Im achten Kapitel des von Charmaz geschriebenen Buches „Constructing Grounded Theory“ ¹⁾ werden verschiedene zentrale Begriffe der konstruktivistischen Grounded Theory Methode erörtert. Die Begriffe, die dargestellt werden, sollen nicht als Stufen einer linearen Forschung angesehen werden, sondern lieber als Bezugspunkte, um die Forschung weiter treiben zu können. Die dargestellten Begriffe streben danach, als Markstein während der „Reise des Forschens“ zu dienen (vgl. Charmaz, 2014: 17). Die Forschende sollen die Begriffe zähmen und die Momente erkennen, in denen sie angewendet werden können, damit diese Begriffe der Forschung von Nutzen sein können. Charmaz²⁾ stellt Leitlinien dar, die nicht als eine Maschine, die von sich selbst arbeiten würde, zu verstehen sei. Es heißt, dass die Forschende lieber diese Leitlinien als Werkzeuge oder Hilfsmittel betrachten sollen (vgl. Charmaz, 2014: 216).

Die Grounded Theory Methode basiert auf einer Logik der Abduktion ³⁾ (ebd.: 202). Zwischen Induktion ⁴⁾ und Deduktion ⁵⁾ erscheint der Begriff der Abduktion als hybride wissenschaftliche Herangehensweise.

Von Peirce⁶⁾ zum ersten Mal formuliert, wird dieser Begriff der Abduktion von zentraler Bedeutung in der konstruktivistischen Grounded Theory Methode. Wohingegen eine induktive Herangehensweise nur Schlüsse nach der Datensammlung zieht, fügt eine abduktive Herangehensweise eine Komponente der Aufstellung von Hypothesen hinzu. Während eine deduktive Herangehensweise nach Prüfung von Hypothese strebt, welche vorher als potentielle zu prüfende Verallgemeinerungen konstruiert wurden, bietet eine abduktive Herangehensweise die Möglichkeit an, Muster direkt aus der Beobachtung und Analyse der Daten zu verallgemeinern (vgl. Thornberg, 2012: 246). Die Abduktion lobt sowohl die Anerkennung eines Musters in den gesammelten Daten, als auch das hypothetische Denken.

Diese Logik der Abduktion widersteht der Kritik an einer reinen Induktion, die behauptet, theoriefreie Daten zu analysieren (vgl. Thornberg, 2012: 246). Verschiedene Autoren haben nämlich das Künstliche an solcher Behauptung entlarvt. ⁷⁾ (vgl. Haraway⁸⁾, 1995; Thornberg, 2012: 246): Charmaz geht davon aus, dass Daten nicht neutral und nicht objektiv sind. Trotzdem hat die abduktive Herangehensweise den Anspruch, näher an den Daten zu sein, als die deduktive.

„The general idea of abduction is to select or invent a hypothesis that explains a particular segment or set of data better than any other candidate hypotheses (Douven, 2011a, b), ‘where the adoption of the hypothesis is not as being true or verified or confirmed, but as being a worthy candidate for further investigation’ (Douven, 2011b). (…) Theories are used, not to mechanically derive a hypothesis to test (as in deduction), but as a source of inspiration, seeing, and interpretation in order to detect patterns (Alvesson & Sköldberg, 2008).” (Thornberg, 2012: 247)

Charmaz legt den Akzent auf das überraschende Moment (vgl. Charmaz, 2014: 200). Einige Daten werden irgendwann in der Forschung aufgedeckt und bemerkt: Diese Daten stellen die bisherige Interpretation infrage, da sie nicht genau dazu passen. An diesem Punkt wird die Logik der Abduktion ins Spiel gebracht, indem neue Erklärung gesucht werden, gleichzeitig mit Hilfe der vorherigen Daten, die erneut analysiert werden (ebd.: 201) und mit Hilfe eines theoretischen Agnostizismus (vgl. Thornberg, 2012: 250), welcher eine neutrale Auseinandersetzung mit allen möglichen potentiellen Theorien zur Erklärung des Phänomens leistet. Die neuen Daten werfen einen neuen Blick auf die alten Daten: Das Gesamte soll also neu aggregiert werden, damit alle Daten logisch verkettet werden.

Dieses hin und her hat auch eine andere Seite: Neue Daten können dann erhoben werden, um die Strapazierfähigkeit der neuen zu erkundenen Annahmen zu prüfen. Dazu eignet sich der Begriff des theoretischen Samplings⁹⁾ perfekt (vgl. Charmaz, 2014: 197). Das theoretische Sampling ist das Hauptmittel der Forschenden, um neue Daten durch die Logik der Abduktion zu sammeln.

Die konstruktivistische Grounded Theory steht für einen interaktiven, iterativen Prozess der Forschung ein (vgl. Charmaz, 2014: 115,197). Diese zwei Benennungen können wir in der Abduktion erkennen.

