title: Partizipation im Multi-Log - ein Instrument zum Austausch von Wissenschaft, Fachkräften und Expert:innen aus Erfahrung
Creators: name: Behrisch, Birgit
name: von Peter, Sebastian
name: Bär, Gesine
name: Wahl, Anna
name: Luig-Arlt, Helene
name: Berlin, Alice Salomon Hochschule
Publisher: name: Katholische Hochschule für Sozialwesen Berlin
Year: 2022
Subjects: subject: 300 Sozialwissenschaften

description: Für die Weiterentwicklung und das Verständnis von partizipativer Forschung werden international neue und kritische Formate der Repräsentation und des Austauschs von und zwischen den Beteiligten gesucht. Bereits bestehende Techniken wie Hakathons, Bar Camps, Transformative Dialoge oder der „Victorian Calling“-Ansatz werden genutzt, um Akteure aus unterschiedlichen Disziplinen, Professionen und Praxisfeldern miteinander in Austausch zu bringen. Auf der Suche nach neuen Methoden des Selbstverständnisses und der Kommunikation partizipativer Forschung wurde im Rahmen des deutschsprachigen Netzwerks für partizipative Gesundheitsforschung (PartNet) der Multi-Log-Ansatz entwickelt. Ziel dieses Artikels ist es, den Multi-Log als ein Instrument vorzustellen, das die Darstellung und den Austausch unterschiedlicher Perspektiven und Positionen von Beteiligten an Gesundheitsförderungs- und Präventionsprojekten systematisch ermöglicht und damit das Potenzial hat, transformatives Lernen zu fördern. Anhand von zwei Fallbeispielen werden die Multi-Log-Methode und ihre möglichen Auswirkungen auf die partizipative Forschung vorgestellt und kritisch diskutiert. Diese Methode strebt danach, unterschiedliche Perspektiven, Wissensformen und Erfahrungen von Expert:innen aus Erfahrung, Wissenschaftler:innen und Fachkräften in den Austausch zu bringen, ohne auf deren Synthese hinzuarbeiten. Durch die Einbindung von so genannten Perspektiv-Wächter:innen, z.B. aus der Praxis, politischen oder administrativen Institutionen, hat der Multi-Log das Potential, divergierende Sichtweisen zu ordnen und Raum für Reflexion und gegenseitiges Lernen zu schaffen. Auf diese Weise schafft das Vorgehen Möglichkeiten für die Artikulation unterschiedlicher Wissensformen, Erfahrungen und Perspektiven, mit dem Ergebnis, dass die Begegnung zur katalytischen Validität der Ergebnisse beiträgt.
description: For the further development and understanding of participatory research, new and critical formats of representation and exchange by and between participants are being sought internationally. Existing techniques such as Hakathons, Bar Camps, Transformative Dialogues or the "Victorian Calling" approach are used to bring actors from different disciplines, professions and fields of practice into exchange with each other. In the search for new methods of self-understanding and communication of participatory research, the multi-log approach was developed within the German-speaking network for participatory health research (PartNet). The aim of this article is to present the Multi-Log as a tool that systematically enables the representation and exchange of different perspectives and positions of participants in health promotion and prevention projects and thus has the potential to promote transformative learning. Using two case studies, the Multi-Log method and its potential impact on participatory research will be presented and critically discussed. This method strives to bring different perspectives, forms of knowledge and experiences of experts from experience, scientists and professionals into exchange without working towards their synthesis. By involving so-called “perspective guardians”, e.g. from practice, political or administrative institutions, the Multi-Log has the potential to order divergent perspectives and to create space for reflection and mutual learning. In this way, the procedure creates opportunities for the articulation of different forms of knowledge, experiences, and perspectives, with the result that the encounter contributes to the catalytic validity of the results.
description: PartNet Perspektiven. Beiträge zur partizipativen Forschung; 1/2022