Planung und Durchführung einer statistischen Auswertung – diese Irrtümer können Sie vermeiden

Ein Gastbeitrag von Daniela Keller

Wenn Sie oder Ihre Studenten vor der Durchführung einer quantitativen Studie stehen, können Sie die hier im Beitrag beschriebenen Irrtümer leicht umgehen, wenn Sie ein gewisses Grundverständnis davon zu haben, was mit der statistischen Analyse möglich ist und was notwendig ist, um eine gute statistische Auswertung durchführen zu können. Davon schreibe ich in diesem Beitrag. Außerdem gebe ich ein paar Tipps, die den Einstieg in die statistische Analyse erleichtern.

Irrtum 1: „Wir brauchen mindestens 600 Fragebögen.“

Meist werden für eine quantitative Studie Daten einer Stichprobe erhoben und statistisch analysiert. Ausgehend von diesen Ergebnissen, soll auf eine verallgemeinerte Aussage für die Grundgesamtheit geschlossen werden. Voraussetzung dafür, dass diese aus den Daten erhaltene Erkenntnis auf die Grundgesamtheit verallgemeinert werden darf ist, dass die Stichprobe repräsentativ ist, also die Grundgesamtheit widerspiegelt.

Dabei lässt sich die Repräsentativität meist nur ansatzweise untersuchen. Das wichtigste Mittel dafür ist, die Stichprobe zu beschreiben: Wie viele Männer, wie viele Frauen sind enthalten? Wie ist die Altersstruktur usw. Diese Ergebnisse werden dann mit der Grundgesamtheit verglichen, falls diese Werte von der Grundgesamtheit bekannt sind. Der Nachweis von Repräsentativität ist also schwierig. Dafür ist es praktikabel, bereits bei der Ziehung der Stichprobe die besten Voraussetzungen zu schaffen, dass die Stichprobe repräsentativ sein wird. Dazu wird die Stichprobe möglichst zufällig gezogen, das heißt, jedes Objekt der Grundgesamtheit soll die gleiche Chance haben, in der Stichprobe zu landen. Manchmal werden auch etwas abweichende Verfahren zur Stichprobenziehung verwendet, die teils die Repräsentativität noch besser gewährleisten sollen, oder auch den praktischen Umständen geschuldet sind, z.B. Clusterstichprobe, geschichtete Stichprobe oder auch Quotenstichproben (ADM, Stichproben-Verfahren in der Umfrageforschung).

Oft wird die Repräsentativität mit der Stichprobengröße verwechselt bzw. in Zusammenhang gebracht. Dabei sind das zwei unterschiedliche Paar Schuhe: Repräsentativität bedeutet, dass die Stichprobe die Grundgesamtheit repräsentiert – unabhängig davon, wie groß die Stichprobe und wie groß die Grundgesamtheit sind. Dagegen hängt die Stichprobengröße von anderen Faktoren ab. Erstmal ist die Größe der Stichprobe meist durch praktikable Gesichtspunkte nach oben hin beschränkt: Wie viele Probanden können in zeitlich und finanziell vertretbarem Rahmen akquiriert werden? Nach unten beschränkt ist die Stichprobengröße von der Art der später geplanten Analyse. Wird z.B. die Analyse komplexer Modelle (z.B. Strukturgleichungsmodelle oder multiple lineare Regressionen) geplant, so ist es allein dafür schon notwendig, mit einer hinreichend großen Stichprobe zu starten. Was hinreichend groß ist, ist hier schwierig zu beantworten. Grundsätzlich gilt: je größer, desto besser. Es wird mindestens gefordert, dass die Anzahl der Beobachtungen doppelt so groß sein muss wie die Anzahl der Variablen z.B. in einer Regressionsgleichung (Backhaus et al., 2011).

Sind einfachere Analysen geplant, z.B. eine einfache Korrelation oder ein Lageunterschied, so kann vorab eine Fallzahlplanung (auch Power-Analyse genannt) durchgeführt werden, mit der die Fallzahl basierend auf Annahmen über die erwarteten Ergebnisse berechnet werden kann. Hier wird also der Frage nachgegangen: Wie groß muss meine Stichprobe mindestens sein, um den Zusammenhang x als signifikant nachzuweisen? Dazu müssen Vorannahmen über die Größe des Zusammenhangs (Effektstärke, s.u.) getroffen werden. Als einfache und kostenlose Software dafür steht z.B. G*Power der Universität Düsseldorf zur Verfügung (http://www.gpower.hhu.de/).

Irrtum 2: „Hauptsache, das Ergebnis ist signifikant.“

In dem Zusammenhang ist es wichtig zu erwähnen, dass die statistischen Methoden grundsätzlich in der Lage sind, jeden noch so kleinen Zusammenhang oder Unterschied als signifikant nachzuweisen, wenn nur die Stichprobe groß genug ist. Umgekehrt kann es sein, dass ein zwar inhaltlich bedeutender Zusammenhang oder Unterschied nicht als statistisch signifikant nachgewiesen werden kann, da die Stichprobe zu klein dafür ist. Deshalb macht es immer Sinn, nicht nur auf p-Werte (signifikant oder nicht signifikant) zu schauen, sondern auch immer die Größe des Unterschieds oder Zusammenhangs (Effektstärkemaße) zu berichten und zu interpretieren.

Irrtum 3: „Die Daten sind da und ich rechne einfach mal los.“

Ein weiterer wichtiger Punkt für das statistische Grundverständnis ist die Kenntnis von den verschiedenen Variablentypen. Erst wenn das Messniveau für die Variablen klar ist, kann die passende Methode für die Analyse ausgewählt werden.

Die wichtigsten drei Typen sind

  • nominale Variablen,
  • ordinale Variablen und
  • metrische Variablen (auch intervall- oder ratioskaliert).

Nominale Variablen sind Werte, die Kategorien abbilden, ohne dass diese Kategorien einer natürlichen Ordnung folgen. Zum Beispiel sind Geschlecht oder Nationalität nominale Merkmale. Ordinale Variablen bilden auch Kategorien ab. Hier folgen die Kategorien aber einer natürlichen Rangfolge oder Ordnung. Man kann sie also sinnvoll sortieren. Das ist z.B. bei Dienstgraden der Fall, bei Tumorstadien oder auch bei Schulnoten. Metrische Variablen sind dann alle Merkmale, die auf einer (gleichabständigen) Skala gemessen werden, also z.B. Temperatur, Unternehmenszugehörigkeit in Jahren oder BMI.

Die Zuordnung zu diesen drei Skalenniveaus ist nicht immer eindeutig und muss es auch für die statistische Analyse nicht immer sein. Zudem gibt es eine Besonderheit, die Likert-Variablen betrifft. Likert-Variablen sind Daten aus Fragebögen, in der auf einer k-stufigen Skala (z.B. 5-stufig von „Trifft voll zu“ bis „Trifft überhaupt nicht zu“) erhoben werden. Likert-Variablen sind streng genommen ordinal, werden aber meist wie metrische Variablen verwendet.

