Vorgehensweise und Typologie

Deduktiv-nomologische Erklärung

Nun mag sich noch - kurz eingeschoben – wundern, warum man denn eine solche Untersuchung überhaupt machen sollte, um für ein solches individuelles betriebliches Problem ein sozialwissenschaftliches Gesetz abzuleiten. Natürlich wird in dem geschilderten Szenario bei Weitem kein soziales Phänomen von gesamtgesellschaftlicher Tragweite abgebildet. Auch würde man damit wohl kaum besonders viel Aufmerksamkeit in der wissenschaftlichen Gemeinschaft ernten können, dass man für ein individuelles Hotel herausgefunden hat, warum die Auslastungsquoten so unterschiedlich sind. Aber die Vorgehensweise sollte, um ein gutes Ergebnis zu erhalten, sowohl bei einer groß angelegten Studie mit der angesprochenen gesamtgesellschaftlichen Reichweite dieselbe sein wie bei einer völlig lokal begrenzten Untersuchung. Es gibt auch keinen sinnvollen Maßstab, an dem man ablesen könnte, dass die Methodik nur für scheinbar besonders bedeutende Phänomene benutzt werden dürfte und dass das skizzierte Hotel mit seinen individuellen Problemen auf diese Methodik nicht zurückgreifen dürfte, sondern sich mit einem einfachen Balkendiagramm behelfen müsste, aus dem im Wesentlichen nur das hervorgeht, was schon allgemein bekannt ist, aber keine vollständige Erklärung der Situation abgelesen werden kann.

Die möglichen Einflussfaktoren, die in diesem Szenario eine Rolle spielen und damit auch im gesuchten Gesetz erscheinen könnten, würden sich vielleicht aus den folgenden rekrutieren: Das Hotel hat im Wesentlichen nur männliche Geschäftsreisende, weil sein Image im Markt aufgrund seiner Ausstattungsmerkmale (Lage zur Autobahn, zur Messe oder zu einem wichtigen Industriegebiet der Stadt) eher als Business-Hotel und nicht als Hotel für private Reisen wahrgenommen wird. Die genauen Aspekte, die dieses Image konstituieren, müssten noch genauer herausgearbeitet werden, wobei man vielleicht eine begrenzte Zahl wie die fünf wichtigsten Einflussfaktoren ermittelt. Ein allgemeines Gesetz würde hier lauten: „Wenn das Image eines Hotels eher dem eines Business-Hotels entspricht, dann wird es im Regelfall hauptsächlich nur von Geschäftsreisenden gebucht“. Hier sieht man dann auch, dass bereits in einer so einfachen und durchaus nachvollziehbaren Regel weitere Begriffe enthalten sind, die selbst wieder definiert werden müssen (Image, Business-Hotel) und die auch darüber hinaus empirisch belegt werden müssen.

Zusammengefasst wird hier ein Phänomen, das auch als Explanandum (das, was erklärt erden soll) bezeichnet werden kann, durch Faktoren/Einflussgrößen/Randbedingungen, die wiederum als Explanans (das, was erklärt) bezeichnet werden können, so erklärt, dass es aus einem allgemeinen Gesetz als logische Ableitung (Deduktion) folgt. Dieses Gesetz lässt sich in der Wenn-Dann-Folge erkennen. Dies bezeichnet man dann als deduktiv-nomologische-Erklärung oder auch D-N-Erklärung.

Bei einem solchen Gesetz kann man differenzieren, welchen Gültigkeitsanspruch oder Geltungsbereich es haben soll. Ganz vorsichtig wurde in diesem Beispiel immer wieder darauf hingewiesen, dass es sich um ein bestimmtes fiktives Hotel handelt, dass offensichtlich als einziges in der Stadt oder in der Branche unter den ebenfalls schon angedeuteten Voraussetzungen wie seine eher für Geschäftsreisende interessanten Lage in der Bredouille ist, dass die vorhandenen Betten am Wochenende allzu lange leer bleiben. Ein schönes Gesetz, mit dem man auch auf der Touristik-Messe einen Vortrag bestreiten könnte, wäre dagegen aber eher ein Gesetz mit einer Allaussage. Ein solches erhebt den Anspruch, dass es örtlich und zeitlich unabhängig ist und daher überall und immer in Gegenwart, Vergangenheit und auch der Zukunft gültig ist.

Die empirischen Daten wurden allerdings zu einem gegebenen Zeitpunkt und an einem gegebenen Ort aufgenommen. Im Beispiel waren dies nämlich genau die Tage der Projektzeit und das untersuchte Hotel. Auch eine Erweiterung auf die gesamte Hotelkette bringt nicht die gewünschte allumfassende Reichweite aller Hotels auf der gesamten Welt und zu allen Zeiten. Für die konkrete Nutzung der Projektergebnisse und auch der Erklärungen, die für dieses Hotel gelten und aus denen man nach der ursprünglichen Zielsetzung auch Handlungsanweisungen für eine Anpassung der Preis- und Servicestruktur ableiten könnte, sind diese Einschränkungen unbedeutend, weil das Hotel sich in dieser Situation als Mikrokosmos versteht. Allerdings hat die gesamte Untersuchung eine methodische Schwäche, welche die unkritische Nutzung der Ergebnisse in einer ersten Phase nach der Studie selbst riskant macht. Der wesentliche Einflussfaktor für die aktuelle Buchungssituation wird die Wahrnehmung der Darstellung des Hotels im Internet und in anderen Werbemedien sein, wobei die Leistungen und Eigenschaften des Hotels genau das Bild in der Vorstellung der buchenden Gäste hinterlassen, die es als typisches Business-Hotel erscheinen lassen, welches am Wochenende nicht die notwendigen Leistungen bietet wie ein Hotel in der Nähe der Innenstadt. Sofern die Hotelgäste allerdings gerade nicht aus Stammgästen bestehen, die zusätzlich auch noch überzeugt werden müssten, am Wochenende zu einem Sonderpreis ihre Familien nachkommen zu lassen, dann würde man doch wieder eine Allaussage konstruieren, nämlich eine über alle potenziellen Gäste zu allen Zeiten und an allen Orten, die sich wenigstens über die Stadt und die verfügbaren Hotels informieren, zu denen dann dieses Hotel auch wiederum gehört. Diese Allaussage lässt sich erkennen, wenn man berücksichtig, dass man ja wenigstens zur Hälfte auch gerade die Eigenschaften der schon vorhandenen Hotelgäste untersucht hat und deren beobachtetes Verhalten als Folge ihrer Bewertung von den Leistungsdaten des Hotels mit ihren Ansprüchen versteht. Auf dieser allgemeinen Ebene wird es sich auch genauso verhalten, denn es in der Betriebswirtschaftslehre nicht weiter ungewöhnlich, dass dieser Zusammenhang so gesehen und auch vielfach nachgewiesen wird und in der Werbung auch konsequent das Ziel der Beeinflussung ist.

