Methoden der vergleichenden Politik- und Sozialwissenschaft

Der Vergleich als Methode des Erkenntnisgewinns gehört zu den ältesten Formen systematischer Überprüfung von Wirklichkeit. Durch die systematische Gegenüberstellung von Tatbeständen können Unterschiede und Gemeinsamkeiten erkannt, Hypothesen geprüft, Theorien entwickelt und das Wissen über die singuläre Situation hinaus erweitert werden. Anders als noch in früheren Zeiten, wo manch einer sich Goethes Aussage „nur Dummköpfe vergleichen“ anschloss, hat sich mittlerweile die Erkenntnis eingebürgert, dass Vergleiche das Lernen ermöglichen und das Wissen über die Welt erhöhen. Für wissenschaftliche Zwecke ist es notwendig, den Vergleich in eine gewisse Systematik zu überführen, um den Grundkriterien der Wissenschaft — wie Reproduzierbarkeit der Ergebnisse, Transparenz der Produktion und Interpretation von Daten, Nachvollziehbarkeit des Vorgehens, Intersubjektivität der Ergebnisinterpretation Genüge zu leisten. Methoden des Vergleichens haben in der Politikwissenschaft eine längere Tradition: Es konnte sogar eine eigene Disziplin die vergleichende Politikwissenschaft — etabliert werden. Auch wenn nicht immer unumstritten (vgl. Mayer 1989), hat sich damit eine Fachrichtung etabliert, die sich in großen Teilen aus ihrer Methode heraus bestimmt (Jahn 2006). Mittlerweile haben sich neben den etablierten Sachgebieten viele Themenbereiche herausgebildet, in denen die vergleichende Perspektive eine hohe Bedeutung besitzt und eine eigenständige Ausprägung des Umgangs mit den Forschungsgegenständen mit sich gebracht hat; zu nennen seien beispielsweise die vergleichende Policy-Analyse (vgl. Schmidt 1997), die vergleichende politische Kulturforschung (vgl. Pickel/Pickel 2006) oder die vergleichende Institutionenanalyse (vgl. Siaroff 2005).

Over ten years ago I wrote the passage above for my book, Methods and Models: A Guide to the Empirical Analysis of Formal Models in Political Science, and quoted Bartels and Brady’s 1993 comment also above. In Methods and Models I attempted to provide a framework for researchers to bridge the gap between sophistical empirical methodology and formal modeling. In this essay I summarize what I see as the important aspects of that framework and highlight the major points. Necessarily, however, this chapter does not go into some of the nuances discussed in the book nor do I present the numerous examples from the literature highlighted there. I hope that this chapter will serve as an introduction to the interested reader who will then explore this exciting research question further.

2007 jährte sich zum fünfzigsten Mal das Veröffentlichungsdatum eines der einflussreichsten Werke der Politikwissenschaft: Anthony Downs’ „Economic Theory of Democracy“ (Downs 1957). Downs führte als einer der ersten Forscher ein explizit formuliertes theoretisches Modell in die Politikwissenschaft ein und ebnete damit einer Art der politikwissenschaftlichen Argumentation den Weg (Fiorina 1975; Grofman 2004a), die bis heute nichts von ihrer Impulskraft eingebüßt hat. Theoretische Modelle gehören zum Standardinstrumentarium der modernen Politikwissenschaft; ihre Bedeutung für die argumentative Stringenz, Kohärenz und damit Überzeugungskraft der politikwissenschaftlichen Forschung ist kaum zu überschätzen. Dennoch beschränken sich Lehrbücher und Nachschlagewerke zumeist auf die Darstellung spezifischer Theorien und Forschungsansätze. Sie orientieren sich eher an Inhalten als an einer Diskussion der theoretischen Modellierung aus einer stärker abstrahierenden Perspektive. Aus dem Blick geraten dabei die allgemeine Funktion und Leistungsfähigkeit, aber auch die Grenzen der theoretischen Modellierung. Mancher Streit zwischen den Gefolgsleuten unterschiedlicher Forschungstraditionen wäre zu vermeiden, verständigten sich die Beteiligten grundsätzlich darauf, was ein Modell in der Politikwissenschaft ist, wozu theoretische Modelle eingesetzt werden können und welchen Beschränkungen sie unterliegen.