Irrtum 4: „Ich kann sowieso nicht alle Methoden kennen.“

Es ist hilfreich, schon vor Beginn der Untersuchung einen Überblick über die verschiedenen Arten von statistischen Analysen zu haben. Wie eingangs erwähnt ist es dafür aber nicht notwendig, alle Methoden im Detail zu kennen. Wichtig ist es aber zu wissen, welche Möglichkeiten in der statistischen Analyse stecken. Es ist demnach relevant:

  • Was ist mit welcher Methode möglich?
  • Welche Daten (Variablentyp, Verteilung) können mit welcher Methode untersucht werden?
  • Welche Aussagen sind mit den Ergebnissen dann möglich? usw.

Zunächst unterscheidet man zwischen deskriptiven und schließenden Methoden. Deskriptive Methoden beschreiben die Daten und deren mögliche Unterschiede oder Zusammenhänge. Es werden hier Maßzahlen berechnet wie z.B. Häufigkeiten, Lagemaße und Streumaße. Damit wird zum einen die Stichprobe insgesamt beschrieben. Es werden aber auch die bereits für die Forschungsfrage interessierenden Zusammenhänge untersucht, z.B. indem die Lage eines Parameters in zwei verschiedenen Gruppen berechnet und beschreibend verglichen wird. Gleichzeitig ist die deskriptive Analyse ein Datencheck, da hier Unstimmigkeiten in den Daten wie Ausreißer, Tippfehler oder fehlende Werte auffallen.

Die Art der Maßzahlen, die in der deskriptiven Analyse berechnet werden, hängt vom Datentyp (s.o.) der Variablen ab. So werden für kategoriale (nominale, ordinale) Variablen z.B. Häufigkeiten berechnet, für metrische Variablen die Lage- und Streumaße.

Zu den deskriptiven Methoden passen gut die Abbildungen. Sie visualisieren die deskriptiven Maßzahlen, z.B. indem aus den Häufigkeiten Balkendiagramme erstellt werden, oder als Boxplot, der den Median und die Quartile darstellt.

In der schließenden Statistik werden danach die vorab deskriptiv untersuchten Zusammenhänge bzw. Unterschiede auf statistische Signifikanz geprüft. Hier geht es also nicht mehr um die Beschreibung der Daten, sondern es werden Signifikanztests gerechnet, mit deren Ergebnis eine Verallgemeinerung der Aussage für die Grundgesamtheit gezogen werden soll. Beispiele sind hier z.B. die Varianzanalyse, die Korrelation oder die Regression.

Dafür ist es notwendig, dass Hypothesen aufgestellt werden. Die Nullhypothese wird dabei so formuliert, dass Sie aussagt, dass es keinen Zusammenhang bzw. keinen Unterschied gibt. Die Alternativhypothese ist das Gegenteil der Nullhypothese: „Es gibt einen Zusammenhang/Unterschied.“. Der Signifikanztest prüft, ob die Nullhypothese abgelehnt werden kann. Je nach Variablentyp, Verteilung der Daten und Studiendesign wird der passende Signifikanztest ausgewählt und berechnet. Liefert er einen signifikanten p-Wert (meist p < 0,05), so wird die Nullhypothese abgelehnt und damit ist ein statistisch signifikanter Unterschied bzw. Zusammenhang gezeigt.

Ist der p-Wert nicht signifikant (p ≥ 0,05), so wird formuliert „Es kann kein signifikanter Zusammenhang/Unterschied nachgewiesen werden“. Das bedeutet nicht, dass es keinen gibt. Die Signfifikanztests, die auf Unterschied bzw. Zusammenhang prüfen, können keine Gleichheit bzw. keinen Zusammenhang nachweisen.

Diese hier beschriebenen Signifikanztests prüfen Zusammenhangs- oder Unterschiedshypothesen. Das heißt, hier hat der Forscher basierend auf seiner Forschungsfrage eine Hypothese formuliert, die er direkt testen will. Diese Verfahren nennt man auch strukturprüfende Verfahren.

Daneben gibt es auch strukturentdeckende Verfahren, die das Ziel haben, Strukturen in den Daten aufzudecken. Hier gibt es keine Hypothesen, die geprüft werden. Oftmals kommen sie in einer Analyse vor den strukturprüfenden Verfahren zum Einsatz. Zu den strukturentdeckenden Verfahren zählt z.B. die Clusteranalyse, die versucht, die Objekte anhand der erhobenen Parameter mit sich ähnelnden Objekten gemeinsam in Gruppen (Cluster) zusammenzufassen und so sich unterscheidende Gruppen zu finden. Ein anderes strukturentdeckendes Verfahren arbeitet nicht auf der Objektebene, sondern auf der Parameterebene: die Faktorenanalyse (und auch die Hauptkomponentenanalyse) versucht, aus vielen Variablen weniger Faktoren zu bilden, indem sie passende Variablen zu einem Faktor zusammen fasst.

Tipps zum Einstieg

Nun möchte ich noch zum Abschluss ein paar praktische Tipps geben. Wenn Sie und Ihre Studenten die vorab beherzigen, wird der Einstieg in die statistische Auswertung leichter fallen und die Qualität der Ergebnisse wird verbessert:

Fragebogenerstellung

Wenn Sie selbst einen Fragebogen für die Studie erstellen, dann sollten Sie hier viel Zeit und Sorgfalt aufwenden.

Für die Qualität der späteren Ergebnisse ist es sehr wichtig, dass die Fragen gut formuliert sind, damit sie für den Teilnehmer verständlich sind:

  • Alter, Bildungsniveau usw. der Teilnehmer beachten,
  • keine mehrdeutigen Begriffe verwenden,
  • immer nur EINE Frage stellen,
  • keinen Deutungsspielraum lassen.

Außerdem dürfen die Fragen nicht suggestiv sein und keine Unterstellungen beinhalten (das beeinflusst die Antworten).

Aus statistischer Sicht noch interessant ist das Messniveau der Antworten, also ob die Fragen kategoriales/dichotomes Antwortformat haben (z.B. Geschlecht m/w), oder metrisch (z.B. Alter in Jahren) oder ordinal (z.B. Alter in Altersklassen) oder als Likert-Skala abgefragt werden (z.B.7-stufige Skala von „stimme gar nicht zu“ bis „stimme voll zu“). Vom Antwortformat hängt ab, mit welchen Methoden die Daten später statistisch ausgewertet werden können.

In jedem Fall ist bei einem selbst erstellten Fragebogen ein Pretest an wenigen Test-Teilnehmern sinnvoll. Damit kann geprüft werden, ob die Fragen verständlich sind und das Antwortformat angenommen wird.

