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Projekt
Befragung von Netzwerkmitgliedern im Panel-Kontext: Integration egozentrierter Datenerhebung mit Respondent-Driven Sampling
Antragstellerinnen / Antragsteller
Dr. Carina Cornesse; Dr. Jean-Yves Gerlitz; Professor Dr. Olaf Groh-Samberg; Professorin Dr.-Ing. Sabine Zinn
Fachliche Zuordnung
Empirische Sozialforschung
Förderung
Förderung seit 2024
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 539569381
Individuen sind in ihre sozialen Kontexte eingebettet. Viele großangelegte, themenübergreifende sozialwissenschaftliche Umfragen versuchen dieser Tatsache Rechnung zu tragen indem sie Umfragedesigns für multiple Akteure (MA) und Fragebogenmodule für egozentrierte Netzwerke (ECN) in ihre Datenerfassungsstrategien integrieren. Mithilfe von MA-Designs und ECN-Modulen haben Forschende Daten über die allgemeine Netzwerkstruktur von Befragten, die ihnen zur Verfügung stehenden sozialen Ressourcen, sowie einige Informationen über ihre Beziehung zu einer begrenzten Anzahl von Kernnetzwerkmitgliedern (z. B. Eltern, Partner, Kinder) gesammelt. Obwohl MA-Designs und ECN-Module wertvoll sind, weisen sie zwei entscheidende Einschränkungen auf: a) ihre Abhängigkeit von Akteurs-Enumerierung und Proxy-Informationen, die vom zentralen Befragten ("Ego") in Bezug auf ihre Netzwerkmitglieder (Alteri) bereitgestellt werden, und b) den begrenzten Netzwerkumfang, der in der Regel nur die stärksten direkten Bindungen der Befragten umfasst. Unser Studienziel besteht daher darin, diese Strategien durch Respondent-Driven Sampling (RDS) zu ergänzen und zu verbessern. RDS ist eine Netzwerk-Stichprobenziehungsstrategie, bei der Umfrageteilnehmende als "Seeds" fungieren, die ihre Netzwerkmitglieder für die Teilnahme an der Umfrage rekrutieren. Diese rekrutieren dann wiederum Netzwerkmitglieder für die Umfrage usw., sodass sich Referenzketten aufbauen. Bei diesem Rekrutierungsprozess kommt ein Link-Tracing-Verfahren zum Einsatz, das es den Forschenden ermöglicht, jede rekrutierte Person über ihre Rekrutierenden bis zu der ursprünglichen Quelle zurückzuverfolgen. Das Hinzufügen von RDS zu etablierten Netzwerkdatenstrategien in einer groß angelegten sozialwissenschaftlichen Umfrage wird das Potenzial der netzwerkanalytischen Forschung erweitern und so neue Datenräume für die Sozialwissenschaften eröffnen. Zu den Fragen, die mit diesen Daten beantwortet werden können, gehören a) ob und in welchem Ausmaß breitere Netzwerkblasen existieren (z. B. familiär, regional, politisch), b) wie stark, transitiv, homogen diese Netzwerkblasen sind und c) wie weit von den Seeds man entlang der Referenzkette gehen muss, bevor ihre Netzwerkblasen platzen und heterogen werden. Das eingereichte Projekt hat drei Ziele: 1) praktische Innovation im Hinblick auf den Erfolg von RDS durch seine effektive Kombination mit ECN-Modulen und durch die Etablierung langer Referenzketten zu untersuchen, 2) Strategien zur Bewertung und Reduzierung von Verzerrungen in den resultierenden Daten zu entwickeln und anzuwenden und 3) die Schließung bestehender inhaltlicher Forschungslücken zu sozialen Netzwerken im Hinblick auf den gesellschaftlichen Zusammenhalt. Diese Ziele werden dadurch erreicht, dass die Datenerhebungswelle des German Social Cohesion Panels (SCP) im Jahr 2025 um ein RDS-Verfahren erweitert wird und die resultierenden Netzwerkdaten gemeinsam mit den Paneldaten analysiert werden.
DFG-Verfahren
Infrastruktur-Schwerpunktprogramme
