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2.9.2021

Baustein 3: Der Datendetektiv

- die Quanti-Quali-Dimensionen von Daten

Im Datendetektiv geht es darum, dass die Lernenden zum einen erfahren, wie in der empirischen Sozialforschung mit quantitativen Daten gearbeitet wird, zum anderen sollen sie sich bewusst werden, dass sich hinter den aggregierten Daten viele individuelle Personen verbergen. Die Lernenden analysieren dazu mithilfe unterstützender Materialien empirische Daten und erarbeiten individuelle Lebensprofile und Faktoren zu verschiedenen Typen von Nichtwählerinnen bzw. Nichtwählern.

Einstieg und Hintergrund

Im Alltag und in der Wissenschaft begegnen uns und den Lernenden häufig Statistiken aus empirischen Erhebungen. In übersichtlichen Zahlen und Prozentwerten werden dort die Ergebnisse präsentiert und verschiedene Personen mit ihren Einstellungen und Meinungen übersichtlich als Gruppen also in aggregierter Form dargestellt. Dass hinter diesen Zahlen viele individuelle Menschen stehen, die befragt wurden, erkennt man häufig nur vage an der Angabe zur Anzahl der befragten Personen. Ziel solcher empirischen Erhebungen ist es in der Regel, Gemeinsamkeiten bei den Befragten zu finden, um diese in spezifische Gruppen bzw. verschiedene Typen einzuteilen, die man dann miteinander vergleichen und analysieren kann. Die einzelnen Befragten sind nicht mehr sichtbar.

Ziel des Datendetektivs

Im Datendetektiv geht es nun darum, dass die Lernenden zum einen erfahren, wie in der empirischen Sozialforschung mit quantitativen Daten gearbeitet wird, zum anderen sollen sie sich bewusstwerden, dass sich hinter den aggregierten Daten viele individuelle Personen verbergen, die zwar hinsichtlich bestimmter Merkmale Gemeinsamkeiten aufweisen, dennoch aber sehr unterschiedlich sein können, d.h. die Heterogenität auf Fallebene soll wieder deutlich werden. Der Datendetektiv ermöglicht es quasi, mit der Lupe auf die aggregierten Daten wieder einzelne Menschen sichtbar zu machen, und bietet damit einen ganz neuen Ansatz mit quantitativen Daten zu arbeiten. Dieser Ansatz basiert auf einer Idee von Max Keck (Wissenschaftlicher Mitarbeiter der Uni Münster, jetzt Uni Duisburg-Essen), der die Quanti-quali-Dimension von Daten aufzeigen möchte. (Für weitere Informationen zu diesem Ansatz s. Info 03.01)

Umsetzung

An einem wahlsoziologischen Beispiel einer typischen Wählergruppe - in diesem Fall aufgrund des Neutralitätsgebots das Beispiel der Nichtwählerinnen und Nichtwähler - und deren sozio-ökonomischen Profilentwicklung wird denen Lernenden erfahrbar gemacht, wie durch Datenfilterungen Personenprofile in Daten aufdeckt werden können und welche Schlussfolgerungen man daraus ziehen kann. Deutlich werden soll dabei auch, welchen spezifischen Artefaktcharakter im Unterschied zu den qualitativen Profilen die Aggregat-Daten haben.

Problemstellung für das ausgewählte Beispiel
„Freie Wahlen sind Grundlage der Demokratie“[1] Aber warum gehen Menschen nicht mehr zur Wahl?
Ausgehend von dieser Problemstellung, die im Einstieg mithilfe einer Schlagzeilen-Collage zum Thema (M 03.01) aufgeworfen wird, sollen die Lernenden der Frage nachgehen und herausfinden, aus welchen Gründen Menschen nicht (mehr) zur Wahl gehen, um auf dieser Basis dann ggf. Maßnahmen entwickeln zu können, um Nichtwählerinnen und -wähler zur Wahl zu motivieren. Gegenstand der Untersuchung sollen dabei empirische Daten von Nichtwählerinnen und -wähler sein, die im Hinblick auf die Problemstellung untersucht werden sollen.