Dateneingabe

Die anschließende Dateneingabe kann direkt in einer Tabelle (z.B. Excel) vorgenommen werden. Diese Tabelle kann dann in jede gängige Statistiksoftware importiert und dort ausgewertet werden. Bei der Dateneingabe sind ein paar Dinge zu beachten:

  • Jede Beobachtung (Fall, Objekt, Teilnehmer) bekommt eine Zeile, jede Variable (erhobener Parameter) eine Spalte.
  • In der ersten Zeile (und nur in der ersten) stehen die Variablennamen, in der ersten Spalte eine ID (z.B. Teilnehmernummer).
  • In den Zellen werden die Werte eingegeben:
    • Zahlenwerte einfach als Zahlen (ohne Einheit).
    • Kategorien können als Text oder als Zahl kodiert eingegeben werden (z.B. 1 für männlich und 2 für weiblich). Werden sie als Zahl kodiert eingegeben, muss die Kodierungsvorschrift separat gespeichert werden. Wird sie als Text eingegeben, muss gut darauf geachtet werden, dass es keine Tippfehler gibt und wirklich immer genau die Kategorienbezeichnungen verwendet werden.
  • Mehrfachmessungen (Messwiederholungen, z.B. mehrere Zeitpunkte) werden meist als eigene Spalten eingegeben (das nennt man auch Wide-Format). Alternativ könnte man auch pro Messwiederholung eine eigene Zeile für jeden Fall (Teilnehmer) anlegen (Long-Format), was aber meist umständlicher ist. In der Statistiksoftware lässt sich der Datensatz meist problemlos vom Wide- zum Long-Format und umgekehrt ändern.
  • Eine Spalte für Kommentare hat sich bewährt. Die lässt sich später nicht statistisch auswerten, hilft aber dabei, während der Analyse z.B. Spezialfälle ausfindig zu machen.
  • Die Datei darf keine Leerspalten oder Leerzeilen enthalten.

Mit der Software anfreunden

Zu guter Letzt empfehle ich noch allen Anwendern, sich frühzeitig mit der ausgewählten Statistiksoftware anzufreunden. Wenn fest steht, mit welcher Software später ausgewertet werden soll, kann man sich bereits in Ruhe mit den technischen Grundfunktionen (z.B. Daten importieren, Einstellungen vornehmen, Menüstruktur, Ausgabe betrachten…) auseinander setzen. Dafür kann man sich zum Beispiel einen Testdatensatz erstellen und sich mit Hilfe eines Buches oder mit Video-Tutorials etwas einarbeiten. Dann fällt der Start mit den „richtigen“ Daten leichter, geht schneller und die erste Hürde ist schon zuvor genommen.

Referenzen und Literaturtipps:

  • ADM Arbeitskreis Deutscher Markt. und Sozialforschungsinstitute e.V., Stichproben-Verfahren in der Umfrageforschung, 2. Auflage, Springer VS 2014.
  • Klaus Backhaus et al., Multivariate Analysemethoden, Springer 2011.
  • Andy Field, Discovering Statistics using SPSS, SAGE 2013.
  • Andy Field, Discovering Statistics using R, SAGE 2014.

 

Über die Autorin:

DanielaKellerDaniela Keller berät als Statistik-Expertin Unternehmen, Forschungsgruppen, Doktoranden und Studenten zu allen Statistikthemen – von der Planung der Studie über die Auswertung mit geeigneter Software bis zur Darstellung und Präsentation der Ergebnisse. Zudem gibt sie Statistikworkshops und betreibt ein Blog zu Statistikfragen.

Es ist ihr wichtig, ihre Kunden unkompliziert und bedarfsgerecht zu beraten und somit zum Gelingen des Projekts beizutragen. Dabei fällt es ihr leicht, komplizierte Zusammenhänge mit einfachen Worten klar und verständlich zu formulieren, so dass die Statistik trotz komplexer Themen nachvollziehbar wird.

www.statistik-und-beratung.de

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Über das Schreiben wissenschaftlicher Texte als soziale Praxis

Ein Gastbeitrag von Dr. Inken Tegtmeyer

 

Wenn wir Studierenden die Kunst vermitteln, wissenschaftliche Texte zu schreiben, stehen wir vor vielen sehr unterschiedlichen Problemen. In diesem Beitrag werde ich ausgewählte Aspekte der komplexen sozialen Beziehungen  thematisieren, die in der Wissenschaft und insbesondere bei der wissenschaftlichen Textproduktion eine Rolle spielen.

Soziale Signale bei der formalen Gestaltung von Zitaten

Fangen wir mit den scheinbar „ganz einfachen“ Fragen an, die zu Beginn eines Studiums um Formalia kreisen:

Wie muss ich zitieren, wie sind Literaturnachweise zu gestalten?

Man kann diese Frage mit einem Handout beantworten, auf dem die jeweilige Institutsrichtlinie verkündet wird; man kann auf verschiedene Ratgeber und unterschiedliche Möglichkeiten verweisen; und man kann auch versuchen, den Studierenden mit Hilfe dieser Fragen einen Einblick in die soziale Dimension wissenschaftlichen Arbeitens zu geben.

Zitierkonventionen sind von Verlag zu Verlag und von Zeitschrift zu Zeitschrift, in Bezug auf Fachdisziplinen und von Land zu Land unterschiedlich. Manche Konventionen haben eine größere Verbreitung gefunden als andere, in manchen Disziplinen gibt es „die eine“ Richtlinie, an die sich alle weltweit halten müssen, wenn sie ernstgenommen werden wollen, in anderen Fächern gibt es diesbezüglich große Vielfalt und Variationsmöglichkeiten.

Je größer diese Freiräume sind, desto relevanter ist die Entscheidung für die eine oder die andere Konvention, weil sie soziale Signale vermittelt, zu welcher Gruppe man sich zugehörig fühlt, weil man genau deren Konvention zur „eigenen“ gemacht hat.

Jede Konvention ist vom „Wissenschaftlichkeitsgrad“ vollkommen gleichberechtigt, die Wahl ist daher kaum sachlich begründbar. Sie lässt sich aber sehr wohl sozial, über habituelle Vorlieben und den Wunsch nach Anerkennung in den relevanten Bezugsgruppen rechtfertigen.

Auswahl der Zitate als Machtspiel

Noch gravierender als bei formalen Fragen sind die sozialen Implikationen bei der inhaltlichen Wahl der Zitate:

Wen oder was kann/sollte/darf ich (nicht) zitieren?

Die wissenschaftssoziologischen Untersuchungen zu Zitationsindizes und Zitierkartellen haben die Relevanz dieser Fragen herausgearbeitet. Aber was erzählen wir unseren Studierenden darüber (wenn wir nicht gerade Wissenschaftssoziologie als Seminarthema haben)? Wie gehen wir zum Beispiel damit um, dass die Seminarlektüre, die wir ausgewählt haben, von uns ausgewählt wurde? Machen wir den Teilnehmenden unserer Veranstaltungen deutlich, nach welchen Kriterien wir sie ausgewählt haben und welche sozialen und inhaltlichen Implikationen damit verbunden sind, wen wir warum ausgeschlossen haben? Vergleichen wir beispielsweise unsere mit den Literaturlisten ähnlicher Veranstaltungen anderer Universitäten und diskutieren die Unterschiede mit unseren Teilnehmer_innen? – Üblicherweise ist für solche Fragen in der engen Semestertaktung kaum Zeit. Soziale Konventionen betreffen nicht nur die Syntax von Literaturangaben, sondern auch Vorstellungen davon, was ein Klassiker ist, was zum Kanon gehört, welche Texte man zu welchem Thema gelesen haben muss, welche Methoden gerade „in“ sind und damit akzeptabel und erwartbar. Diese Konventionen sind historisch kontingent, variieren zwischen wissenschaftlichen Gruppen und Strömungen. Gerade Einführungsveranstaltungen sind daher nicht nur eine Einführung in ein wissenschaftliches Themengebiet, sondern immer auch implizit in die sozialen Strukturen, die die Fragen beantworten: Was gilt als relevantes Thema, wer gilt als relevanter Autor, welche Texte sind relevant, welche Methoden anerkannt? Diese Strukturen sind machterhaltend angelegt und befestigen, wie schon vielfach untersucht wurde, die vornehmliche Sichtbarkeit von den immer selben Texten und Autoren zu Ungunsten anderer „diskriminierter“ Gruppen (z.B. Frauen, Nicht-Europäer, Nicht-Amerikaner u.a.m.).