Die konstatierte zunehmende Verflechtung zwischen Gesellschaften und die durchlässiger gewordenen Grenzen zwischen ökonomischen und politischen Systemen macht sich auch zunehmend in der Auflösung innerdisziplinärer Barrieren innerhalb der Politikwissenschaft bemerkbar (vgl. Werner/Davis/Bueno de Mesquita 2003). Wenn auch keine neue Teildisziplin begründend, so soll der Begriff der international vergleichenden Beziehungen diesen Wandel begrifflich kenntlich machen. Daher ist zunächst eine begriffliche Präzisierung notwendig, um im Anschluss auf die Begründung für seine Verwendung einzugehen.

Als ich die Grundidee hatte, Globalisierung mit den klassischen Lösungen aus der Anthropologie, die für das Galton-Problem angewendet werden, zu behandeln und dies auf unserer Tagung im Jahr 2002 zum ersten Mal vorstellte, war eine solche Perspektive ungewöhnlich und innovativ. Bis dahin lagen weltweit keine vergleichbaren Analysen in der modernen Politikwissenschaft vor. Zwischenzeitlich konnte ich das Konzept in der international renommierten Fachzeitschrift International Organization (IO) vorgestellen. Dieser Aufsatz fand in der internationalen Politikwissenschaft große Resonanz (Braun/Gilardi 2006; Armingeon 2007; Quinn/Toyoda 2007; Franzese/Hays 2007; i.E.). Heute wird von vielen Methoden entwickelnden und anwendungsorientierten amerikanischen Kollegen die Berücksichtigung von Diffusionsprozessen anhand einer S-OLS Regression empfohlen (Franzese/Hays 2004 und in diesem Band; Simmons/Elkins 2004; Beck u.a. 2006). Eine Nichtbeachtung kann zu falschen Ergebnissen führen.

Der Vergleich wurde von Massing als „Königsweg“ der Politikwissenschaft bezeichnet (Massing 1969: 286). Swanson ging sogar noch weiter: „Thinking without comparison is unthinkable. And, in the absence of comparison, so is all scientific thought and scientific research“ (Swanson 1971: 145). Solche Aussagen sind zwar sehr überschwänglich, der Informationsgehalt ist aber relativ gering. Beschäftigt man sich mit der Methodik des Vergleichs, so stellen sich grundsätzliche Fragen. Warum soll man vergleichen? Wie soll man vergleichen?

Vergleichende Fallstudiendesigns gehören einerseits zu den populärsten Designs in der Politikwissenschaft (vgl. Munck/Snyder 2007), waren andererseits in der Vergangenheit aber auch häufig Gegenstand massiver methodischer Kritik. Eine der älteren Kritiken stammt von (1971: 685), der experimentelle und statistische Untersuchungen als methodologisch weniger problematisch einstuft als vergleichende Fallstudien. (1991) spricht den klassischen Designs mit kleiner Fallzahl praktisch jeglichen methodischen Nutzen ab, weil sie auf einigen fraglichen Annahmen über die zugrunde liegenden kausalen Prozesse basierten. Als Reaktion auf diese und andere Kritiken, die vor allem in den 1990ern von Seiten quantitativer Wissenschaftler geäußert wurden (z.B. Goldthorpe 1997b; King/Keohane/Verba 1994), hat es eine Reihe von Entgegnungen qualitativer Forscher gegeben, die auf die Verteidigung und Weiterentwicklung der Methodologie vergleichender Fallstudiendesigns abzielen (z.B. George/Bennett 2005; Mahoney 1999).

