Die Wirkung der Attraktivität des akademischen Lehrpersonals auf die studentische Lehrveranstaltungsevaluation

Inhalt

1 Einleitung

2 Erklärungen in den Sozialwissenschaften
2.1 Was ist eine „Erklärung“?
2.2 Wie erklärt die Soziologie?
2.3 Kriterien für eine gelungene Erklärung

3 Empirische Befunde und deren kritische Reflexion
3.1 Mein(schöner)Prof.de von Rosar und Klein (2009)
3.2 Eine experimentelle Untersuchung von Wolbring und Hellmann (2010)
3.3 Wie gelungen sind die dargestellten Erklärungen?

4 Schlussbetrachtung

Literatur

Anhang

1 Einleitung

Eine wichtige Zielsetzung der Soziologie besteht darin, den Menschen ihre Gesellschaften zu erklären (Kaesler 2005). Zur Erreichung dieses Ziels steht ihr ein breites Erklärungsinstrumentarium zur Verfügung, das von unter­schiedlichen Modellen - wie beispielsweise deduktiv-nomologisches oder induktiv-statistisches Modell (Hem- pel/Oppenheim 1948; Hempel 1977), das Modell der statistischen Relevanz von Einflussfaktoren (Salmon 1984) und das Erklärungsmodell der kontrafaktischen Kausalität (Morgan/Winship 2007) - bis hin zu Erklärungen über soziale Mechanismen (Hedström 2008; Hedström/Ylikoski 2010), durch notwendige und hinreichende Bedingun­gen (Mahoney 1999, 2000), dichte Beschreibungen (Geertz 2012), Qualitative Comparative Analysis (Ragin 1987; Buche/Siewert 2015) und Fuzzy-Set Analysis (Ragin 2000) reicht.

Wie die sozialwissenschaftliche Forschung in den letzten Jahren gezeigt hat, besteht ein enger Zusammenhang zwischen der physischen Attraktivität eines Menschen und seinen individuellen Lebenschancen. Ein schönes Er­scheinungsbild wirkt sich beispielsweise positiv auf die Schulnoten (Dunkake et al. 2012), die Chancen auf dem Arbeitsmarkt (Hosoda et al. 2003), das Einkommen (Hamermesh/Biddle 1994) und die Partnerwahl (Franzen/Hart- mann 2001) aus.

In der veröffentlichten Literatur werden fünf Mechanismen diskutiert, über die die physische Attraktivität eines Men­schen ihre Wirkung entfaltet. Der erste und absolut basale Mechanismus - der Attractiveness Consensus - ver­weist darauf, dass Schönheit im Wesentlichen ein objektives Merkmal einer Person ist (vgl. Rosar et al. 2014: 187f.). Zweitens haben schöne Menschen dank des Attractiveness Attention Boost eine stärkere Präsenz im sozi­alen Raum und ihre Interaktionssignale haben eine größere Chance zu wirken, weil sie uns allen besser im Ge­dächtnis bleiben (vgl. ebd.). Drittens profitieren attraktive Individuen dank des Attractiveness Stereotype davon, dass ihnen a priori eine ganze Reihe von gesellschaftlich anerkannten Persönlichkeitseigenschaften wie beispiels­weise Intelligenz, Fleiß, Leistungsfähigkeit, Zielstrebigkeit, Ehrlichkeit, Kreativität etc. zugeschrieben wird (vgl. ebd.). Viertens können attraktive Personen dank des Attractiveness Glamour Effect darauf bauen, dass ihnen Ver­fehlungen nachgesehen werden (vgl. ebd.). Fünftens erfahren attraktive Menschen dank des Attractiveness Trea­tment Advantage in den verschiedensten sozialen Kontexten eine bevorzugte Behandlung (vgl. ebd.: 189).

Hinzuweisen ist darüber hinaus auf drei weitere Mechanismen, die die Wirkungsstärke und die Wirkungsrichtung der physischen Attraktivität moderieren können. Der erste Mechanismus - der Attractiveness Frog Pond Effect - meint, dass die Wirkungsstärke, mit der die physische Attraktivität eines Individuums seinen sozialen Erfolg beein- flusst, vom allgemeinen Attraktivitätsniveau und der Attraktivitätsheterogenität der anderen Akteure beeinflusst wird, die in der konkreten Handlungssituation mit ihm kooperieren oder konkurrieren (vgl. ebd.). Der zweite Mode- rator - die Beauty Penalty - bedeutet, dass Personen, die die in sie gesetzten und bei schönen Menschen häufig überhöhten Erwartungen enttäuschen, umso härter sanktioniert werden, je attraktiver sie sind (vgl. Rosar/Klein 2009: 626f.). Schließlich ist der sogenannte Beauty Is Beastly Effect zu nennen, der einen komplexen Interaktions- mechanismus zwischen der physischen Attraktivität, dem Geschlecht und der Logik des Handlungskontextes um- schreibt (vgl. Rosar et al. 2014: 190). Je attraktiver z. B. eine Frau ist, desto stärker werden ihr auch feminine 3 Eigenschaften zugesprochen (vgl. ebd.). Agiert sie in Handlungskontexten wie dem Militär, dem Management oder der akademischen Forschung, in denen Logik mit männlichen Eigenschaften assoziiert wird, dann wirkt sich dies nachteilig auf die Wahrnehmung ihrer Kompetenz und die Bewertung ihrer Leistung aus (vgl. ebd.).

Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, die Logik der Methode der Erklärung möglichst umfassend und differenziert zu beschreiben und zu diskutieren. Die Hauptfragestellungen lauten: Was ist eine „Erklärung“? Wie erklärt die Soziologie? Was zeichnet eine gelungene Erklärung aus? Die systematische Beantwortung dieser Fragen fängt mit der Klärung des Begriffes „Erklärung“ an. Im Anschluss werden die wichtigsten Erklärungsinstrumente der So­zialwissenschaften skizziert sowie die Kriterien für eine gelungene Erklärung festgelegt. Im zweiten Teil der Arbeit werden zwei empirische Befunde zu dem exemplarisch ausgewählten Explanandum - physische Attraktivität des Lehrpersonals und ihr Einfluss auf die Bewertung durch Studierende - dargestellt und die dort aufgeführten Erklä­rungen des postulierten Zusammenhangs im Detail betrachtet. Als Nächstes wird geprüft, wie überzeugend die dargestellte Erklärungslogik ist. In der Schlussbetrachtung werden die wichtigsten Befunde der vorliegenden Arbeit kurz zusammengefasst und diskutiert.

2 Erklärungen in den Sozialwissenschaften

Das vorliegende Kapitel konzentriert sich zunächst auf die Klärung des Begriffes „Erklärung“. Anschließend werden einige der soziologischen Erklärungsinstrumente dargestellt. Darauf aufbauend werden abschließend die Gütekri­terien für eine gelungene Erklärung erarbeitet.

2.1 Was ist eine „Erklärung“?

Das Bedeutungsspektrum des Wortes „Erklärung“ ist sehr breit und reicht von der i) kausalen Erklärung von Vor­gängen oder Tatsachen, ii) Erklärung der Bedeutung eines Wortes, iii) Erklärung als Interpretation eines Textes, iv) Erklärung als korrigierende Uminterpretation, v) Erklärung als Beseitigung der Diskrepanz zwischen Glauben und Wahrnehmung, vi) Erklärung als moralische Rechtfertigung, vii) Erklärung als detaillierte Schilderung, viii) Er­klärung als Funktionserklärung bis hin zur ix) Erklärung, wie man etwas macht (Stegmüller 1983, zit. n. Haussmann 1991: 21). In der Wissenschaftstheorie hat sich die Sprachkonvention eingebürgert, die kausalen Erklärungen als wissenschaftlich und alle anderen als vor- oder außerwissenschaftlich zu bezeichnen (vgl. Haussmann 1991: 23).¹ Ein grundsätzliches Charakteristikum von wissenschaftlichen Erklärungen ist, dass sie plausible kausale Darstel­lungen anbieten, warum Ereignisse passieren, warum etwas sich im Laufe der Zeit verändert oder warum Zustände oder Begebenheiten in Raum und Zeit kovariieren (vgl. Hedström 2008: 28). Erklärungen gelten somit als Antwor­ten auf Warum-Fragen (vgl. ebd.: 12).

