Quantitative Analyse- und Erhebungsmethoden  
 

 
 
 
 
 

 

 

  

Fragebogendesign (ETAM, TTF)

Das Fragebogendesign ist von großer Bedeutung, gerade wenn es um die Anwendung des für das Innovationsmarketing so bedeutsamen Extended Technology Acceptance Model (ETAM - Davis; erweitert durch Morris [1]) und Task-Technology Fit Konzepts (Goodhue / Thompson [2]) geht. Diese beiden Ansätze haben sich insbesondere in der Erhebung von Technologieakzeptanz und Nutzeranforderungen sehr bewährt.
ETAM dient der Bewertung der Systemverwendung durch den Nutzer. Es übersetzt das weite Konzept der Prototypenevaluation in wohldefinierte Forschungsfragen mit anerkannten statistischen Benchmarks, die in einer validen und verlässlichen Art beantwortet werden können. Technologieakzeptanz ist definiert als jenes Ausmaß, in dem einzelne Nutzer ein System freiwillig verwenden. Dabei hat sich gezeigt, dass die wahrgenommene Nützlichkeit sowie die wahrgenommene Benutzungsfreundlichkeit Einstellungen und Nutzungsabsicht wesentlich bestimmen. Die Qualität der Systemerfahrung hat einen signifikanten Einfluss auf die Nutzerwahrnehmung von Nützlichkeit und Benutzungsfreundlichkeit, während der alleinige Umfang an Systemerfahrung nicht signifikant ist.
ETAM setzt allerdings die tatsächliche Verwendung des Systems durch den Nutzer voraus. Ist das nicht möglich, sie bieten sich projektive Bewertungsansätze wie das Task-Technology Fit Konzept an. Kernstück des Models ist die Bedeutung der Übereinstimmung zwischen der Technologie und den Aufgaben des Nutzers für das Erreichen individueller Leistungsauswirkungen. Wird der TTF in seine einzelnen Komponenten zerlegt, so kann er auch als diagnostisches Instrument zur Evaluierung der Erfüllung von Nutzeranforderungen durch Systeme oder Dienste herangezogen werden.

Multivariate Analysemethoden

Multivariate Analysemethoden sind heute eines der Fundamente der empirischen Forschung in den Realwissenschaften. Sie ermöglichen es, größere Datenmengen, aber auch Stichproben kleineren Umfangs statistisch fundierten Analysen zu unterziehen. Dabei ist die Qualität der Daten stark von den Messungen abhängig. Generell lässt sich sagen, dass der Informationsgehalt der Daten mit steigendem Skalenniveau zunimmt und damit mehr Rechenoperationen und statistische Maße auf die Daten angewandt werden können. Wenn es der Untersuchungsgegenstand und das Datenmaterial zulässt, stellen multivariate Analysen eine effektive Methode dar, mathematisch nachvollzieh- und überprüfbare Ergebnisse zu erhalten, die sich gut operationalisieren lassen. Der gedankenlose Einsatz von multivariaten Verfahren kann jedoch leicht zu einer Quelle von Fehlinterpretationen werden, da ein statistisch signifikanter Zusammenhang keine hinreichende Bedingung für das Vorliegen eines kausal bedingten Zusammenhangs bildet.[3] Die zugrundegelegten Hypothesen sind daher genauestens auf ihre Validität hin zu überprüfen.

Social Network Analysis

Die soziale Netzwerkanalyse ist sowohl ein Forschungsansatz als auch eine Methode zur Analyse sozialer Strukturen. Die soziale Netzwerkanalyse dient der Analyse von relationalen Daten. Sie bedient sich dabei auf der Graphentheorie basierender formaler Methoden. Die soziale Netzwerkanalyse wird in unterschiedlichsten Bereichen der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften eingesetzt. Im Innovationsmanagement kommt sie insbesondere dann zum Einsatz, wenn es darum geht Innovationssysteme und ihre Strukturen abzubilden. Untersuchungsgegenstand sind dabei u.a. die Ausbildung von Clustern und ihre Auswirkung auf das Innovationspotential, die Analyse von Kommunikations- und Informationsströmen, die Verteilung von Wissen und die Interaktion zwischen Akteuren des Innovationssystems.

[1] Morris, M. G. (1996): A Longitudinal Examination of Information Technology Acceptance: The Influence of System Experience on User Perceptions and Behavior. School of Business Indiana University

[2] Goodhue, D. L., and R. L. Thompson (1995): Task-Technology Fit and Individual Performance. MIS Quarterly 19 (2), pp. 213-236.

[3] Backhaus, Klaus et al. (1996): Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung. 8. verb. Aufl., Springer.

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