Dass Zitation nicht nur Teil wissenschaftlicher Redlichkeit, sondern auch ein Machtspiel ist, wird in Veranstaltungen mit Studierenden selten thematisiert. Der Fokus liegt in Einführungen eher auf der (ebenfalls wichtigen) technischen Umsetzung korrekten Zitierens, kaum auf den sozialen Folgen der Zitationspraxis. Wenn ich „die richtigen“ Texte und Autoren zitiere, gilt mein Text als „guter Text“. Zugleich gewinnen die zitierten Texte und Autoren, die vermutlich ohnehin schon viel Reputation genießen, weiter an Aufmerksamkeit und verbessern ihre Zitierindizes, während ich von der Reputation der Zitierten profitiere.

Geben und Nehmen in der Wissenschaft

Dass das Schreiben wissenschaftlicher Texte immer auch eine soziale Praxis ist, die soziale Kontexte und Auswirkungen hat, ist nicht zu verhindern – und es besteht auch gar keine Veranlassung dazu. Hilfreich für die Orientierung im sozialen Raum der Wissenschaft wäre es jedoch, diese Zusammenhänge für Studierende transparenter zu machen und auch in der eigenen wissenschaftlichen Praxis beständig zu reflektieren, warum man sich für die eine oder andere Konvention, das eine oder andere Zitat entschieden hat, welchen Traditionen man damit jeweils folgt und welche anderen Traditionen man ablehnt oder ignoriert.

Das Schreiben wissenschaftlicher Texte kann verstanden werden als ein sozialer Kampf um Aufmerksamkeit und Anerkennung, der sich in der Wahl unserer Referenztexte, Zitate und Konventionen zeigt. Unsere wissenschaftlichen Interaktionen können aber auch ganz anders, als ein wechselseitiges Geben und Nehmen, Schenken und Beschenktwerden gedeutet werden, als eine Form der Gabenzirkulation, bei der es uns nicht darum geht, den eigenen Nutzen und Gewinn zu maximieren, sondern unseren Leser_innen etwas zu ermöglichen, was ihnen ohne unseren Text verwehrt bliebe – eine neue Weltsicht, eine neue Erkenntnis. Es lohnt sich, die auch für das eigene Selbstverständnis als Wissenschaftler_in zentrale Frage zu stellen:

Wie wollen wir die soziale Dimension unserer wissenschaftlichen Praxis interpretieren?

In Einführungsveranstaltungen werden Studierende in ihr jeweiliges Fach „sozialisiert“. Das betrifft nicht nur die Inhalte des Seminars, die im Veranstaltungsplan stehen, sondern auch und insbesondere die Einführung in den jeweiligen Habitus des Faches, die Art, wie wir miteinander diskutieren, wie wir über Texte und Gedanken, Methoden und Modelle anderer sprechen und schreiben, Projekte organisieren, Aufgaben aufteilen. Studierende lernen vom ersten Semester an, was im Kontext des universitären Alltags als Normalität gilt und wie man sich anderen gegenüber zu verhalten hat. Wir prägen dadurch das Wissenschaftsverständnis, aber auch das akademische Lebensgefühl und die sozialen Strukturen einer neuen Generation von Wissenschaftler_innen. Es lohnt sich daher, darüber nachzudenken, mit welchem Vorbild wir hier selbst vorangehen wollen, welche Verhaltensmuster wir für gut und richtig halten und welche Entwicklungen uns problematisch erscheinen. – Sprechen wir z.B. über Zeitmanagement, Effizienz und Leistungsorientierung, affirmieren wir den aktuellen Trend zur Ökonomisierung und Managementisierung der Wissenschaften? Betonen wir die „alten Ideale“ der „Einsamkeit und Freiheit“? Oder versuchen wir, neue oder andere Modelle des sozialen Miteinanders zu denken? Wissenschaftliche Praxis hat soziale Dimensionen, die wir nicht nur reflektieren, sondern auch gestalten können und sollten.

 

Kurzprofil

Dr. Inken Tegtmeyer leitet zur Zeit (2016/17) das von der VolkswagenStiftung geförderte Forschungsprojekt „Wissenschaft als Gabentausch? Gabentheoretische Interpretationen wissenschaftlicher Praxis“ an der Universität Hildesheim.

Nach einem Studium der Philosophie, Pädagogik und Mathematik/Informationstechnologie war sie über sechs Jahre Dozentin für wissenschaftliche Propädeutik am Institut für Philosophie der Universität Hildesheim. Die Kurse zur Einführung in das Lesen und Schreiben wissenschaftlicher Texte bildeten die Grundlage für ihre Dissertation „Wozu in der Philosophie wissenschaftliche Texte geschrieben werden. Eine hermeneutische Erkundung“. (Hier geht es zur Rezension.)

Sie ist Mitbegründerin der wissenschaftlichen Dienstleistungsagentur Akademische Kulturtechniken, das u.a. Lektorate, Expertisen und Evaluationen insbesondere im Bereich der Kulturellen Bildung anbietet.

„Nur weil wir den besten Hammer haben, ist nicht jedes Problem ein Nagel.“ – Individuelle Didaktik im Management wissenschaftlicher Projekte

Ein Gastbeitrag von Stefan Dobler

Bei diesem Beitrag handelt es sich um eine Fortsetzung und Vertiefung des Artikels „Morgen fange ich dann wirklich an …“ – Projektmanagement bei wissenschaftlichen Arbeiten.

Prinzipiell bin ich kein großer Freund von Zitaten zu Beginn von eigenen Ausführungen. Obwohl dies für einen Dozenten des wissenschaftlichen Arbeitens fast schon paradox klingt. Ich tue es hier trotzdem.

In der Didaktik des wissenschaftlichen Arbeitens ist es letztlich genauso wie in der großen Politik. In einer außenpolitischen Grundsatzrede an der Militärakademie in West Point formulierte Barack Obama im Jahr 2014 den Satz:

„Nur weil wir den besten Hammer haben, ist nicht jedes Problem ein Nagel.“

Unter dem „besten Hammer“ verstand er hierbei die militärischen Möglichkeiten seines Landes und stellte sogleich klar, dass diese keine generelle Lösung darstellen dürfen. Was nun in der großen Weltpolitik gilt, gilt auch für wissenschaftliche Arbeiten. Und dies in zweierlei Hinsicht.

