Wie gestern versprochen, heute der zweite Teil meiner Zusammenfassung zu Martin Kornmeiers „Wissenschaftstheorie und Wissenschaftliches Arbeiten“, mit der ich mir einen Überblick über das Thema Wissenschaft(stheorie) verschaffen möchte. Heute geht es um einige Begrifflichkeiten, die man wohl kennen sollte. Nehmt euch etwas Zeit zum Lesen, auch dieser Beitrag ist etwas länger als sonst.

In einer wissenschaftlichen Arbeit trifft man stets Aussagen, die im Gegensatz zu einer Leerformel informativ sein müssen, um überhaupt falsifizierbar zu sein. Aussagen lassen sich verschiedenen Blättern eines Baumes zuordnen, wie man in folgender Abbildung sehen kann.

Aussagen (nach Nienhüser/Magnus und Raffée)

Zu den nicht wahrheitsfähigen Aussagen gehören einerseits die normativen Aussagen, die festlegen, was sein soll. Sie setzen Werte und können nicht anhand eines Wahrheitskriteriums geprüft werden. Sie lassen sich aber (stark vereinfacht) prüfen, indem man die Folgen der Ziele und Mittel diskutiert. Solche, die nicht aktzeptabel sind, sollten nicht umgesetzt werden. Empfehlungen heißen quasi-normativ, da sie nicht bindend sind. Zu den nicht-wahrheitsfähigen Aussagen zählen außerdem meta-physische Aussagen, da sie empirisch schlicht gehaltlos sind.

Laut Kornmeier sei die Betriebswirtschaftslehre eine praktisch-normative Disziplin. Normative Aussagen sind aber nicht wahrheitsfähig, wie wir hier sehen – sie sind also nicht falsifizierbar. Zuvor hatte Kornmeier behauptet, die Betriebswirtschaftslehre sei vor allem geprägt vom Konstruktivismus und vom kritischen Rationalismus, und letzterer fordert gerade falsifizierbare Aussagen, wie wir gestern gesehen haben. Wie passt das nun wieder zusammen? Die Frage bleibt offen.

Innerhalb der wahrheitsfähigen Aussagen unterscheidet man logische von empirischen Aussagen. Während erstere durch die Regeln der Logik überprüfbar sind, misst man die übrigen an der Realität. Man gliedert hier nochmals in drei Typen:

1. technologische Aussagen: Sie geben überprüfbar an, mit welchem konkreten Mittel man ein Ziel erreichen kann (und damit auch, dass dies möglich ist), sie sind aber nicht normativ, weil sie keine Aussage darüber treffen, welches Mittel genutzt werden soll.
2. deskriptive Aussagen: Sie beschreiben einzelne Sachverhalte (singuläre Ereignisse) zu einem bestimmten Zeitpunkt an einem bestimmten Ort. Ihr Wahrheitsgehalt kann in der Realität auch von anderen Personen überprüft werden und somit Prognosen bestätigen oder widerlegen. (Antezedenz-Bedingungen)
3. explikative Aussagen: Sie sind in gewisser weise ebenfalls deskriptiv, beziehen sich aber auf einen umfassenderen Ausschnitt der Realität und liefern auch Gründe für die Beobachtungen. In strenger Form als nomologische Aussagen sind sie nicht gebunden an Raum oder Zeit und daher allgemeingültig, jedoch sind auch stochastische oder „tendenzielle“ Aussagen möglich.

Nomologische Aussagen haben einen hohen Informationsgehalt, doch ist es sehr wahrscheinlich, dass sie falsifiziert werden.
Stochastische Aussagen sind weniger einfach falsifizierbar, aber dennoch informativ und empirisch prüfbar – es erfolgt eine Abstraktion vom Einzelfall.
Tendenzielle Aussagen sind nicht deterministisch, nicht stochastisch (Abweichungen gehorchen keinem Verteilungsgesetz), unterstellen keine eindeutige Kausalität und sind daher eigentlich eine Vermutung. Da sie damit auch nicht empirisch überprüfbar sind, ordnen einige Wissenschaftler sie nicht der empirischen Aussage zu. Kornmeier führt sie auf, weil in der Betriebswirtschaftslehre oft mit Tendenzaussagen gearbeitet werde und sie zu quasi-stochastischen Aussagen werden, wenn sie in irgendeiner Weise quantifizierbar sind.
In Betracht kommen nach Kornmeier auch quasi-theoretische Aussagen, die durch Einschränkung des Gültigkeits- und Aussagebereichs entstehen – man könnte sagen „Wischi-Waschi-Aussagen“ mit sehr begrenztem Informationsgehalt.

Von Bedeutung ist das Zusammensetzen von Aussagen. Zum einen führt dies zu Erklärungen, bei denen zu einem gegebenen Ereignis (Explanandum) eine passende nomologische Aussage (Gesetzesaussage) mit einer Randbedingung (Antezedenz-Bedingung) angegeben wird. Also eigentlich nicht viel anders als beim Lösen von Differentialgleichungen :-) Im Gegensatz zur Erklärung sind bei der Prognose eine nomologische Aussage und eine Randbedingung bekannt, mit denen dann ein Ereignis vorhergesagt wird. Wir kennen also eine Funktion, setzen ein Argument ein und erhalten den zugehörigen Funktionswert.

Überaus wichtig bei der Betrachtung von Aussagen ist die korrekte Unterscheidung zwischen Korrelation und Kausalität! Eine statistische Beziehung kann auch zufällig bestehen und muss keine Ursache-Wirkung-Beziehung beschreiben. Und selbst dann, wenn es diese gibt, können intervenierende Variablen zwischengeschaltet sein oder beide gar von einer dritten Moderatorvariable abhängen. Kausalität besteht zwischen zwei Aussagen nur dann, wenn ein statistisch signifikanter Zusammenhang vorliegt, eine der beiden der anderen zeitlich vorausgeht und der Einfluss von Drittvariablen ausgeschlossen ist.

