Workshops 2017

Evaluationen, in einem weiten Sinne verstanden als jegliche Formen der Bewertung des Werts einer Sache, Person oder Maßnahme, sind in vielen gesellschaftlichen Teilbereichen fest etabliert. Evaluation in einem engeren Wortsinne meint dabei die Bewertung der kausalen Wirkungen einer Maßnahme. Dies bringt hohe methodische Anforderungen mit sich. Der Workshop vermittelt Grundlagen der Evaluation mit einem Schwerpunkt auf methodischen Fragen der Identifikation kausaler Wirkungen. Nach Einführung einiger Grundbegriffe und der Diskussion wesentlicher Entscheidungen, die vor einer Evaluation zu treffen sind, werden unterschiedliche Untersuchungsdesigns vorgestellt und hinsichtlich ihrer Brauchbarkeit für Evaluationszwecke diskutiert. Behandelt werden in diesem Zusammenhang auch Fallstricke und Grenzen von Evaluationen sowie praktische Gesichtspunkte bei deren Umsetzung. Der Workshop schließt mit einer Anwendung der vermittelten Inhalte anhand einer von den Teilnehmenden selbst gewählten Fragestellung und der Planung eines geeigneten Untersuchungsdesigns. Hervorzuheben ist, dass der Schwerpunkt des Workshops auf der Verwendung quantitativer Verfahren liegt (was die Brauchbarkeit qualitativer Verfahren für Evaluationszwecke nicht in Abrede stellen soll).

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Tobias Wolbring, Prof. Dr.; seit 2015 Juniorprofessur für Soziologie, insbesondere Längsschnittdatenanalyse an der Universität Mannheim. Studium der Soziologie, Volkswirtschaftslehre und Psychologie. 2013 Promotion zum Dr. rer. pol. mit der Arbeit „Methodische Fallstricke bei der Evaluation universitärer Lehre“ an der Ludwig-Maximilians-Universität München. 2013 – 2014 Postdoktorand an der Professur für Sozialpsychologie und Hochschulforschung, ETH Zürich. Seit 2013 Mitherausgeber der „Sozialen Welt“. Forschungs- und Interessengebiete sind Evaluationsforschung, Methoden der empirischen Sozialforschung (insbesondere Experimente, Kausalanalyse, Paneldaten), Wirtschaftssoziologie sowie Wissenschafts- und Hochschulforschung.

 In diesem Kurs wird die fundamentale Logik, die hinter bayesscher Statistik stehtvermittelt, und wie sie sich von frequentistischer Statistik unterscheidet und wie diese Unterschiede konkret in sozialwissenschaftlicher Forschung genutzt werden können.

Der Kurs deckt zunächst eine auf Intuition und Forschungslogik basierende Einführung in die Unterschiede und Gemeinsamkeiten der beiden großen Ansätze in der Statistik ab. Formalisierung und Schätzmethoden werden dabei eher am Rande behandelt.

Das erste Beispiel behandelt die Integration von externer Information (prior knowledge) in die Modellschätzung. So wird gezeigt wie Sensitivitätsanalysen für Messfehler im bayesschen Ansatz durchgeführt werden kann. Im Anschluss daran wird besprochen in welchen Anwendungen mit denen wir schon vertraut sind (im Geheimen) auch bayessche Logik angewandt wird, ohne dass wir es merken. Das zweite Beispiel bespricht die Nutzung bayesscher Statistik beim Problem der Modellidentifikation auf Grund kleiner Datensätze (z.B. in Experimenten oder Länderdatensätzen). Das dritte Beispiel zeigt wie bayessche Formulierung von Unsicherheit helfen kann Bekannte Probleme in der Interpretation von statistischer Signifikanz zu umgehen und Schlussfolgerungen aus Forschungsergebnissen zu ziehen, die stärker unserem Alltagsverständnis von Unsicherheit und Wahrscheinlichkeit entsprechen und somit einfacher an ein nicht-wissenschaftliches Publikum zu kommunizieren sind. Zum Schluss wird die Methode der Bayesian Evaluation of Infomative Hypotheses (BEIH) vorgestellt, die eine spezielle Eigenschaft der bayesschen Schätzung nutzt, um Hypothesen bei unterschiedlichen Arten der Gruppenvergleiche angemessener zu überprüfen und uns somit hilft Theorie und empirische Überprüfung klarer miteinander zu verknüpfen.