  • Einerseits sollten wir Lehrenden den Studierenden mehrere Werkzeuge mit auf den akademischen Weg geben und ihnen die sinnvolle Anwendung zeigen und vorleben. Doch dies wäre ein Thema für einen anderen Beitrag.
  • Andererseits gilt dies auch für uns Lehrende. Nur weil eine Methode sich in unserer Didaktik bislang bewährt hat, heißt dies noch lange nicht, dass sie immer anwendbar ist. Dies mag banal klingen, doch wir sollten uns dem immer bewusst sein. Bleiben wir bei diesem Thema. Es lohnt sich.

In diesem Blogbeitrag steht ganz lapidar: „Es ist wichtig, dass das Fach Wissenschaftliches Arbeiten gut gelehrt wird.“ Dem kann ich nur zustimmen. Doch was heißt dies nun didaktisch ganz konkret, wenn eine wissenschaftliche Arbeit nicht nur geschrieben, sondern als Projekt verstanden und gemanagt wird?

Wir haben alle eine fundierte methodische Ausbildung und würden gerne unsere Erfahrungen didaktisch angemessen weitergeben. Für mich ist hier der didaktische Aspekt im Hinblick auf das Projektmanagement wichtig.

Wie kann dieser Spirit des Projektmanagements individuell angepasst vermittelt werden?

Bereits zu Beginn dieser Betrachtung kann ich Ihnen sagen: Nicht immer mit dem Hammer! Warum? Weil wir es bei Studierenden natürlich mit unterschiedlichsten Charakteren und Kompetenzen zu tun haben. In den letzten knapp zehn Jahren meiner Lehrtätigkeit sind mir mehrere Typen von Studierenden begegnet, welche ich für mich nach drei Dimensionen bewerte:

  1. Inhaltliche Dimension: Unter dieser Dimension verstehe ich beispielsweise, welche Themen die Studierenden gewählt haben und wie sie für diese recherchiert haben. Darüber hinaus ist mir auch wichtig, wie etwa die Gliederung aufgebaut oder die Aussagen fundiert und problematisiert werden.
  2. Methodische Dimension: Hier ist mir wichtig, welche wissenschaftliche Werkzeuge Studierende für die jeweilige Fragestellung anwenden, wie sicher sie darin sind und wie sie die Umsetzung gestalten.
  3. Formale Dimension: Dieser Aspekt bezieht sich auf die äußere Form, die Einhaltung wissenschaftlicher Standards sowie die Einhaltung von Terminabsprachen.

Es gibt nun Studierende, die in allen Bereichen (schon) hohe Kompetenzen aufweisen. Bei diesen sollten die Lehrenden versuchen mit Fingerspitzengefühl die Arbeit zu betreuen. Als Werkzeug wende ich hier gerne eine Vereinbarung von weiteren Entwicklungsmöglichkeiten an. Dabei stellt sich die Frage, was die Studierenden sonst noch erreichen möchten? Im Rahmen des Projektmanagements sollte hierbei vor allem darauf geachtet werden, dass die Studierenden nicht zu viel wollen und sich im schlimmsten Fall insbesondere zeitlich „verzetteln“. Darunter leidet natürlich dann auch immer die Qualität der Arbeit.

Am entgegengesetzten Pol finden sich Studierende, die in allen drei Bereichen (bislang) nur geringe Kompetenzen aufweisen. Hier sind wir als Lehrende besonders im Projektcontrolling gefordert. Dort sollten wir immer wieder Zwischenergebnisse einfordern und terminliche Vereinbarungen thematisieren, um sowohl den formalen als auch den inhaltlichen und methodischen Anforderungen gerecht zu werden. Studierende sind in dieser Situation oft überfordert. Neben der Fokussierung auf formale Kriterien sollten wir hier auch menschlich begleiten. Problematisch wird eine derartige Situation in höheren Semestern. Denn dann ist vor allem das eigenständige und nicht das begleitete oder angeleitete wissenschaftliche Arbeiten erforderlich.

Wie schon beim Korrigieren sind die „Dazwischenstehenden“ besonders problematisch. Welche Studierenden-Typen sind damit gemeint? Nun, es gibt theoretisch mehrere Möglichkeiten:

  • Hohe inhaltliche, jedoch geringe methodische und formale Kompetenz:

Dieser Studierendentyp neigt oft zu deskriptiven Arbeiten, in denen Bücher einfach nur zusammengefasst werden.

  • Hohe methodische, jedoch geringe inhaltliche und formale Kompetenz:

Studierende testen hier oft eine „aufgeschnappte“ Methode aus, ohne diese zu reflektieren.

  • Hohe formale, jedoch geringe inhaltliche und methodische Kompetenz:

Hier überzeugen Studierende oft mit tollen Graphiken, aber wenig Inhalt.

  • Hohe inhaltliche und methodische, jedoch geringe formale Kompetenz:

Hierunter finden sich manchmal verborgene Genies, die spannende Themen innovativ bearbeiten, aber das Einhalten von Seitenbegrenzungen oder Abgabefristen als lästige Sekundärtugenden empfinden.

  • Hohe inhaltliche und formale, jedoch geringe methodische Kompetenz:

Dies betrifft wieder die korrekten „Zusammenfasser“, die sich auch an Formalia halten, aber das Wissenschaftliche noch nicht umfassend verinnerlicht haben.

  • Hohe methodische und formale, jedoch geringe inhaltliche Kompetenz:

Hier neigen Studierende zur Einbringung spannender methodischer Ansätze, die auch formal korrekt eingebettet sind, jedoch beispielsweise jede theoretische Fundierung vermissen lassen.

Bei diesen Dazwischenstehenden ist stets mindestens eine Kompetenz schwächer ausgeprägt.

Der Umgang mit den Schwächen

Schwächen im Bereich der inhaltlichen Kompetenz können im Projektmanagement dadurch gelöst werden, dass Studierende besonders im Bereich der Gliederung betreut werden. Hier sollten Dozierende darauf achten, dass das Thema zumindest in seiner Breite abgedeckt wird. Eine intensive Begleitung ist hier besonders zu Beginn der Arbeit wichtig.

Schwächen im Bereich der methodischen Kompetenz können dadurch gelöst werden, dass Studierende besonders vor und während der möglichen Feldphase betreut werden. Hier sollten Studierende mit deren eigenen Erwartungen und Befürchtungen aktiv konfrontiert werden. Dabei lasse ich Studierende dabei oft ein Best-Case- oder Worst-Case-Szenario formulieren. Dies kann etwa bedeuten, dass die Studierenden sich dazu Gedanken machen, was zu tun ist, wenn zu wenig Probanden teilnehmen, der Betriebsrat der Befragung nicht zustimmt etc.

Schwächen im Bereich der formalen Kompetenz können wiederum durch Projektcontrolling gelöst werden. Hier darf man Studierende auch in die Pflicht nehmen, feste Termine einzuhalten und dies auch zu dokumentieren. Gerade dieser Bereich sollte von aktivem Fördern und Fordern geprägt sein.

Doch egal mit welchem Studierendentyp man konfrontiert wird: Um eine Haltung zu vermitteln, ist Geduld immer wichtig. Das ist eine Grundkonstante.

Erkennen Sie den einen oder anderen beschriebenen Typ wieder?