Die Datenbasis, die nun aber tatsächlich zur konkreten Untersuchung dieser allgemeinen betriebswirtschaftlichen Ansicht zum Einsatz kommt, stützt sich nicht gerade auf das, was man in der Statistik eine repräsentative Stichprobe nennen würde. In Wirklichkeit sind es nämlich nur die Buchungsdaten dieses einen Hotels und die Gäste, die auch konkret diese beworbenen Leistungen als interessant für sich erkannt und dann eine Buchung vorgenommen haben. Allein die erweiterte Untersuchung bei den Kunden, die gerade nicht in diesem Hotel, sondern – evtl. sogar bei einer Geschäftsreise – in einem anderen Hotel in der gleichen Stadt gebucht haben, ist nicht gegeben, würde aber sehr interessante zusätzliche Daten bringen.

In der praktischen Anwendung der Ergebnisse kann es sein, dass eine derartige Unterscheidung letztendlich für die Änderung der Marketingmaßnahmen nicht weiter bedeutsam ist. Es ist jedoch ratsam, sich dessen bewusst zu sein, welche Art von Erklärung man ableitet und ob man sozusagen implizit in der Nutzung von solchen Ergebnissen eine methodisch unzureichende Erklärung über das allgemeine und überall anzutreffende Verhalten von Touristen einsetzt, die aber letztendlich grundsätzlich immer wieder relativiert werden muss.

Induktion

Die Überlegungen vor dem Hintergrund des skizzieren Falls haben bereits gezeigt, dass man auf der einen Seite zwar in der Sozialwissenschaft und in der Betriebswirtschaftslehre nach Gesetzen für soziales Handeln (in der BWL eingeschränkt auf den Konsumenten) sucht, dass man aber eigentlich nur von hypothetischen Erklärungen sprechen kann. Ihnen ist zu Eigen, dass ihr Wahrheitsgehalt zwar vermutet wird, aber noch weiter zu bestätigen ist. Nun stellt sich dann sofort die Frage, ob man denn solchermaßen gefundenen potenziellen Erklärungen verifizieren, d.h. endgültig bestätigen kann. Da allerdings allein durch den allumfassenden Anspruch eine Hürde vorhanden ist, die praktisch nicht übersprungen werden kann – es ist nicht möglich, alle Hotelgäste der Vergangenheit, der Gegenwart und der Zukunft in jeder Buchungssituation und bei jedem Aufenthalt zu beobachten -, kann eine Verifikation nicht denkbar sein.

Dies betrifft allerdings nicht nur die Sozialwissenschaften, denn es lassen sich auch in den Naturwissenschaften viele so genannte Gesetze finden, die sich später als revisionsbedürftig oder sogar als falsch herausgestellt haben. Teilweise genügt eine Verfeinerung, die Hinzunahme einer weiteren Komponente, die Einschränkung auf einen bestimmten Geltungsbereich, aber manchmal wurde auch das menschliche und damit auch das wissenschaftliche Weltbild auf den Kopf gestellt. Eine interessante sich anschließende Frage ist in diesem Zusammenhang die, ob es denn abschließende und tatsächlich gültige Gesetze gibt, die mit nur genügend großem Forschungsaufwand auch gefunden werden können. Für die Naturwissenschaften kann dies sogar durchaus sein, aber gerade in den Sozialwissenschaften sind doch die beobachteten Elemente so vielen Einflüssen ausgesetzt, dass man vielleicht solche endgültigen Gesetze nicht entdecken wird und sie vielleicht auch nicht in einer Form existieren, die unseren Ansprüchen an ein Gesetz überhaupt genügen könnten, weil die Einflussfaktoren und ihre Wechselwirkungen möglicherweise doch eher chaotisch sind.

Ein wichtiger Begriff ist bei der Ableitung von Gesetzen die Induktion, die auch insbesondere als Adjektiv einem wichtigen Teilbereich der Statistik, nämlich der induktiven/schließenden Statistik, ihren Namen gegeben hat. Induktion meint, dass man wegen der Unmöglichkeit, tatsächliche auf voller Datenerhebung beruhende Allaussagen zu treffen, nur von einer begrenzten Anzahl von konkreten Beobachtungseinheiten auf die Eigenschaften allgemeiner Einheiten schließen kann. Dies kann man auch mit dem Begriff Induktionsschluss bezeichnen.

