Datenbeugung: Herausforderungen bei der Datenintegration in der Mixed-Methods-Forschung

Dieser Artikel erweitert die Debatten zur Integration in der Mixed-Methods-Forschung. Wir stellen die a priori Annahmen in Frage, auf denen die Integration als möglich angenommen wird. Genauer gesagt, argumentieren wir im Anschluss an Haraway und Barad, dass Methoden "Schnitte" produzieren, die zusammenhängen oder nicht, und dass "Beugung" als erweiterter Ansatz zur Integration der Mixed-Methods-Forschung viel zu bieten hat. Beugung berücksichtigt die Art und Weise, wie Daten, die durch unterschiedliche Methoden erzeugt werden, sowohl splittern als auch das Untersuchungsobjekt unterbrechen können. Dadurch bietet sie einen expliziten Weg, das Chaos und die Komplexität, die der Ontologie des untersuchten sozialen Wesens innewohnen, empirisch zu erfassen.