Warum Triangulation in der qualitativen Forschung nutzen?

Justin Wong

Leiter des Wachstums

Abgeschlossen mit einem Bachelor in Global Business & Digital Arts, Nebenfach in Unternehmertum

Die Triangulation verdankt ihren Namen der Landvermessung, bei der man eine unbekannte Position bestimmt, indem man sie von zwei bekannten Punkten aus anpeilt. Diese Metapher leistet einiges an Arbeit, und nicht alles davon ist ehrlich. In der Landvermessung gibt es eine einzige wahre Position, die darauf wartet, gefunden zu werden. In der qualitativen Forschung ist die Frage, ob es eine einzige Wahrheit gibt, die darauf wartet, gefunden zu werden, genau das Thema, über das Uneinigkeit herrscht.

Dieses Spannungsfeld ist das Interessanteste an der Triangulation und das, was fast jeder Leitfaden auslässt. Im Folgenden: Was die vier Typen tatsächlich sind, was Triangulation leisten kann und was nicht, was zu tun ist, wenn Ihre Quellen widersprüchlich sind, und wie Sie dies in einem Methodenteil beschreiben, ohne zu viel zu versprechen.

Was ist Triangulation?

Triangulation ist die Praxis, ein Phänomen aus mehr als einem Blickwinkel zu betrachten, so dass Ihre Schlussfolgerung nicht auf einer einzigen Quelle, einer einzigen Methode, einem einzigen Analysten oder einer einzigen Theorie beruht. Der Begriff fand durch Norman Denzin Eingang in die Sozialforschung, dessen Werk The Research Act die Typologie begründete, die heute noch von allen verwendet wird.

Die Kernidee ist einfach: Jede einzelne Methode der Datenerhebung hat charakteristische blinde Flecken, und diese blinden Flecken sind nicht zufällig. Interviews erfassen das, was die Menschen zu sagen bereit sind. Beobachtungen erfassen das, was sie tun, während sie beobachtet werden. Dokumente erfassen das, was eine Organisation aufzuschreiben beschlossen hat. Jede dieser Verzerrungen ist systematisch. Das Hinzufügen eines zweiten Blickwinkels liefert also nicht nur mehr Daten, sondern bringt eine andere Reihe von Verzerrungen mit sich, die sich möglicherweise nicht mit der ersten überschneiden.

Denzins vier Arten der Triangulation

Denzin unterschied vier Arten, und der Unterschied zwischen ihnen liegt darin, welche einzelne Komponente Sie variieren.

Datentriangulation

Variieren Sie die Quelle. Denzin unterteilte dies in drei Untertypen: Zeit, Raum und Personen. Sie können beispielsweise dieselbe Gruppe im März und erneut im September befragen, dasselbe Protokoll an zwei verschiedenen Standorten durchführen oder Pflegekräfte, Ärzte und Patienten zu demselben Ereignis befragen. Die Methode bleibt konstant; wer, wann oder wo ändert sich.

Forscher-Triangulation (Investigator-Triangulation)

Variieren Sie den Forschenden. Zwei oder mehr Analysten erheben oder codieren unabhängig voneinander und vergleichen anschließend die Ergebnisse. Dies ist die Art, die am ehesten mit einer Zuverlässigkeitsprüfung verwechselt wird. Wenn man sie jedoch rein als Übung zur Interrater-Reliabilität betrachtet, verfehlt man den Kern: Das interessante Ergebnis ist oft dort zu finden, wo zwei erfahrene Leser im selben Transkript unterschiedliche Dinge sahen, und nicht dort, wo sie übereinstimmten.

Theorietriangulation

Variieren Sie die Perspektive. Interpretieren Sie denselben Datensatz durch mehr als einen theoretischen Rahmen und schauen Sie, was der jeweilige Ansatz in den Fokus rückt. Dies ist die am seltensten genutzte der vier Methoden und oft die produktivste, weil sie offenlegt, wie viel von einem Ergebnis in den Daten lag und wie viel in der Theorie, die Sie an sie herangetragen haben.

Methodische Triangulation

Variieren Sie die Methode. Denzin unterteilte dies in Varianten innerhalb einer Methode (within-method) und zwischen Methoden (between-method). Diese Unterscheidung wird im Begleitartikel über Datentriangulation im Vergleich zur methodischen Triangulation näher erläutert.

Eine fünfte Art, die Umwelttriangulation, taucht in einer Publikation der University of Florida auf und ist definiert als die Nutzung von verschiedenen Standorten, Settings und anderen Schlüsselfaktoren, die mit der Umgebung zusammenhängen, in der die Studie stattfand. Betrachten Sie sie eher als nützliche Ergänzung und nicht als eine von Denzins ursprünglichen vier Arten.