Basierend auf dieser Definition kann auch geklärt werden, was keine Erklärungen sind. Erstens sind Beschreibun­gen keine Erklärungen, da sie nur empirische Feststellungen über raum-zeitlich fixierte, singuläre Sachverhalte machen, aber keine Gesetzesaussagen enthalten, die immer über bloße Feststellungen hinausgehen (vgl. Esser 1993: 56).² Zweitens sind die Narrationen, die Erzählungen eines Ablaufs „wie es geschah“ keine Erklärungen, weil ihnen der Hinweis auf den kausalen Mechanismus fehlt, der die in der Geschichte aufgezählten Ereignisse verbindet (vgl. ebd.). Drittens sind Begriffe, Klassifikationen, Illustrationen und Beispiele keine Erklärungen, weil sie ein Phänomen nur benennen, klassifizieren bzw. illustrieren, aber die Warum-Frage kann damit nicht beantwor­tet werden (vgl. ebd.: 56f.). Viertens sind Analogien, wie beispielsweise „Gesellschaften verhalten sich wie Orga­nismen, wie nicht -triviale Maschinen oder wie autopoietische Systeme“ keine Erklärungen, weil damit keineswegs das Funktionieren von Gesellschaften erklärt werden kann (vgl. ebd.: 57). Fünftens sind Orientierungshypothesen keine Erklärungen, weil es ihnen an der genauen Spezifikation der Zusammenhänge fehlt, die es erst erlauben würde, spezifische Randbedingungen anzuwenden (vgl. ebd.).^{3 4} Sechstens sind die Bedeutungen, das innere We­sen eines Phänomens, wie beispielsweise „Soziale Bewegungen zerfallen, weil sie autopoietische Systeme sind“, keine Erklärungen, weil hier keine Gesetzmäßigkeiten angegeben werden.

2.2 Wie erklärt die Soziologie?

Wie bereits weiter oben erwähnt, verfügt die Soziologie über ein breites Erklärungsinstrumentarium. Da die Dar­stellung all dieser Instrumente den Rahmen dieser Arbeit sprengen würde, konzentriere ich mich im Folgenden auf drei Haupttypen von Erklärungen, nämlich deduktiv-nomologische, statistische und Erklärungen über soziale Me­chanismen.

Eins der einflussreichsten Erklärungsmodelle der Sozialwissenschaften ist das deduktiv-nomologische Modell oder das sogenannte Hempel-Oppenheim-Schema (s. Abbildung 1 unten). Es besteht aus zwei Hauptkomponenten, dem Explanans und dem Explanandum. Als Explanans bezeichnet man zwei Typen von erklärenden Aussagen: allgemeine Gesetze und Randbedingungen (vgl. Hempel/Oppenheim 1948: 137). Die Gesetzesaussagen bestehen aus einem Ursachen- und einem Folgenteil und werden in der Regel als Wenn-dann- oder Je-desto-Sätze formu­liert (vgl. Opp 2014: 53). Die Randbedingungen sind eine raumzeitlich lokalisierte Menge derjenigen Objekte, die den Ursachenteil der Gesetzesaussage bezeichnet (vgl. ebd.). Unter Explanandum versteht man eine Aussage über ein Phänomen, dessen Auftreten erklärt werden soll (vgl. ebd.: 52). Sie bezeichnet den Folgeteil der Geset­zesaussage (vgl. ebd.: 53). Die Erklärung von Explanandum besteht in seiner logischen Deduktion aus dem Ex- planans (vgl. Hempel/Oppenheim 1948: S. 137).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Das Grundschema der deduktiv-nomologischen Erklärung. Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Hempel und Oppen­heim (1948: 138).

Zur besseren Nachvollziehbarkeit der Logik dieses Erklärungsansatzes sei ein kleines Beispiel angeführt. Ange­nommen, wir wollen erklären, warum die Selbstmordrate in Hamburg höher als in Leipzig ist (s. Abbildung 2 S. 7). Man könnte argumentieren, dass in Hamburg prozentual mehr Personen sozial isoliert als in Leipzig sind und dass dies die Ursache für die relativ hohe Selbstmordrate sei (vgl. Opp 2014: 52). Woher weiß man aber, dass die soziale Isolierung und nicht andere Sachverhalte wie z. B. die Religionszugehörigkeit für die Selbstmordrate von Bedeutung ist (vgl. ebd.)? Eine Antwort auf diese Frage könnte der Hinweis auf eine Gesetzesaussage sein, nach der allgemein in Gruppen (d. h. auch in Städten), in denen ein hoher Prozentsatz von Personen sozial isoliert ist, die Selbstmordrate höher ist als in Gruppen, in denen ein geringer Prozentsatz von Personen sozial isoliert ist (vgl. ebd.).

Obwohl das Hempel-Oppenheim-Schema einige attraktive Merkmale besitzt, ist seine explanatorische Leistungs­fähigkeit für die Soziologie begrenzt. Erstens ist kritisch anzumerken, dass es keine gut bestätigten sozialwissen­schaftlichen Gesetze gibt, die das Erklärungsschema voraussetzt (vgl. ebd.: 70f.). In den Sozialwissenschaften werden eher probabilistische Gesetze wie beispielsweise „Die meisten Personen mit einer hohen Leistungsmoti­vation haben beruflichen Erfolg“ oder „Etwa 95 % der straffällig gewordenen Personen werden rückfällig“ formuliert (vgl. ebd.: 56f.). Zweitens fördert das Modell unsinnige Erklärungen (vgl. ebd.: 72f.). Das oft zitierte Beispiel von Salmon - „John Jones avoided becoming pregnant during the past year, for he has taken his wife’s birth control pills regularly, and every man who regularly takes birth control pills avoids pregnancy“ - macht deutlich, dass die deduktiv-nomologische Erklärungen trotz der korrekten formalen Struktur inadäquat sein können (Salmon 1971: 34). Schließlich kommt den Handlungen und intentionalen Erklärungen nicht die Rolle zu, die sie haben sollten (vgl. Hedström 2008: 36).