An die Hand bekommen die Lernenden dafür empirische Daten (M 03.03) als Auszug aus einer Zeitreihen-Studie mit den (fiktiven) Daten von Nichtwählerinnen und -wählern, ein dazu passendes Kodierschema (M 03.04) sowie ein strukturiertes Arbeitsblatt (M 03.02) mit Anleitung, um Informationen zu den Nichtwählerinnen und -wählern aus den Daten abzulesen und zu sichern.

Nach der Datenanalyse erfolgt eine Zuordnung der untersuchten Fälle zu wissenschaftlich definierten Typen von Nichtwählerinnen und -wählern (M 03.06) durch die Lernenden. Unterstützend können optional davor zunächst noch sprachliche „Interviewfetzen“ (M 03.05) aus fiktiven qualitativen Interviews. Diese lassen sich den untersuchten Personen zuordnen, um die Personenprofile anschaulicher zu gestalten. Denkbar wäre an dieser Stelle auch, mit dem "Wahlbingo für Nichtwählende" der bpb zu arbeiten. Dies unterstreicht zum einen die gewonnenen Informationen zu den untersuchten Personen und vereinfacht so – gerade auch schwächeren Lernenden – eine Einordnung zu den Typen von Nichtwählerinnen und -wählern.

Für stärkere Lerngruppen kann im Anschluss daran vertiefend erarbeitet werden, inwiefern sich die Typisierung im Rahmen von wissenschaftlichen Untersuchungen von Stereotypen und Vorurteilen unterscheidet. (M 03.07)

Leitfragen

Lernziele

Inhaltlich

Die Schülerinnen und Schüler Methodisch

Die Schülerinnen und Schüler

Planungshinweise

Die Unterrichtsmaterialien können im Rahmen einer Doppelstunde (90 Minuten) – bzw. in zwei bis drei Einzelstunden (à 45 Minuten) – eingesetzt werden.

Einstieg

Collage aus Schlagzeilen bezüglich niedriger Wahlbeteiligung (© Team "Forschendes Lernen" Uni Münster)

Der Einstieg in den Baustein erfolgt über eine Collage mit verschiedenen Schlagzeilen im Nachgang von unterschiedlichen Wahlen, die eine Zunahme Nichtwählerinnen und -wählern thematisieren. (M 03.01) Die Lernenden sollen anhand der Schlagzeilen die Problemstellung - dass es viele Nichtwählerinnen und -wähler gibt und dass dies ggf. problematisch ist – erfassen.

Alternativ oder zusätzlich vorab kann das Thema als Impuls auch über einen Auszug aus dem Filmbeitrag von Caroline Kebekus „Wissen macht Äh - Rebecca und Larissa erklären die Bundestagswahl“ (Beitrag vom 01.07.2021 in der ARD-Mediathek). In der ersten Minute (bis Min 1:15) unterhalten sich hier die beiden fiktiven Figuren über die Bundestagswahl und die Wichtigkeit, an der Wahl teilzunehmen. Der Filmbeitrag bietet einen satirischen und evtl. lebenswelt-näheren Zugang für die Lernenden, sollte aber nur eingesetzt werden, wenn abzuschätzen ist, dass sich niemand in der Klasse – z.B. durch ähnlichen Sprachgebrauch – durch die Figuren bloßgestellt fühlt.

Nach dem Einstieg leitet die Lehrkraft zur Erarbeitungsphase über. Untersucht werden soll, in einer Art Detektivarbeit, was das für Menschen sind, die nicht zur Wahl gehen und welche Gründe sie dafür haben.

Erarbeitung

Die Lernenden erhalten alle benötigten Materialien für die Detektivarbeit. (M 03.02 - M 03.04) und bearbeiten diese zunächst in Einzelarbeit und vergleichen ihre Ergebnisse anschließend im Zweierteam.

