Beschreibung:
Die politische Gegenwart ist geprägt von überlappenden Krisen, die nicht nur konkrete Problemlagen hervorrufen, sondern zugleich die Anfälligkeit politischer Systeme für verschiedene Formen von Unsicherheit sichtbar machen. Krisen eröffnen damit eine analytische Möglichkeit, die zugrunde liegenden Mechanismen politischer Systeme neu in den Blick zu nehmen und besser zu verstehen. Ziel des Seminars ist es, aufzuzeigen, wie sich die Dynamiken des politischen Systems der Bundesrepublik Deutschland durch Krisen verändern und auf Basis aktueller Forschungsansätze darzulegen, welche Rückschlüsse sich daraus für das Verständnis des politischen Systems der Bundesrepublik Deutschland und seiner Institutionen ziehen lassen.
Inhalte und Organisation:
Das Seminar ist als Blockveranstaltung konzipiert und gliedert sich in vier Abschnitte, welche die Teilnehmenden zu eigenständiger Forschungsarbeit anleiten sollen. Nach einer organisatorischen Einführung folgt ein thematischer Block, in dem verschiedene als krisenhaft wahrgenommene Phänomene und deren Einfluss auf unterschiedliche Dimensionen des politischen Systems untersucht werden: (1) die Covid-Pandemie als Herausforderung für den föderalen Staat und der Einfluss von Expertise und Interessensgruppen unter Unsicherheit, (2) politischer Extremismus und Populismus als Reaktionen auf gesellschaftliche Unsicherheiten, (3) die politischen Hürden bei der Umsetzung der digitalen Transformation in der öffentlichen Verwaltung, sowie (4) der Einfluss von Unsicherheit auf das Regieren und den Policy Prozess. Ziel dieses Blockes ist es auf Basis der diskutierten Forschungsergebnisse und theoretischen Ansätze Forschungslücken zu identifizieren und eigene Fragestellungen zu entwickeln.
Im folgenden methodischen Block sollen die Teilnehmenden dann darin befähigt werden, ihre entwickelten Forschungsfragen empirisch zu überprüfen. Hierzu erfolgt eine schrittweise Einführung in zentrale Elemente des Forschungsprozesses - von der Konzeption eines geeigneten Forschungsdesigns über die Operationalisierung bis hin zur Auswahl, Erhebung und Auswertung empirischer Daten. Der Block ist bewusst interaktiv angelegt und orientiert sich inhaltlich an den erarbeiteten Forschungsfragen. Nach einer kurzen Vorstellung methodischer Grundlagen versuchen die Teilnehmenden ihre eigenen Forschungsfragen dann in konkreten Forschungsdesigns umzusetzen und erhalten individuelles Feedback. In der abschließenden Sitzung sollen die entwickelten Forschungsdesigns dann in Kurzpräsentationen vorgestellt und gemeinsam diskutiert werden.
Teilnahmevoraussetzungen
Das Seminar richtet sich an Studierende des Bachelorstudiengangs Politikwissenschaft. Vorkenntnisse im Bereich des politischen Systems der Bundesrepublik Deutschland (Pol-M1) sind ebenso wie Grundkenntnisse in den Methoden der empirischen Sozialforschung (Statistik 1) von Vorteil, aber keine Voraussetzung. Für den erfolgreichen Abschluss des Seminars sind die Lektüre der wissenschaftlichen Zeitschriftenartikel, eine kontinuierliche und aktive Mitarbeit, sowie die Einhaltung der Abgabefristen unerlässlich.
Prüfungsleistung
Die Prüfungsleistung setzt sich aus zwei Teilen zusammen. Der Erwerb von 3CP erfordert den erfolgreichen Abschluss eines Teils, der Erwerb von 6CP den erfolgreichen Abschluss beider Teile.
(1) Präsentation und Diskussionsbeitrag (3 CP):
a. 10 minutiger Vortrag zu einem ausgewählten wissenschaftlichen Artikel in Block I
b. Thesen- und Diskussionspapier, dass die zentralen Ergebnisse des Artikels in die übergeordneten Themen des Seminars einordnet und Leitfragen zur Diskussion formuliert, z.B. offene Fragen, die sich aus der Lektüre ergeben, oder Querverweise auf andere Artikel/ Themenschwerpunkte.
c. Eine 5-minütige Kurzpräsentation in der Abschlusssitzung, in der die Teilnehmenden ihr eigenes Forschungsdesign vorstellen
(2) Schriftliche Ausarbeitung des empirischen Forschungsdesigns (3 CP):
Eine theoriegeleitete Ausarbeitung (8–10 Seiten), in der
a. die Relevanz der Forschungsfrage begründet wird
b. auf Basis bestehender Theorien und empirischer Befunde Hypothesen abgeleitet werden
c. ein geeignetes Forschungsdesign zur empirischen Überprüfung entworfen und operationalisiert wird und
d. dargestellt wird, mit welchen Daten und Methoden die Forschungsfrage beantwortet werden soll
Seminarliteratur (Vorläufig)
Sitzung 2:
Boin, A., Ekengren, M., & Rhinard, M. (2020). Hiding in plain sight: Conceptualizing the creeping crisis. Risk, hazards & crisis in public policy, 11(2), 116-138.
Boin, A., Hart, P. T., Stern, E., Stern, E., & Sundelius, B. (2017). The politics of crisis management. Cambridge University Press.