Beginnen wir mit einer verbreiteten Überzeugung: Vergleichen beruht auf einer Konstruktion der Wirklichkeit. Diese Feststellung betrifft einen methodischen Kern der vergleichenden Politikwissenschaft, dessen Bedeutung nicht zu gering geschätzt werden sollte. Da wir nicht die gesamte Komplexität der Welt in einer Analyse einbeziehen können, muss diese vereinfacht werden. Vereinfachen deutet Selektion und Strukturierung. Der Abstraktionsgrad ist dabei in der Politikwissenschaft größer als dies in der Geschichtswissenschaft oder Ethnologie üblich ist. Diese beiden sind mehr interessiert an den spezifischen Merkmalen des Einzelfalls als die Politikwissenschaft, die in der Regel nach allgemeinen Mustern und Erklärungen sucht. Hierbei wächst der Abstraktionsgrad mit der Anzahl der Fälle, die in der Untersuchung berücksichtigt werden, da diese Steigerung mit einer Reduktion von Variablen einher geht (Lijphart 1971). Aber auch in Einzelfallstudien ist es notwendig, Variablen auszuwählen. Generell erfordert die Reduktion der Komplexität die theoriegeleitete Selektion von Variablen und Kategorien. Dies unterstreicht die Abhängigkeit des Vergleichens von der Theorie (Lauth/Winkler 2002). Die Selektion von Variablen - der abhängigen, der unabhängigen und der Kontextvariablen — kann nur auf der Grundlage theoretischer Überlegungen durchgeführt werden. Die Auswahl der Theorie begründet somit den entscheidenden Zugang zur Realitätskonstruktion.

Aggregatdatenanalysen sind Untersuchungen, die ihre Informationen auf Grundlage einer Zusammenfassung von Informationen erlangen und zumeist eine größere Analyseeinheit umfassen. Im überwiegenden Maße stellen Staaten die Analyseeinheit dar, allerdings lassen sich auch Aggregatdatenanalysen auf subnationaler (etwa der Vergleich von Bundesländern, Kantonen, Wahlkreisen u.ä.) oder regionaler Ebene durchführen. Typische Aggregatdaten sind beispielsweise die Arbeitslosenquote, das Bruttosozialprodukt oder die Regierungsstärke von politischen Parteienfamilien — etwa gemessen aufgrund der Tage, an denen eine Parteienfamilie in der Nachkriegszeit an der Regierung war. Das Prinzip der Aggregatdatenanalyse besteht nun darin zu untersuchen, wie diese Größen miteinander in Beziehung stehen. So kann der Zusammenhang zwischen sozialdemokratischer Regierungsbeteilung in hoch entwickelten Industrienationen und dem Wirtschaftswachstum oder der Arbeitslosigkeit bestimmt werden. Problematisch ist bei solchen Zusammenhangsanalysen, die Ursache-Wirkungsketten zu bestimmen, was wissenschaftlich als Kausalität bezeichnet wird. Aber dieses Problem ist jeder Methode eigen: Aus Methoden können keine Begründungen abgeleitet werden, sie können diese nur mehr oder weniger plausibel erscheinen lassen (Faure 1994: 313).

In den letzten Jahren ist in der vergleichenden sozialwissenschaftlichen Forschung eine wichtige angloamerikanische Debatte über epistemologische und methodologische Fragen entstanden, zu der bekannte Soziologen (Goldthorpe, Lieberson, Ragin, Skocpol) wie vergleichende Politikwissenschaftler (Collier, King, Przeworski) beigetragen haben. Vertreter statistischer Methoden kritisieren die qualitativen Fallanalysen der „small-N comparisons“, d.h. Vergleiche mit nur wenigen Fällen (Goldthorpe 1997; King/Keohane/Verba 1994; Lieberson 1991). Auf diese Kritik reagierten die historisch-vergleichenden Sozialwissenschaftler, indem sie auf die Bedeutung von systematisch vergleichenden intensiven Fallstudien und auf die Schwächen extensiver quantitativer Vergleiche hingewiesen haben (Brady/Collier 2004; Mahoney/Rueschemeyer 2003).

Die vergleichende Politikwissenschaft ist regelmäßig durch das Small-N-Problem belastet. Klassische Querschnittsanalysen sind meist auf ein knappes empirisches Set von kaum mehr als zwanzig, je nach Fragestellung häufig auch weniger, Vergleichsstaaten verwiesen. Dieser Beitrag diskutiert zwei unterschiedliche, jedoch konzeptionell und ökonometrisch eng verwandte Analysemethoden, die durch die Hinzunahme weiterer Beobachtungen die empirische Sättigung zu verbessern bzw. erst herzustellen versuchen: (1) Time-Series-Cross-Section-Analysen und (2) hierarchische Mehrebenenmodelle.