Dieses Verfahren wenden wir im täglichen Leben nahezu permanent an, denn dies ist das Grundprinzip der Erfahrung. Wir können nicht alle denkbaren konkreten Situationen erleben, die zu einer bestimmten Erfahrung gehören. Es ist nur möglich, von unserer eigenen Erfahrung in konkreten Situationen auf die allgemeinen Gesetzmäßigkeiten, die auch in ihnen sichtbar wurden, zu schließen. Den Induktionsschluss reichern wir dabei höchstens noch um weiteres allgemeines Vorwissen und zusätzliche Erfahrungen, von denen wir gehört haben, an, sodass wir insgesamt zu einer differenzierten Aussage kommen, doch ganz grundlegend ist, dass wir von spezifischen Situationen zu allgemeinen Regeln kommen. Manchmal ist es sogar so, dass wir die Gelegenheit haben zu beobachten, wie andere Menschen in ähnlich konstruierten Situationen (wichtige und typische Lebenssituationen wie Schule, Prüfungen, erste Liebe, erster Beruf, Umzug, Trennung) ganz andere Erfahrungen gemacht haben und zu völlig konträren Ergebnissen über die Gesetzmäßigkeiten in diesen Situationen gelangt sind. Manchmal hat man dann sogar den Eindruck, als hätten die anderen die falschen Schlüsse gezogen, die wir sogar noch zu korrigieren meinen, um die scheinbar tatsächlich korrekte Erklärung zu vermitteln. Oftmals kann man sich dies aber auch so – Achtung: Ergebnis einer weiteren Erfahrung ohne den allgemeingültigen Nachweis der Psychologie – erklären, dass sich natürlich die Schlussfolgerungen vor dem Hintergrund des eigenen Erlebens entfalten und daher in der spezifischen Weltsicht eines konkreten Menschen sehr wohl unterschiedliche Gesetzmäßigkeiten (scheinbar) existieren.

Falsifikation

Wenn die Verifikation nun also weitestgehend ausgeschlossen werden kann, und dadurch die erlangten Erkenntnisse immer nur einen vorläufigen Charakter besitzen, so gibt es dennoch die Möglichkeit, eine Erklärung zu widerlegen. Dies wird mit dem Begriff der Falsifikation oder dem Verb falsifizieren bezeichnet. Hierbei genügt ein einziger nachgewiesener empirischer Fall, in dem die Erklärung nicht gültig war. Dieser Fall steht dann in einem Widerspruch zur Hypothese, die dann entsprechend verworfen oder auch durch verschiedene Relativierungen und die Ergänzung um weitere Einflussfaktoren modifiziert werden muss. Der Falsifikation kommt bei der Entwicklung von Erklärungen damit eine entscheidende Bedeutung zu, denn man ist im Regelfall versucht, hinter jeder Behauptung den einen Fall zu finden, der gerade nicht von der behaupteten Gesetzmäßigkeit abgebildet wird. Oftmals findet man auch eine Reihe von Annahmen, die erst einmal aufgelistet werden müssten, um überhaupt das postulierte Ergebnis näher in Augenschein nehmen zu können. Wie so oft, so kommt es auch bei solchen Erklärungen darauf an, welche Randbedingungen genau erfüllt sein müssen, damit die Formulierung der Erklärung auch korrekt ist oder wenigstens nicht mehr unmittelbar in Zweifel gezogen werden kann, sondern eine verlängerte Haltbarkeitsdauer auf dem Markt der wissenschaftlichen Forschung haben kann.

Aus dem Versuch, eine Erklärung zu falsifizieren, ergibt sich eine Reihe von Komponenten, die man sukzessive untersuchen kann, ob sie einen Angriffspunkt für die Falsifikation bietet. Dies sind dann auch gleichzeitig die Komponenten, aus denen sich eine Hypothese zusammen setzt:

• Geltungsbereich: Eine Hypothese ist nur innerhalb eines bestimmten Geltungsbereichs gültig, der im Idealfall gerade nicht räumlich oder zeitlich eingegrenzt ist. Bei einer allgemeinen sozialwissenschaftlichen Untersuchung sollte dies tatsächlich ein möglichst großer Geltungsbereich sein, denn die übergeordnete Zielsetzung ist hier doch eher der Fortschritt in der allgemeinen Wissenschaft. Bei der Anwendung der Methodik der empirischen Sozialforschung in einer bspw. konkreten betrieblichen Aufgabenstellung gilt das Unternehmen häufig als der Bezugsrahmen, sodass der Geltungsbereich dann wenigstens das gesamte Unternehmen umfassen sollte. Eine Erklärung, die einen konkreten Kunden in den Vordergrund stellt und ansonsten keine weiteren Gesetzmäßigkeiten aufdeckt, ist dann auch wieder nicht verwertbar und bringt keinen Erkenntnisgewinn für das Management.
• Objekt-/Individuenbereich: Eine Hypothese beschreibt die Eigenschaften von einer begrenzten Anzahl von Elementen, die bei einer sozialwissenschaftlichen Hypothese vorrangig Menschen mit vorgegebenen meist demographischen oder sonstigen sozialen (Geschlecht, Einkommen, Alter, Ausbildung/Beruf) Merkmalen sind.
• Allquantor: Eine Hypothese besitzt die Eigenschaft, dass die getroffene Aussage für alle Objekte des Objektbereichs gelten soll.
• Zwei Prädikate: Eine Hypothese besitzt mindestens zwei Prädikate, von denen das eine die Ursache und das andere die Folge ist. Diese Folge stellt das zu erklärende Phänomen dar, während die Ursache der Einflussfaktor ist, der sich entweder in der bestimmten Ausprägung der Objekteigenschaften oder in einer sonstigen Umweltbedingung niederschlägt, der zwar auf die Individuen einwirkt, aber keine zugehörige Eigenschaft darstellt.

