Fallstudien

1 Allgemeines

Fallstudien (Case Studies) sind ein qualitatives Forschungsdesign, das auf die detaillierte Untersuchung eines oder weniger Fälle abzielt, um komplexe Phänomene im Kontext zu verstehen. Ein „Fall“ kann z. B. eine Organisation, ein Projekt, ein Team, ein Standort, ein System oder ein spezifischer Implementierungsprozess sein. Fallstudien dienen sowohl der Überprüfung theoretischer Annahmen in einem konkreten Kontext als auch der Generierung neuer Erkenntnisse und Hypothesen (vgl. Forschungsmethoden und Wissenschaftliches Schreiben).

Fallstudien sind insbesondere geeignet für explorative, deskriptive und explanative Fragestellungen. Ihre Stärke liegt im Vergleich zu rein quantitativen Verfahren in der Möglichkeit, soziale und organisatorische Wirklichkeit umfassend abzubilden und Phänomene in ihrem jeweiligen Kontext zu erfassen. Dies ermöglicht es, Entwicklungen, Prozessabläufe und Ursache‑Wirkungs‑Zusammenhänge nachzuvollziehen und praxisrelevante, datenbasierte Aussagen zu treffen.

Üblicherweise wird zwischen zwei grundlegenden Varianten unterschieden:

• Einzelfallstudie: Fokussiert einen einzelnen Fall, der z. B. kritisch, extrem, einzigartig, besonders typisch oder bislang nicht zugänglich ist oder über einen längeren Zeitraum beobachtet wird.
• Vergleichende Fallstudie (Multiple‑Case Study): Untersucht mehrere Fälle, die systematisch miteinander verglichen werden. Der Mehrwert liegt in der Möglichkeit, Gemeinsamkeiten und Unterschiede herauszuarbeiten und damit die Belastbarkeit und Übertragbarkeit der Befunde zu erhöhen.

Einzelfallstudien erlauben eine besonders tiefe Kontextanalyse; vergleichende Fallstudien stärken die Robustheit und Verallgemeinerbarkeit im theoretischen Sinne, gehen jedoch mit einem höheren Forschungsaufwand einher.

Im Gegensatz zu quantitativen Methoden erlauben Fallstudien grundsätzlich keinen statistischen Induktionsschluss auf eine Grundgesamtheit. Generalisierungen erfolgen typischerweise als analytische Generalisierung, d. h. als Übertragung auf theoretische Konzepte oder Modelle, nicht auf Populationen (vgl. Theoretischer Rahmen und Argumentation).

2 Ziel

Fallstudien werden insbesondere in neuen oder komplexen Forschungsfeldern eingesetzt, in denen bestehende Modelle, Kennzahlen oder Standardinstrumente nur begrenzt greifen. Sie tragen dazu bei,

• ein differenziertes „Lagebild“ zu entwickeln,
• Wesentliches von Unwesentlichem zu trennen und zentrale Mechanismen zu identifizieren,
• abstrakte Konzepte an konkreten Beispielen zu „erden“,
• scheinbar neue Phänomene auf bekannte theoretische Zusammenhänge zurückzuführen.

Auch in Forschungsfeldern mit bereits fortgeschrittenem Wissensstand können Fallstudien wertvolle neue Perspektiven eröffnen und Impulse für weitere Forschung liefern, z. B. durch die Untersuchung abweichender Fälle, Sonderfälle oder emergenter Phänomene.

Im Zusammenspiel mit quantitativen Ansätzen entfalten Fallstudien zusätzliches Potenzial. Sie können z. B. genutzt werden,

• zur Hypothesengenerierung (z. B. auf Basis explorativer Fallstudien, die in nachgelagerten Surveys getestet werden),
• zur Erklärung von Ausreißern oder Clustern in quantitativen Analysen oder
• zur Validierung von Konstrukten, indem geprüft wird, ob die operationalisierten Größen die im Feld beobachteten Phänomene angemessen widerspiegeln.

Das übergeordnete Ziel einer Fallstudie besteht darin, theoretisch informierte Einsichten in bislang unerforschte/wenig untersuchte oder komplexe Phänomene zu gewinnen und diese in den bestehenden Forschungsstand einzubetten (vgl. Forschungsfrage und Forschungslücke in der Wirtschaftsinformatik).

2.1 Beispielhafte Anwendungsfelder in der Wirtschaftsinformatik

In der Wirtschaftsinformatik kommen Fallstudien u.a. in folgenden Konstellationen zum Einsatz:

• Einführung großer ERP‑Systeme oder Plattformen in Einzelorganisationen oder Verbünden,
• Umsetzung von Digitalisierungsprogrammen in der öffentlichen Verwaltung,
• Entwicklung und Implementierung von Data‑Analytics‑Lösungen in Unternehmen,
• Einführung von Kollaborationstools und deren Auswirkungen auf Teamarbeit,
• Gestaltung und Nutzung von Self‑Service‑BI oder Low‑Code‑Plattformen.