Empirical analyses of spatial interdependence in the social sciences have until recently remained largely confined to specialized areas of applied economics (e.g., urban/regional, environmental, and real-estate economics) and sociology (i.e., network analysis). However, social-scientific interest in and applications of spatial modeling have burgeoned lately-including in comparative politics-due partly to advances in theory that imply interdependence and in methodology for addressing it, partly to global developments that have enhanced interconnectivity substantively, and thus the popular and scholarly perception of and attention to it, at all levels, from micro-/personal to macro-/international, and partly to advances in technology for obtaining and working with spatial data.

Gelegentlich verändern einzelne Veröffentlichungen das Gesicht einer gesamten wissenschaftlichen Disziplin. 1995 veröffentlichten Nathaniel Beck und Jonathan Katz einen Artikel in der American Political Science Review, der seitdem definiert, welche makroquantitativen Modellspezifikationen die vergleichende Politikwissenschaft selbst ohne umfassende Begründung akzeptiert. Dieser de facto Konsens schreibt vor, eine Paneldatenanalyse durchzuführen, in der a) serielle Korrelation durch eine Lagged Dependent Variable eliminiert, b) das Problem der Panelheteroskedastizität durch eine Anpassung der Varianz-Kovarianz-Matrix korrigiert und c) unbeobachtete zeitinvariante Effekte durch unit dummies und d) gemeinsame Schocks durch Periodendummies kontrolliert werden. Keine Frage: Je stärker eine quantitative Analyse von dem „de-facto Beck-Katz Standard“ (Plümper et al. 2005) abweicht, desto umfassender muss der Schätzansatz begründet werden.

Makroquantitative Forschungsdesigns haben in den letzten zwei bis drei Dezennien enorm an Popularität gewonnen. Die Zahl der Publikationen, deren empirische Grundlage statistische Daten aus den Archiven der OECD, EU, Weltbank oder UNO bilden, ist nahezu unüberschaubar geworden und die an die quantitative Analyse dieser Daten gestellten Ansprüche sind massiv gestiegen. Dieser Prozess der Quantifizierung der Analyse auf der Basis von Makrodaten wurde insbesondere in der vergleichenden politischen Ökonomie vorangetrieben (Schmidt 1995; Obinger/Wagschal/Kittel 2003), wird aber auch in vielen anderen Bereichen der vergleichenden Politikwissenschaft angewendet (Berg-Schlosser/ Müller-Rommel 2003).

Nach Jahrzehnten einer eher stiefmütterlichen Behandlung, haben sich Umfragen als Instrument der Erforschung von gesellschaftlichen Prozessen in der vergleichenden Politikwissenschaft fest etabliert. Nahm man anfangs Umfrageergebnisse als auf Individuen und innergesellschaftliche Ereignisse reduziert wahr, so war es mit Beginn der politischen Kulturforschung (Almond/Verba 1963) nicht mehr so einfach möglich, an der „überindividuellen“ Bedeutung dieses Instruments vorübergehen. Mit einer zunehmenden Ausbreitung primär komparativ angelegter Mehrländerumfragen in den letzten Jahrzehnten und deren Bereitstellung für Sekundäranalysen kann eine deutliche Expansion der Arbeit mit Daten der vergleichenden Surveyforschung beobachtet werden (vgl. Pickel 2003: 151-157).

We address two long-standing survey research problems: measuring complicated concepts, such as political freedom and efficacy, that researchers define best with reference to examples; and what to do when respondents interpret identical questions in different ways. Scholars have long addressed these problems with approaches to reduce incomparability, such as writing more concrete questions—with uneven success. Our alternative is to measure directly response category incomparability and to correct for it. We measure incomparability via respondents’ assessments, on the same scale as the self-assessments to be corrected, of hypothetical individuals described in short vignettes. Because the actual (but not necessarily reported) levels of the vignettes are invariant over respondents, variability in vignette answers reveals incomparability. Our corrections require either simple recodes or a statistical model designed to save survey administration costs. With analysis, simulations, and cross-national surveys, we show how response incomparability can drastically mislead survey researchers and how our approach can alleviate this problem.