In der konkreten Bearbeitung der Beispiele wird Stan genutzt, was entweder mit Stata (StataStan) oder R (RStan) angesteuert werden kann. Allerdings steht die Handhabung des Statistikprogramms nicht im Vordergrund.

 Strukturgleichungsmodelle (Structural Equation Modeling, SEM) stellen ein flexibles Analyseinstrument zur empirischen Überprüfung theoretisch postulierter Zusammenhänge dar, das sich zunehmender Beliebtheit erfreut. Ein besonderer Vorteil dieser Klasse von Analyseverfahren besteht darin, dass auch komplexe theoretische Annahmen einer detaillierten empirischen Prüfung zugänglich gemacht werden können. Das Ziel dieses Einführungskurses besteht darin, den Teilnehmern grundlegende und weiterführende Fertigkeiten der Modellierung und Interpretation von Strukturgleichungsanalysen für Querschnittdaten anhand der Mplus Statistik-Software zu vermitteln. Systematische Anwendungs- und Übungselemente ermöglichen den Transfer des so erworbenen Wissens in die eigene Forschungspraxis.

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Elmar Schlüter ist Professor für Soziologie mit dem Schwerpunkt Methoden der international vergleichenden Sozialforschung an der Justus-Liebig-Universität Giessen.

Strukturgleichungsmodelle (SEM) eignen sich hervorragend für die empirische Analyse zahlreicher theoretischer Fragestellungen auf Grundlage von Paneldaten. Eine Besonderheit dieser Klasse von Verfahren besteht darin, dass sie den Forschenden eine Vielzahl methodischer Ansätze für unterschiedliche ausgerichtete Forschungsfragestellungen zur Verfügung stellt. Im Mittelpunkt dieser Veranstaltung stehen zwei besonders populäre SEM-Ansätze für Paneldaten, und zwar Autoregressive Cross-Lagged- (AR-CL) und latente Wachstumskurvenmodelle (Latent Growth Curve Models, LGC). Ziel dieses Workshop ist die Vermittlung der statistischen Grundlagen dieser Verfahren, deren praktische Durchführung anhand der Statistik-Software Mplus 7.4 und die angemessene inhaltliche Interpretation der jeweiligen Ergebnisse. Der Workshop ist anwendungsorientiert ausgerichtet und beinhaltet zahlreiche Übungselemente auf Grundlage frei verfügbarer Paneldaten. Dies erleichtert den Transfer der neu erworbenen bzw. vertieften Kompetenzen in die eigene Forschungspraxis

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Elmar Schlüter ist Professor für Soziologie mit dem Schwerpunkt Methoden der international vergleichenden Sozialforschung an der Justus-Liebig-Universität Giessen.

Der Workshop hat zum Ziel, die Grundideen und Strategien der Grounded-Theory-Methodologie (GTM) – eine der am weitesten verbreiteten qualitativen Forschungsmethodologien – zu vermitteln und hierbei auch unterschiedliche Positionen zur GTM vorzustellen und zu diskutieren. Orientiert an den Fragen und dem Bedarf der Teilnehmenden werden die wesentlichen Konzepte und Schritte – u.a. Theoretische Sensibilität; Offenes, Axiales und Selektives Kodieren; Theoretisches Sampling und Theoretische Sättigung – behandelt und in Übungen erprobt.

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Seit 2009 ist Herr Prof. Dr. Mey Professor für Entwicklungspsychologie an der Hochschule Magdeburg-Stendal; zudem ist er Privatdozent an der Universität Bayreuth, Kulturwissenschaftliche Fakultät (seit 2015) und Gastprofessur an der Fakultät für Sozialwissenschaften der Universität Wien (2015/2016).

Paul Sebastian Ruppel studierte Psychologie an der Freien Universität Berlin (2003-2009) und der University of East London (2006). Als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Qualitative Forschung der Internationalen Akademie gGmbH an der Freien Universität Berlin (2009-2014) leitete er zahlreiche Workshops und Seminare zu qualitativen Forschungsmethoden und agierte als Methodenberater für nationale wie internationale Forschungsprojekte aus dem breiten Spektrum der Sozial-, Human- und Kulturwissenschaften.

