Begleitwort | 5 |
Inhaltsverzeichnis | 10 |
I. Einführung | 12 |
1Einleitung | 13 |
1 Warum interdisziplinäre Forschung? | 13 |
2 Herausforderungen und Erfolgsfaktoren interdisziplinärer Forschung | 17 |
2.1 Herausforderungen | 17 |
2.2 Erfolgsfaktoren | 19 |
2Kurzvorstellung der Beiträge | 21 |
II. Hauptteil | 31 |
3Zählen und Erzählen – Mittelalterliche Literatur- und Geschichtswissenschaft im methodischen Dialog | 32 |
1 Theoretische Ansätze und Methoden in der mittelalterlichen Literatur- und Geschichtswissenschaft | 33 |
1.1 Mediävistische Germanistik | 34 |
1.2 Mediävistische Geschichtswissenschaft | 35 |
1.3 Methodische Gemeinsamkeiten | 36 |
2 Wie zählen und deuten wir? Historische Narratologie und Historische Netzwerkanalyse als Beispiel | 37 |
2.1 Literarisches (Er-)zählen. Historisch-narratologische Perspektiven | 38 |
2.2 Geschichte (er)zählen. Historische Netzwerkanalysen | 42 |
3 Zählen und Erzählen im interdisziplinären methodischen Dialog. Ergebnisse | 46 |
3.1 Strukturen und Muster | 46 |
3.2 Ergebnis und Erkenntnisgewinn | 47 |
3.3 Geistes- vs. Naturwissenschaften? | 48 |
4Zählt auch Klio? – Messen und Verstehen in der Geschichtswissenschaft | 51 |
1 Methoden und Zugänge | 52 |
2 Zählen und Messen im geschichtswissenschaftlichen Forschen | 53 |
3 Was ist ein wissenschaftliches Ergebnis? Wie erkennen und deuten wir Muster? | 57 |
4 Zählen und Messen – Quantifizierung in Politik und Gesellschaft im mittelalterlichen Europa | 59 |
5 Fazit | 63 |
5Quantitative Daten und hermeneutische Verfahren in den „digital classics“ | 64 |
1 Was zählen wir? | 66 |
2 Wie „lesen” wir? | 67 |
3 Durch digitale Korpora unterstütztes close reading | 69 |
4 Quantitative Daten werden durch Interpretation erzeugt | 72 |
5 Abschließende Bemerkung | 74 |
6Metaphern und Modelle – Zur Übersetzung von Wissen in Verstehen | 76 |
1 Wissenschaftliche Selbstreferenz über die Metaphern und Modelle der Wissenschaftssprache | 76 |
2 Metaphern- und Modellgebrauch als Problem | 78 |
3 Kontingenz und Kontextualität | 80 |
4 Beispiel: Die geisteswissenschaftliche Behandlung der Leihmutterschaft | 81 |
5 Transdisziplinäre Forschungsperspektiven: Metapher, Modell und Muster | 84 |
6 Fazit | 84 |
7Die kritische Masse – Aspekte einer quantitativ orientierten Hermeneutik am Beispiel der computergestützten Rechtslinguistik | 87 |
1 Recht, Sprache und Algorithmen – von der Mikro- zur Makroperspektive | 87 |
2 Begriffliche Vorklärungen | 88 |
2.1 Erkennen und Verstehen als Ausgangspunkt | 88 |
2.2 Systematisieren – Zählen – Messen – Deuten als Arbeitsschritte? | 90 |
2.3 Zum Fehlen methodischer Metatheorie | 92 |
3 Computergestützte Mustererkennung als Methode | 93 |
4 Drei Thesen zum Verhältnis von Qualität und Quantität in der Wissensproduktion | 94 |
4.1 These: Die introspektive und einzelfallbezogene Erfahrung der Welt gilt absolut. | 94 |
4.2 Antithese: In der Einheit der Zahl wird individuelle Erfahrung kollektiv relevant. | 97 |
4.3 Synthese: Erst die kognitive Kontextualisierung des Einzelfalls im Muster kontingenter Vielheit schafft Sinn. | 98 |
5 Die Perspektive: Alles fließt | 100 |
8 Quantifizierung und Operationalisierung der Verhältnismäßigkeit von internationalen Wirtschaftssanktionen | 102 |
1 Wie/was zählen wir | 103 |
2 Wie/was messen wir? | 105 |
3 Wie erkennen und deuten wir Muster? | 108 |
4 Welche Bedeutung haben Muster und Zahlen? | 109 |
4.1 Rechtswissenschaft | 109 |
4.2 Politik- und Wirtschaftswissenschaft | 113 |
5 Was ist ein wissenschaftliches Ergebnis? Welche Perspektiven bietet das WIN-Projekt? | 114 |
5.1 Dogmatische Rechtswissenschaft und sozialwissenschaftlicher Ansatz | 114 |
5.2 Formalisierung als gemeinsames Formalobjekt von Rechts- und quantitativer Sozialwissenschaft | 116 |
5.3 Unterschiedliche Formalisierungen als Rezeptionshindernis | 119 |
6 Fazit | 121 |
9Wissenschaft, Zahl und Macht – Zeitgenössische Politik zwischen Rationalisierungsimperativ und Zahlenhörigkeit | 122 |
1 Einleitung | 122 |
2 Zählen, Messen und Deuten in der Politik(-wissenschaft) | 124 |
3 Verheißung und Versuchung „wissenschaftlicher Politik“ | 130 |