A fuzzy set is a set with elements whose membership grades can have any real value between 0 and 1. This ’grading capacity’ of fuzzy sets is a major advancement compared to its predecessor ’crisp sets’ which are confined to binary scores (Boolean analysis). It is an advancement because in many cases dichotomies are too unrefined to capture the diversity of most social and political phenomena. Yet, the Aristotelian or crisp-set logic in which cases are perceived of as members (those that certainly belong in the set) and nonmembers (those that certainly do not) is still dominating the literature. The fuzzy-set logic challenges the sacred element of the foundation of science: the Aristotelian two-valued logic. The argument based on the fuzzy-set logic is that it is much more appropriate to conceptualise social and political phenomena as ’sets’ with imprecise boundaries that facilitate gradual transitions from membership to non-membership and vice versa (Klir/Yuan 1995: 4). By assigning partial memberships researchers are able to perform a range of analyses. Examples are the identification of necessary and sufficient causal conditions and a configurational approach of diversity in which cases are viewed in terms of their multiple memberships in sets.

Following a seminal volume by (1987), a set of systematic comparative case analysis techniques has been developing at a steady pace. During the last few years especially, the main initial technique, Qualitative Comparative Analysis (QCA), has been complemented by other related techniques. The purpose of this contribution is to critically assess some main recent developments in this field.

Seit einigen Jahren ist auch im deutschsprachigen Raum ein vermehrtes Interesse an einer Methodenfamilie zu beobachten, die generell unter dem Akronym ‚QCA’ bekannt ist. ‚QCA’ steht für ‚Qualitative Comparative Analysis’ und wurde von dem amerikanischen Sozialwissenschaftler Charles Ragin in den 1980er Jahren erstmals einer breiteren Öffentlichkeit zugänglich gemacht (Ragin 1987). Seitdem hat Ragin die Technik mehrmals modifiziert, erweitert und verfeinert (Ragin 2000; 2008b), so dass diese Familie der Datenanaly-severfahren mittlerweile einen hohen Bekanntheitsgrad erhalten hat. In diesem Beitrag stellen wir zuerst den ‚State of the Art’ hinsichtlich QCA vor und gehen dabei sowohl auf seine Grundprinzipien als auch auf die verschiedenen Varianten ‚konfigurativer vergleichender Methoden’ (Rihoux/Ragin 2008) ein. Danach unterbreiten wir eine Liste mit Kriterien für eine ‚gute’ QCA-Analyse. Dieser Beitrag soll somit AnwenderInnen von QCA als Richtlinie gelten, was sie bei der Durchführung einer QCA-Analyse beachten sollten, damit diese als qualitativ gut und technisch korrekt gelten kann. Darüber hinaus soll der von uns zur Diskussion gestellte Standard guter QCA-Praxis ein hilfreiches Instrument für LeserInnen und KommentatorInnen bei der Beurteilung von Arbeiten sein, die auf QCA beruhen.

Als mich die Herausgeber baten, meinen Beitrag für die zweite Auflage zu überarbeiten, habe ich voller Neugier auf die neueste Entwicklung der Fuzzy-Set Sozialwissenschaften zugesagt. Immerhin ist vor kurzem das erste deutschsprachige Lehrbuch erschienen (Schneider/Wagemann 2007), mit COMPASSS (COMParative methods for the Advancement of Systematic cross-case analysis and Small-n Studies) hat sich ein Arbeitskreis gegründet, der sich den vergleichenden Methoden widmet und in der Datenbank von COMAPSSS finden sich 332 Artikel, die sich mit der Anwendung qualitativer vergleichender Methoden befassen. Lasse (2006), (2004) sowie (2006) haben Instrumente zur technischen Durchführung empirischer Studien mit fuzzy sets entwickelt und neuere Methodenlehrbücher (z.B. Behnke et al. 2007) nehmen die qualitativ vergleichende Methode mit auf. Man kann also mit Recht sagen, dass sich fuzzy sets einer gewissen Aufmerksamkeit erfreuen und sich gegenwärtig zu einer Größe im Kanon wissenschaftlicher Analysemethoden entwickeln. Ist deswegen das Nachdenken über den Anspruch und die Eigenschaften dieser in den Sozialwissenschaften immer noch jungen Forschungsmethode überholt? Dagegen sprechen folgende Punkte: Trotz der breiteren Debatte ist nicht zu erkennen, dass sich die Anzahl von empirischen Studien merklich erhöht hätte, die Aussagen auf einer Basis mit mittleren Fallzahlen unter Anwendung von Fuzzy-Set Sozialwissenschaften treffen. Auch die auf der COMPASSS Seite aufgeführten 304 Anwendungen in 11 Jahren sind nur eine vergleichsweise bescheidene Größenordnung. Wichtiger noch als die Quantität vorgelegter Studien ist die Diskussion über qualitative Grenzen von Fuzzy-Set Sozialwissenschaften.

