ermöglichen es Forschern, ihre Methoden, Interpretationen und potenziellen Verzerrungen kritisch zu reflektieren. Das Feedback von Kollegen kann wertvolle Erkenntnisse liefern, Annahmen in Frage stellen und die allgemeine Rigorosität der Forschung verbessern.
Reflexivität: Forscher sollten reflexive Praktiken anwenden, indem sie kontinuierlich ihre eigenen Verzerrungen, Annahmen und Werte untersuchen, die den Forschungsprozess und die Ergebnisse beeinflussen können. Durch die Anerkennung und Dokumentation ihrer Positionalität können Forscher die Transparenz erhöhen und potenzielle Verzerrungen bei der Interpretation von Daten minimieren.
Member Checking: Die Einbeziehung der Teilnehmer in den Forschungsprozess durch Mitgliederüberprüfung kann zur Zuverlässigkeit beitragen. Forscher sollten Feedback von den Teilnehmern zu Genauigkeit und Interpretation ihrer Daten einholen. Dieser Prozess ermöglicht es den Teilnehmern, die Ergebnisse zu bestätigen oder zusätzliche Einblicke zu liefern und damit die Credibility und Zuverlässigkeit der Ergebnisse zu verbessern.
Audit Trail: Eine detaillierte Audit Trail zu führen, ist entscheidend, um die Zuverlässigkeit (Dependability) sicherzustellen. Forscher sollten ihre Entscheidungsprozesse dokumentieren, einschließlich Datensammlung, Analyse und Interpretation. Diese Dokumentation ermöglicht Transparenz und ermöglicht eine potenzielle Überprüfung oder Replikation des Forschungsprozesses.
Forschertriangulation: Kollaborative Forschung mit mehreren Forschern kann die Zuverlässigkeit verbessern. Forscher mit unterschiedlichem Hintergrund, Fachwissen und Perspektiven können verschiedene Einsichten liefern und die Interpretationen gegenseitig hinterfragen. Durch Diskussionen, Konsensfindung oder Anerkennung unterschiedlicher Perspektiven stärkt die Forscher-Triangulation die Robustheit und Zuverlässigkeit der Forschungsergebnisse.
Schlussfolgerung zur Dependability
Dependability ist ein entscheidender Aspekt qualitativer Forschung, da sie die Verlässlichkeit und Konsistenz von Ergebnissen und Interpretationen sicherstellt. Das Rahmenwerk von Guba und Lincoln bietet wertvolle Strategien zur Stärkung der Zuverlässigkeit im gesamten Forschungsprozess. Durch die Anwendung von Strategien wie der Triangulation, Peer Debriefing, Reflexivität, Member Checking, der Dokumentation eines Audit Trails, und der Einbindung von Forschertriangulation können Forschende die Rigorosität ihrer qualitativen Forschungsprojekte verbessern. Diese Strategien fördern Transparenz, Genauigkeit und Validierung, indem sie potenzielle Verzerrungen ansprechen und das Trustworthiness der Forschung erhöhen. Sie ermöglichen die Reproduktion und Überprüfung des Forschungsprozesses durch andere Forschende und tragen somit zur GesamtCredibility und Validität qualitativer Ergebnisse bei.
Die Stärkung der Dependability kommt nicht nur den Forschenden selbst zugute, sondern erhöht auch den Einfluss und den Wert der Forschung innerhalb der breiteren wissenschaftlichen Gemeinschaft. Indem qualitativ Forschende hohe Standards der Zuverlässigkeit aufrechterhalten, können sie Vertrauen in ihre Ergebnisse aufbauen, zum Fortschritt des Wissens beitragen und evidenzbasierte Entscheidungsfindung in verschiedenen Bereichen unterstützen. Letztendlich können qualitativ Forschende durch die Anwendung der Strategien von Guba und Lincoln für Zuverlässigkeit sicherstellen, dass ihre Forschung robust, verlässlich und vertrauenswürdig ist und somit einen bedeutenden Beitrag zum Verständnis komplexer Phänomene leisten und die Landschaft qualitativer Forschung bereichern.
Dependability sollte nicht isoliert betrachtet werden, sondern immer im Zusammenhang mit den anderen Kriterien von Trustworthiness:
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