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Media type:
E-Book;
Thesis
Title:
Bridging the research-practice gap through information visualization
:
a mixed methods approach to involve research subjects in data interpretation
University thesis:
Dissertation, University of St. Gallen, 2020
Footnote:
Enthält mehrere Beiträge
Description:
Eine grundlegende Herausforderung für Management- und Organisationsstudien besteht darin, theoretisch rigorose Forschungsergebnisse zu liefern, die gleichzeitig für Fachleute von praktischer Relevanz sind. Das Bewusstsein für die Notwendigkeit einer engeren Einbeziehung der Teilnehmer in den Forschungsprozess wächst. Schnell wachsende Forschungsströme wie die Citizen Science versuchen, die Forschungsteilnehmer in den Prozess der Datenerfassung einzubeziehen. Die Beiträge in dieser kumulativen Dissertation stellen einen mixed methods Ansatz vor, um die Forschungsteilnehmer in den Prozess der Dateninterpretation mit visuellen Mitteln einzubeziehen. Paper 1 wendet den mixed methods Ansatz mittels sofortiger Datenvisualisierung an und erleichtert die Datenintegration in Echtzeit. In Paper 2 wird der mixed methods Ansatz mit Hilfe eines Computersystems und eines rigorosen Indexes (Index of Disagreement) angewendet. In diesem Artikel wird gezeigt, dass Korrelationsmodelle in Echtzeit überarbeitet werden können, indem die Gründe für diskrepante Umfrageergebnisse erläutert werden. In Paper 3 wird der mixed methods Ansatz anhand visueller Interaktionsmuster angewendet. Visuelle Interaktionsmuster sind wiederholbare Kombinationen von Visualisierungen und ein begleitendes Forschungsverfahren zur Erweiterung quantitativer Forschungsergebnisse mit qualitativen Daten. Paper 4 soll der Ansatz der gemischten Methoden popularisieren. In diesem Artikel wird eine innovative Visualisierung vorgestellt, auf die die Interaktionsmuster leicht abgebildet werden können. Zum Nutzen dieser Dissertation zählen die Gewinnung von Erklärungen für unerwartete Forschungsergebnisse und alternative Erklärungen für erwartete Ergebnisse, die Lokalisierung von Faktoren, die möglicherweise die fehlende statistische Bestätigung vorhandener Hypothesen und die Entstehung neu entdeckter Korrelationsabhängigkeiten erklären und die Formulierung von Pos
A fundamental challenge for management and organization studies is to produce research results that are theoretically rigorous, and at the same time of practical relevance for professionals. There is an increasing awareness of the need for a closer involvement of participants in the research process. Rapidly rising research streams, like Citizen Science, seek to involve research participants in the process of data gathering. The papers in this cumulative dissertation introduce and apply a mixed methods approach for involving research participants in the process of data interpretation through visual means. Paper 1 applies the mixed methods approach by means of instant data visualization facilitates real-time data integration. Paper 2 applies the mixed methods approach by means of a computer system and a rigorous index (the Index of Disagreement). This paper demonstrates that correlational models can be revised in real time, based on explaining the reasons for discrepant survey results. Paper 3 applies the mixed methods approach by means of an visual interaction patterns. Visual interaction patterns are repeatable combinations of visualizations and an accompanying research procedure aimed at extending quantitative research results with qualitative data. Paper 4 is aimed at popularizing the mixed methods approach. This paper introduces an innovative visualization on which the interaction patters can easily be mapped. The benefits of this dissertation include providing explanations for unexpected research findings and alternative explanations for expected findings, locating factors that might account for the lack of statistical confirmation of existing hypotheses and the emergence of newly-discovered correlational dependencies, enabling the formulation of post-hoc hypotheses, and improving the correspondence of correlational models with empirical realities