Im Rahmen des Workshops soll in Theorie und Praxis qualitativer Interviews als wesentliche sozialwissenschaftliche Erhebungsinstrumente eingeführt werden. Im Zentrum des Workshops stehen zum einen der Überblick über gängige Interview-Verfahren und deren Einbettung in Konzepte der Gesprächsführung und in Narrationstheorien; zudem werden Fragen des Datenschutzes, angemessener Transkription/Datenaufbereitung und Archivierung diskutiert. Den zweiten Schwerpunkt des Workshops bilden Übungen zur Leitfadenentwicklung und Interviewführung (mit Videofeedback).

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Seit 2009 ist Herr Prof. Dr. Mey Professor für Entwicklungspsychologie an der Hochschule Magdeburg-Stendal; zudem ist er Privatdozent an der Universität Bayreuth, Kulturwissenschaftliche Fakultät (seit 2015) und Gastprofessur an der Fakultät für Sozialwissenschaften der Universität Wien (2015/2016).

Paul Sebastian Ruppel studierte Psychologie an der Freien Universität Berlin (2003-2009) und der University of East London (2006). Als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Qualitative Forschung der Internationalen Akademie gGmbH an der Freien Universität Berlin (2009-2014) leitete er zahlreiche Workshops und Seminare zu qualitativen Forschungsmethoden und agierte als Methodenberater für nationale wie internationale Forschungsprojekte aus dem breiten Spektrum der Sozial-, Human- und Kulturwissenschaften.

Die Mehrebenenanalyse ist ein Verfahren zur simultanen Analyse von hierarchisch strukturierten Daten, wie sie etwa in der Organisationsforschung oder bei international vergleichenden Untersuchungen vorliegen.

Sind mehrere Untersuchungsteilnehmer gleichwirkenden Kontexteinflüssen ausgesetzt, wie dies bei den Schülern verschiedener Schulklassen oder den Befragten eines Landes innerhalb einer international vergleichenden Studie der Fall ist, dann sind die Voraussetzungen für die Anwendung der herkömmlichen Regressionsanalyse in aller Regel nicht mehr erfüllt.

Unter solchen Bedingungen ist es angeraten, die Analysen mit Hilfe eines Mehrebenenprogrammes durchzuführen.

Der Workshop bietet eine Einführung in die Logik der Mehrebenenanalyse, das Schätzen von Mehrebenenmodellen und die Interpretation der Ergebnisse. Neben metrischen werden auch dichotome abhängige Variablen eine Berücksichtigung finden.

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Hermann Dülmer ist Privatdozent am Institut für Datenanalyse und Datenarchivierung der Universität zu Köln. Seine methodischen Interessensschwerpunkte bilden die Mehrebenenanalyse und der Faktorielle Survey (Vignettenanalyse). Den Schwerpunkt seiner inhaltlich ausgerichteten Forschung bilden die vergleichende Kultursoziologie (Wertewandel, gesellschaftlicher Wandel) und die politische Soziologie (Wahlforschung).

Der Workshop bietet Einsteigern in und Umsteigern auf das Statistikprogramm Stata die Möglichkeit, anhand von Beispielen aus der Wissenschaft den Umgang mit der Software und ihre Syntax zu erlernen. Der Schwerpunkt wird dabei auf die für die Arbeit notwendigen Grundlagen gelegt. Dabei wird auch auf statistische Grundlagen eingegangen, die Vermittlung dieser, steht aber nicht im Mittelpunkt der Veranstaltung. Der Kurs behandelt insbes. Datenaufbereitung und -management, aber auch Berechnungen aus der deskriptiven Statistik sowie Möglichkeiten diese grafisch umzusetzen. Der Kurs schließt mit einem Ausblick auf grundlegende Regressionsmodelle.

Behandelt werden die Bereiche:
Arbeiten mit dem do-File

Datensätze einlesen, zusammenführen und speichern

Generieren und Recodieren von Variablen

Grafiken und Tabellen

Aufgaben aus dem Bereich der deskriptiven Statistik und grundlegenden Regressionsverfahren

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Seit 2009 arbeitet Manuela Blumberg bei GESIS und ist seit 2010 im GLES Projekt (German Longitudinal Election Study) beschäftigt. Zuvor hat sie Sozialwissenschaften an der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg und der Södertörn högskola (Huddinge, Schweden) studiert. Promovierung bei Prof. Dr. Karl-Heinz Naßmacher und Prof. Dr. Wolfgang Rudzio zum Thema "Ausgabenstrukturen demokratischer Parteien im internationalen Vergleich".

