Variable zusammenhängen. Diese Korrespondenzregeln können wiederum falsch sein. Ein Kernproblem der Operationalisierung ist daher deren Validität oder Gültigkeit (Während definitorische Indikatoren die Intension des Begriffs ganz abdecken, erfassen intern korrelative Indikatoren nur einen Teil der Intension und die Gültigkeit der Operationalisierung hängt dann von der Stärke der Korrelation des Indikators mit den anderen Elementen der Definition ab. Bei extern korrelativen Indikatoren ist die Gültigkeit ungewiss, da es zwar einen Zusammenhang zwischen Indikator und gemeintem Sachverhalt gibt, der Indikator aber kein Bestandteil der zu messenden Sache ist. Die Korrelation wäre also theoretisch zu begründen, um die Gültigkeit der Operationalisierung plausibel zu machen. Im Fall der Korruption würde man argumentieren, dass sie ein Beleg dafür ist, dass Gesetze und Regeln nicht befolgt werden und damit keine Rechtsstaatlichkeit gegeben ist, die wiederum Bestandteil gängiger Definitionen liberaler Demokratien ist. Bei schlussfolgernden Indikatoren ist das Problem der Gültigkeit noch größer, da der Zusammenhang zwischen Indikator und dem Phänomen nicht empirisch, sondern nur theoretisch überprüfbar ist, etwa indem man mögliche Verhaltensmuster hypothetisch formuliert, die mit einem bestimmten Charakter einhergehen, und diese dann wieder überprüft. Narzisst:innen würden sich nicht nur selbst großartig finden, sondern alle anderen abwerten, die sie als Kritiker:innen oder Konkurrent:innen empfinden.
Die Übersetzung von Begriffen in Handlungsanweisungen zur empirischen Anwendung ist eine komplexe Aufgabe. Und sie erfordert sprachliche wie theoretische Sorgfalt. Zunächst müssen Begriffe wissenschaftlich exakt definiert werden, dann Indikatoren ausgewählt und anhand von Korrespondenzregeln mit den Begriffen verbunden werden. Zur empirischen Erfassung der Indikatoren müssen wiederum Messvorschriften formuliert und begründet werden.
Sind Begriffe durch die Operationalisierung einmal messbar gemacht, so erfolgt die eigentliche Messung. Dabei werden Objekten oder Ereignissen »entsprechend den Ausprägungen der an diesen Objekten betrachteten Merkmale« Ziffern nach zuvor formulierten Regeln zugewiesen (Kromrey 2009, 202, vgl. Stevens 1951, 1). Die Messregeln geben dabei an, auf welche Weise Forscher:innen ihre gedanklichen Konzepte mit der Wirklichkeit verknüpfen wollen. Je standardisierter die Forschung, desto präziser müssen die Messvorschriften sein und desto eher sind die Ergebnisse von Messungen Zahlen. So könnte beispielsweise der Begriff Demokratiezufriedenheit über einen Fragebogen gemessen werden. Die Frage könnte lauten: »Wie zufrieden sind Sie im Allgemeinen mit der Demokratie in Deutschland?« Die Antwortmöglichkeiten wären etwa »sehr«, »eher«, »eher nicht« und »gar nicht zufrieden«. Die Frage und die Antwortmöglichkeiten stellen die Operationalisierung dar. Wenn die Frage einer Person gestellt wird, dann würde man den Antwortmöglichkeiten die Ziffern 1, 2, 3 und 4 zuordnen und entsprechend der gewählten Antwort die Ziffer notieren. Das wäre die Messung.
Entscheidend ist bei der Messung, dass diese strukturtreu erfolgt. Die Unterschiede zwischen klassifikatorischen, komparativen und metrischen Begriffen (
Für klassifikatorische Eigenschaften heißt strukturtreue Abbildung, dass die zugeordneten Zahlen lediglich Gleichheit und Ungleichheit repräsentieren. Daher kann man zur Abbildung dichotomer Ausprägungen zum Beispiel die Ziffern 1 und 2, genauso aber etwa die Zahlen 100 und 372 verwenden. In der Statistik nennt man die daraus resultierende Skala Nominalskala. Gleiche Merkmalsausprägungen erhalten dieselbe Ziffer, unterschiedliche Merkmalsausprägungen unterschiedliche Ziffern. Eine Deutung der Relationen zwischen den Zahlen ist nicht zulässig. Ordnet man Demokratie den Wert 2 zu und Diktatur den Wert 1, so ist Demokratie nicht doppelt so demokratisch, sondern einfach anders.