General Law: Wenn in einer Gruppe A die soziale Isolierung stärker ist als in Gruppe B, dann ist auch die Selbstmordrate in Gruppe A höher als in Gruppe B.

Condition: In Hamburg ist die soziale Isolierung stärker als in Leipzig.

Explanandum: In Hamburg ist die Selbstmordrate höher als in Leipzig.

Abbildung 2: Ein Beispiel der deduktiv-nomologischen Erklärung. Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Opp (2014: 53).

Als Nächstes werden die statistischen Erklärungen präsentiert. Im Mittelpunkt dieser Erklärungsmethode steht die Identifikation von statistisch relevanten Einflussfaktoren (vgl. Little 1991: 173f.). Nach Salmon (1984) liegt ein sta­tistisch relevanter Einflussfaktor A vor, wenn sein Auftreten die Wahrscheinlichkeit P eines Ereignisses B erhöht beziehungsweise vermindert - selbst dann, wenn P sehr niedrig ist (vgl. Salmon 1984: 32ff.). Bezüglich der kau­salen Relevanz von Einflussfaktoren ist anzumerken, dass diese erst dann vorliegt, wenn vier folgenden Bedingun­gen erfüllt sind: wenn i) A und B Varianz aufweisen, ii) A und B positiv oder negativ korreliert sind, iii) A B zeitlich vorausgeht und iv) der Zusammenhang zwischen A und B bei Kontrolle der Drittvariablen C fortbesteht (vgl. Little 1991: 173f.).

Zur Veranschaulichung dieses Erklärungsansatzes führen wir ein Beispiel an. Angenommen, wie wollen erklären, warum wir eine Kluft zwischen den Geschlechtern beim Einkommen beobachten (vgl. Hedström 2008: 37). Dazu können wir in einem ersten Schritt die uns interessierende Population in vier verschiedene Sub-Populationen auf­teilen, die auf dem Geschlecht und der Bildung basieren (s. Abbildung 3 S. 8) (vgl. ebd.: 38f.). Wenn an diesem Punkt die Geschlechterdifferenz nicht mehr vorkommt, d. h., wenn Männer und Frauen mit dem gleichen Bildungs­niveau annähernd gleich bezahlt werden, dann könnten wir schlussfolgern, dass die Erklärung für die Einkommens­diskrepanz darin liegt, dass es mehr Frauen als Männer mit einem niedrigen Bildungsniveau gibt (vgl. ebd.: 39). Wenn die Einkommensunterschiede nicht verschwinden, würden wir in einem weiteren Analyseschritt die Dekom­position fortsetzen und zusätzliche Faktoren einfügen, die möglicherweise die beobachteten Einkommensunter­schiede erklären (vgl. ebd.). Unterschiede in sozialen Zuständen oder Ereignissen werden hier als erklärt betrach­tet, wenn die Dekomposition diese eliminiert, und sie werden als teilweise erklärt betrachtet, wenn sie teilweise eliminiert worden sind (vgl. ebd.). Um das Problem der feinkörnigen Unterteilungen zu lösen, werden in der For­schungspraxis üblicherweise unterschiedliche Arten von Regressionsmodellen benutzt (vgl. ebd.). Das Ausmaß, zu dem die beobachteten Differenzen hier eliminiert werden, wird typischerweise als Anteil der Varianz der Ergeb­nisvariable gemessen, die „entfernt“ wird, wenn die erklärenden Faktoren eingeführt werden (vgl. ebd.). Kritisch anzumerken ist, dass eine statistische Analyse ein Test einer Erklärung ist und nicht die Erklärung selbst (vgl. ebd.: 41; vgl. Little 1991: 177ff.).

[...]

¹ Im Folgenden geht es ausschließlich um die wissenschaftlichen Erklärungen.

² Mehr zu Gesetzesaussagen siehe folgendes Unterkapitel.

³ Darunter versteht man sehr vage formulierte Zusammenhänge, wie z. B. „Das Sein bestimmt das Bewusstsein“ (vgl. Esser 1993: 57).

⁴ Mehr zu Randbedingungen siehe folgendes Unterkapitel.