4 Der Beitrag des Forschungsprojektes „Wissenschaft, Zahl und Macht“ | 133 |
10Messen und Verstehen von Finanzrisiken – Eine Perspektive der Ökonometrie | 140 |
1 Messen und Deuten in der Ökonometrie | 140 |
2 Statistische Signifikanz: das Trojanische Pferd | 142 |
3 Messen und Verstehen der Finanzrisiken | 145 |
4 Messen der Finanzrisiken: Begrenzungen und Herausforderungen | 149 |
5 Verstehen, Messen und Vorhersage der Finanzrisiken: eine neue Perspektive | 152 |
6 Fazit | 154 |
11Regulierung neuer Herausforderungen in den Naturwissenschaften – Datenschutz und Datenaustausch in der translationalen genetischen Forschung | 155 |
1 Erkennen und Verstehen | 155 |
2 Die Rechte und Erwartungen der Beteiligten in Makro- und Mikroperspektive – normative Herausforderungen | 159 |
2.1 Die Menge und Diversität der Daten und ihr Einfluss auf den Datenschutz | 159 |
2.2 Der einzelne Patient | 160 |
2.3 Die kooperierenden Forschungszentren, Partner und Länder | 162 |
2.3.1 Übermittlung von Daten aus der Europäischen Union in Drittländer | 162 |
2.3.2 Kommerzielle Cloud-Anbieter | 165 |
2.3.3 Der einzelne Forscher | 167 |
3 Verallgemeinerung und Lösungsmuster der Regelung | 169 |
4 Konsequenzen für den interdisziplinären Ansatz im Projekt und weiterer Diskussionsbedarf | 173 |
12Psychologie und Physik – Eine nicht-invasive Annäherung an die Funktionsweise des menschlichen Spiegelneuronensystems | 176 |
1 Bedeutung der Zahl und der Messung | 177 |
1.1 Psychologie | 177 |
2 Synergien durch die Zusammenarbeit der beiden Fächer | 186 |
3 Fazit | 187 |
13Reflexionen und Perspektiven zu den Forschungsfeldern thermischer Komfort am Arbeitsplatz und Schmerz | 190 |
1 Wahrnehmung und Adaption | 190 |
2 Wie/was zählen wir? | 194 |
3 Wie/was messen wir? | 196 |
4 Wie erkennen und deuten wir Muster? | 201 |
5 Welche Bedeutung haben Muster und Zahlen? | 203 |
6 Was ist für uns ein wissenschaftliches Ergebnis? Welche Perspektiven bietet das WIN-Projekt? | 204 |
7 Fazit | 209 |
14Messen und Verstehen der Welt durch die Geoinformatik am Beispiel von Naturgefahren | 210 |
1 Vom Zählen und Messen zum Verstehen in der Geoinformatik | 212 |
1.1 Die digitale Repräsentation der Welt – die Sicht der Geoinformatik | 212 |
1.2 Zählen | 214 |
1.3 Messen | 216 |
1.4 Verstehen | 217 |
1.5 Deuten | 217 |
1.6 Muster | 218 |
1.7 Wissenschaftliche Ergebnisse | 218 |
2 Neogeographie einer Digitalen Erde: Geo-Informatik als methodische Brücke in der interdisziplinären Naturgefahrenanalyse (NEOHAZ) | 220 |
2.1 Projektziel und Untersuchungsgegenstand | 220 |
2.2 Zählen und Messen | 221 |
2.3 Muster | 224 |
2.4 Wissenschaftliche Erkenntnisse und Ergebnisse | 225 |
3 Fazit | 226 |
15Kunst messen, Pixel zählen? – Die Zusammenarbeit zwischen Kunstgeschichte und Computer Vision oszilliert zwischen quantitativen und hermeneutischen Methoden | 227 |
1 Messen, Zählen, Muster erkennen in der Kunstgeschichte | 228 |
2 Messen, Zählen, Muster erkennen in der Informatik und der Computer Vision | 232 |
3 Zusammenarbeit von Kunstgeschichte und Computer Vision | 233 |
16Durch Numerische Simulation zur wissenschaftlichen Erkenntnis | 239 |
1 Grundbegriffe und -überlegungen | 240 |
2 Ablauf einer Numerischen Simulation | 244 |
3 Modellierung und Simulation von Strömungen | 246 |
4 Bedeutung von Modellbildung und Numerischer Simulation | 248 |
5 Herausforderungen, Kritik und Ausblick | 252 |
6 Fazit | 255 |
III. Schlussteil | 256 |
17Kommunikationskulturen | 257 |
1 Reflexion von Zielen und Methoden der Wissenschaftskommunikation | 258 |
1.1 Warum wird kommuniziert? (Ziele) | 258 |
1.1.1 Kommunikation und Diskussion | 259 |
1.1.2 Nachweisinstrument | 260 |
1.1.3 Reputation | 260 |
1.2 Wie wird kommuniziert? (Methoden) | 261 |
2 Tendenzen in der Wissenskommunikation und deren Konsequenzen | 268 |
2.1 Tendenzen | 268 |
2.2 Konsequenzen | 271 |
3 Potentiale und Grenzen interdisziplinärer Kommunikation | 273 |
4 Fazit | 275 |
18Fazit – Messen und Verstehen der Welt durch Wissenschaft | 277 |
Glossar | 287 |
Index | 311 |
Autorinnen und Autoren (alphabetisch) | 321 |