Die angewandte Forschung nutzt verschiedene Methoden, um praktische Probleme zu lösen und direkt anwendbare Ergebnisse zu erzielen. Hier sind einige der häufigsten Methoden:

 

1.               Experimentelle Forschung: Durchführung von kontrollierten Experimenten, um Hypothesen zu testen und kausale Zusammenhänge zu identifizieren.

2.               Feldstudien: Untersuchung von Phänomenen in ihrer natürlichen Umgebung, um realitätsnahe Daten zu sammeln.

3.               Fallstudien: Detaillierte Analyse einzelner Fälle oder Ereignisse, um tiefere Einblicke in komplexe Probleme zu gewinnen.

4.               Umfragen und Fragebögen: Sammlung von Daten durch standardisierte Fragen, um Meinungen, Einstellungen oder Verhaltensweisen zu erfassen. Z. B. Semantisches Differenzial

5.               Interviews: Direkte Gespräche mit Experten oder Betroffenen, um qualitative Daten und tiefere Einblicke zu erhalten.

6.               Beobachtungsstudien: Systematische Beobachtung von Verhaltensweisen oder Prozessen, um Muster und Zusammenhänge zu identifizieren.

7.               Simulationen und Modellierungen: Einsatz von Computermodellen oder Simulationen, um komplexe Systeme zu analysieren und Vorhersagen zu treffen.

8.               Literaturrecherche: Systematische Überprüfung vorhandener wissenschaftlicher Literatur, um den aktuellen Stand des Wissens zu einem bestimmten Thema zu erfassen.

9.               Prototyping: Entwicklung und Testen von Prototypen, um neue Produkte oder Prozesse zu evaluieren und zu verbessern.

10.            Aktionsforschung: Zusammenarbeit mit den Betroffenen, um Probleme zu identifizieren und Lösungen zu entwickeln, die direkt in die Praxis umgesetzt werden können.

11.            Benchmarking: Vergleich von Prozessen und Leistungen mit den besten Praktiken in der Branche, um Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.

12.            Technologiebewertung: Analyse der Auswirkungen neuer Technologien auf verschiedene Bereiche, um deren Nutzen und Risiken zu bewerten.

13.            Kosten-Nutzen-Analyse: Bewertung der wirtschaftlichen Effizienz von Projekten oder Maßnahmen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

14.            Delphi-Methode: Einsatz von Expertenbefragungen in mehreren Runden, um konsensbasierte Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

15.            Design Thinking: Kreativer Ansatz zur Lösung komplexer Probleme, der auf Nutzerzentrierung und iterative Entwicklung setzt.

16.            Pilotprojekte: Durchführung kleinerer, begrenzter Projekte, um die Machbarkeit und Wirksamkeit neuer Ansätze zu testen, bevor sie in größerem Maßstab umgesetzt werden.

17.            Evaluationsforschung: Systematische Bewertung von Programmen, Projekten oder Maßnahmen, um deren Wirksamkeit und Effizienz zu bestimmen.

18.            Marktforschung: Untersuchung von Marktbedingungen, Verbraucherpräferenzen und Wettbewerbsanalysen, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

19.            Nutzerforschung: Analyse des Verhaltens und der Bedürfnisse von Nutzern, um Produkte und Dienstleistungen zu verbessern.

20.            Szenarioanalyse: Entwicklung und Analyse von möglichen Zukunftsszenarien, um strategische Entscheidungen zu unterstützen.

21.            Qualitätsmanagement: Anwendung von Methoden zur Sicherstellung und Verbesserung der Qualität von Produkten und Dienstleistungen.

22.            Prozessoptimierung: Analyse und Verbesserung von Geschäftsprozessen, um Effizienz und Effektivität zu steigern.

23.            Risikoanalyse: Identifikation und Bewertung von Risiken, um geeignete Maßnahmen zur Risikominderung zu entwickeln.

24.            Wirkungsanalyse: Untersuchung der kurz- und langfristigen Auswirkungen von Maßnahmen oder Interventionen.

25.            Ethnografische Forschung: Tiefgehende Untersuchung von Kulturen und Gemeinschaften durch teilnehmende Beobachtung und Interviews.

26.            Simulationen: Nutzung von Computermodellen, um komplexe Systeme zu analysieren und Vorhersagen zu treffen.

27.            Big Data Analyse: Auswertung großer Datenmengen, um Muster und Trends zu identifizieren.

28.            Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen: Einsatz von Algorithmen, um Daten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen.

29.            Netzwerkanalyse: Untersuchung von Beziehungen und Interaktionen innerhalb von Netzwerken.

30.            Geografische Informationssysteme (GIS): Analyse räumlicher Daten, um geografische Muster und Zusammenhänge zu erkennen.

31.            Design-Based Research (DBR): Kombination von Design und Forschung, um Bildungsinnovationen zu entwickeln und zu testen.

 

 

Diese Methoden können je nach Forschungsfrage und Kontext kombiniert werden, um umfassende und robuste Ergebnisse zu erzielen.