Mit einem interaktiven Prozess meint Charmaz, dass die Forschende und die Daten beide zusammen die Forschung durch ihre Interaktion konstruieren. Worin besteht die Interaktion der Forschenden und der Daten? Erstens leisten die Daten den Forschenden einen Sockel, um Regelmäßigkeiten und Sinn zu finden. Die Daten sind der Rohstoff jede Forschung. Daraus konstruieren die Forschende Theorien. Das heißt also die Theorien sind zugleich Produkt der Daten als auch der Forschenden. Zweitens wird gemeint, dass die Forschende die Daten fragen sollen (ebd.: 127). Das heißt, der Sinn der Forschung wird durch die Daten gegliedert, gleichzeitig aber durch die Fragen der Forschenden, deren Ursprung die Daten sind. Die Daten befragen die Forschende: Durch die Abduktion wird er neue Antworte suchen und dadurch auf neue Fragen stoßen (vgl. Charmaz, 2014: 115f.).

Das Iterative erkennen wir bei der Wiederholung des Prozesses. Durch seine Suche nach neuen Hypothesen, Erklärungen, Daten oder Antworten treffen die Forschende oft auf neue Frage. Infolgedessen sind sie befördert und eingeladen, diese neue Frage zu erforschen. Dadurch wiederholen sich die Schritte und die Logik der abduktiven Forschung ständig, auch wenn der Inhalt sich ändert.

Um Daten zu erheben, werden sowohl in der gemeinsamen qualitativen Forschung als auch in der Grounded Theory verschiedene Techniken und Strategien angewendet. Im vorliegenden Kapitel wird eine besondere Strategie erörtert: das theoretische Sampling. Wichtig ist, dass diese Art von Sampling nur als eine der verschiedenen anwendbaren Strategien zu betrachten ist (ebd.: 197).

1. Eine erste Art des Samplings ist die des ursprünglichen Samplings (ebd.: 197). Diese Art von Sampling hat andere Ziele als das theoretische Sampling. Das ursprüngliche Sampling ist einen Ausgangspunkt, ab dem wir noch nicht wissen können, welche Kategorien wir aufstellen werden. Deswegen wird es nicht in einer bestimmten Richtung gesucht, im Gegenteil zum theoretischen Sampling. Das ursprüngliche Sampling ist noch nicht so fokussiert und gezielt, wie das theoretische Sampling sein soll.
2. Zweitens zielt das theoretische Sampling auch nicht nach Repräsentativität oder Verallgemeinerbarkeit durch statistische Regeln. Dahingehend verschreibt sich das theoretische Sampling nicht die Regeln der Statistik (vgl. Charmaz, 2014: 198).
3. Schließlich soll man das theoretische Sampling von der Suche nach negativen Fällen unterscheiden. Die Forschungen, die die Grounded Theory Methode anwenden, würden lieber ihre Theorien in ständiger Bewegung beschreiben. Deswegen passt der Begriff von negativen Fällen nicht so genau, im Sinne davon, dass Daten nicht als negativ qualifiziert werden können, sondern lieber als neue befragende Daten, die zu integrieren seien (vgl. Charmaz, 2014: 198). Negative Fälle würden Hypothese entkräften, aber neue Daten ermöglichen dagegen neue Hypothesen. Das theoretische Sampling strebt nach Vertiefung der Kategorien und Hypothesen, deren Strapazierfähigkeit nicht aus einer überwindenden Entkräftungsaufgabe besteht, sondern aus einer Sättigung ¹⁰⁾. Diese Sättigung erschafft man mittels des theoretischen Samplings.

1. Eine Kategorie, einen Code¹¹⁾ zu erforschen auserwählen.
2. Innerhalb dieser Kategorie sollen schon einige Variable oder Merkmale der Forschenden befragen. Entweder zu unklar oder nicht genug vertieft, die Forschende sollen hier wählen, was zu erkunden werden sei.
3. Das entsprechende Material (z.B. eine Bevölkerung) definieren, das zu Information und neuen zutreffenden Daten führen soll. Um dieses Schritt zu erleichtern, werden die Forschende eingeladen, sich selbst und die Daten zu fragen (vgl. Charmaz, 2014: 127) und auch seine Memos¹²⁾ zu benutzen. Auf dieser Basis wird dann ein Sample konstruiert. Keine feste vorbestehende Regel sollen die Gründung des Samples gliedern oder einschränken.
4. Daten sammeln.
5. Die Vielfalt und die Variation in der Daten bemerken.

Das theoretische Sampling zielt hauptsächlich darauf ab, eine Kategorie besser zu definieren (ebd.: 212f.). Es sollen Antworten auf Fragen gesucht werden. Durch „definieren“ sollen wir aber verschiedene Aspekte betonen.

