Is random error useful for developmental psychology?

Abstract

Insbesondere in der Psychologie wurden quantitative Verfahren lange als Gewähr von Objektivität und als Beleg der eigenen Wissenschaftlichkeit verstanden. Dies übergeht, dass alle Datensorten lediglich Repräsentationen von Phänomenen und zugleich kulturelle Hervorbringungen sind: Daten sind bedeutungsvolle Symbole, mit deren Hilfe Menschen Unmittelbares im "Hier und Jetzt" (d.h. "Phänomene") verstehen, bewältigen und verändern entlang ihrer je spezifischen Zwecke (also z.B. für die Konstruktion von Wissen). Daten sind, wie alle Repräsentationen, mit impliziten Annahmen geladen, die aus dem Repräsentationsakt folgen, in den sie eingebunden sind. Für die Wissenschaften ist eine größtmögliche Passung von Daten, Analyse und Theorie von hervorgehobener Bedeutung. Dies gilt im Besonderen für die wissenschaftliche Untersuchung von Entwicklung (-sprozessen), mit der sehr spezifische Annahmen verbunden sind. Hier bilden Veränderung und Veränderbarkeit das Zentrum der interessierenden Phänomene, während der statistische Fokus auf Fehler und auf Konzepte von Zufall genau diesem zentralen Interesse entgegensteht. Wird ein Konzept wie das des Zufallsfehlers verwandt, so wird auch die diesem Konzept inhärente Annahme von Stabilität mit übernommen, obwohl es sich bei Entwicklung um einen dynamischen Prozess handelt, mit dem Veränderung und Neuheit verbunden sind. Hieran wird deutlich, dass (disziplinär) institutionalisierte Bindungen an Verfahren oder an Arten von Daten mit der zentralen Frage der Angemessenheit dieser Verfahren/Datensorten zur Repräsentation des in Frage und zur Untersuchung stehenden Phänomens nicht vereinbar sind. Von diesen Überlegungen ausgehend wird zu zeigen versucht, wie wissenschaftliches Wissen konstruiert werden kann, auch wenn die Variabilität, die gerade entwicklungspsychologische Phänomene auszeichnet, anerkannt und der Untersuchung zugänglich gemacht wird.

Within psychology, quantitative methods have been pushed as the mark of objectivity and the scientific pursuit of general knowledge. However, all forms of data are representations of phenomena and are prototypically cultural products. That is, they are meaningful signs through which humans understand, manage, and transform the immediate here-and-now situation (i.e., phenomena) for particular purposes (e.g., knowledge construction). Data, like all representations, are laden with implicit assumptions given by the perspective from which the act of representation is undertaken. It is crucial that data, analysis, and theory are consistent with one another. This is especially true in the case of developmental science, which holds very specific assumptions. Developmental assumptions make variability the center of phenomena, yet the statistical focus on error and randomness eliminate that concern. Utilizing the notion of random error entails an assumption as to the inherent stability of its referent while development is a dynamic process leading to the emergence of novelty. Institutionalized reliance on any one sanctioned set of methods or forms of data ignores the issue of the adequacy of the data in representing the underlying phenomena. The possibility of constructing general knowledge while maintaining the full variability inherent in developmental phenomena is discussed.

En la psicología los métodos cuantitativos han sido atacados como el emblema de la objetividad y la búsqueda científica del conocimiento en general. Sin embargo, todas las formas de datos son representaciones de fenómenos y productos culturales. Es decir, son signos significativos a través de los cuales los seres humanos entienden, manejan y transforman las situaciones del aquí y el ahora (i.e., los fenómenos) con ciertos propósitos (ejemplo, construcción del conocimiento). Los datos, al igual que todas las representaciones, están cargados de supuestos implícitos provistos por la perspectiva desde la que se lleva a cabo la representación. Es crucial que datos, análisis y teoría sean consistentes entre sí. Esto es particularmente cierto en el caso de la ciencia del desarrollo, la cual tiene supuestos muy específicos. Para los supuestos del Desarrollo la variabilidad constituye el centro del fenómeno, aunque la focalización estadística en el error y en la aleatorización elimina esa inquietud. La utilización de la noción del error aleatorio impone el supuesto de la estabilidad inherente de sus referentes, mientras que el desarrollo es un proceso dinámico que conduce a la emergencia de la novedad. La confianza institucionalizada en cualquier conjunto de métodos o formas de datos validados ignora la cuestión de la adecuación de los datos al representar el fenómeno subyacente. Se discute la posibilidad de construir un conocimiento general manteniendo la total variabilidad inherente a los fenómenos del desarrollo.