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Theoriegenerierende Mobilitätsforschung in der Verkehrswissenschaft

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Zusammenfassung

Der Beitrag stellt Ergebnisse aus dem im Jahr 2000 abgeschlossenen Forschungsprojekt „Mobilitätsstrategien zehnjähriger Jungen und Mädchen als Grundlage städtischer Verkehrsplanung“ dar. Kindliche Mobilitätsstrategien waren bis zu meiner empirischen Studie nicht Forschungsgegenstand der Verkehrswissenschaft. Es war z. B. nicht bekannt, wie Kinder städtischen Verkehrsraum erfahren, ihn rezipieren und ihn als Erfahrung in ihren Wissensbestand integrieren. Die Erforschung der Genese von Mobilitätsbiographien wurde ein neues Thema in der verkehrswissenschaftlichen Diskussion, die in der Regel auf erwachsene Verkehrsteilnehmer/innen fokussierte. Die Sozialisierung zum/zur Verkehrsteilnehmer/innen beginnt aber, wie andere Disziplinen z.B. Kindheitsforschung, Motologie und Soziologie belegen, in der frühen Kindheit. Das hier vorgestellte Forschungsprojekt hat dazu beigetragen, diese Forschungslücke in den Verkehrswissenschaften zu verkleinern. Daraus werden exemplarisch vorgestellt: das Forschungsdesign, Auswertungsschritte, die Typologie „Mobilitätsstrategien von Kindern der mittleren Kindheit“ und der Transfer auf die Industrieforschung.

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Anmerkungen

  1. 1.
    Ausführlicher siehe Ahrend 2002: 145.Google Scholar
  2. 2.
    Die Analysen der Grobkategorien Raumerfahrung und Raumwünsche beginnen hier, weil sie rein induktiv ermittelt sind (siehe Ahrend 2002: 141–155).Google Scholar
  3. 3.
    Die 3. und 4. Stufe sind miteinander verschränkt.Google Scholar
  4. 4.
    Die 6. Stufe wurde nur bei der Grobkategorie Bewegungsmodi erforderlich, um die 18 entwickelten abstrahierten Feinkategorien für die folgenden Analyseschritte weiter zu verdichten.Google Scholar
  5. 5.
    Siehe Ahrend 2002: 17 ff.Google Scholar
  6. 6.
    Siehe Ahrend 2002: 55 ff.Google Scholar
  7. 7.
    Ein Textsegment ist eine Äußerung eines Kindes im Interviewtranskript, die mit einer Kategorie kodiert werden kann.Google Scholar
  8. 8.
    Mit dem Textanalysesystem winMAX (Kuckartz 1997) wurden insgesamt 583 kodierte Textsegmente verwaltet. Das Programm stellt insbesondere für induktive Analysephasen große Freiheitsgrade zur Verfügung. Dadurch ist es möglich, sehr viele In-Vivo-Codes anzulegen und die Zuordnung der Textsegmente zu Kategorien wie auch die Bezeichnung der Kategorien in allen Aggregationsstufen zu verändern.Google Scholar
  9. 9.
    Ein Retrieval oder Text-Retrieval ist die Zusammenstellung aller Textsegmente zu einer oder mehreren Kategorien.Google Scholar
  10. 10.
    Ausführliche Beschreibung und Defiinition siehe Ahrend 2002: 138 ff.Google Scholar
  11. 11.
    Zur allgemeinen Relevanz des Merkmalsraums in empirisch begründeten Typologien siehe Kelle/Kluge 1999. Erstmals zum Merkmalsraum siehe Lazarsfeld/Barton 1951.Google Scholar
  12. 12.
    Der Begriff Cluster (engl.) wird hier in der Bedeutung seiner deutschen Übersetzung als Anhäufung von gleichen Merkmalen gebraucht. Cluster sind in dieser Arbeit daher nicht als statistisch ermittelte Komplexe von korrelierenden Variablen zu verstehen.Google Scholar
  13. 13.
    Typen, die anhand eines realen und typischen Falls charakterisiert werden, haben in manchen Verfahren zur Typenbildung die Bezeichnung „Prototyp“ (z.B. Kuckartz 1988, Geissler/Oechsle 1996). Die Auswahl eines typischen Falls oder „Prototyps“ muss begründet sein. Dies wird durch Offenlegung der ausschlaggebenden Kriterien gewährleistet. Ausführlichere Diskussion des Terminus „Prototyp“ bei Kuckartz 1988, Lamnek 19952, Kluge 1994.Google Scholar
  14. 15.
    Siehe ausführlicher hierzu: Schüler-Hainsch/Ahrend 2004.Google Scholar

Copyright information

© VS Verlag für Sozialwissenschaften/GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden 2004

Authors and Affiliations

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