 StefanDobler

Stefan Dobler (Jg. 1980) lehrt an zahlreichen Hochschulen wie auch Akademien in vier Bundesländern. Seine Schwerpunkte liegen in den Bereichen Wissenschaftliches Arbeiten, Statistik, VWL sowie Medien und Kommunikation.

Nach einer sechsjährigen Tätigkeit in einem Marktforschungs- und Beratungsinstitut als Projektleiter gründete er ein eigenes Forschungs- und Beratungsunternehmen. Er studierte im Erststudium Politische Wissenschaft auf Magister und im Zweitstudium VWL auf Diplom.

„Morgen fange ich dann wirklich an …“ – Projektmanagement bei wissenschaftlichen Arbeiten

Ein Gastbeitrag von Stefan Dobler

Studierende sind im Laufe Ihres Studiums mit zahlreichen wissenschaftlichen Arbeiten konfrontiert. Diese „schimpfen“ sich mal Haus- oder Seminararbeit, man findet jedoch auch Praxis-, Projekt- Assistentenarbeiten, Praktikums- und Belegarbeiten sowie zum Ende des Studiums Bachelor- oder Masterarbeiten.

Derartige wissenschaftliche Arbeiten stellen Studierende oft vor eine neue, gewaltige Herausforderung: Häufig müssen sie erstmals in ihrem Leben sich über einen längeren Zeitraum und in einem größeren Kontext mit einer Thematik wissenschaftlich auseinandersetzen, zumindest um eine passable Note zu erzielen.

Da reicht es nicht, sich einfach den Stoff in der Nacht vorher für die anstehende Klausur „reinzuziehen“ oder mal schnell eine Präsentation aus dem Internet zu laden, rasch ein paar Folien zu ändern und dies als eigenständige Präsentation zu „verkaufen“.

Die zahlreichen Hochschul-Veranstaltungen unter dem Titel „Die lange Nacht der (aufgeschobenen) Hausarbeiten“ zeugen oft von Hürden des wissenschaftlichen Arbeitens. Gerne wird die Recherche, Analyse, empirische Erhebung oder das bloße Textschreiben verschoben mit dem Verweis: „Ich hab ja noch drei Monate Zeit, das reicht locker.“ … oder so ähnlich.

In der psychologischen Forschung und Praxis wird das Aufschieben als Prokrastination bezeichnet. Erste Studien stammen dazu aus den 70er-Jahren. Was weiß man über dieses Phänomen? Es gilt als kulturunabhängig, ist in allen Milieus und Schichten zu finden, betrifft Weiblein wie Männlein und kann pathologisch – sprich krankhaft – werden.

Was können Lehrende tun?

Aus Sicht der Studierenden gibt es sicher einige Möglichkeiten. Doch möchte ich hier vor allem die Perspektive der Lehrenden einnehmen.

Eine wissenschaftliche Arbeit kann neben ihrem eigentlichen Zweck noch eine weitere Schlüsselkompetenz vermitteln: das Projektmanagement.

Wissenschaftliche Arbeiten haben die gleichen Bedingungen wie andere Aufgaben auch, die meist mit Projekten gelöst werden. Es handelt sich in der Regel um ein neuartiges Thema, welches in einer vorgegebenen Zeit mit einer gewissen Qualität erfolgreich abgeschlossen werden sollte. Und die Ressourcen dafür, wie der Ökonom formulieren würde, sind knapp.

Eine wissenschaftliche Arbeit als Projekt zu begreifen, welches es zu managen gilt, ist Methode und Haltung zugleich. Methode, weil die Studierenden ein Handwerkszeug mitbekommen, um effizient umfangreiche Aufgaben zu lösen. Haltung, weil auch das systematische wie auch planerische Denken jedes Einzelnen geschult werden kann. Damit kann es gelingen die Komplexität einer wissenschaftlichen Fragestellung durch Systematisierung erheblich zu vereinfachen.

Was im Großen gilt, gilt auch im Kleinen: Ursachen für das Scheitern liegen oft in der Startphase. Das zeigen Großprojekte wie der Flughafen Berlin Brandenburg, aber auch viele kleine wissenschaftliche Projekte: Viel zu knappe zeitliche Pläne, Unterschätzung einzelner Aufgaben, Ignorieren möglicher Risiken von Beginn an etc..

Wie kann nun das Projektmanagement-Gen eingeimpft werden?

Natürlich fällt die Kompetenz eines effizienten Projektmanagements bei wissenschaftlichen Arbeiten nicht vom Himmel. Aber sie kann vermittelt werden. Dazu ist zunächst eine umfassende gemeinsame Projektplanung notwendig. Dabei sind wir als Lehrende besonders gefragt. Mit unserer Erfahrung können wir Studierende auf die vielen Fallstricke hinweisen. Dazu gehören beispielsweise unwissenschaftliche Fragestellungen, viel zu enge Zeitpläne, einen Plan B bei mangelnden empirischen Daten etc..

Danach sollten gemeinsam Arbeitspakete geschnürt werden. Darin wird festgelegt, was ist bis wann mit welchen Mitteln zu erledigen? Sie meinen, dies klingt sehr formal? Stimmt. Aber Probleme wie „Jetzt habe ich vergessen die Bücher zu bestellen und kann nicht an meinem Theorie-Teil weiter schreiben“ oder „Ich wusste gar nicht, dass ich für die Befragung erst den Betriebsrat fragen muss“ gehören dann hoffentlich der Vergangenheit an.

Diese kleinen Meilensteine motivieren, wenn sie geschafft sind, und bieten einen guten Überblick über bisher Geleistetes und die Aufgaben, die noch vor einem liegen.

Projektcontrolling

Wie jedes Projekt sollte es auch ein Projektcontrolling bei wissenschaftlichen Arbeiten geben. Dieses sollte ehrlich sein, sprich etwa eine zeitliche Abweichung sollte auch als solche erkannt werden und dementsprechend nachgesteuert werden. Beispielsweise sollten Kapazitäten realistisch eingeschätzt und geplant werden. Zu einer Überforderung kann es kommen, wenn etwa Klausuren im Bearbeitungszeitraum anstehen oder private Verpflichtungen den Fortgang der wissenschaftlichen Arbeit unterbrechen. Dabei kommt der Einzelne verständlicherweise an seine Kapazitätsgrenze.

Im Rahmen des Projektcontrollings sollten auch Risiken bewusst gemacht werden und realistisch eingeschätzt werden. Gerade unvorhergesehene Entwicklung können viele Studierende völlig aus dem Konzept bringen. Ein immer wiederkehrendes Beispiel ist bei empirischen Erhebungen eine viel zu geringe Fallzahl oder ein Mangel an Repräsentativität. Wer sich zu Beginn des Projekts damit schon einmal gedanklich auseinandergesetzt hat, empfindet es nicht als (zu) schlimm und kann rasch gegensteuern.

Wie verpflichtend sollten denn die Planungen sein?

