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Das „Modell für Partizipative Gesundheitsforschung“ (PGF-Modell) beschreibt die Charakteristiken der Partizipativen Gesundheitsforschung in strukturierter Form. Es zeigt u. a. die mit der PGF einhergehenden Chancen auf, wie zum Beispiel die Entwicklung eines angemessenen Forschungsdesigns durch die partizipative Zusammenarbeit. Das Modell dient der Reflexion verschiedener Aspekte in partizipativen Forschungsprojekten. Im Forschungsprozess selbst kann es vielfältig und zu unterschiedlichen Zwecken eingesetzt werden. Ursprünglich wurde dieses Modell für die Community-basierte Forschung in den USA entwickelt. Nach einem umfassenden kontextuellen Adaptionsprozess kann das Modell nun auch in der PGF für den deutschsprachigen Raum eingesetzt werden. Das Modell unterscheidet vier Komponenten: (1) den Projektkontext, (2) die Projektstruktur sowie die Prozesse der Zusammenarbeit, (3) die Kernmerkmale des partizipativen Forschungsprozesses, und (4) die daraus resultierenden kurz-, mittel- und langfristigen Wirkungen. Das Modell stellt einen Denk- und Reflexionsrahmen dar, der für die Bedürfnisse und das Konzept des jeweiligen Projektes angepasst werden kann. Es kann in vielfältiger Weise genutzt werden und dabei unterstützen, die Bedeutung der einzelnen Komponenten für das eigene Projekt zu bewerten. Das bedeutet, dass Anwender:innen bei Bedarf einzelne Aspekte des Modells vernachlässigen sowie neue Aspekte hinzufügen können. Die hier vorliegende adaptierte Fassung wurde in einem circa zweijährigen Arbeitsprozess innerhalb einer PartNet-Arbeitsgruppe erarbeitet und pilotiert. Die an diesem Prozess Beteiligten bewerten die Anwendung des PGF-Modells zusammenfassend als sehr gewinnbringend und weisen darauf hin, dass ausreichend zeitliche Ressourcen für die Anwendung benötigt werden. Die in Kapitel 7 beigefügten Steckbriefe mit den Anwendungsbeispielen stammen aus der Erprobung. Wir freuen uns, weitere Erfahrungen mit der Anwendung des Modells zusammenzutragen. Sprechen Sie uns hierzu gerne an: Ina Schaefer (ischaef@uni-bremen.de) oder Theresa Allweiss (t.allweiss@posteo.de).

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.

Der Band bietet ausgewählte Ergebnisse einer Sozialraumanalyse zur Kinder- und Jugendarbeit in Berlin-Lichtenrade ab, die die in den Jahren 2019 und 2020 von Studierenden der Katholischen Hochschule für Sozialwesen Berlin durchgeführt wurde. Neben theoretischen und grundlegenden Perspektiven zur Sozialraumorientierung und Kinder- und Jugendarbeit wird eine strukturierte Sammlung an empirischen Beiträgen geliefert. Sowohl Studierenden und Lehrenden als auch Praktiker*innen der Kinderund Jugendarbeit erhalten durch die gesammelten Artikel einen exemplarischen Abriss an forschenden Perspektiven und sozialraumanalytischen Herangehensweisen im Feld der Kinder- und Jugendarbeit.

Das Forschungsprojekt “Menschen mit Lernschwierigkeiten und Gesundheitsförderung“ (GESUND!) widmet sich der Frage, wie Gesundheitsförderung für und von Menschen mit Lernschwierigkeiten gestaltet werden kann und wie Programme zur Gesundheitsförderung im kommunalen Setting inklusiv aufgebaut werden können. Im Mai 2015 hat das Team der KHSB (Prof. Dr. Reinhard Burtscher, Theresa Allweiss, Merlin Perowanowitsch) das Projekt GESUND! auf dem Sommerfest der LWB vorgestellt. Die Teilnahme wurde genutzt, um eine Kurzbefragung zur subjektiven Gesundheit der Beschäftigten durchzuführen. Die Erkenntnisse der Befragung sollen einen Einblick, sowie eine erste Einschätzung der gesundheitlichen Situation der LWB-Beschäftigten erlauben und die Planung des Projekts unterstützen. Dieser Bericht stellt nun die Ergebnisse der Erhebung vor und soll ebenfalls als Teil der Projektevaluation dienen.

Im Mittelpunkt des Projekts steht die Frage: Wie gelingt Partizipative Gesundheitsforschung mit Menschen mit Lernschwierigkeiten? Wir machen mit dieser Publikation unsere Erfahrungen und Erkenntnisse nachvollziehbar und hoffen, dass GESUND! als Beispiel guter Forschungspraxis andere dazu ermutigt, Partizipative Forschung zu realisieren. Partizipative Forschung ist nicht bessere Forschung, sie ist auch nicht wertvoller oder anspruchsvoller als andere Ansätze guter Forschung. Aber wir sehen in diesem Ansatz einen Mehrwert für die „traditionelle” Wissenschaft, der mit keinem anderen Forschungsansatz realisiert werden kann.