In studying human political acts, actions, interactions, and their attendant language and material culture, can the researcher generate understanding from a point external to that which is being studied? It is this sort of question that has driven the development of what are increasingly becoming known as “interpretive research methods“ (Yanow/Schwartz-Shea 2006a), influenced by the so-called interpretive turn within the social sciences over the last several decades (e.g., Burrell/Morgan 1979, Rabinow/Sullivan 1979, 1985, Hiley et al. 1991), itself drawing on earlier 20 century philosophies — phenomenology, hermeneutics, (some) critical theory, ethnomethodology, symbolic interactionism, and pragmatism. Answering the question in the negative, these ways of knowing political life argue, instead, that researchers’ understandings come about through the vehicle of their own essential humanity. A phenomenologically-informed constructivist ontology and an interpretive epistemology informed by hermeneutics combine in support of a subjectivist methodology: that is, a position that argues that “knowers“ (researchers and participants) and what is known are both situated in specific historical and cultural contexts, such that objective knowledge — by definition, that obtained from some external vantage point — is not possible (for a more detailed discussion, see Yanow 2006b). Such a position has led to several other “turns“ — the linguistic turn (e.g., Rorty 1967, Van Maanen 1995), the rhetorical turn (e.g., McCloskey 1985), the narrative turn (see Stone 1979), the historic turn (McDonald 1996), the metaphorical turn (Lorenz 1998), the argumentative turn (Fischer/Forester 1993), the cultural turn (Bonnell/Hunt 1999), even the practice turn (Schatzki/ Knorr Cetina/Von Savigny 2001) — all of them engaging questions of not only what meanings are at play in the situations under study, but how policy, organizational, and other political meanings are made and conveyed among various actors in the situation, including the researcher herself.

Betrachtet man die Lehrbücher der vergleichenden Politikwissenschaft, so bleiben qualitative Methoden zumeist ausgespart, werden sie nicht mit Fallstudien oder makroqualitativen Vorgehen (QCA, Fuzzy Set Analysis) gleichgesetzt. Auch eine methodische Auseinandersetzung mit entsprechenden Verfahren jenseits von Lehrbüchern, ist in der Politikwissenschaft eher geringen Umfangs. So finden sich derzeit nur wenige Beiträge in der Fachliteratur, die sich explizit mit Experteninterviews beschäftigen (Meuser/Nagel 1994, 2002 und in diesem Band; Bogner u.a. 2002; Gläser/Laudel 2004). Dabei erfreut sich gerade dieses nichtstandardisierte Interviewverfahren in der politikwissenschaftlichen Praxis einer recht großen Beliebtheit, wird doch in nicht wenigen vergleichenden Studien dezidiert auf Experteninterviews als Grundlage der Datenerhebung zurückgegriffen. Vor diesem Hintergrund erscheint es umso erstaunlicher, dass die — vor allem in der Soziologie und Psychologie — ausdifferenzierten Verfahren der Datenerhebung und Datenauswertung der qualitativen Sozialforschung in politikwissenschaftlichen Kreisen nur rudimentär Berücksichtigung finden. Experteninterviews werden größtenteils eher ad hoc zum Zwecke der Datenerhebung, unter der Prämisse eines nicht notwendigen tieferen Methodenverständnisses durchgeführt und in der Folge pragmatisch — teilweise leider sogar unmethodisch — ausgewertet. Entschuldigt wird dies mit der Unpraktikabilität und Umständlichkeit eines stringenten Vorgehens oder der informativen Orientierung der Befragung, wenn überhaupt eine Begründung vorliegt — was angesichts der manchmal aufzufindenden Unkenntnis über qualitative Erhebungs- und Auswertungsverfahren wenig verwundert.