 Tobias Gummer: Promotion 2014 an der Universität Mannheim mit der Arbeit „Zwischen wiederholten Querschnitten und klassischem Panel: Das analytische Potential multipler Panels illustriert an Beispielen aus der Wahlsoziologie." Studium der Diplom-Sozialwissenschaften an der Universität Mannheim. Diplomarbeit zum Thema „Die Existenzdauer von Unternehmen in Deutschland: Ein Ost-West Vergleich.“, veröffentlicht in der Onlineschriftenreihe der Fakultät. 2010 Tätigkeit als Hilfskraft an der Professur für quantitative Methoden der Sozialforschung der Universität Mannheim. Seit 2017 wissenschaftlicher Leiter des Teams "Survey Synergies" bei GESIS. Von 2011 bis 2016 wissenschaftlicher Mitarbeiter in der GLES bei GESIS. Im Frühjahr 2015 als Visiting Postdoctoral Fellow bei CIQLE, Yale University.

Das OpenSource Software Paket R ist kostenfrei und bietet neben Standardverfahren der Datenanalyse ein umfangreiches Repertoire von hoch spezialisierten Prozeduren und Verfahren auch für komplexe Anwendungen.

Ein Schwerpunkt wird auf der Vermittlung von Methoden der grafisch gestützten Datenanalyse liegen, zu der sich R in besonderer Weise eignet.

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Jan-Philipp Kolb absolvierte ein Studium der Volkswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Arbeit Personal Organisation an der Universität Trier (2002-2008). Diplomarbeit „Die Erzeugung synthetischer Grundgesamtheiten “ (2008). Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Sozialstatistik von Herrn Prof. Dr. Ralf Münnich (2008-2012). Seit April 2012 Senior Researcher beim GESIS Institut.

Die über 9000 R-Pakete, die auf CRAN verfügbar sind, zeigen die Vielfältigkeit der Programmiersprache R. Einige R-Pakete dienen als Schnittstellen zu anderen Programmen und Programmiersprachen und erweitern damit deutlich das Spektrum der Aufgaben, die mit R bearbeitet werden können.  So können beispielsweise zahlreiche Programmierschnittstellen so genannte API’s mit dem Paket httr angesprochen werden. Das Paket leaflet kann verwendet werden um Javascript Funktionalität für interaktive Graphiken zu nutzen. Darüber hinaus existieren Schnittstellen zu zahlreichen Datenbankanwendungen. R kann verwendet werden um HTML-Präsentationen und Word-Dokumente zu erzeugen. In diesem Kurs werden einige der interessantesten Schnittstellen vorgestellt.

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Jan- Philipp Kolb: Studium der VWL mit Schwerpunkt Survey Statistics an der Universität Trier (2002-2008). Doktorarbeit „Methoden zur Erzeugung synthetischer Grundgesamtheiten“ (2013). Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Sozialstatistik von Herrn Prof. Dr. Ralf Münnich (2008-2012). Seit April 2012 Senior Researcher am GESIS Leibniz Institut für Sozialwissenschaften.


Der Workshop bietet eine ausführliche theoretische, methodische und praktische Einführung in die Methoden der Ereignisanalyse.  Besonderes Gewicht wird auf Anwendungen in der Lebenslaufforschung, insbesondere die dynamische Modellierung sozialer Prozessen gelegt. Nach Klärung der konzeptionellen Grundlagen, werden deskriptive Ansätze wie die Sterbetafelmethode und die Kaplan-Meier Schätzung vorgestellt. Danach werden parametrische und semi-parametrische Ereignisanalysemodelle mit diskreter und kontinuierlicher Zeit vorgestellt. Die Berücksichtigung zeitveränderlicher Variablen and Effekte ist einer der wesentlichen Vorteile der Ereignisanalyse gegenüber alternativen Methoden, daher wird der Workshop vertieft darauf eingehen. Weiterhin werden im Workshop auch fortgeschrittene and viele angewandte Themen behandelt, die  in der klassischen Grundlagenliteratur häufig nicht diskutiert werden. Hierzu zählen beispielsweise inferenzstatistische Aspekte der Ereignisanalyse im Kontext von Survey-Daten, Multiple-Episode Datenstrukturen, Competing-Risk Modelle, Mehrebenenmodelle der Ereignisanalyse, und Aspekte des Vergleichs von Effekten über verschiedene Modelle, Gruppen und Stichproben behandelt. Zur Illustration werden inhaltliche Problemstellungen aus der soziologischen und demographischen Forschung herangezogen. Der Workshop verwendet durchgehend das Statistikprogramm Stata 14. Teilnehmer werden darüber hinaus motiviert Problemstellungen aus ihrer eigenen Forschung in dem Workshop einzubringen.