Zuerst geht es darum, eine Kategorie zu erforschen: Ihr Muster, ihre Regelmäßigkeiten, ihre Grenze, welche Bevölkerung sie betrifft, in welcher Situation, wie lange, welche Reichweite sie besitzt usw. Dadurch wird für jede Kategorie deren Sättigung ¹³⁾ gezielt. Eine besättigte Kategorie soll alle Daten, die sie betreffen, integrieren können. Falls nicht, soll diese Kategorie erneut definiert werden, damit alle Daten dazu passen.

Bei diesem Prozess der Definition wird meistens die Kategorie, die im Prozess des Definierens steht, von anderen Kategorien abgegrenzt. Bei diesem Moment können dann auch neue Kategorien auftauchen oder andere bereits explizite Kategorien neue Hinsichten bekommen. Durch eine schärfere Definition wird die gezielte Kategorie sich von den anderen unterscheiden und dadurch die anderen klären.

Durch das Definieren der Kategorie stößt man auf Variation (ebd.: 207f.). Bevor die Kategorie tief erforscht wird, sind alle Feinheiten des Phänomens grob aggregiert. Die Benutzung des theoretischen Samplings strebt danach, die Kategorien fein zu definieren und dadurch alle ihre Variablen ins Licht zu bringen. Die Vielfalt aller Vernetzungen soll dann durch das Theoretisieren¹⁴⁾aufgedeckt werden. Diese Variation bedeutet ebenfalls, Lücke innerhalb der Kategorien aufzudecken, zu erforschen und womöglich zu begründen. Diese Lücken können dann entweder integriert oder abgegrenzt werden: Dies ist ein Teil des Definierens (ebd.: 206).

Ziele des theoretischen Samplings:

- To delineate the properties of a category
- To check hunches about categories
- To saturate the properties of a category
- To distinguish between categories
- To clarify relationships between emerging categories
- To identify variation in a process.” (Charmaz, 2014: 212)

Das Definieren von Kategorien erschafft mehrere Vorteile, die von Charmaz nachfolgend aufgelistet werden.

„Benefits of Theoretical Sampling:

- Specifying the relevant properties of your categories
- Increasing the precision of your categories
- Providing the substance to move your material from description to analysis
- Making your analysis more abstract and generalizable
- Grounding your conjecture in data
- Explicating the analytic links between or among categories
- Increasing the parsimony of your theoretical statements.“ (Charmaz, 2014: 212)

Auf diese zentrale Frage bietet uns Charmaz darauf keine vorgegebene Antwort an. Oder doch: Dass es keine vorgegebene Regel gibt. Das Iterative ist nämlich der Kern des abduktiven Prozesses, auf welchen die Grounded Theory sich stützt. Irgendwann aber stoßen die Forschende auf ein Phänomen: Auch wenn neue Daten gesammelt werden, tragen diese irgendwann nichts mehr zur Erklärung der Kategorie bei. Die Theoretiker rufen den Begriff der Sättigung ¹⁵⁾ auf.

Am Endziel des theoretischen Samplings befindet sich der Begriff der Sättigung. Dieser Begriff ist aber nicht so eindeutig und wurde von verschiedene Autoren unterschiedlich verstanden (ebd.: 213). Wenn einige die Sättigung so verstehen, dass nichts Neues kommt, versteht Charmaz dadurch den Beweis der Strapazierfähigkeit der Kategorie, aufgrund der Angemessenheit der Kategorie und deren Definition zu den Daten.

„When do you stop gathering data? What criteria do you use? The standard short grounded theory answer to the criteria question dictates: stop when the properties of your theoretical categories are ‚saturated‘ with data. In other words, your categories are robust because you have found no new properties of these categories and your established properties account for patterns in your data (Glaser, 1978; Holton, 2007; Wiener, 2007).“

Wichtig ist der Hinweis darauf, den Ausdruck des Abschnitts zu bemerken: Weder um die Sättigung der Daten, noch um die Sättigung der Forschenden, handelt es sich, sondern um die Sättigung von theoretischen Kategorien (ebd.: 213). „Theoretical saturation is what grounded theorists aim for - or should aim for, according to the canons.“ (ebd.: 214) Eine Kategorie wird besättigt, wenn alle Eigenschaften eines Prozesses / Musters durch dessen Konzeptualisieren erfasst werden. Kategories werden aber von Daten besättigt (ebd.: 213), das heißt, dass sie die Grundlage sind, um eine Kategorie zu sättigen. Um diese entsprechenden Daten zu sammeln, benutzt man das theoretische Sampling¹⁷⁾.