Die Abbildung zeigt noch mal die vier Komponenten einer Hypothese in der Form von Puzzle-Teilen, die ineinander gesteckt sind und zusammen eine Hypothese ergeben. An den Rändern der einzelnen Puzzle-Stücke stehen Fragen, welche zu den einzelnen Stücken passen und sie am besten charakterisieren. So beantwortet der Geltungsbereich das Wann und Wo der Gültigkeit, der Objektbereich beschreibt die Gruppe, auf die diese Hypothese zutrifft, der Allquantor setzt die Aussage auf die gesamte Menge an Individuen im Objektbereich, während das Prädikat die Wenn-Dann-Regel festlegt.

Man ist geneigt zu sagen, dass durch eine sehr begrenzte Fassung der beiden Komponenten Geltungsbereich und Objektbereich die Güte oder Qualität einer Erklärung steigt, wobei nun zu fragen ist, was überhaupt diese Qualität bedeuten solle. Im Regelfall geht man vom so genannten Informationsgehalt aus. Um einen wissenschaftlichen Fortschritt zu erzielen, müsste man den Geltungsbereich möglichst weit wählen, damit die Falsifikation besonders einfach wird, da man leicht zu widerlegende Fälle finden wird. Auch der Informationsgehalt seigt, denn die getroffene Aussage umfasst mehr Individuen und hat einen größeren Geltungsbereich, da man ja eine allgemeinere Erklärung scheinbar gefunden hat, welche eine viel größere Anzahl an Fällen erklären kann. In Wirklichkeit ist es allerdings so, dass man sehr wohl Abstriche bei diesen beiden Komponenten machen muss und entweder die Wenn- oder die Denn-Komponenten inhaltlich erweitern, d.h. präzisieren muss, indem man neue Einzelheiten hinzunimmt. Dies verändert den Informationsgehalt auf zwei unterschiedliche Weisen:

• Wenn man die Wenn-Komponente um weitere Einzelheiten ergänzt und die Dann-Komponente gleich lässt, dann sinkt der Informationsgehalt.
• Wenn man die Dann-Komponente um weitere Einzelheiten ergänzt und die Wenn-Komponente gleich lässt, dann steigt der Informationsgehalt.

In der Wenn-Komponente sind die Bedingungen enthalten, unter denen die Aussage in der Dann-Komponente zutrifft. Im schönsten Fall für eine Hypothese ist diese Wenn-Komponente besonders umfassend im Stile „alle Besucher der Reservierungswebseite von Hotelübernachtungen“ oder noch besser „alle Geschäftsreisenden“. Hier gibt es dann keine Einschränkungen auf die üblichen demographischen Merkmale wie Geschlecht, Alter oder Bildung. Sogar den Beruf könnte man noch aus der Wenn-Komponente noch entfernen, sodass es dann „alle Reisenden“ hieße. Man hat an diesen Beispielen nun auch gesehen, wie die Wenn-Komponenten nun immer weiter präzisiert werden könnte, denn dadurch wird der Objektbereich durch zusätzliche Eigenschaften verringert. Man kann auch den Geltungsbereich räumlich und zeitlich einschränken. In diesem Fall könnte zwar immer noch von „allen Reisenden“ die Rede sein, doch diese reisen nur „nach Frankfurt“ (räumlich) und „zur Messezeit“ (zeitlich).

Sofern die Dann-Komponente hierbei immer den gleichen Inhalt hat, sinkt der Informationsgehalt, weil die Dann-Komponente für immer weniger Individuen das Verhalten erklärt oder überhaupt eine Folgenbeschreibung bietet.

Es ist allerdings auch denkbar, dass der Informationsgehalt der Dann-Komponente steigt, denn dies ist der Fall, wenn die Möglichkeit, sie zu falsifizieren, erhöht wird. Dies gelingt einfach, in dem eine weitere Folge der Dann-Komponente durch „und“ hinzugenommen wird. Reisende achten bei der Hotelsuche darauf, dass ihre Ziele vor Ort besonders gut umgesetzt werden können. Dies wäre an sich auch schon eine zu untersuchende Hypothese, die auch weitere Erklärungen bedürfte, denn insbesondere die Erreichung von Zielen und die qualitative Unterscheidung zwischen verschiedenen Zielerreichungsoptionen, die von den Ausstattungs-/Lage-/Preisparametern des Hotels beeinflusst werden und dies in der Positionierung des Hotels in der Wahrnehmung des Reisenden ist ein doch eher noch weiter zu hinterfragendes Konstrukt. Man könnte also formulieren: „Wenn der Nutzengewinn aufgrund der Hotelmerkmale für berufliche Ziele besonders hoch eingeschätzt wird, steigt die Zahlungsbereitschaft und das Buchungsaufkommen.“ Hier müsste man sogar noch berücksichtigen, dass ein quantitativer Zusammenhang postuliert wird.

Durch die Verbindung von Zahlungsbereitschaft und erhöhtem Buchungsaufkommen werden durch die gleiche Begründung gleich zwei Folgen abgeleitet. Es ist für das Hotel nicht nur interessant zu erfahren, dass überhaupt eine höhere Zahlungsbereitschaft existiert, sondern dass auch bei ansonsten anderen möglicherweise sogar günstigeren Angeboten das untersuchte Hotel gebucht und damit auch sein Preis bezahlt wird. Weitere Möglichkeiten sind Erhöhungen und Verstärkungen sowie auch ein genauerer Detaillierungsgrad, der meistens mit einer genaueren quantitativen Beschreibung einhergeht.

Prognose bei Deduktion

Die Abbildung soll die Unterschiede in den beiden Perspektiven Erklärung und Prognose veranschaulichen. Die gestrichelten Linien stehen für gesuchte und damit nicht bekannte Elemente in diesem Modell. Bei der Erklärung ist das Phänomen, das zu erklären ist, bekannt, weswegen hier die Linien durchgezogen sind. Hier geht es also gerade um die Randbedingungen und das Gesetz, die beide unbekannt sind und durch die Untersuchung gefunden werden sollen. Bei der Prognose hingegen ist das Phänomen gesucht bzw. unbekannt. Es wird über das bekannte Gesetz innerhalb von bekannten Randbedingungen vorhergesagt.