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Prof. Dr. Jan Skopek ist Professor am soziologischen Lehrstuhl des Trinity College in Dublin, Irland. Nachdem er das Forschungsdatenzentrums des Nationalen Bildungspanels (NEPS) in Bamberg leitete,  arbeitete er als Postdoc am Comparative Life Course and Inequality Research Centre (CLIC) mit Sitz in der Abteilung für Politik- und Sozialwissenschaften am Europäischen Hochschulintitut (EUI) in Fiesole, Italien. Seine Forschungsinteressen liegen auf den Gebieten der  Familiendemographie, der Lebensverlaufsforschung, der Erforschung sozialer Schichten wie auch im Bereich der quantitativen Methodenforschung. Er publiziert in international renommierten Journalen.

Dr. Jan Skopek ist Assistant Professor am Trinity College Dublin. Zuvor war er am Comparative Life Course and Inequality Research Centre (CLIC) am European University Institute tätig sowie im Nationalen Bildungspanel – National Educational Panel Study (NEPS) – tätig. Seine Forschungsinteressen beziehen sich auf Familiendemographie, Lebenslauf, Sozialstruktur und quantitative Methoden. Er publiziert in international renommierten Fachzeitschriften.

Der Workshop hat zum Ziel, die Grundideen und  Strategien der Grounded-Theory-Methodologie (GTM) eine der am weitesten verbreiteten  qualitativen Forschungsmethodologien zu vermitteln und hierbei auch  unterschiedliche Positionen zur GTM vorzustellen und zu diskutieren.
Orientiert an den Fragen und dem Bedarf der Teilnehmenden werden die wesentlichen Konzepte und Schritte u.a. Theoretische  Sensibilität; Offenes, Axiales und Selektives Kodieren; Theoretisches Sampling  und Theoretische Sättigung behandelt und in Übungen erprobt.
Material der  Teilnehmenden wird auf Wunsch gerne berücksichtigt und besprochen.

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Seit 2009 ist Herr Prof. Dr. Mey Professor für Entwicklungspsychologie an der Hochschule Magdeburg-Stendal; zudem ist er Privatdozent an der Universität Bayreuth, Kulturwissenschaftliche Fakultät (seit 2015) und Gastprofessur an der Fakultät für Sozialwissenschaften der Universität Wien (2015/2016).

Paul Sebastian Ruppel studierte Psychologie an der Freien Universität Berlin (2003-2009) und der University of East London (2006). Als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Qualitative Forschung der Internationalen Akademie gGmbH an der Freien Universität Berlin (2009-2014) leitete er zahlreiche Workshops und Seminare zu qualitativen Forschungsmethoden und agierte als Methodenberater für nationale wie internationale Forschungsprojekte aus dem breiten Spektrum der Sozial-, Human- und Kulturwissenschaften.

 

Im Rahmen des Workshops soll in Theorie und Praxis qualitativer Interviews als wesentliche sozialwissenschaftliche Erhebungsinstrumente eingeführt werden. Im Zentrum des Workshops stehen zum einen der Überblick über gängige Interview-Verfahren und deren Einbettung in Konzepte der Gesprächsführung und in Narrationstheorien; zudem werden Fragen des Datenschutzes, angemessener Transkription/Datenaufbereitung und Archivierung diskutiert. Den zweiten Schwerpunkt des Workshops bilden Übungen zur Leitfadenentwicklung und Interviewführung (mit Videofeedback).

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Seit 2009 ist Herr Prof. Dr. Mey Professor für Entwicklungspsychologie an der Hochschule Magdeburg-Stendal; zudem ist er Privatdozent an der Universität Bayreuth, Kulturwissenschaftliche Fakultät (seit 2015) und Gastprofessur an der Fakultät für Sozialwissenschaften der Universität Wien (2015/2016).

