Sozialstrukturelle Merkmale werden in praktisch jeder sozialwissenschaftlichen Umfrage erfasst. Sie erlauben Aufschluss darüber, wie die Befragten in die soziale Struktur der Gesellschaft eingebettet sind und wie ihr Verhalten, Erleben und ihre Einstellungen dadurch beeinflusst wird.
Sozialstrukturelle Merkmale können auch erklären, wie sich soziale Strukturen verändern, und wie sie mit verschiedenen Bereichen unserer Welt – etwa dem Arbeitsmarkt, der Gesundheit, Umwelt und Politik – in Beziehung stehen. Sie werden darüber hinaus genutzt, um Verhaltens- und Einstellungsunterschiede zwischen verschiedenen gesellschaftlichen Gruppen (z.B. Männer und Frauen, junge und alte Menschen) zu untersuchen. Auch für die Sozialstrukturforschung von GESIS haben sozialstrukturelle Merkmale eine zentrale Bedeutung.
Wir beraten Sie zu sozialstrukturellen Merkmalen
Unsere Expert*innen beraten Sie auf Basis langjähriger Forschungserfahrung kompetent und umfassend zum Einsatz sozialstruktureller Merkmale in Ihrer sozialwissenschaftlichen Erhebung. Wir bieten Ihnen nützliche Informationen zur Messung sozialstruktureller Merkmale und beraten Sie anwendungsorientiert zu geeigneten Erhebungsinstrumenten, zur Kodierung, sowie zur Harmonisierung über Stichproben oder Studien hinweg. Dies ist insbesondere für internationale Vergleiche relevant.
Unsere Beratungsschwerpunkte umfassen:
- Messung von Bildung, insbesondere in internationalen Umfragen
- Messung des sozio-kulturellen Hintergrundes
Hier gelangen Sie direkt zu unserem Beratungsformular. Dort können Sie schnell und unkompliziert individuelle Beratung durch unsere Expert*innen anfordern.
- Neuentwicklung von sozialwissenschaftlichen Messinstrumenten
- Kognitives Pretesting
- Übersetzung von Messinstrumenten in internationalen Umfragen
- Demografische Standards: Eine gemeinsame Empfehlung des ADM Arbeitskreis Deutscher Markt- und Sozialforschungsinstitute e. V. , der Arbeitsgemeinschaft Sozialwissenschaftlicher Institute e. V. (ASI) und des Statistischen Bundesamtes
Beitrag im GESIS-Blog: Die Messung sozialstruktureller Merkmale im Wandel der Zeit
Working Paper: Schneider, Silke L; Ortmanns, Verena; Diaco, Antonia; Müller, Sarah (2022): Die Erhebung soziodemographischer Variablen in großen deutschen Umfragen: Ein Überblick über Möglichkeiten und Herausforderungen der Harmonisierung. In KonsortSWD Working Paper (Vol. 2022, Number 2). https://doi.org/10.5281/zenodo.6810973
Weiterführende Artikel in den GESIS Survey Guidelines:
Projekte und Kooperationen:
- Harmonized Variables:Teilprojekt des Konsortiums für die Sozial-, Verhaltens-, Bildungs- und Wirtschaftswissenschaften (KonsortSWD) im Rahmen der Nationalen Forschungsinfrastruktur (NFDI) zur Harmonisierung von Messinstrumenten, erfasste Daten vergleichbarer zu machen.
- Demographische Standards: GESIS ist beteiligt an der AG "Demographische Standards", einer Initiative des ADM Arbeitskreis Deutscher Markt- und Sozialforschungsinstitute e. V., der Arbeitsgemeinschaft Sozialwissenschaftlicher Institute e. V. (ASI) – repräsentiert von GESIS – und dem Statistischen Bundesamt.
- CAMCES-Tool: Hervorgegangen aus Projekt “Computer-assisted measurement and coding of education in surveys” (CAMCES) bei GESIS können Surveys die Bildungsabschlüsse unterschiedlicher Länder detailliert messen und umkodieren. Das Projekt wird aktuell im EU-Horizon 2020-Projekt SERISS fortgeführt.
Publikationen
- Bohr, Jeanette (2018): EU-AES Tools: Implementation of the European Socioeconomic Groups Classification (ESeG) using Adult Education Survey Microdata. GESIS Papers 2018|14.
- Wirth, Heike, Cornelia Gresch, Walter Müller, Reinhard Pollak und Felix Weiss (2009): Validating the ESeC-scheme as operationalization of social class: The case of Germany. MZES-Arbeitspapier 119. Mannheim: MZES.
- Wirth, Heike und Andreas Fischer (2008): ESeC - European Socioeconomic Classification. Die Operationalisierung von ESeC im kumulierten ALLBUS 1980-2006. GESIS Methodenbericht 2008/9.
- Harry Ganzeboom’s Tools for deriving occupational status measures from ISCO-08
- European Socio-economic Classification (ESeC) user guide (Harrison and Rose 2006), basierend auf ISCO 1988