Auch für eine Prognose ist daher die Funktionsweise der Deduktion als Denkmuster nützlich.

• Bei einer reinen Erklärung geht man davon aus, dass das Explanandum, also das Phänomen ode die Folge, bereits vorhanden ist und gerade beobachtet werden kann bzw. beobachtet wurde. Man interessiert sich dann bei einer Erklärung für die noch unbekannte Randbedingung, deren Art und Ausprägung für die Entstehung des Phänomens verantwortlich ist. Auch das Gesetz ist noch nicht bekannt, sondern wird ja erst im Rahmen der Studie ermittelt.
• Bei einer Prognose hingegen ist das Gesetz schon gegeben, denn die Prognose wird ja nur überhaupt erst möglich, wenn eine Erklärung bzw. ein Gesetz vorliegt. Die Randbedingung ist ebenfalls gegeben, denn diese ist aus dem Gesetz bekannt und muss nur auch zweifelsfrei festgestellt und ggf. auch in der vom Gesetz geforderten Intensität ausgeprägt sein. Lediglich das, was zu erklären ist, ist noch nicht eingetreten und dient daher als Prognose-Objekt. Aufgrund der vorhandenen Situation ist es möglich, ein Phänomen vorherzusagen, das sich in der Ausprägung eines bestimmten Werts zeigt.

Eine Prognose ist für die praktische Nutzung einer Hypothese gerade in seiner Anwendung in einem Unternehmen oder bei sonstigen Organisationen, die insbesondere auch politischer Natur sein können, besonders wichtig. Mit Hilfe der Erklärung ist es möglich, in einer konkreten Situation, welche die Randbedingungen erfüllt, unter denen das Gesetz seine Gültigkeit erlangt und die Ursache-Wirkung-Beziehung abgeleitet oder sogar in Maßen nachgewiesen wurde, genau diese Wirkung vorherzusagen und sich bspw. darauf einzustellen. Der Nutzengewinn bei einer reinen Prognose liegt im Wesentlichen darin, einen zukünftigen Zustand oder zukünftiges Verhalten auf Basis einer ständigen Untersuchung von Randbedingungen so frühzeitig zu erkennen, dass man sich darauf einstellen kann.

Während für ein Unternehmen, das eine eigene Untersuchung in Auftrag gegeben hat, gerade die Prognose als für den Rückzahlungsstrom der Investition notwendig und angestrebt ist, ist sie für den rein forschenden Bereich im häufigsten Fall eine Kontrollmöglichkeit. In einem Experiment lässt sich der Folge-Wirkungs-Zusammenhang besonders gut illustrieren und kontrollieren. Hierzu muss man die Randbedingungen, die von der Hypothese vorausgesetzt werden, ebenfalls einrichten, worauf sich dann wiederum die Folge, d.h. das Phänomen in der Dann-Komponente ergeben soll.

Das Beispielszenario mit dem Hotel, welches das hohe Buchungsaufkommen von Geschäftskunden während der Arbeitstage als Explanandum untersuchen wollte, hat nun nach der Studie eine Erklärung für dieses Phänomen zur Hand. Im Wesentlichen liegt der Unterschied zwischen den privaten Buchungen am Wochenende und den hohen geschäftlichen Buchungen innerhalb der Woche an den tatsächlich vorhandenen oder von Reisenden und damit potenziellen Kunden so wahrgenommenen Ausstattungsmerkmalen des Hotels. Sie charakterisieren es als reines Business-Hotel, weil es bspw. insbesondere von seiner Lage her durch Messe-/Flughafen-/Autobahn-Nähe keinen für Städtereisen attraktiven Standort bietet.

Bei einer Neueröffnung eines anderen Hotels kann man nun mit Hilfe dieser bekannten Randbedingungen als Kriterien zur Bewertung eines anderen Standorts verwenden. Sofern hier auch genau diese Randbedingungen erfüllt sind, kann man dann – vorausgesetzt, das Gesetz lässt sich räumlich auch auf eine andere Stadt übertragen und hat also einen hohen Informationsgehalt – bereits das Buchungsverhalten vorhersagen bzw. die Stärken des Hotels als Business-Hotels deutlich in den Vordergrund stellen. Man weiß ja bereits, welche Reaktionen genau diese Randbedingungen bei den Reisenden auslösen und dass dies für das prinzipiell ja auch sehr interessante hohe Buchungsaufkommen an den Tagen zwischen Montag und Freitag sorgen wird.

Manipulation bei Deduktion

Die Deduktion bietet auch eine weitere Verwendung, die ebenfalls in das zuvor abgebildete Modell passt, hier nun aber noch einmal explizit herausgehoben wird, da sie originär nicht das eigentliche Ziel wissenschaftlicher Forschung ist. Hier eröffnet sich nämlich erst die Möglichkeit, die Ziele, die man besaß, als man die Untersuchung begonnen hat, wieder zu erreichen, weil man die Bedingungen, unter denen das Ziel erreicht werden kann, aus der Hypothese ableiten kann. Es handelt sich also im Gegensatz zur Prognose nicht nur um eine Vorhersage, welche Phänomene sich aufgrund der beobachteten und damit bekannten Randbedingungen einstellen werden, sondern darum, welche Veränderungen der Randbedingungen notwendig sind, um die gewünschten Phänomene bzw. – ganz einfach ausgedrückt – die die betriebswirtschaftliche Ziele zu erreichen.