Paul Sebastian Ruppel studierte Psychologie an der Freien Universität Berlin (2003-2009) und der University of East London (2006). Als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Qualitative Forschung der Internationalen Akademie gGmbH an der Freien Universität Berlin (2009-2014) leitete er zahlreiche Workshops und Seminare zu qualitativen Forschungsmethoden und agierte als Methodenberater für nationale wie internationale Forschungsprojekte aus dem breiten Spektrum der Sozial-, Human- und Kulturwissenschaften.

Der Kurs lehrt, welche Fragestellungen, Designs, Samplingtechniken, Auswertungsstrategien und Validierungstechniken in mixed methods Forschungsstrategien eingesetzt werden. Hierbei wird ein spezielles Augenmerk auf die unterschiedliche Anwendung von Mixed Methods in deskriptiven und erklärenden Studien gelegt.

Die Anwendung wird anhand praktischer Beispiele und Übungen verdeutlicht. In einem umfangreichen Praxisteil werden Mixed Methods Datensätze mit Hilfe von SPSS und MAXQDA ausgewertet. Es ist möglich, eigene Forschungsprojekte und Beispiele in den Workshop zur Diskussion mitzubringen.

Die Teilnehmenden erhalten ein Skript mit allen verwendeten PPT-Folien, ein umfangreiches Literaturverzeichnis sowie Internetquellen zur weiteren Vertiefung.

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Jörg Stolz ist ordentlicher Professor für Religionssoziologie an der Universität Lausanne. Er verbindet die Theorie sozialer Mechanismen (analytical sociology) mit empirischer Mixed Methods Forschung. Inhaltlich forscht er zu Säkularisierung, Evangelikalismus, Neuen religiösen Bewegungen und Islamophobie. Jörg Stolz ist Präsident der International Society for the Sociology of Religion (ISSR). Er ist Autor von "Soziologie der Fremdenfeindlichkeit. Theoretische und empirische Analysen" und "(Un)Believing in Moder Society. Religion, Spirituality and Religious-Secular". Er hat in führenden internationalen Zeitschriften (British Journal of Sociology, Sociology of Religion, Review of Religious Research) publiziert.

Ziel des Workshops ist es, eine Einführung in Konzepte, Verfahren und Strategien qualitativer Inhaltsanalyse zu vermitteln. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der thematischen bzw. qualitativ-strukturierenden Inhaltsanalyse. Ausgehend von einem kurzen Überblick über Merkmale und Ablauf des Verfahrens besprechen wir insbesondere die folgenden Themen: Aufbau von und Anforderungen an inhaltsanalytische Kategoriensysteme; Vorgehen bei der Entwicklung von Kategoriensystemen; Unterteilung des Materials in Kodiereinheiten; Probekodierung; Kodierbesprechung; Überarbeitung des Kategoriensystems. Sämtliche Schritte werden anhand von eigenem Material der Teilnehmer/innen (soweit vorhanden) in Übungen erprobt. Der Schwerpunkt der Veranstaltung liegt auf dem Verfahren der qualitativen Inhaltsanalyse, unabhängig von Software-Paketen.Klicken Sie hier, um Text einzugeben.

 

 

Der Workshop vertieft Aspekte des Basismodul II „Text Mining mit R“, insbesondere im Hinblick auf die Anwendung von Topic Modeling für sozialwissenschaftliche Studien. Topic Models bieten die Möglichkeit datengetrieben thematische Zusammenhänge in Dokument-Kollektionen automatisch zu erkennen. Auf Basis der Beobachtung des gemeinsamen Vorkommen von Worten innerhalb von Dokumenten werden mit Hilfe komplexer statistischer Inferenzverfahren latente semantische Cluster identifiziert, mit denen sich Inhalte in großen Textmengen beschreiben und analysieren lassen. Der Workshop geht auf Anwendungsmöglichkeiten und Best Practices von Topic Modellen für sozialwissenschaftliche Forschungszweck ein. Behandelt werden die Themen Modell-Selektion und -Evaluation, insbesondere im Hinblick auf Validität, Interpretierbarkeit und Reliabilität. Zusätzlich werden Möglichkeiten des Einflusses von bestimmten Vorverarbeitungsschritten, z.B. Vokabularfilterung mittels PoS-Tagging, und Möglichkeiten zur Visualisierung von Topic Modellen behandelt. Für den Kurs werden Übungsskripte in R bereit gestellt, mit denen die vorgestellten Verfahren praktisch nachvollzogen werden können.

