{"id":546,"date":"2021-04-25T18:23:29","date_gmt":"2021-04-25T16:23:29","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.fu-berlin.de\/hci1-sose2021\/?p=546"},"modified":"2021-05-04T17:14:24","modified_gmt":"2021-05-04T15:14:24","slug":"triangulation-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.fu-berlin.de\/hci1-sose2021\/2021\/04\/25\/triangulation-2\/","title":{"rendered":"Triangulation"},"content":{"rendered":"\n<p>\u2026 ist das Nutzen unterschiedlicher Perspektiven bei der Untersuchung <strong>eines<\/strong> Ph\u00e4nomens.<\/p>\n\n\n\n<p>Die meistbenutzte t<em>riangulation<\/em> ist die <strong><em>methodological triangulation<\/em><\/strong>. Hierunter versteht man das Benutzen unterschiedlicher Datenerhebungsmethoden (z. B. <em>unstructured interview, diary)<\/em>, um Beobachtungen zu validieren. Dies ist teilweise schwierig: so k\u00f6nnen unterschiedliche Datenerhebungsmethoden unterschiedliche Daten liefern, die sich ggf. zwar komplementieren aber nicht gegenseitig validieren. [1]<\/p>\n\n\n\n<p>Es gibt drei weitere anerkannte <em>triangulation<\/em>-Typen: [2]<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Triangulation of data: <\/strong>Die Modalit\u00e4ten des Samplings werden ver\u00e4ndert. Daten k\u00f6nnen zu unterschiedlichen Zeiten, Orten und Personen erhoben werden.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Investigator triangulation: <\/strong>Die involvierten Wissenschaftler (Interviewende, Observierende) variieren.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Trangulation of theories: <\/strong>Es werden unterschiedliche theoretische frameworks benutzt.<\/p>\n\n\n\n<p> <\/p>\n\n\n\n<p>Ein Beispiel f\u00fcr die Benutzung von <strong><em>methodological triangulation <\/em><\/strong><em>l\u00e4sst sich hier nachlesen: <\/em><a href=\"https:\/\/medium.com\/design-voices\/the-power-of-triangulation-in-design-research-64a0957d47d2\">https:\/\/medium.com\/design-voices\/the-power-of-triangulation-in-design-research-64a0957d47d2<\/a><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><em>Quellen<\/em><\/h2>\n\n\n\n<p>[1] <em>Preece, J., Sharp, H., &amp; Rogers, Y. (2015). Interaction Design: Beyond Human-Computer Interaction 4th. Wiley<\/em>&nbsp;\u27a1\ufe0f Chapter 8<a href=\"https:\/\/box.fu-berlin.de\/f\/154649696\">&nbsp;\u201eData gathering\u201c<\/a>, Seite 264f.<\/p>\n\n\n\n<p>[2] <em>M\u00fcller-Birn, C., Vorlesung &#8222;Human-Computer Interaction I&#8220;, Foliensatz &#8222;Introducing Data Collection&#8220;, Folie 10<\/em><\/p>\n\n\n\n<p> <\/p>\n\n\n\n<p>(von Daniel Stachnik)<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u2026 ist das Nutzen unterschiedlicher Perspektiven bei der Untersuchung eines Ph\u00e4nomens. Die meistbenutzte triangulation ist die methodological triangulation. Hierunter versteht man das Benutzen unterschiedlicher Datenerhebungsmethoden (z. B. unstructured interview, diary), um Beobachtungen zu validieren. Dies ist teilweise schwierig: so k\u00f6nnen unterschiedliche Datenerhebungsmethoden unterschiedliche Daten liefern, die sich ggf. zwar komplementieren aber nicht gegenseitig validieren. 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