Bestätigung oder Vollständigkeit?

Hier ist das Argument, das die gängigen Leitfäden völlig auslassen. Triangulation wird meist als Validitätsbooster angepriesen: Überprüfen Sie dieselbe Sache auf zwei Wegen, und wenn die Antworten übereinstimmen, können Sie sich sicherer sein. Diese Darstellung ist umstritten, und das schon seit Jahrzehnten. Die klassische Formulierung dieses Spannungsfeldes ist die Arbeit von Breitmayer, Ayres und Knafl aus dem Jahr 1993 im Image: Journal of Nursing Scholarship mit dem Titel Triangulation in Qualitative Research: Evaluation of Completeness and Confirmation Purposes, die die beiden Zwecke bereits im Titel nennt.

Die Bestätigungs-Interpretation besagt, dass die Konvergenz zwischen den Quellen das Vertrauen stärkt, dass ein Ergebnis real ist. Sie setzt voraus, dass es eine einzige Realität gibt, auf die man zusteuert.

Die Vollständigkeits-Interpretation besagt, dass verschiedene Methoden unterschiedliche Aspekte eines Phänomens offenbaren. Es geht also eher um ein vollständigeres Bild als um ein verifiziertes. Denzin selbst wird in diesem Sinne zitiert: Verschiedene Methoden offenbaren Aspekte eines Phänomens, die bei der Verwendung einer anderen Methode möglicherweise nicht aufgedeckt werden.

Welchen Anspruch Sie erheben, hat Konsequenzen. Wenn Sie schreiben, dass die Triangulation die Validität Ihrer Ergebnisse untermauert hat, haben Sie sich der Bestätigungs-Interpretation verschrieben. Ein konstruktivistischer Prüfer könnte Sie dann durchaus bitten, die Annahme zu verteidigen, dass eine einzige, feste Realität existiert, die validiert werden kann. Wenn Sie stattdessen schreiben, dass sie zu einer vollständigeren Darstellung beigetragen hat, haben Sie eine kleinere Behauptung aufgestellt, die sich viel leichter untermauern lässt.

Was zu tun ist, wenn Ihre Quellen widersprüchlich sind

Die meisten Studierenden betrachten Diskrepanzen als Misserfolg. Das ist es nicht, und es gibt ein etabliertes Vokabular, um damit angemessen umzugehen.

O'Cathain, Murphy und Nicholl stellen im BMJ drei Techniken zur Integration von Daten vor, von denen eine ein Triangulationsprotokoll ist, das um eine Konvergenz-Codierungsmatrix herum aufgebaut ist. Es sortiert die Ergebnisse in vier Kategorien ein, und deren wichtigste Aussage ist es wert, sie Ihrem Betreuer zu zitieren: Widersprüche sind kein Zeichen dafür, dass etwas falsch gelaufen ist.

Ergebnis	Bedeutung	Umgang damit
Übereinstimmung (Agreement)	Die Datensätze konvergieren bei demselben Ergebnis	Berichten Sie es als Ihr am stärksten gestütztes Thema
Teilweise Übereinstimmung (Partial agreement)	Komplementarität. Jede Quelle fügt etwas hinzu, das der anderen fehlt	Kombinieren Sie diese zu einer vollständigeren Darstellung und geben Sie an, was woher stammt
Schweigen (Silence)	Ein Thema taucht in einem Datensatz auf und ist im anderen schlichtweg nicht vorhanden	Fragen Sie sich, was die schweigende Quelle strukturell nicht erfassen kann
Dissonanz (Dissonance)	Die Quellen widersprechen sich	Berichten und interpretieren Sie dies. Dies ist meist das interessanteste Ergebnis der Studie

Schweigen ist die Kategorie, die niemand lehrt und die doch die schärfsten Erkenntnisse liefert. Wenn ein Anliegen in Interviews immer wieder angesprochen wird, aber in den eigenen Dokumenten der Organisation nirgends auftaucht, ist dieses Fehlen eine Erkenntnis über die Organisation und keine Lücke in Ihren Daten.

Ein älteres und detaillierteres Protokoll existiert in der Arbeit von Farmer und Kollegen über das Triangulationsprotokoll für die qualitative Gesundheitsforschung. Sie argumentieren, dass Konvergenz, Komplementarität und Dissonanz gleichermaßen adressiert werden müssen, und stellen fest, dass es zu jener Zeit kaum Anleitungen zur Operationalisierung dieses Prozesses gab.