Natürlich sollte jede Planung verpflichtend sein und auch das Papier wert sein, auf dem sie steht. Aber sie darf auch „atmen“, sprich sie sollte Abweichungen zulassen. Schließlich gelten Studierende meist als eher unerfahren in einer derartigen Arbeitsmethode. Eine gute Wirkung erzielen meiner Erfahrung nach „Verträge“ zwischen Studierenden und Lehrenden. Dabei können zu Beginn ihrer Arbeit die Studierenden nicht nur ihre Gliederung, sondern auch ihre Projektplanung mit dem Lehrenden absprechen. Beides sollte schriftlich fixiert werden und eventuell von beiden unterzeichnet sein. Feste Meilensteine des Projekts „wissenschaftliche Arbeit“ sollten vorher festgehalten und als gemeinsame Termine vereinbart werden. Die Studierenden sollten die Gesprächsinhalte wie die Bewertung der bisherigen Arbeit und die Planung zukünftiger Aufgaben dokumentieren. Mit der Unterschrift beider Parteien, der Studierenden wie auch der Lehrenden, bekommt das Ganze einen verbindlichen Charakter. Das schützt auch vor späteren unangenehmen Missverständnissen.

Das angesprochene Projektmanagement-Gen kann also vermittelt werden: In Lehrveranstaltungen zum wissenschaftlichen Arbeiten, in Kolloquien, aber auch in persönlichen Gesprächen während der Projektphase.

Welche Erfahrungen haben Sie denn im Bezug auf Projektmanagement bei wissenschaftlichen Arbeiten gemacht?

 

Über den Autor

StefanDoblerStefan Dobler (Jg. 1980) lehrt an zahlreichen Hochschulen wie auch Akademien in vier Bundesländern. Seine Schwerpunkte liegen in den Bereichen Wissenschaftliches Arbeiten, Statistik, VWL sowie Medien und Kommunikation.

Nach einer sechsjährigen Tätigkeit in einem Marktforschungs- und Beratungsinstitut als Projektleiter gründete er ein eigenes Forschungs- und Beratungsunternehmen. Er studierte im Erststudium Politische Wissenschaft auf Magister und im Zweitstudium VWL auf Diplom.

 

 

 

 

Update 01.05.2016: In der Fortsetzung des Beitrags geht es um die individuelle Didaktik im Management wissenschaftlicher Projekte.

Was alle Lehrenden über Patente wissen sollten

Ein Gastbeitrag von Dr.-Ing. Wolfgang Hahnl

Wissenschaftliches Arbeiten beginnt bekanntlich mit einer Aufgabenstellung und der damit verbundenen Auswertung dokumentierten Wissens. Das Ziel besteht darin, durch neue Ideen zum Erkenntnisgewinn beizutragen. Das gilt für jede Wissenschaftsdisziplin, und damit auch für die technischen Wissenschaften. Die schöpferischen Leistungen der technischen Fachdisziplinen münden früher oder später in neue Produkte, Maschinen, Verfahren und Einrichtungen.

Doch in der Technik liegt dokumentiertes Wissen nicht nur in Büchern oder Fachartikeln vor, sondern vor allem auch in der Patentliteratur. Dieser Literaturzweig ist aufgrund seiner juristischen Beschreibungsweise selbst für Techniker schwer verständlich und wird daher leider zu selten in die wissenschaftliche Auswertung einbezogen.

  1. Bedeutung von Patentdokumenten für die wissenschaftliche Arbeit

 Derjenige, der eine Erfindung beim Deutschen Patent- und Markenamt einreicht, muss sie nach § 34 PatG so deutlich und vollständig darstellen, dass sie ein Fachmann ausführen kann. Wird die Erfindung nicht vollständig offenbart, weist das Patentamt die Anmeldung zurück. Auch der naheliegende Stand der Technik ist nach bestem Wissen vollständig zu beschreiben.

Diese gesetzlichen Anforderungen machen ein Patentdokument so wertvoll für die Gewinnung von Fachinformationen und definiert es als „Lehre zum technischen Handeln“ (BGH GRUR 65, 533, 534).

Die Lösung technischer Aufgabenstellungen wird in Patentdokumenten immer im Zusammenhang von Mittel/Merkmal/Ursache und Wirkung anhand mindestens eines Ausführungsbeispiels klar dargestellt.

Im Stand der Technik werden naheliegende technische Lösungen zitiert.

In manchen Datenbanken werden sogar Verknüpfungen zu den Dokumenten hergestellt, die das gerade betrachtete Dokument zitieren.

Beides kann ein Entwickler aufgreifen, um ergänzende Hintergrundinformationen zu gewinnen.

Erfindungen werden 18 Monate nach ihrer Einreichung vom Patentamt offen gelegt. Von diesem Zeitpunkt an kann jeder die Dokumente einsehen.

Die Veröffentlichung technischer Lösungen erfolgt durch Patentdokumente meist wesentlich eher als durch jeden anderen Fachartikel.

Eine Recherche in den Patentdatenbanken bietet unter anderem die Möglichkeit

  • den Stand der Technik zu erfassen,
  • Informationen über neue Entwicklungstrends zu erhalten oder
  • seinen Wettbewerb zu beobachten.

Zusätzlich können Sie sich regelmäßig über Neuheiten Ihres Fachgebiets informieren lassen.

Patentämter bieten entsprechende Dienste kostenlos an.

  1. Patente als Quellenangabe

Wollen Sie ein Patentdokument in Ihr Quellenverzeichnis aufnehmen, genügt die Angabe der Patentnummer, z. B. DE 10 2009 032 A1.

Am Anfang steht der Ländercode (DE für Deutschland), gefolgt vom länderspezifischen Aktenzeichen und dem Schriftartcode A1 (A1 für Offenlegungsschrift). Damit ist jedes Dokument eindeutig identifizierbar. Jeder kann eine so gekennzeichnete Quelle leicht in der Patentdatenbank des jeweiligen Landes finden.

  1. Patentdatenbanken – komplizierter als die Suche im Web

Jedes Land besitzt ein eigenes Patentamt. Jedes Patentamt archiviert eine große Anzahl von Patentdokumenten. Die weltweiten Archive der Patentämter sind nicht deckungsgleich.

Allein das Deutschen Patent- und Markenamt verfügt über mehr als 80 Mio. Patentdokumente.

Das betrifft 80 Mio. Ideen, technische Lösungen und Handlungsanweisungen.

Eine Recherche in diesen Datenbanken ist komplizierter als die Suche im Web. Die Patentdatenbanken jedes Landes verwenden eigene Suchvariablen und Syntaxen. Mit etwas Grundwissen, den richtigen Werkzeugen und einer angemessenen Suchstrategie findet man die Nadel im Heuhaufen.

  1. Über die Ablagestruktur von Patenten

 Das gesamte Gebiet der Technik ist systematisch strukturiert. Die Struktur wird als Internationale Patentklassifikation (IPC) bezeichnet. Verantwortlich für die Herausgabe und ihre ständige Aktualisierung ist die Weltorganisation für geistiges Eigentum, auf Neudeutsch: World Intellectual Property Organisation (WIPO).

Die IPC enthält 70.000 Unterteilungen. Die darauf aufbauende Deutsche Patentklassifikation (DEKLA) umfasst 110.000 Gliederungspunkte.

Jede Erfindung, die bei einem Patentamt eingereicht wird, wird im Rahmen der Vorprüfung mindestens einer dieser Gliederungspunkte zugeordnet.

