In meinem ersten Beitrag habe ich erzählt, dass es in meiner Arbeit darum geht, wie und vor allem warum Studierende user-generated Content (UGC) für universitäre (Lern-)Zwecke heranziehen.

Zur Beantwortung dieser Fragen verfolge ich in meiner Dissertation einen sequenziellen Mixed-Methods-Ansatz (Venkatesh, Brown, & Bala, 2013; Wu, 2012). Unter dem Begriff "Mixed-Methods" versteht man die Verbindung verschiedener Forschungsmethoden. "Sequenziell" bedeutet, dass ich die unterschiedlichen Methoden nacheinander anwende, wobei die Phasen aufeinander aufbauen. Bei der Verbindung verschiedener Methoden gibt es unterschiedliche Möglichkeiten. In meiner Arbeit habe ich mich für folgenden Ablauf entschieden, der in drei Phasen gegliedert ist:

Der Ablauf im Detail

(1) Qualitative Phase

Ein erster Schritt zur Erforschung des Themas lag bzw. liegt in der Durchführung und Analyse explorativer, leitfadengestützter Interviews mit Studierenden. Bisher habe ich 18 Studierende aus verschiedenen Studienfächern und Programmen der WU Wien interviewt (vgl. Tabelle 2). Die Gespräche wurden auf Deutsch (16) und Englisch (2) abgehalten (Dauer: 30 bis 80 Minuten), wurden aufgezeichnet und transkribiert. Inhalte waren zum Beispiel, welche Informationsquellen die Studierenden für welche Arten von Aufgaben verwenden, was die Gründe dafür sind, welche Möglichkeiten ihnen die Quellen bieten, und wie sie die Qualität bewerten und empfinden.

Die Analyse der Transkripte erfolgt nach Sarker et al. (2001), einem adaptierten Grounded Theory-basierten Ansatz nach Strauss und Corbin (1990, 1998), in einem mehrstufigen Prozess. Die Daten werden mit Hilfe des Programms ATLAS.ti ausgewertet. Die Ergebnisse dieser ersten Phase dienen zur Entwicklung von Hypothesen bzw. zur Ableitung eines Modells, das die Gründe für die Verwendung von UGC am besten darstellt.

(2) Quantitative Phase

Um zu sehen, ob die Erkenntnisse sich auch auf die Population der WU Studierenden verallgemeinern lassen, sind diese anhand neuer Daten zu überprüfen. Dies erfolgt in der zweiten Phase des Forschungsprozesses: Hierzu ist geplant, eine Online-Befragung mit einer großen Stichprobe an Studierenden durchzuführen. In der darauffolgenden statistischen Analyse werden die aufgestellten Hypothesen getestet bzw. das abgeleitete Modell überprüft. Die Datenauswertung soll mit SmartPLS 3 (Ringle, Wende, & Becker, 2014), einem Strukturgleichungsmodell-Analysetool, und in SPSS erfolgen.

(3) Integration & Interpretation

Am Ende des Forschungsprozesses werden die Erkenntnisse der beiden vorangehenden Phasen miteinander verbunden (Wu, 2012), um ein ganzheitlicheres Verständnis zu schaffen (Venkatesh et al., 2013).

Warum das Ganze?

In der Wirtschaftsinformatik gibt es eine Reihe etablierter Modelle, die mögliche Einflussfaktoren auf die Verwendung von Informationssystemen oder/und deren Erfolg darstellen und beschreiben (z. B. Theory of Planned Behavior, Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, Model of IT Continuance; DeLone and McLean Model of IS Success; Task Technology Fit). Neben der Tatsache, dass diese Modelle teilweise verschiedene Ansätze verfolgen, beziehen sie sich auch eher auf den organisationalen Kontext. Ich will nun nicht einfach testen, ob ein bestimmtes Modell auch auf meinen Forschungskontext (Nutzung UGC-basierter Quellen für akademische (Lern-)Zwecke) anwendbar ist, sondern mein Ziel ist es, herauszufinden,

1. welches Modell die treibenden Faktoren der Studierenden tatsächlich am besten widerspiegelt und,

2. ob es noch zusätzliche Aspekte gibt, die in den bestehenden Modellen nicht vorkommen, sich aber als wesentlich herausstellen und deshalb zu berücksichtigen sind.

Daher soll das Thema vorab anhand von Interviewdaten erkundet werden, weshalb ich mich für die hier vorgestellte Vorgehensweise entschieden habe.

Referenzen

Methodik

ATLAS.ti. Software zur Analyse qualitativer Daten. Verfügbar unter: http://atlasti.com/de/ [Zugriff am: 10.01.2018]

Ringle, Christian M., Wende, Sven, & Becker, Jan-Michael. (2015). SmartPLS 3. Bönningstedt: SmartPLS. Verfügbar unter: http://www.smartpls.com [Zugriff am: 10.01.2018]

Strauss, A. L., & Corbin, J. M. (1990). Basics of qualitative research: Grounded Theory procedures and techniques. Newbury Park, Calif: Sage Publications.

Strauss, A. L., & Corbin, J. M. (1998). Basics of qualitative research: Techniques and procedures for developing Grounded Theory (2. ed.). SAGE Publications.

Sarker, S., Lau, F., & Sahay, S. (2001). Using an adapted Grounded Theory approach for inductive theory building about virtual team development. The DATA BASE for Advances in Information Systems, 32(1), 38–56.

Venkatesh, V., Brown, S. A., & Bala, H. (2013). Bridging the qualitative-quantitative divide: Guidelines for conducting mixed methods research in information systems. MIS Quarterly, 37(1), 21–54.

Wu, P. F. (2012). A mixed methods approach to technology acceptance research. Journal of the Association for Information Systems, 13(3), 172–187.

Modelle

Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, Vol. 50, 179–211.

DeLone, W. H., & McLean, E. R. (1992). Information systems success: The quest for the dependent variable. Information Systems Research, 3(1), pp. 60–95.

DeLone, W. H., & McLean, E. R. (2003). The DeLone and McLean model of information systems success: A ten-year update. Journal of Management Information Systems, 19(4), 9–30.

Goodhue D. L., & Thompson, R. L. (1995). Task-technology fit and individual performance. MIS Quarterly, 19 (2), 213–236.

Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425–478.

Wilson E. V., & Lankton N. K. (2010). An integrative model of IT continuance: Applying measures of intention, prior IT use, and habit strength across conditions of sporadic and frequent IT use. In: DIGIT 2010 Proceedings, Paper 3. Verfügbar unter: http://aisel.aisnet.org/digit2010/3 [Zugriff am: 10.01.2018]

Wilson E. V., Mao E., & Lankton N. K. (2010). The distinct roles of prior IT use and habit strength in predicting continued sporadic use of IT. Communications of the Association for Information Systems, Vol. 27, Article 12, 185–206.