Die Kritik, die man kennen sollte

Wenn Sie in einer konstruktivistischen oder interpretativen Tradition arbeiten, wird Sie früher oder später jemand fragen, ob Triangulation mit Ihrer Erkenntnistheorie vereinbar ist. Halten Sie eine Antwort parat.

Der Einwand lautet, dass Triangulation als Validierung eine einzige objektive Realität voraussetzt, auf die mehrere Methoden zulaufen. Braun und Clarke, zitiert in einer Rezension des Qualitative Report von 2024, bringen es direkt auf den Punkt: Triangulationsstrategien können Forscher nicht näher an eine einzige, feste Wahrheit heranführen, da eine solche für sie nicht existiert. Eine damit verbundene Sorge ist, dass die Nutzung von Triangulation zur Eliminierung von Verzerrungen die Subjektivität und Reflexivität des Forschenden verwirft, was viele qualitative Traditionen eher als Ressource denn als Störfaktor betrachten. Die kanonische, formale Kritik dazu ist Blaikies Arbeit aus dem Jahr 1991 in Quality and Quantity, A critique of the use of triangulation in social research.

Das bemerkenswerteste Indiz ist, dass Denzin selbst seine Position geändert hat. Eine Rezension im Journal of Social Change aus dem Jahr 2018 stellt fest, dass er später vorschlug, Triangulation als Kristallbrechung, viele Lichtpunkte, neu zu formulieren, und dass er naiven postpositivistischen Interpretationen von Mixed Methods gegenüber kritisch wurde.

Das weist hin auf die Kristallisation (Crystallization), Laurel Richardsons Alternative. Ihre Formulierung: In postmodernen Texten triangulieren wir nicht, wir kristallisieren, und das zentrale Bild ist nicht das starre, zweidimensionale Dreieck, sondern der Kristall, der Symmetrie und Substanz mit einer unendlichen Vielfalt an Formen, Umwandlungen, Mehrdimensionalitäten und Betrachtungswinkeln verbindet. Triangulation konvergiert zu einer einzigen Darstellung. Kristallisation vervielfältigt partielle, situierte Darstellungen.

Wie Sie Triangulation in Ihrem Methodenteil beschreiben

Zwei praktische Punkte, von denen einer überprüfbar ist und fast nie erwähnt wird.

Der SRQR-Berichtsstandard für qualitative Forschung nennt Triangulation zweimal: einmal unter den Datenerhebungsmethoden und einmal als Technik zur Steigerung der Vertrauenswürdigkeit. COREQ, die andere weit verbreitete qualitative Checkliste, erwähnt Triangulation in keinem ihrer 32 Punkte; die nächsten Entsprechungen dort sind die Anzahl der Datencodierer, das Feedback der Teilnehmer (Participant Checking) und die Datensättigung. Wenn Ihre Zielzeitschrift COREQ verlangt, ist Triangulation kein Kästchen, das Sie einfach abhaken können. Das bedeutet, dass Sie sie aus sich selbst heraus begründen müssen, anstatt auf eine Checkliste zu verweisen.

Was ein guter Methodenabsatz enthält: Welche Art Sie verwendet haben und warum genau diese, was Sie konkret variiert haben, in welcher Phase der Analyse Sie die Quellen verglichen haben, was Sie bei Widersprüchen getan haben und welchen Anspruch Sie folglich erheben. Der letzte Punkt ist der wichtigste, da sich hier Bestätigung und Vollständigkeit im Stillen voneinander trennen.

Nutzen Sie sie, aber behaupten Sie am Ende weniger, als Sie möchten

Triangulation verdient ihren Platz, wenn sie von Anfang an geplant und nicht erst nachträglich hinzugefügt wird, wenn der zweite Blickwinkel tatsächlich andere blinde Flecken hat als der erste und wenn Widersprüche berichtet statt stillschweigend geglättet werden. Sie macht aus einer qualitativen Studie keine bewiesene Tatsache, und die Forschenden, die am meisten von ihr profitieren, sind meist diejenigen, die am wenigsten von ihr behaupten.

Wenn Sie zwischen den Typen wählen müssen, zeigt der Begleitartikel über Datentriangulation im Vergleich zur methodischen Triangulation auf, welche Achse wann variiert werden sollte. Und ganz gleich, welche Sie verwenden, die zugrundeliegende Gewohnheit ist dieselbe, die für jeden Methodenteil gilt: Sagen Sie genau, was Sie getan haben, mit Worten, die ein Leser zur Wiederholung nutzen könnte, und stellen Sie sicher, dass jede Quelle, auf die Sie sich stützen, das Gewicht tragen kann, das Sie ihr auferlegen.

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