Zunächst wählen sie sich einen Fall, also eine Person, für die Bearbeitung aus. Die dazugehörige Identifikationsnummer tragen sie in das entsprechende Feld auf dem Arbeitsblatt (M 03.02) ein. Hier werden die weiteren Ergebnisse der Erarbeitung ebenfalls gesichert.

Screenshot aus dem Arbeitsblatt zur Dekodierung der Informationen der befragten Person (© Team "Forschendes Lernen" Uni Münster)




Die Arbeit mit den Daten erfolgt anschließend in mehreren Einzelschritten

1. Sichtung der Daten

Datentabelle zu Nichtwähler*innen (© Team "Forschendes Lernen" Uni Münster)

Die Lernenden erhalten die Daten-Tabelle (M 03.03) und verschaffen sich einen Überblick, dabei lernen sie die Daten zu „lesen“. Sie sollten erkennen, dass es sich um fünf verschiedene Personen handelt, die jeweils zu drei Zeitpunkten befragt wurden. Da die Antworten der Befragten nur kodiert als Zahlen oder Nominalwert in der Tabelle vorliegen, müssen diese im nächsten Schritt für die gewählte Person dekodiert werden.

2. Dekodieren der Daten
Mithilfe des Kodierschemas (M 03.04), welches alle Fragen und Kodierung der Antworten, also Merkmalsausprägungen, enthält, entschlüsseln die Lernenden die Informationen aus den empirischen Daten. (Bsp.: Welcher Schulabschluss verbirgt sich hinter der Kodierungsziffer 2?) Dazu dekodieren sie die Werte aus der Datentabelle und halten die gewonnenen Informationen über die zu untersuchenden Person (z.B. Alter, Geschlecht, Wohnort, Wahlabsicht, Politikinteresse etc.) auf dem für den untersuchten Fall auf dem strukturierten Arbeitsblatt (M 03.02) fest.

3. Datenanalyse
In der anschließenden Analyse der Daten, bzw. der daraus gewonnenen Informationen, liegt der Fokus auf Veränderungen im zeitlichen Verlauf der Lebensprofile, mit besonderem Blick auf die Wahlabsicht: Welche Veränderungen gibt es im zeitlichen Verlauf (drei Erhebungszeitpunkte) für die untersuchte Person? Wann wurde gewählt bzw. nicht gewählt?

4. Interpretation der Daten
Im Zweierteam stellen sich die Lernenden ihre untersuchte Person jeweils vor. Wo gibt es Gemeinsamkeiten, wo Unterschiede? Die Lernenden stellen nun Vermutungen über Gründe und Zusammenhänge an. Welche persönlichen Ereignisse könnten für das veränderte Wahlverhalten verantwortlich sein? Im Zweierteam besprechen die Lernenden ihre Ergebnisse und vergleichen die jeweiligen (vermutlichen) Faktoren, warum ihre jeweiligen Personen nicht (mehr) wählen gehen.

Optional kann im Zweierteam ergänzend zum Abrunden der Personenprofile noch eine Zuordnung von Interviewfetzen (M 03.05) aus qualitativen Interviews vorgenommen werden (Welche Aussage könnte deine Person im Interview gesagt haben?), wobei die Lernenden ihre Auswahl auf Basis der Informationen aus der Datenanalyse begründen sollen.

5. Einordnung
Abschließend erfolgt eine Übertragung auf Theorieebene: Welche Nicht-Wählenden-Typen (NW-Typen), die in der Wissenschaft definiert sind, lassen sich in den bearbeiteten Personenprofilen erkennen? Die Lernenden ordnen ihren untersuchten Fall jeweils einem entsprechenden NW-Typen zu und begründen ihre Entscheidung. Die Ergebnisse der Arbeitsphase werden im Plenum vorgestellt und diskutiert.