Eine Prognose liefert Aussagen über zukünftige Ereignisse oder Ausprägungen von bestimmten Merkmalen, die in der Umwelt zu beobachten/erwarten sein werden. Für ein Unternehmen können dies gleichermaßen positive wie negative Zustände sein, wobei in beiden Fällen Vorbereitungen getroffen werden müssen, um den geänderten Zuständen zu begegnen. Hier dient die Erklärung bzw. die mit ihrer Hilfe abgeleitete Prognose dazu, genügend Zeit zu haben, um sich auf eine kommende Situation einzurichten.

In unserem Beispielszenario interessierte sich das Hotel, welches das hohe und gute Buchungsaufkommen zu den Wochentagen und eine nach den eigenen Zielvorgaben zu geringe Auslastungsquote an den Wochenende erzielte, natürlich nicht vorrangig nur für den Grund oder für die verschiedenen möglicherweise verknüpften Gründe für die verschiedenen Auslastungsquoten sowie die Beziehung zwischen der Auslastung und der aktuellen Kundenstruktur. Viel mehr hatte die Hotelleitung im Auge, auf Basis der gefundenen Erklärung auch Gegenmaßnahmen zu ergreifen, um diesen Zustand abzustellen.

Man hatte ja nun herausgefunden, dass die Ausstattungsmerkmale des Hotels, die sich aus der Lage und auch der räumlichen Ausstattung zusammen setzten, für Geschäftsreisende innerhalb der Woche besonders attraktiv erschienen oder in der Werbung/Selbstdarstellung bspw. bei verschiedenen Online-Buchungsplattformen besonders diese Zielgruppe ansprachen. Gleichzeitig hatte man herausgefunden, dass eben diese Selbstdarstellung bzw. die tatsächlich vorhandenen Eigenschaften des Hotels für eine private Reise weniger attraktiv waren bzw. von dieser Zielgruppe nicht besonders hoch eingeschätzt wurden.

Unabhängig von den Ergebnissen der Befragung ist es nun wiederum Aufgabe des Managements, darüber zu entscheiden, welche Maßnahmen überhaupt ergriffen werden können, um die Ausstattungsmerkmale so zu verändern, dass man eine Änderung in der Positionierung in der Wahrnehmung der Besucher der Online-Plattformen und damit potenzieller Gäste erreichen kann. Gewisse Eigenschaften wie die Lage in der Nähe eines Industriegebiets oder der Messe, die deutlich weiter von der Innenstadt und touristischen Sehenswürdigkeiten entfernt liegt als bei einem typischen Stadthotel, oder die Zimmergröße, die für Familie mit Kindern nicht attraktiv ist, lassen sich nicht einfach so ändern. Es ist relativ simpel, die Frühstückszeiten nach vorne zu verlegen oder insgesamt zu verlängern, das Frühstück optional anzubieten oder kostenloses W-Lan einzuführen, doch insbesondere die Lage und Erreichbarkeit mit öffentlichen Verkehrsmitteln kann man nicht ohne radikale Veränderungen beeinflussen, wobei ein solches Ergebnis auch nur in Ausnahmefällen von einem Kunden überhaupt gewünscht oder erwartet wird.

Das Explanandum ist in dieser Perspektive gewünscht, d.h. es ist noch nicht tatsächlich vorhanden, sondern soll über das bekannte Gesetz innerhalb von bekannten Randbedingungen erreicht werden. Diese Randbedingungen sind entweder noch nicht so vorhanden, dass die Ursache-Wirkung-Beziehung im Gesetz erfüllt werden kann, oder sie sind erreicht, sodass man anhand der quantitativen Beziehungen die Stärke des Phänomens prognostizieren möchte. Die Prognose ist in diesem Gedanken nicht weiter interessant, da die Manipulation in den Vordergrund gestellt werden soll.

Man hat also die Randbedingungen durch einen Prozess der kontinuierlichen Kontrolle erkannt und hat eine Abweichung zu den Ausprägungen gefunden, die man normalerweise erwartet und welche auch für die Auslastung, den Verkauf, die Qualität oder sonstige betriebsrelevante Sachverhalte maßgeblich sind und auf die man sich eingestellt hat.

• Mit Hilfe einer Prognose kann man nun möglicherweise ermitteln, welche Auswirkungen diese Veränderungen haben. Hierbei müssen auch quantitative Zusammenhänge in der Erklärung vorhanden sein und das Modell soweit detailliert sein, dass die veränderten Teilausprägungen der Randbedingungen noch in ihrer Wirkung vorhergesagt werden können. Bei einer Veränderung in der Kundenstruktur (Ziele, Wünsche, Motivationen) ist es interessant zu erfahren, zu welchem Anteil sich die Veränderung bspw. auf den Produkterfolg auswirken werden.
• Mit Hilfe einer Manipulation kann man Einfluss nehmen auf die Randbedingungen, um sie wieder so einzurichten, dass die Ursache-Wirkung-Beziehung, die im bekannten Gesetz postuliert wird, greift und somit der gewünschte Zustand beim Explanandum erreicht werden kann.

In der Abbildung sind die schon bekannten Notationselemente wieder zum Einsatz gekommen. Die gestrichelten Linien stehen für die unbekannten Elemente. In diesem Fall zeigen sie beim Explanandum auch an, dass dies nicht nur unbekannt ist, sondern auch erreicht werden soll. Im Hintergrund ist es mit durchgezogener Linie dargestellt, da dies der aktuelle Zustand ist. Das Gesetz ist wiederum bekannt, wird aber auf Randbedingungen angewandt, die noch nicht eingerichtet sind. Im Wesentlichen geht es auch in dieser Perspektive darum, dass man einen Unterschied zu den Randbedingungen erkennt, die für den gewünschten Zielzustand der interessierenden Phänomene als Einflussfaktoren erkannt wurden, und dass dieser Zustand durch eine Veränderung der Randbedingungen erreicht wird. Daher sind zwei Halbkreise vorhanden, mit denen die Randbedingungen ausgedrückt werden. Im Hintergrund sieht man die tatsächlich bekannten und damit aktuelle vorhandenen und beobachteten Randbedingungen. Im Vordergrund sind die gewünschten Randbedingungen abgebildet, die durch geeignete Maßnahmen geändert wurden.