Kornmeier schließt den Abschnitt mit der Bedeutung für das wissenschaftliche Arbeiten (abseits der Wissenschaftstheorie), wozu ich nur folgende Zitate festhalten möchte:

Wissenschaftlich Arbeiten bedeutet nicht, jede in einer Publikation […] gefundene Aussage willfährig und obrigkeitsgläubig zu übernehmen (Motto: „Wenn der Herr Professor etwas schreibt, so ist dies immer richtig!“).

und

Entgegen der landläufigen Meinung sind Renommee und Bekanntheitsgrad von Autoren kein Garant für Reliabilität und Validität bzw. Informationsgehalt ihrer Aussagen. Der zwingend erforderliche kritische Umgang mit Aussagen darf deshalb auch vor Autoritäten und „Gurus“ eines Fachgebiets nicht halt machen.

Zu Definitionen ist nur zu sagen, dass sie dazu dienen, die Realität in Sprache zu fassen, um sich mit anderen austauschen zu können. Definitionen können nicht wahr oder falsch sein, allenfalls zweckmäßig oder nicht – letzteres dann, wenn sie dem allgemeinen Gebrauch entgegenstehen. Definitionen müssen eindeutig sein und konsistent genutzt werden, vollständig sind sie in der Regel nicht.

Hypothesen sind allgemeine Aussagen, die behaupten, es gäbe einen Zusammenhang zwischen mindestens zwei Variablen. Sie sind normalerweise theoretisch oder empirisch fundiert und sollen die Realität erklären. Es sind qualitative und quantitative Hypothesen denkbar. Dabei sollen sie zeitlich und räumlich nicht beschränkt sein und folgenden Kriterien genügen:

• Empirische Überprüfbarkeit
• Falsifizierbarkeit
• Hinreichender Informationsgehalt
• Logischer Aufbau
• Präzision und Eindeutigkeit
• Theoretische Fundierung

Möglichkeiten zur Gewinnung von Hypothesen sind:

• Induktion (empirische Exploration),
• Deduktion (eher Literaturstudium),
• Hermeneutik (Wirk- und Sinnzusammenhänge durch Kontextbezug verstehen und erklären)
• Abduktion („Annahme des Wahrscheinlichen“, „Suche nach der besten Erklärung“)

Die Abduktion soll besonders dazu geeignet sein, um neue Theorien zu entdecken. Wenn ich es richtig verstanden habe, entspricht die Abduktion dem Prinzip des Erklärens: es ist das Ereignis gegeben, und man sucht eine zu einem hypothetischen Gesetz passende Randbedingung.

Zum Schluss sind Modelle und Theorien dran. Verbindet man zusammenhängende bewährte Hypothesen, so erhält man ein Modell. Verbindet man wiederum mehrere zusammenhängende Modelle, erhält man eine Theorie. Zur Bildung müssen stets reale Sachverhalte in sprachliche Begriffe übersetzt werden, so dass Zusammenhänge ersichtlich werden.

Die Theorie steht in enger Wechselbeziehung zu Empirie und Praxis. So bildet Theorie einen Rahmen für empirische Forschung und wird an dieser geprüft und gegebenenfalls modifiziert. Die Theorie liefert Anregungen und mögliche Erklärungen für die Praxis und erhält von dieser Rückmeldung über die Wirksamkeit der Anregungen, was abermals zu einer Modifikation führen kann. Ferner liefert auch die Empirie Empfehlungen für die Praxis und erhält Rückmeldung aus der Praxis.

Zusammenspiel von Theorie, Empirie und Praxis

Häufig beleuchten verschiedene Theorien denselben Gegenstand aus unterschiedlichen Perspektiven und überschneiden sich mitunter auch. In der Betriebswirtschaftslehre wären das beispielsweise Entscheidungstheorien, verhaltenswissenschaftliche Theorien oder Organisationstheorien bei der Betrachtung von Unternehmen.

Neben der Falsifizierbarkeit gehört die Reichweite zu den bedeutsamsten Kriterien, das heißt Theorien sollten sich über ein möglichst weites Feld erstrecken. Um dies zu erreichen – und um Komplexität zu reduzieren – kann man mit Annahmen arbeiten, riskiert dabei aber den Verlust der Falsifizierbarkeit, weil man sich zu weit von der Realität entfernt hat (Modell-Platonismus).

Formuliert man eine Theorie, nutzt man mitunter theoretische oder hypothetische Konstrukte, die Phänomene beschreiben, die nicht direkt zu beobachten sind, beispielsweise „Unternehmenskultur“ oder „Marktorientierung“. Diese Konstrukte lassen sich nur über mehrere Indikatoren prüfen.

Theorien unterliegen einem zeitlichen Wandel. So gibt es wie beim kritischen Rationalismus die Annahme einer kontinuierlichen (evolutionären) Entwicklung, bei der Bestehendes stetig modifiziert und verbessert wird. Kuhn (der ist schon in meiner Liste) vertritt hingegen auch die Auffassung einer diskontinuierlichen Entwicklung in Sprüngen oder Schüben. Er spricht vom Paradigmenwechsel oder einer Revolution.

Wieder ziemlich lang, vielleicht etwas trocken, aber damit haben wir die erste kleine Etappe auf unserer Suche nach „der“ Wissenschaft auch hinter uns.