Das Experteninterview ist eines der am häufigsten eingesetzten Verfahren in der empirischen Sozialforschung. Es kommt sowohl als eigenständiges Verfahren als auch im Rahmen einer Methodentriangulation zur Anwendung. Bereiche, in denen besonders häufig von Experteninterviews Gebrauch gemacht wird, sind die industriesoziologische Forschung, die Organisationsforschung, die Bildungsforschung und die Politikforschung. Lange Zeit erfolgten die Durchführung und die Auswertung von Experteninterviews in Gestalt eines methodologischen Pragmatismus. Die Forschungspraxis war von einer gewissen “Hemdsärmeligkeit“ geprägt. Der Häufigkeit der Anwendung des Verfahrens korrespondierte keine methodologische Reflexion, die sich um eine Bestimmung der Besonderheiten des Experteninterviews gegenüber anderen Interviewverfahren bemühte. Die Folge ist eine gewisse “Unübersichtlichkeit und Uneinheitlichkeit in der Auffassung und Darstellung von Experteninterviews“ (Mieg/Brunner 2004: 199; ähnlich Bogner/Menz 2002a: 20). Dies gilt gleichermaßen für die deutsche wie die internationale Forschungslandschaft.

This article explores the relationship between the method of process tracing and the data collection technique of elite interviewing. The process tracing method has become an in- creasingly used and cited tool in qualitative research, a trend that is likely to accelerate with the recent publication of Alexander George and Andrew Bennett’s text (2005) on case study research. That book outlines and explores the process tracing method in detail, high- lighting its advantages for exploring causal processes and analysing complex decision- making. Yet while the book presents a rigorous and compelling account of the process tracing method and its critical importance to case study research, the value of method itself remains contested in some quarters and there are aspects of George and Bennett’s treatment of it that require further exploration.

The use of “expert judgments“ as a research instrument is becoming increasingly popular in political science as a tool for obtaining knowledge about difficult to measure quantities. At its simplest, expert judgment methodology does “just what it says on the tin“ — namely, to provide information on some objective or subjective state of the world based on a review by persons with comprehensive and authoritative knowledge of the area in question. When more than one expert is consulted, the solicitation of these judgments forms an “expert survey“, the results of which are typically aggregated into some form of median or consensus opinion.

Die Forderung nach „Methodenpluralismus“ scheint in jüngster Zeit den „Methodenstreit“ sowohl zwischen Befürwortern qualitativer und quantitativer Techniken (Kelle 2007: 25-46) als auch innerhalb der quantitativen Forschungstradition zwischen Nutzern von Aggregat- und Individualdaten abgelöst zu haben. So ist einerseits die letztere Auseinandersetzung zumindest auf der methodischen Ebene gelöst worden, nachdem sich die Verwendung der Mehrebenenanalyse (Raudenbusch/ryk 2002; Engel 1998; Langer 2004) — ob nun zu Recht oder zu Unrecht — innerhalb der Profession rasch ausgebreitet hat. Andererseits werden verstärkt so genannte „Mixed Method Designs“ (Creswell 2003; Creswell/Piano Clark 2007; Tashakkori/Teddlie 1998, 2003) als neuer, dritter Weg der Forschung vorgeschlagen (Johnson/Onwuegbuzie 2004: 14-16). Sie sollen die Brücke zwischen qualitativen und quantitativen Vorgehen schlagen und allein am Erkenntnisziel orientiert deren Vorteile miteinander verbinden. Ein zentrales Vorgehen der „Mixed Method Designs“ ist die Triangulation von qualitativen und quantitativen Forschungsergebnissen (Tashakkori/Teddlie 1998: 18; siehe auch Creswell 2003; Bergmann 2008).