Die Entscheidung¹⁸⁾ der Forschenden erscheint als einen Aspekt von großer Bedeutung (ebd.: 214): Die Forschende sollen nämlich selbst entscheiden, wenn sie ihre Kategorie als besättigt betrachten, da sie erstens Steuermann ihrer Forschung sind und zweitens die Grounded Theory Methode freie Raume zu entscheiden lässt.

Dazu soll die Entscheidung in Bezug auf die Ansprüche relativiert werden. Die Forderungen, die für die Sättigung einer Kategorie benötigt werden, steigen gleichermaßen, wenn die Erklärungsansprüche (also die Ansprüche der Reichweite der Forschung) der Kategorie oder der Theorie erhöht werden. Das heißt, je mehr die Reichweite der Kategorie oder der Theorie, in der die Kategorie sich erweitert, desto mehr Aufwand braucht diese Kategorie und dahingehend die verflochtenen Theorien, um besättigt zu sein (vgl. Charmaz, 2014: 214). Falls die Forschungslage nicht die Ressourcen anbieten, deren Verwendung zur Verwirklichung der Zielen der Forschung unerlässlich gewesen wäre (sei es Geld, Zeit usw.), darf die Reichweite dieser Forschung revidieren werden, damit die Kategorien und Theorien besättigt werden.

Um die theoretische Entwicklung des Forschungsprojekts fortzufahren, müssen alle Memos, Kategorie und Vergleichungen zusammen verflochten werden. Charmaz spricht hier von einer Integration (ebd.: 216). Diese Integration kann man durch Vergleichungen und Herausstellungen neuer Verbindungen führen. Damit erschafft man eine gesamte Logik innerhalb des Forschungsprojekts (ebd.: 217). Diese konstruierte Logik dient als roter Faden, mit dem die Analyse durchgeführt wird. Diese herausgestellte Logik erschafft Sinn innerhalb der Forschung. Zugleich hilft dieser rote Faden die Forschung weiter zu treiben, weil neue Fragen oder neue Richtung durch die neuen Verbindungen erscheinen werden.

Um eine Integration zu erarbeiten, eine Logik zu erschaffen, soll man gesamte Interpretationen vorschlagen, probieren und letztendlich entscheiden ¹⁹⁾. An diesem Punkt erkennen wir nochmal ein abduktives ²⁰⁾ interaktives Moment.

Um unser Sortieren zu leiten, bietet Charmaz einige Techniken an, die als Hilfswerkzeuge dienen können.

Eng mit den Vorstellung von Clarke verbunden (vgl. Clarke, 2012), skizziert Charmaz die Vorteile des Diagrammen (vgl. Charmaz, 2014: 218). Als visuelle Darstellung von Kategorien dienen die Diagrammen als Mittel, die Forschung weiter zu treiben. Charmaz stützt sich auf das Werk von Clarke und ihre Maping Techniken²¹⁾. Ziel des Diagrammens ist Verbindungen zu probieren und zu entdecken. Hauptsache ist der Prozess des Diagrammens und nicht dessen Produkt: Auf diese Weise kommen die Hinsichten, die das Ziel des Diagrammens sind.

Wie bei den Situations-Map ist es wichtiger, dass diese visuellen Werkzeuge neue Forschungshorizonte eröffnen, als eine saubere Darstellung der Ergebnisse zu vermitteln (vgl. Clarke, 2012).

Diese Art visuelle Hilfsmittel zu benutzen hat Charmaz schon durch den Clustering²²⁾ eingeführt (ebd.: 184f.).

Bei der Integration der Memos bietet Charmaz nur einige Hinweise, Begründungen und Richtungen, um Memos zu erfassen. Die erfassten Memos sollen sollen durch ein Vergleichen und eine Auseinandersetzung mit ihnen, miteinander verbunden werden.

Als Hinweis empfehlt Charmaz, im Gegensatz zu Themen, den Fokus auf Prozesse bleiben zu lassen (vgl. Charmaz, 2014: 221). Prozesse herauszusuchen ermöglicht, Bewegungen, Interaktionen und Austausch ins Licht zu bringen und zu begreifen.

Charmaz, K., (2014). Constructing Grounded Theory. 2. Auflage. London: Sage.
Clarke, A. (2012). Situationsanalyse: Grounded Theory nach dem Postmodern Turn. 1. Auflage. Wiesbaden: Spinger VS.
Haraway, D. (1995). Situiertes Wissen. Die Wissenschaftsfrage im Feminismus und das Privileg einer partialen Perspektive. In D. Haraway, C. Hammer (Hrsg.) (1995). Die Neuerfindung der Natur. Primaten, Cyborgs und Frauen. Frankfurt: Campus-Verlag. S.73-97.
Thornberg, R. (2012). Informed Grounded Theory. In Scandinavian Journal of Educational Research, June 2012, (56), 3, S. 243-259.