Bevor man also eine Recherche nach dem Stand der Technik in den Datenbeständen der Patentämter startet, empfiehlt es sich, mit einer IPC-Recherche zu beginnen. Das ist eine Suche nach dem zutreffenden IPC-Symbol. Warum?

Bei der Beschreibung eines Erfindungsgedankens gehen Erfinder und Patentanwälte sehr ideenreich vor. Sie kreieren mitunter neue Wortschöpfungen, verwenden englische Bezeichnungen oder bevorzugen Oberbegriffe. Hierfür gibt es sowohl fachliche als auch taktische und/oder juristische Gründe. Aus einem Hammer wird sehr schnell ein Impulsgeber, ein Werkzeug für den Schmied, für den Dachdecker zum Einschlagen und Ziehen von Nägeln usw. Das macht die Recherche nur nach Suchbegriffen nahezu unmöglich.

  1. Warum sind Patentdokumente schwer verständlich

Patentdokumente werden meist von Patentanwälten unter juristischen Gesichtspunkten formuliert. Es geht um einen möglichst großen Schutzumfang und im Rechtsstreit meist um sehr viel Geld.

Doch wenn man sich erst einmal mit der Struktur von Patenten vertraut gemacht hat und weiß, dass neben üblichen Fachbegriffen auch Oberbegriffe oder neue Wortschöpfungen zur Anwendung kommen, gelingt durch regelmäßiges Üben wissenschaftliches Arbeiten auch mit dieser Literaturgattung immer besser.

  1. Wie sollte man Patentdokumente lesen, um sie besser zu verstehen

Patente unterliegen einer klaren Gliederung. Die Patentansprüche sind das Wesen eines Patentes. Beschreibung und Abbildungen dienen zur näheren Erklärung der Patentansprüche. Sie stellen das Lexikon für ein Patent dar.

Es empfiehlt sich, mit den Patentansprüchen zu beginnen. Das hilft bei der Entscheidung: Muss ich den kompletten Text (Patentschriften können schon einmal locker 30 Seiten und mehr umfassen) durcharbeiten oder ist das Dokument eher nicht zielführend.

  1. Bedeutung von Patenten für ein Unternehmen

Patente schützen Ideen. Der Schutzumfang ist zeitlich (so lange Patentgebühren bezahlt werden, maximal 20 Jahre) und räumlich (nur für das Land, für das ein Patent erteilt wurde) begrenzt.

Die eigentliche Zündkraft steckt in den §§9 und 10 PatG. Es ist allein dem Patentinhaber erlaubt, seine Erfindung zu nutzen. Er hat das Recht jedem Dritten zu verbieten, Produkte und/oder Verfahren, die durch das Patent geschützt sind, herzustellen.

Der Wert eines Patentes offenbart sich meist bei gerichtlichen Auseinandersetzungen.

Geht man von einem Patentstreit zwischen Apple und Samsung aus, bei dem Apple für 5 Patentverletzungen durch Samsung 87 Mio. Euro zugesprochen bekam, betrifft das 17,4 Mio. pro Patent. (Zeit online (2014) Samsung muss Apple Schadenersatz zahlen, Zugriff: 31.08.2014)

In Deutschland beziffern sich die Streitwerte nicht ganz so hoch.

Offenlegungsschriften gelten als ungeschützte Patentdokumente und haben den materiellen Wert von 0 €. Achtung: Sobald aber das Patent erteilt wird, ändert sich die Sachlage.

Das Bilanzrechtsmodernisierungsgesetz (BiMoG) erlaubt es Unternehmen, Patente als immaterielle Werte in die Bilanz aufzunehmen.

  1. Erfinder und/oder Eigentümer von Patenten

Jeder Erfinder, der bei einem Unternehmen fest angestellt ist, ist nach dem Arbeitnehmererfindungsgesetz verpflichtet, seinem Arbeitgeber die Erfindung unverzüglich schriftlich mitzuteilen. Der Arbeitgeber entscheidet dann, ob er die Diensterfindung in Anspruch nehmen möchte oder nicht. Nimmt er die Erfindung in Anspruch, ist er Eigentümer der Erfindung. Nimmt er sie nicht in Anspruch, steht es jedem Erfinder frei, seine Erfindung   selbst beim Patentamt einzureichen.

  1. Erfindung und Urheberrecht

 Darstellungen wissenschaftlicher oder technischer Art, wie Zeichnungen, Pläne, Karten, Skizzen, Tabellen, Sprachwerke, Schriftwerke, plastische Darstellungen, Reden und Computerprogramme sind geistige Schöpfungen und zählen gemäß § 2 UrhG zu den geschützten Werken.

Der Begriff der Erfindung ist laut Schulte, dem Standardwerk der Patentanwälte, ein unbestimmter Rechtsbegriff, dessen Ausfüllung der Rechtsprechung und der Lehre überlassen werden.

Das einzige brauchbare Abgrenzungskriterium für die Erfindung gegenüber anderen geistigen Leistungen ist der Bezug zur Technik. Damit unterliegt es dem Patentgesetz und nicht mehr dem Urheberrechtsgesetz (UrhG).

  1. Neue Lösungsansätze durch die kombinierte Versuchs-und-Irrtum-Methode

 In der Literatur werden viele Methoden zur Lösung technischer Problemstellungen propagiert.

Ich halte die systematische Herangehensweise als eine Grundvoraussetzung, um auf wissenschaftlichem Weg neue Lösungsansätze, neue Lösungsideen zu erarbeiten.

Meine Methode bezeichne ich als „kombinierte Versuchs-und-Irrtum-Methode“ (kurz: koVIM).

Sie hat mir geholfen, bei verzwickten, widersprüchlichen technischen Problemstellungen Lösungen zu finden und zum Patent anzumelden.

 

Können Sie sich vorstellen, einmal mit Ihren Studierenden einen Ausflug in diese andere Art der Recherche zu wagen?

 

Über den Autor

HahnlWolfgang

Erfindungen und Patente faszinieren Dr.-Ing. Wolfgang Hahnl seit Beginn seiner beruflichen Laufbahn. Er verfügt über mehr als 35 Jahre Erfahrung als Entwicklungsingenieur und hat 83 Erfindungen in Deutschland und den USA zum Patent angemeldet.

Seine Erfahrung hat Dr. Hahnl sowohl als nebenberuflicher Dozent und Betreuer von Diplomarbeiten weitergegeben als auch für die Projektleitung mehrerer von BMBF geförderter Verbundprojekte genutzt. Auch noch im Ruhestand betreut er seit 2013 ein vom BMWi gefördertes Projekt zur Nutzung von Strahlungswärme in der Stahlindustrie zur direkten Umwandlung in Elektroenergie mittels thermoelektrischer Generatoren.

In Dr. Hahnls Buch „Praktische Methoden des Erfindens – Kreativität und Patentschutz“ (Springer 2015) können Sie neben allen Informationen aus dem Artikel 35 Internetadressen öffentlich zugänglicher elektronischer Patentarchive, mit Beispielen für Syntax und Suchanfragen uvm. ausführlich nachlesen.

Weitere Informationen zum Autor finden Sie auch im XING-Netzwerk.