Beyond the quantitative and qualitative cleavage
Confluence of research operations in discourse analysis
Jules Duchastel y Danielle Laberge
Cite this publication as
Jules Duchastel, Danielle Laberge, Beyond the quantitative and qualitative cleavage (24.04.2024), Beltz Juventa, 69469 Weinheim, ISSN: 2195-867X, 2014 #02, S.166
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Descripción / Abstract
Zusammenfassung: Nachdem wir aufgezeigt haben, dass Diskursanalyse keine Disziplin für sich ist, sondern vielmehr ein Feld, das eine Reihe nationaler und disziplingebundener Wissenschaftstraditionen verbindet, unterbreiten wir den Vorschlag, die strikte Gegenüberstellung von qualitativen und quantitativen Ansätzen, nicht zuletzt angesichts der Vorteile von "mixed methods", aufzugeben. Aus der Forschungspraxis wird ersichtlich, dass sich diese unterschiedlichen Ansätze nicht ausschließen müssen, sondern dass sie sich darüber hinaus auf gemeinsame Wissensmuster und Forschungsabläufe beziehen. Dabei versuchen wir zu zeigen, dass Erklären und Verstehen keine widersprüchlichen Zugangsweisen sind und dass wissenschaftliche Interpretation nicht unabhängig von erklärenden Vorgängen bestehen kann. Zudem basiert jedes wissenschaftliche Verfahren, ganz gleich ob qualitativ oder quantitativ, auf gemeinsamen Vorgehensweisen bei der Identifikation, der Beschreibung und der Analyse der zu erforschenden Einheiten. Obwohl die analytischen Paradigmen sich in ihren epistemologischen und methodologischen Annahmen unterscheiden, sind beide mit dem gleichen Problem konfrontiert: der Reduktion und Wiederherstellung von Komplexität. Abschließend zeigen wir auf, wie Fragen des Messens und der Kausalität in allen Bereichen wissenschaftlichen Denkens vorkommen, unabhängig davon, ob jeweils quantitativ oder qualitativ vorgegangen wird.
Schlagwörter: Diskursanalyse, quantitativ/qualitativ, mixed methods, Erklären, Interpretation, Forschungsablauf, Komplexität, Kausalität, Messung
Summary: Having shown that discourse analysis is not a discipline, but a field that lies at the confluence of a set of national and disciplinary traditions, we propose to abandon the sharp opposition between qualitative and quantitative approaches to the benefit of mixed methods. Not only does research show that there can be no mutual exclusion between different methodological approaches, but that all methods refer to a common pattern of knowledge involving shared research operations. We show that explanation and understanding are not contradictory processes and that scientific interpretation can not stand independently of some explanatory operation. Any scientific process, qualitative or quantitative, is based on a common ground mobilizing research operations for the identification of units, their description and their analysis. While the analytical paradigms differ on their epistemological and methodological assumptions, they are facing the same problem of reducing and restoring complexity. We conclude in showing how the issues of causality and measurement arise in all scientific reasoning, whatever their nature, qualitative or quantitative.
Keywords: Discourse analysis, quantitative/qualitative, mixed methods, explanation, interpretation, research operations, complexity, causality, measure
Schlagwörter: Diskursanalyse, quantitativ/qualitativ, mixed methods, Erklären, Interpretation, Forschungsablauf, Komplexität, Kausalität, Messung
Summary: Having shown that discourse analysis is not a discipline, but a field that lies at the confluence of a set of national and disciplinary traditions, we propose to abandon the sharp opposition between qualitative and quantitative approaches to the benefit of mixed methods. Not only does research show that there can be no mutual exclusion between different methodological approaches, but that all methods refer to a common pattern of knowledge involving shared research operations. We show that explanation and understanding are not contradictory processes and that scientific interpretation can not stand independently of some explanatory operation. Any scientific process, qualitative or quantitative, is based on a common ground mobilizing research operations for the identification of units, their description and their analysis. While the analytical paradigms differ on their epistemological and methodological assumptions, they are facing the same problem of reducing and restoring complexity. We conclude in showing how the issues of causality and measurement arise in all scientific reasoning, whatever their nature, qualitative or quantitative.
Keywords: Discourse analysis, quantitative/qualitative, mixed methods, explanation, interpretation, research operations, complexity, causality, measure