Vertiefung (optional)

Für lernstarke Gruppen kann im Anschluss (optional) noch vertiefend untersucht werden, inwiefern sich die Typisierung, so wie sie in der Wissenschaft bei der Analyse der Daten vorgenommen wird und notwendig ist, von Stereotypenbildung unterscheidet. Das Arbeitsblatt (M 03.07) enthält dazu Definitionen zu Typisierung und Stereotypen (inkl. Beispiel), welche arbeitsteilig bearbeitet und anschließend kontrastiv gegenübergestellt und im Hinblick auf ihre Funktionen und Unterschiede im Klassenverband diskutiert werden.

Die Planungshinweise inkl. tabellarischer Übersicht stehen als PDF-Icon PDF zur Verfügung.
Creative Commons License

Dieser Text ist unter der Creative Commons Lizenz "CC BY-NC-ND 3.0 DE - Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung 3.0 Deutschland" veröffentlicht. Autoren/-innen: Andrea Szukala, Katharina Grannemann, Max Keck, Sabine Kühmichel, Falk Leigers, Franka Potthoff, Linda Loreen Wolf für bpb.de

Sie dürfen den Text unter Nennung der Lizenz CC BY-NC-ND 3.0 DE und der Autoren/-innen teilen.
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Fußnoten

1.
Vgl. auch Beitrag vom BR / ARD Alpha: RESPEKT | Demokratie einfach erklärt: Nichtwähler - warum sie jede Wahl entscheiden (insbesondere ab Minute 14:30 bis 17:00)

Andrea Szukala, Katharina Grannemann, Max Keck, Sabine Kühmichel, Falk Leigers, Franka Potthoff, Linda Loreen Wolf

Andrea Szukala

Professur für Fachdidaktik der Sozialwissenschaften
an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster

Institut für Politikwissenschaft der WWU
Scharnhorststr. 100 (R. 206)
48151 Münster
andrea.szukala@uni-muenster.de


Katharina Grannemann

Katharina Grannemann (M.A.)

Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl für Didaktik der Sozialwissenschaften am Institut für Politikwissenschaft an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster (WWU).
Forschungsschwerpunkte: Sprachbildung im Fachunterricht, Diversitätssensible Lehrer*innenbildung, Professionalisierung in der Lehrer*innenbildung


Max Keck

Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut "Arbeit und Qualifikation"
der Fakultät für Gesellschaftswissenschaften an der Universität Duisburg Essen.

Arbeitsschwerpunkte:Armutsforschung, Sozialstrukturanalyse, Arbeitsmarktanalyse, Methoden der empirischen Sozialforschung


Sabine Kühmichel

Team Forschen mit GrafStat
jetzt Team "Forschendes Lernen" am Lehrstuhl für Didaktik der Sozialwissenschaften am Institut für Politikwissenschaft der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster

IT-Trainerin und Referentin für Software-Schulungen
- u.a. zum Thema Evaluation mit der Befragungssoftware GrafStat im schulischen und außerschulischen Bereich
(Bildungsversion und Kommerzielle Version)


Falk Leigers

Team "Forschendes Lernen"
Lehrstuhl für Didaktik der Sozialwissenschaften am Institut für Politikwissenschaft der WWU

Studiert im Master of Education Sozialwissenschaften und Geschichte an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster.


Franka Potthoff

Team "Forschendes Lernen"
Lehrstuhl für Didaktik der Sozialwissenschaften am Institut für Politikwissenschaft der WWU

Studentische Hilfskraft am Lehrstuhl für Didaktik der Sozialwissenschaften am Institut für Politikwissenschaft an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster (WWU).
Studiert im Zwei-Fach-Bachelor Politikwissenschaften und Spanisch an der WWU


Linda Loreen Wolf

Team "Forschendes Lernen"
Lehrstuhl für Didaktik der Sozialwissenschaften am Institut für Politikwissenschaft der WWU

Studentische Hilfskraft am Lehrstuhl für Didaktik der Sozialwissenschaften am Institut für Politikwissenschaft an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster (WWU).
Studiert im Zwei-Fach-Bachelor Soziologie und Germanistik an der WWU.


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