Sitzung 3:
Kuhlmann, S., Franzke, J., Peters, N., & Dumas, B. P. (2024). Krisen-Governance in Deutschland. Erschienen in: Krisen-Governance im europäischen Vergleich.
Hegele, Y., & Schnabel, J. (2021). Federalism and the Management of the COVID-19 Crisis: Centralisation, Decentralisation, and (Non-)Coordination. West European Politics, 44(5–6), 1052–1076.
Leininger, A., & Schaub, M. (2024). Strategic Alignment in Times of Crisis: Voting at the dawn of a global pandemic. Political Behavior, 46(3), 1589-1607.
Mueller, J. E. (1970). Presidential popularity from Truman to Johnson. American Political Science
Review, 64(1), 18–34.
Sitzung 4:
Rasmussen, A., & Otjes, S. (2025). Responding to whom? An experimental study of the dynamics of responsiveness to interest groups and the public. Journal of European Public Policy, 32(3), 727-754.
Eady, G., & Rasmussen, A. (2024). The unequal effects of the COVID-19 pandemic on political interest representation. Political Behavior, 46(1), 657-681.
Vittori, D., Paulis, E., Pilet, J. B., & Rojon, S. (2023). Do technocrats boost the acceptance of policy proposals among the citizenry? Evidence from a survey experiment in Italy. Electoral Studies, 81, 102566.
Eichenberger, S., Varone, F., Sciarini, P., Stähli, R., & Proulx, J. (2023). When do decision makers listen (less) to experts? The Swiss government's implementation of scientific advice during the COVID‐19 crisis. Policy Studies Journal, 51(3), 587-605.
HALL, R. L., & DEARDORFF, A. V. (2006). Lobbying as Legislative Subsidy. American Political Science Review, 100(1), 69–84. doi:10.1017/S0003055406062010
Giger, N., & Klüver, H. (2016). Voting against your constituents? How lobbying affects representation. American Journal of Political Science, 60(1), 190-205.
Sitzung 5:
Gessler, T., & Hunger, S. (2022). How the refugee crisis and radical right parties shape party competition on immigration. Political Science Research and Methods, 10(3), 524-544.
Lucas, J., Sheffer, L., Loewen, P. J., Walgrave, S., Soontjens, K., Amsalem, E., ... & Varone, F. (2025). Politicians’ theories of voting behavior. American Political Science Review, 119(3), 1304-1321.
Vis, B. (2025). Introducing a conceptual map of political elites’ responses to different types of uncertain phenomena.
Weaver, R. K. (1986). The politics of blame avoidance. Journal of public policy, 6(4), 371-398.
Sitzung 6:
Rhodes-Purdy, M., Navarre, R., & Utych, S. M. (2021). Populist psychology: Economics, culture, and emotions. The Journal of Politics, 83(4), 1559-1572.
Filsinger, M., Hofstetter, N., & Freitag, M. (2023). The emotional fabric of populism during a public health crisis: How anger shapes the relationship between pandemic threat and populist attitudes. European Political Science Review, 15(4), 523-541.
Berman, S. (2021). The causes of populism in the west. Annual Review of Political Science, 24(1), 71-88.
Schwaninger, M. C., Mühlböck, M., & Sauermann, J. (2024). Risk Preferences in the Delegation Process. Political Behavior, 46(4), 2053-2074.
Wenzelburger, G. (2025). Emotional Responsiveness in an Age of Insecurity A Conceptual Proposal and a Research Agenda. Representation, 1-19.
Sitzung 7:
Busuioc, M. (2021). Accountable artificial intelligence: Holding algorithms to account. Public administration review, 81(5), 825-836.
Grimmelikhuijsen, S. (2023). Explaining why the computer says no: Algorithmic transparency affects the perceived trustworthiness of automated decision‐making. Public Administration Review, 83(2), 241-262.
Schiff, D. S., Schiff, K. J., & Pierson, P. (2022). Assessing public value failure in government adoption of artificial intelligence. Public Administration, 100(3), 653-673.
Hemesath, S., & Tepe, M. (2024). Public value positions and design preferences toward AI-based chatbots in e-government. Evidence from a conjoint experiment with citizens and municipal front desk officers. Government Information Quarterly, 41(4), 101985.
Hemesath, S., & Tepe, M. (2023). Framing the approval to test self-driving cars on public roads. The effect of safety and competitiveness on citizens' agreement. Technology in society, 72, 102177.
Sitzung 8:
Hemesath, Wenzelburger (2025). The role of uncertainty in the Policy Process. An Extension to the Multiple Streams Framework
Di Carlo, D., Hassel, A., & Höpner, M. (2024). Growth Coalitions Within a Corporatist Setting: How Manufacturing Interests Dominated the German Response to the Energy Crisis. Politics & Society, 53(2), 274-310. https://doi.org/10.1177/00323292241292920 (Original work published 2025)
Wittneben, B. B. (2012). The impact of the Fukushima nuclear accident on European energy policy. Environmental Science & Policy, 15(1), 1-3.
Jones, C. R., Elgueta, H., & Eiser, J. R. (2016). Reconciling nuclear risk: the impact of the F ukushima accident on comparative preferences for nuclear power in UK electricity generation. Journal of Applied Social Psychology, 46(4), 242-256.
Babić, M., & Mertens, D. (2025). Decarbonization under geoeconomic distress? Energy shocks, carbon lock‐ins, and Germany's pathway toward net zero. Regulation & governance, 19(2), 448-468.
