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Wissenschaftspolitik. Forschung und Geschichte Ein kliometrischer Zugang zur wissenschaftspolitischen Historisierung. Fallbeispiel USA von Marz, Lutz (eBook)

  • Erscheinungsdatum: 09.04.2015
  • Verlag: GRIN Verlag
eBook (ePUB)
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Wissenschaftspolitik. Forschung und Geschichte

Fachbuch aus dem Jahr 2015 im Fachbereich Politik - Methoden, Forschung, , Sprache: Deutsch, Abstract: In der vorliegenden Arbeit wird ein kliometrischer Zugang zur Periodisierung der Wissenschaftspolitik entwickelt. Ausgangspunkt dafür ist ein Periodisierungstool, das im Rahmen einer wirtschaftsgeschichtlichen Analyse entwickelt und empirisch getestet wurde. Dieses Tool und seine mögliche Anwendung für eine wissenschaftspolitische Periodisierung werden in drei Schritten vorgestellt. In einem ersten Schritt wird das Tool beschrieben. In einem zweiten Schritt werden wissenschaftspolitische Indikatoren diskutiert, die eine empirische Anwendung dieses Tools ermöglichen. Im dritten Schritt wird am Beispiel der USA eine Periodisierung der Wissenschaftspolitik von 1953-2010 vorgenommen und diskutiert.

Produktinformationen

    Format: ePUB
    Kopierschutz: AdobeDRM
    Seitenzahl: 164
    Erscheinungsdatum: 09.04.2015
    Sprache: Deutsch
    ISBN: 9783656936961
    Verlag: GRIN Verlag
    Serie: Akademische Schriftenreihe Bd.V295875
    Größe: 4228kBytes
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Wissenschaftspolitik. Forschung und Geschichte

3. Kliometrisches Modell: Theorie und Empirie

Ausgangspunkt für den hier vorgeschlagenen kliometrischen Zugang zu einer wissenschaftspolitischen Historisierung ist ein Periodisierungstool, das im Rahmen einer wirtschaftsgeschichtlichen Analyse entwickelt und empirisch getestet wurde [74] . Dieses Tool und seine mögliche Anwendung für eine wissenschaftspolitische Periodisierung werden in zwei Schritten vorgestellt. In einem ersten Schritt (Kapitel 3.1.) wird das Tool beschrieben. In einem zweiten Schritt (Kapitel 3.2) werden wissenschaftspolitische Indikatoren diskutiert, die eine empirische Anwendung dieses Tools ermöglichen.

3.1. Theorie: Periodisierungsmatrix

Dem kliometrischen Periodisierungstool, auf das sich die vorliegende Arbeit stützt, liegt zunächst eine ganz einfache, um nicht zu sagen simple Frage zugrunde. Sie lautet: Ist es möglich, aus der Entwicklungsdynamik von Prozessindikatoren charakteristische Entwicklungsperioden des Prozesses herauszufiltern, den diese Indikatoren beschreiben. Eine zweite, darauf aufbauende und schon nicht mehr ganz so simple Frage lautet: Ist es möglich, diese charakteristischen Entwicklungsperioden so herauszufiltern, dass sie weitgehend indikator- und filterinvariant sind. Das heißt: Gibt es ein Verfahren, das möglichst unabhängig von den ausgewählten Indikatoren und Filtern ist, so dass die Periodisierungsergebnisse wenig und im Idealfall gar nicht indikator- beziehungsweise filterbedingt sind. Der Sinn dieser Frage liegt auf der Hand. Periodisierungen, die beispielsweise hauptsächlich oder gar ausschließlich von dem gewählten Filter abhängen und sich von Filter zu Filter signifikant verändern, nutzen nichts, sondern führen in die Irre. Sie öffnen der oben von Borchardt erwähnten Beliebigkeit ("Wie viele Perioden hätten Sie denn gerne?" [75] ) Tür und Tor.

Die Antwort auf beide Fragen ist positiv, kann aber hier aus Platzgründen nur überblicksartig und nicht im Einzelnen referiert werden. Für eine detaillierte Beantwortung sei auf die entsprechende Untersuchung verwiesen [76] . Komprimiert zusammengefasst sind folgende zwölf Schritte (siehe Abbildung 2) notwendig, um aus der Entwicklungsdynamik bestimmter Prozessindikatoren charakteristische, indikator- und filterinvariante Entwicklungsperioden dieses Prozesses herauszufiltern.

Abbildung 2: Die zwölf Schritte des kliometrischen Periodisierungsverfahrens

Auf den ersten Blick erscheinen diese zwölf Schritte ebenso langwierig wie mühselig. Dabei ist jedoch zu bedenken, dass sich die Schritte 3-10 durch entsprechende SPSS-basierte Rechenalgorithmen in Form einer Modul-Kette oder eines Gesamtmoduls automatisieren lassen. Die eigentlich schwierigen, weil nicht automatisierbaren Schritte sind die Schritte 1 und 2 sowie 11 und 12. Dazu zunächst einige kurze Bemerkungen.

Den Ausgangspunkt des gesamten Verfahrens bilden die Auswahl der Indikatoren und das Auffinden entsprechender Langzeitreihen für diese Indikatoren. Dabei handelt es sich um einen iterativen Prozess, der in aller Regel mehrmals durchlaufen werden muss. Die besten Prozessindikatoren nutzen nichts, wenn dazu keine Langzeitreihen existieren, die sich weiter bearbeiten lassen und umgekehrt: Die schönsten Langzeitreihen sind nichts wert, wenn deren Prozessindikatoren keine inhaltliche Aussagekraft besitzen. Über die Güte der Periodisierungsergebnisse wird in diesen ersten beiden Schritten entschieden. Die folgenden mathematischen Algorithmen können unzureichendes oder unpassendes Datenmaterial inhaltlich nicht verbessern.

Gleiches gilt für die Schritte 11 und 12. Die Ergebnisse der in den Schritten 3-10 vollzogenen Berechnungen können nicht einfach gedankenlos übernommen werden, sondern bedürfen zunächst

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