In diesen Kontexten ermöglichen Fallstudien, Prozessverläufe, Aushandlungsprozesse und lokale Anpassungen (z. B. Workarounds, Shadow IT) sichtbar zu machen, die in stark standardisierten Erhebungen häufig verborgen bleiben. Sie liefern damit nicht nur empirisches Material, sondern auch Anknüpfungspunkte für Gestaltungsfragen (vgl. Design Science).

3 Durchführung

Die Durchführung von Fallstudien erfordert einen systematischen Planungs‑ und Durchführungsprozess, der insbesondere bei mehreren Fällen sorgfältig dokumentiert werden sollte. Yin (2014) betont in diesem Zusammenhang die Bedeutung eines Forschungsprotokolls, in dem Vorgehen, Datenerhebung und Analyse vorab festgelegt werden.

3.1 Planungsphase und Fallauswahl

Zu Beginn wird die Problemstellung präzisiert und der zu untersuchende Sachverhalt definiert. Im Rahmen der Zielsetzung wird festgelegt, ob die Fallstudie eher Hypothesen generiert oder bestehende Annahmen prüft und auf welche theoriegeleiteten Fragestellungen sie sich stützt (vgl. Abschlussarbeiten - Gliederung).

Darauf aufbauend erfolgt die Auswahl der Fälle:

• In Einzelfallstudien kann es sich z. B. um besonders typische, kritische oder einzigartige Fälle handeln.
• In vergleichenden Fallstudien werden mehrere Fälle gezielt ausgewählt, um Replikationslogiken zu ermöglichen:
• Laterale Replikation: Zusätzliche Fälle werden so gewählt, dass ähnliche Rahmenbedingungen vorliegen und erwartungsgemäß ähnliche Ergebnisse auftreten.
• Theoretische Replikation: Fälle werden so selektiert, dass sich theoriebasiert unterschiedliche Ergebnisse erwarten lassen, die dennoch im selben theoretischen Rahmen erklärbar sind.

Die Auswahl der Fälle folgt in der Regel theoretischen und inhaltlichen Kriterien, nicht einem Zufallsprinzip, wie es in quantitativen Designs üblich ist. Sie muss nachvollziehbar begründet werden und in engem Zusammenhang mit dem Forschungsziel stehen.

Parallel werden geeignete Datenerhebungsmethoden festgelegt und in Bezug zum jeweiligen Fall ausgewählt (vgl. Forschungsmethoden – Qualitative Methoden). Häufig eingesetzt werden:

• Interviews (leitfadengestützt, halbstrukturiert, offen),
• Beobachtungen (teilnehmend, nicht‑teilnehmend),
• Dokumenten‑ und Inhaltsanalysen (z. B. Berichte, Protokolle, Artefakte),
• ggf. Gruppendiskussionen oder Workshops (z. B. zur Validierung von Zwischenergebnissen).

Zur Absicherung des Designs kann eine Pilotstudie (Pilot Case) durchgeführt werden. Erkenntnisse aus diesem Pilotfall fließen in die Überarbeitung des Forschungsprotokolls ein.

3.2 Datenerhebung

Auf Basis des Forschungsprotokolls erfolgt die Datenerhebung. Übliche Schritte sind:

• Planung und Durchführung der Erhebungen (Interviews/Befragungen, Beobachtungen, Dokumentensichtung),
• Protokollierung, Ton‑ oder Videoaufzeichnungen (sofern möglich und ethisch vertretbar),
• strukturierte Ablage der Daten, z. B. in einer Fallstudiendatenbank oder einem Fallstudiendossier.

Eine sorgfältige Dokumentation der Erhebung (Zeitpunkte, Beteiligte, Kontexte) ist essenziell, um Transparenz und Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten und spätere Auswertungen zu unterstützen. Gerade in Abschlussarbeiten kann ein gut aufgebautes Fallstudiendossier auch den Prüfenden verdeutlichen, dass das Vorgehen systematisch geplant und umgesetzt wurde.

3.3 Datenanalyse

Die Datenanalyse in Fallstudien ist methodisch anspruchsvoll, da kein einheitliches Standardverfahren existiert. Ausgangspunkt ist in der Regel die Sortierung und Strukturierung des Datenmaterials. Anschließend kommen unterschiedliche Analysetechniken zum Einsatz, u. a.:

• inhaltsanalytische Verfahren (z. B. strukturierende oder zusammenfassende Inhaltsanalyse),
• kodierende Verfahren (z. B. Kategorienbildung, thematische Analyse, offene/axiale Kodierung),
• Mustervergleich (pattern matching) und Erklärungssuche (explanation building),​
• Zeitreihen‑Analysen oder Prozessrekonstruktionen (z. B. für Transformationsprojekte).