	Randbedingungen	Gesetz	Explanandum
Erlärung	Gesucht	Gesucht	Gegeben
Prognose	Gegeben	Gegeben	Gesucht
Manipulation	Noch nicht gegeben	Gegeben	Gesucht

Vorschläge, welche die Positionierung beeinflussen können, erhält man auf Basis der gefundenen Erklärung. Welche davon überhaupt für eine Umsetzung in Frage kommen, hängt zwar sicherlich auch von der erwarteten Wirkung ab, doch muss hier eine ganze Reihe an allgemein betriebswirtschaftlichen, rechtlichen oder gesetzlichen Einschränkungen beachtet werden, die sich weitestgehend außerhalb der Erklärung befinden. Kurz gesagt, nicht jeder theoretisch denkbare Vorschlag ist auch ein tatsächlich umsetzbarer. An dieser Stelle endet dann der Einsatz der Methoden der empirischen Sozialforschung, und man bewegt sich auf dem Gebiet der unternehmerischen Entscheidungen bzw. der Managementberatung.

Weitere Erklärungsarten

Neben der zuvor dargestellten deduktiv-nomologischen Erklärung lassen sich noch weitere Varianten unterscheiden, die im Folgenden nur überblicksartig charakterisiert werden sollen, da sie in ihren wesentlichen Merkmalen durchaus mit den D-N-Erklärung übereinstimmen. Ihre Unterschiede sind vor allen Dingen in ihrer Überprüfbarkeit und Nachvollziehbarkeit zu sehen; sie sind nicht so fundiert wie die D-N-Erklärung, weswegen sie generell auch eine geringere Bedeutung für die Wissenschaft haben. Da sie allerdings einfacher abzuleiten sind, genießen sie zwangsläufig eine überproportional hohe Beliebtheit bei ihren Konstrukteuren.

Induktiv-statische Erklärung

Man kann keine deterministischen Gesetze erwarten, wenn die Untersuchungsobjekte und ihre Wechselbeziehungen untereinander sowie ihre Reaktion auf Umwelteinflüsse derart komplex und variantenreich miteinander verknüpft sind. In diesem Sinne sind gerade die Versuche, absolut quantitative Zusammenhänge aufzudecken, die an physikalische Gesetze erinnern, kritisch zu hinterfragen, wenn nicht von vornherein schon abzulehnen. Viel lohnenswerter und „sicherer“ ist es, in der Sozialwissenschaft Erklärungen mit Wahrscheinlichkeitsaussagen zu verwenden, die induktive-statische oder probabilistische Erklärungen genannt werden. Man kann sie auch als I-S-Erklärung abkürzen.

Ihre wesentliche Eigenschaft besteht darin, dass das postulierte Gesetz eine statistische Aussage trifft, in der dieses Gesetz nur für eine bestimmte relative Häufigkeit des Objektbereichs zutrifft bzw. ein Individuum mit eben dieser Wahrscheinlichkeit das Gesetz erfüllt. Ein mögliches Gesetz würde also dann lauten: „Mit einer Wahrscheinlichkeit von 80% bucht ein Geschäftsreisender, der nah zur Messe wohnen möchte, ein Zimmer.“ Mit einem solchen Gesetz ist es nun nicht mehr möglich, das tatsächliche Verhalten eines Reisenden zu prognostizieren, denn es ist ja immer davon auszugehen, dass in einem konkreten Fall die Wahrscheinlichkeit von 80% sozusagen nicht ausreicht. Mit steigender Höhe erwartet man natürlich doch wieder, dass die Prognosen sich genauso erfüllen wie bei einer D-N-Erklärung, doch dies kann für ein einzelnes Individuum nicht festgestellt werden, denn letztendlich hat er in diesem Beispiel ein Zimmer gebucht oder nicht.

Da eine I-S-Erklärung ebenfalls wie eine D-N-Erklärung nicht verifiziert werden kann, bleibt die Frage, wie es sich mit der Falsifikation verhält. Spontan würde man behaupten, dass man eine Stichprobe ziehen könnte, um dann herauszufinden, ob die Erklärung in dem angegebenen Maße zutrifft, d.h. ob tatsächlich von den beschriebenen Reisenden auch 80% (die induktive Wahrscheinlichkeit ist hier auch gleichzeitig die relative Häufigkeit) ein Zimmer im untersuchten Hotel buchen. Da man aber eine Allaussage überprüft, wird man hier keine Stichprobe wählen können, denn zur Rettung der Erklärung ließe sich immer anführen, dass gerade im gewählten Personenkreis nicht alle notwendigen Voraussetzungen erfüllt sind.

Schließlich kann man sich vorstellen, dass ein konkretes Individuum die relevanten Merkmale von zwei Wenn-Komponenten erfüllt und sozusagen auch konfligierende Erwartungen bzgl. seines Verhaltens denkbar ist. Er könnte also gleichzeitig das Hotel in Messe-Nähe und das in Nähe des Stadtparks buchen, weil er zur Entspannung täglich spazieren möchte, wobei das Konkurrenzhotel am Stadtpark gerade für den gestressten Geschäftsreisenden die Nähe zum Park als besonders positiv herausstellt. In einem solchen Fall werden schlechterdings nicht zwei Zimmer gebucht, sondern nur eines, sodass quasi zwangsläufig eine Erklärung nicht gegriffen hat. Im Bereich der I-S-Erklärungen ist daher eine Prognose oder sogar eine Manipulation nur in Kombination mit anderen Erklärungen möglich, welche sich gegenseitig relativieren und beeinflussen.

