Quant

Quantitative Methoden werden genutzt, um Effekte aus der Realität anhand empirischer Daten möglichst präzise zu beschreiben und zu untersuchen. Empirische Daten werden dazu anhand von Beobachtungen im Feld oder im Labor erhoben und mit statistischen Analysen ausgewertet. Im Vordergrund steht das Ziel, die zu erhebenden Merkmale und Ausprägungen möglichst genau zu quantifizieren. Oft genutzte Techniken sind die statistische Signifikanz und Effekt-Analysen, um z.B. Unterschiede in den Merkmalen zwischen zwei verschiedenen Stichproben zu untersuchen.

Mehr dazu in:

Bhattacherjee, Anol, “Social Science Research: Principles, Methods, and Practices” (2012). Textbooks Collection. 3. https://scholarcommons.usf.edu/oa_textbooks/3

Experimental Design

Mit Experimenten untersuchen Forscher Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen vordefinierten Variablen. Dabei werden eine oder mehrere unabhängige Variablen vom Forscher manipuliert (sogenannte “Treatments”). Die Versuchspersonen werden nach dem Zufallsprinzip verschiedenen Treatments zugewiesen und die Ergebnisse der Treatments auf die abhängigen Variablen beobachtet. Die Stärke experimenteller Forschung liegt in ihrer internen Validität (Kausalität), da Ursache und Wirkung durch Treatments miteinander in Verbindung gesetzt werden und gleichzeitig der Störeffekt von Fremdvariablen kontrolliert werden können.

Experimente eignen sich am besten für erklärende Forschung (in Abgrenzung zur deskriptiven oder explorativen Forschung), bei der das Ziel der Studie darin besteht, Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu untersuchen (z.B. der Einfluss von Technologie-Charakteristika auf das Nutzerverhalten). Experimentelle Forschung kann im Labor oder im Feld durchgeführt werden. Laborexperimente, die in einer (künstlichen) Laborumgebung durchgeführt werden (z.B. im Behavioral Lab der Universität St. Gallen) , weisen in der Regel eine hohe interne Validität auf, was jedoch auf Kosten einer geringen externen Validität (Verallgemeinerbarkeit) geht, da die künstliche (Labor-) Umgebung, in der die Studie durchgeführt wird, möglicherweise nicht die reale Welt widerspiegelt. Feldexperimente, die in einem Feld-Setting wie in einer realen Organisation durchgeführt werden, weisen in der Regel sowohl eine hohe interne als auch externe Validität auf. Solche Experimente sind jedoch oft schwierig zu realisieren, da die Treatments in das Leben der Probanden eingreifen können und es schwierig ist, das Feldsetting zu kontrollieren.

Methodik: 

• Edelman, B., Valentin, D., & Abdi, H. (2009), Experimental Design and Analysis for Psychology, Oxford University Press. 
• Harris, P. (2008), Designing and Reporting Experiments in Psychology, 3rd ed., Open University Press.
• Kirk, R. E. (2012), Experimental Design: Procedures for the Behavioral Sciences, 4th ed., Sage.
• Montgomery, D. C. (2012), Design and Analysis of Experiments, 8th ed., Wiley.
• Oehlert, G. W. (2010), A First Course in Design and Analysis of Experiments,  http://users.stat.umn.edu/~gary/book/fcdae.pdf.
• Seltman, H. J. (2013), Experimental Design and Analysis, www.stat.cmu.edu/~hseltman/309/Book.
• Webster, M., & Sell, J. (2007), Laboratory Experiments in the Social Sciences, Academic Press.
• Bhattacherjee, Anol, “Social Science Research: Principles, Methods, and Practices” (2012). Textbooks Collection. 3. https://scholarcommons.usf.edu/oa_textbooks/3

Beispielstudien: 

• Komiak, and Benbasat. 2006. “The Effects of Personalization and Familiarity on Trust and Adoption of Recommendation Agents,” MIS Quarterly: Management Information Systems (30:4), pp. 941–960.
• Komiak, S. Y. X., and Benbasat, I. 2012. “The Effects of Personalization Trust and Adoption of Recommendation Agents,” Management Information Systems (30:4), pp. 941–960.
• Lankton, N., McKnight, D. H., and Tripp, J. 2015. “Technology, Humanness, and Trust: Rethinking Trust in Technology,” Journal of the Association for Information Systems (16:10), pp. 880–918.
• Qiu, L., and Benbasat, I. 2009. “Evaluating Anthropomorphic Product Recommendation Agents: A Social Relationship Perspective to Designing Information Systems,” Journal of Management Information Systems (25:4), pp. 145–182.
• Söllner, M., Hoffmann, A., and Leimeister, J. M. 2016. “Why Different Trust Relationships Matter for Information Systems Users,” European Journal of Information Systems (25:3), Palgrave Macmillan Ltd., pp. 274–287.
• Wang, W., and Benbasat, I. 2005. “Trust in and Adoption of Online Recommendation,” Journal of the Association for Information Systems (6:3), pp. 72–101.