Ergebnis dieser Analysen sind Fallstudienberichte, in denen der jeweilige Fall (oder die Fälle) strukturiert dargestellt und analysiert werden. Häufig werden diese Berichte im Rahmen einer kommunikativen Validierung den beteiligten Praxispartnern zur Durchsicht vorgelegt, um inhaltliche Fehler zu erkennen und Missverständnisse zu klären.

3.4 Fallinterpretation und Vergleich

In der Fallinterpretation werden die Ergebnisse eines Falls systematisch diskutiert und in Beziehung zur Forschungsfrage sowie zum theoretischen Rahmen gesetzt. In vergleichenden Fallstudien werden zusätzlich Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen den Fällen herausgearbeitet.

Typische Schritte sind:

• Darstellung der zentralen Befunde pro Fall,
• Vergleich der Fälle entlang definierter Kategorien oder Dimensionen,
• Ableitung von Mustern, Mechanismen oder Konfigurationslogiken,
• Rückbindung der Ergebnisse an theoretische Konzepte und Modelle,
• Formulierung von theoretischen Propositionen oder Hypothesen für nachgelagerte Studien.

Dadurch entsteht eine fundierte Grundlage für theoretische Schlussfolgerungen und Implikationen für Praxis und weitere Forschung.

3.5 Integration von Fallstudien in Abschlussarbeiten

In Abschlussarbeiten der Wirtschaftsinformatik wird das Fallstudiendesign üblicherweise im Methodenkapitel verankert (vgl. Abschlussarbeiten - Gliederung). Typische Elemente sind:​

• <>Begründung der Wahl einer Fallstudie als geeignetem Design für die konkrete Forschungsfrage, <>Beschreibung des Falls bzw. der Fälle und der Auswahlkriterien, <>Darstellung des Forschungsprotokolls (Erhebungsmethoden, Auswertungsverfahren), <>Reflexion von Gütekriterien (z. B. Konstrukt‑ und interner Validität, Reliabilität, Übertragbarkeit).

Im Ergebniskapitel werden die Fallstudienbefunde strukturiert präsentiert, während die Diskussion die analytische Generalisierung und die Einbettung in den Forschungsstand leistet (vgl. Theoretischer Rahmen und Argumentation).

3.6 Typische Fehlerquellen

In der Fallstudienforschung treten regelmäßig ähnliche Fehler auf. Dazu zählen u.a.:

• Unzureichende Begründung der Fallauswahl und des Designs,
• unsystematische Datenerhebung ohne klares Protokoll,
• Vermischung von Einzelfall‑ und Vergleichslogik ohne explizite methodische Reflexion,
• wenig transparente Auswertungsschritte,
• fehlende oder nur knappe Rückbindung der Befunde an theoretische Konzepte.

Speziell bei qualitativen Studien ist die Angabe eines „N“ (z. B. „N = 5“) als quantitative Kennzahl missverständlich, wenn keine quantitativen Auswertungen vorgenommen werden. In der qualitativen Fallstudie steht nicht die Fallzahl im Vordergrund, sondern die theoretische Sättigung und die Tiefe des Verständnisses.

3.7 Kurz-FAQ zu Fallstudien

Wie viele Fälle „braucht“ eine gute Fallstudie?
Die Zahl der Fälle hängt von der Forschungsfrage, der Komplexität des Feldes und den verfügbaren Ressourcen ab. Entscheidend ist weniger die Anzahl der Fälle als die systematische Auswahl und die erreichte theoretische Sättigung.

Kann eine Fallstudie auch quantitative Daten enthalten?
Ja, Fallstudien können qualitative und quantitative Daten kombinieren (z. B. Kennzahlen, Umfragen im Fall). Entscheidend ist, dass die Fallstudie als primäres Design klar erkennbar bleibt und die Auswertung kohärent ist.

Wie unterscheidet sich eine Fallstudie von einer praktischen Projektarbeit?
Eine Fallstudie folgt einem expliziten Forschungsdesign, ist theoretisch eingebettet und zielt auf einen Beitrag zum wissenschaftlichen Diskurs. Eine reine Projektarbeit kann praxisorientiert sein, ohne diese Anforderungen vollständig zu erfüllen.

Kernliteratur

• Yin, R.K. (2014): Case Study Research: Design and Methods. (5th ed.), Sage Publications, Los Angeles [u.a.] 2014.
• Borchardt, A.; Göthlich, S.E. (2009): Erkenntnisgewinnung durch Fallstudien. In Albers, S.; Klapper, D.; Konradt, U.; Walter, A.; Wolf, J. (Eds), Methodik der empirischen Forschung (pp.33-48). Wiesbaden: Gabler.