Allerdings – und dies muss zum Abschluss gesagt werden – finden sich natürlich Erklärungen solcher Art an vielen Stellen. Durch die empirische Arbeit im sozialwissenschaftlichen Bereich sind statistische Auswertungen und die Arbeit mit relativen Häufigkeiten, aus denen dann diese Wahrscheinlichkeiten einfach übernommen werden, ein gängiges Verfahren. Es ist so häufig im Einsatz, dass mancher Laie vermutlich den Eindruck gewinnen könnte, empirische Sozialforschung beschränkt sich genau auf diese Tätigkeit (wie auch bspw. Befragungen durchführen), welche als Ergebnis zum Ziel hat, Häufigkeitsverteilungen und probabilistische Aussagen zu treffen.

Unvollständige Erklärungen

In einer Kategorie, die auch ganz gut mit „Sonstiges“ hätte überschrieben werden können, befinden sich noch die so genannten unvollständigen Erklärungen. Mit entsprechendem Vorwissen in den für die Sozialforschung relevanten Bereichen, einem guten Sprach- und Differenzierungsvermögen sowie ggf. zusätzlichem Fachwissen über den in einen sozialen Bereich hineinragenden anderen Themenkomplex ist es möglich, auch ohne umfangreiche empirische Forschung, d.h. in diesem Fall ohne Befragung und Beobachtung, auch zu Erklärungen oder Theorien zu gelangen. Weitere Bezeichnungen wären hier auch „ad-hoc-Erklärungen“ oder „hypothetische Erklärungen“, die mit einem guten Alltagswissen und dem berühmten gesunden Menschenverständnis häufig auch als korrekt akzeptiert werden.

Das in diesem Kapitel verwendete Beispiel lässt sich hier (leider) besonders gut verwenden. Man kann auf Basis des eigenen Buchungsverhaltens und der eigenen Differenzierung zwischen Geschäftsreisen und Privaturlauben sehr genau ein Modell mit verschiedenen Einflussfaktoren entwickeln, welches das skizzierte Buchungsverhalten bzw. die Auslastungsquote des fiktiven Hotels erklärt. Man kann sogar dahin kommen, der Hotelleitung Tipps zu geben, wie man die Buchungen am Wochenende steigern kann, weil man im Wesentlichen vermutlich genau die zu ändernden oder zu ergänzenden Service-Leistungen nennen würde, die einem selbst als fehlend in einem Hotel in Messe-/Industrie-Gebiet aufgefallen sind. Es braucht also sozusagen keiner umfangreichen Befragung und statistischer Auswertung, um verschiedene Einflussfaktoren, ihre Wechselwirkungen und vielleicht sogar ihre wahrscheinlichen Gewichtungen (oder wenigstens deren Reihenfolge untereinander) in einem schönen Powerpoint-Dokument oder sogar einen handfesten Bericht darzustellen. Möglicherweise ist es Ihnen auch selbst gar nicht aufgefallen, dass Sie das Beispiel für so gut verständlich hielten, denn es wurde keine Begründung aufgedeckt, die in irgendeiner Weise unvermutet gewesen wäre.

Ohne eine abschließende Liste angeben zu können, lassen sich in jedem Fall die folgenden Unterarten der unvollständigen Erklärung ausmachen:

• Partielle Erklärungen: Es ist attraktiv, in einzelnen Teilphänomenen das Wirken von größeren Zusammenhängen auszumachen, da dadurch nicht nur das einzelne Phänomen erklärt wird, sondern dieses wiederum unmittelbar in eine Hierarchie mit übergeordneten Strömungen, Tendenzen und Mustern eingebettet wird. Im Rahmen des Hotel-Beispiels befindet man sich schnell in der Werbewirkung oder in einem Bereich der Wahrnehmungspsychologie wieder, die hier dann auf (meist) im Internet beworbene Hotels und ihre Dienstleistungen angewendet werden kann. Schnell ist dann der Bogen geschlagen zu Positionierungen von Leistungsmerkmalen beliebiger beworbener Dienstleistungen oder Produkte in der Wahrnehmung des Kunden durch audiovisuelle Techniken. Sogar das konfligierende Verhalten, dass der gleiche Reisende einmal das Messe-nahe und einmal das Park-nahe Hotel bucht, könnte in einer Theorie aufgehen, die sich mit der Balance zwischen Arbeit und Privatleben beschäftigt und die hier ein schönes Beispiel für ein Hin-und-Her im Entscheidungsverhalten bzw. eine innere Zerrissenheit ausmachen könnte.
• Erklärung mit impliziten Gesetzen: Der Mensch glaubt fest daran, dass eine Reihe von demographischen Globalvariablen (Geschlecht, Alter, Schicht) ihn fest determinieren, auch wenn man selbst in vielen Fällen in persönlich durchlebten Situationen dies nicht immer feststellen kann. Zur Theorierettung werden dann immer die große Zahl, die breite Masse und der berühmte Durchschnitt, auf den die von diesen Globalvariablen abgeleiteten Schlussfolgerungen zutreffen sollen, eingesetzt. Die genannten Globalvariablen, die zu diesen impliziten Gesetzen führen, d.h. dass also das Geschlecht bestimmte Verhaltensmuster oder Einstellungen determinieren würde, sind teilweise selbst wieder in eigenen wissenschaftlichen Teildisziplinen (Geschlechterforschung) ein originärer Forschungsgegenstand. Dort bekämpft man gerade solche vereinfachten Schlussfolgerungen und Trivialisierungen erheblich und weist gerade nach, dass der Besitz von bestimmten Geschlechtsorganen (denn das bedeutet ja im eigentlichen Sinne, wenn man ein Phänomen geschlechtlich begründen will) sicherlich das Verhalten nicht determinieren, sondern das Geschlecht eher ein komplexes Gebilde aus verschiedenen Faktoren darstellt.