Case Studies

Eine Case-Study ist eine detaillierte Untersuchung eines bestimmten Themas, z.B. von Individuen, einer Gruppe, eines Ereignisses, eines oder mehrerer Unternehmen, Industrien oder eines Phänomens.

Ein Case Study-Forschungsdesign umfasst normalerweise qualitative Methoden (Interviews, Textdaten, etc.); manchmal werden aber auch quantitative Methoden verwendet. Case Studies eignen sich gut zum Beschreiben, Vergleichen, Bewerten und Verstehen verschiedener Aspekte eines Forschungsproblems.

Eine sehr gute Einführung mit strukturiertem Vorgehen bietet das Buch von Robert Yin (2018), Case Study Research and Applications Design and Methods (https://uk.sagepub.com/en-gb/eur/case-study-research-and-applications/book250150).

Weitere gute Literatur:

• Kathleen Eisenhardt mit „Building Theories from Case Study Research“ (https://www.jstor.org/stable/258557?seq=1#metadata_info_tab_contents)
• Bhattacherjee, Anol, “Social Science Research: Principles, Methods, and Practices” (2012). Textbooks Collection. 3. https://scholarcommons.usf.edu/oa_textbooks/3
• Izak Benbasat et al. mit „The Case Research Strategy in Studies of Information Systems“ (https://www.jstor.org/stable/248684?seq=1)

Interviews

Aus einer instrumentellen Perspektive betrachtet ist ein Forschungsinterview ein Meinungsaustausch zwischen zwei Personen, von denen eine die Rolle des Forschenden hat und in dem beide über ein Thema von gemeinsamem Interesse sprechen (Kvale, 2007). Das Thema von Interesse ist typischerweise die Erfahrung der befragten Person mit ihrer Lebenswelt (Polkinghorne, 2005). Da das Erfahrungsleben der Menschen von anderen nicht beobachtet werden kann und für Einzelpersonen nicht leicht zugänglich ist, wird bei der Befragung versucht, die Probanden direkt in ein Gespräch mit dem Forscher zu verwickeln, um eine Darstellung der sozialen Wirklichkeit des Teilnehmers in der ersten Person zu erhalten. Ziel des Forschenden ist es, informative, neuartige Informationen über ein bestimmtes Interessensphänomen zu erhalten.

In der Wirtschaftsinformatik werden prinizipell drei Interview-Arten unterschieden: Das wertschätzende Interview, das Laddering- Interview und das Fototagebuch-Interview.

Das wertschätzende Interview lädt die Teilnehmenden ein, Wege zu visionären Welten zu schaffen, die sie gerne bewohnen würden. Im Gegensatz dazu verwendet das Laddering- Interview Vergleiche und Kontraste als eine Möglichkeit, sinnvolle Muster in den Lebenserfahrungen der Menschen zu erkennen. Das Fototagebuch-Interview stützt sich auf die Reflexionen der Teilnehmenden über ihr Verhalten, ihre Gedanken und Emotionen zu einem bestimmten Zeitpunkt, die oftmals mit Hilfe eines Fotos festgehalten werden. Eine sehr gute Einführung bietet der Artikel «Designing interviews to generate rich data for information systems research» von Schultze und Avital:

Weiterführende Literatur bieten:

• Das Buch Interview Research von James A. Holstein
• Der Artikel «The qualitative interview in IS research: Examining the craft» von Myers and Newman
• Hussy W., Schreier M., Echterhoff G. (2010) Qualitative Forschungsmethoden. In: Forschungsmethoden in Psychologie und Sozialwissenschaften für Bachelor. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-95936-6_5
• Bhattacherjee, Anol, “Social Science Research: Principles, Methods, and Practices” (2012). Textbooks Collection. 3. https://scholarcommons.usf.edu/oa_textbooks/3