Für komparative Eigenschaften bedeutet strukturtreue Abbildung, dass sie (Un-)Gleichheit sowie eine Rangordnung der Objekte repräsentieren. Dies kann durch die Ziffern 1, 2 und 3, aber genauso gut durch die Zahlen 9, 17 und 42 erreicht werden, denn bei komparativen Eigenschaften sind die Abstände zwischen den Zahlen nicht von Bedeutung. Die daraus resultierende Ordinalskala ist auch hinsichtlich der Relationen der Ausprägungen interpretierbar. Wird der Grad der Freiheit einzelner Länder – wie etwa beim Freedom House Index3 – anhand von politischen Rechten und bürgerlichen Freiheiten gemessen, dann werden den Merkmalsausprägungen »frei«, »teilweise frei« und »nicht frei« die Ziffern 1, 2 und 3 zugeordnet. Da es sich um einen komparativen Index handelt, gilt, dass Länder mit der Ziffer 1 freier als solche mit der Ziffer 2 und diese wiederum freier als solche mit der Ziffer 3 sind. Die Werte können jedoch nicht hinsichtlich ihrer Abstände interpretiert werden: 1 ist weder um 1 freier noch halb so unfrei wie 2.
Bei metrischen Eigenschaften müssen (Un-)Gleichheit, Rangordnung und Abstände repräsentiert werden. Daher müssen die Abstände zwischen den gemessenen Eigenschaften auch abgebildet werden. Metrische Eigenschaften können entweder in Intervallskalen oder in Ratioskalen übersetzt werden. Bei Intervallskalen können zusätzlich zu Gleichheit und Rangordnung die Abstände zwischen den Zahlen interpretiert werden. Misst man Temperatur in Bezug auf die festgelegten Fixpunkte Gefrier- und Siedepunkt von Wasser und teilt die Skala in gleiche Schritte ein, so kann man sagen, dass 10 °C um 5 ° wärmer sind als 5 °C. Man kann jedoch nicht sagen, dass 10 °C doppelt so warm sind wie 5 °C. Dazu würde man eine sogenannte Ratioskala benötigen, bei der der Nullpunkt auch in Bezug auf das gemessene Phänomen empirisch die Bedeutung eines Nullpunktes hat. Dies ermöglicht die Interpretation der Verhältnisse zwischen Merkmalsausprägungen. 0 € bedeuten für das Merkmal Einkommen, dass kein Einkommen erzielt wird. Ein Einkommen von 50 € ist doppelt so hoch wie eines von 25 €. Beim Beispiel Temperatur wäre die Kelvinskala eine solche Ratioskala, bei der der Nullpunkt bedeutet, dass das Konstrukt Temperatur aufhört zu existieren.
Insgesamt gilt es also festzuhalten, dass es beim Messen als Zuordnung von Zahlen zu Merkmalen und deren Ausprägungen entscheidend ist, festzulegen, welche Unterschiede berücksichtigt werden sollen, welche Maßeinheit verwendet werden soll und nach welchen Regeln Zahlen zu Merkmalsausprägungen zugeordnet werden. Beachtet man das Skalenniveau von Ziffern etwa in Statistiken nicht genau, so wird man schnell unzulässige Aussagen treffen. Wird die Variable Geschlecht mit den Ausprägungen männlich = 1, weiblich = 2 und divers = 3 gemessen, ist die Aussage, dass Geschlecht bei einer Person mit dem Wert 3 dreimal so ausgeprägt ist wie bei einer Person mit dem Wert 1 – auch wenn sie rein auf die Zahlen bezogen stimmen mag – empirischer Unfug.
2.2.7 Erklärung
Das Erklären von politischen Ereignissen oder Tatsachen ist die Kernbeschäftigung der Politikwissenschaft und insbesondere der empirischen Politikforschung. Erklärungen sind eng verbunden mit dem Testen von Theorien und Hypothesen, denn diese formulieren mit ihren Annahmen über Zusammenhänge in der Wirklichkeit nichts anderes als mögliche Erklärungen. Erklärungen sind dabei logisch und empirisch wahre Aussagen darüber, warum ein Sachverhalt oder ein Zusammenhang vorliegt.
Der Begriff Erklärung ist daher eng mit einem positivistischen und nomologischen Verständnis von Wissenschaft verbunden (