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Gregor Wiedemann studierte bis 2009 Politikwissenschaft und Informatik an der Universität Leipzig und der University of Miami. Zurzeit promoviert er in der Abteilung Automatische Sprachverarbeitung (ASV) der Universität Leipzig zum Thema „Text Mining zur Analyse qualitativer Daten in den Sozialwissenschaften“.

Andreas Niekler studierte bis 2007 Medientechnik an der HTWK Leipzig und an der University of West Scotland. Nach zwei Jahren Tätigkeit als freier Programmierer und Lehrkraft an der Leipzig School of Media promovierte 2016 in der Abteilung Automatische Sprachverarbeitung (ASV) des Instituts für Informatik der Universität Leipzig.

 

Die Untersuchung von Kausalzusammenhängen geht häufig einher mit der Frage nach den diesen Zusammenhängen zugrundeliegenden Prozessen und Mechanismen. Ein zentraler Aspekt dieser Frage ist, ob und zu welchem Maße der Effekt einer Variable über eine oder mehrere weitere Variablen (i.e., potentielle Mediatoren) vermittelt wird. In der Praxis wird diese Frage häufig anhand von Veränderungen in Regressionskoeffizienten nach zusätzlicher Kontrolle der potentiellen Mechanismen untersucht. Die neuere Literatur zu kausaler Inferenz zeigt jedoch, dass dieser Ansatz mit Annahmen behaftet ist, die in der angewandten Forschung nur selten thematisiert und damit auch häufig keiner Plausibilitätsprüfung unterzogen werden. Der Kurs nutzt Kausaldiagramme und die kontrafaktische Konzeptualisierung direkter und indirekter Kausaleffekte, um die Bedingungen transparent zu machen, unter denen Mediationsanalyse valide Schlussfolgerungen über direkte und indirekte Effekte zulässt. Neben der Darstellung traditioneller Methoden der Mediationsanalyse (d.h., der Differenz- und der Produktmethode) gibt der Kurs eine Einführung in moderne Methoden kausaler Mediationsanalyse, insbesondere regressionsbasierte Methoden und Gewichtungsmethoden. Ebenso behandelt werden Verfahren, die Aufschluss darüber geben, wie stark die Ergebnisse durch die Verletzung einzelner inhaltlicher Annahmen beeinflussbar sind (i.e., Sensitivitätsanalyse). Die Anwendung der Methoden erfolgt durch praktische Übungen mithilfe der Programme Stata und R. Der Kurs schließt mit einem Ausblick auf weiterführende Aspekte der Mediationsanalyse wie beispielsweise die Untersuchung multipler Mediatoren und zeitveränderlicher Mediatoren.

 

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Michael Kühhirt ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Soziologie und Sozialpsychologie der Universität zu Köln. Edierte Soziologie und Ger stuschichte an der Universität Mannheim, wo er 2014 auch seine Promotion in Sozialwissenschaften abschloss. In Forschung und Lehre beschäftigt er sich mit familiensoziologischen Themen, kindlicher Entwicklung und den Methoden quantitativer Sozialforschung.

Gegenstand des Workshops ist der Umgang mit offenen Fragen, wie sie in einem ansonsten standardisierten Fragebogen eingesetzt werden.  Das Themenspektrum umfasst verschiedene Ansätze der Codierung der Antworten. Dazu gehören die konventionelle Inhaltsanalyse mit und ohne Software-Unterstützung genauso wie die dictionär-basierte (automatische) Inhaltsanalyse. Zunächst wird kurz auf die offene Frage im Interview eingegangen, bevor die zentrale Frage des Codierens der Antworten mit Hilfe der Inhaltsanalyse diskutiert wird. Hier wird der Workshop ausführlich die folgenden Themen ansprechen:  Erstellung eines Kategoriensystems, verschiedene Möglichkeiten der Kategoriendefinition, der Codierprozess selbst und die Frage der Reliabilität und Validität der Kategorien und Codierungen. Im Anschluss daran wird kurz auf andere Formen der Analyse offener Fragen eingegangen.

In praktischen Übungen kommt sowohl die manuelle als auch die computergestützte Inhaltsanalyse zur Anwendung. Als Software zur manuellen Codierung wird MaxQda eingeführt. Statistische Programme zur Auswertung der Codierdaten, z.B. SPSS, werden nur am Rande behandelt.

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Cornelia Züll ist Mitarbeiterin bei GESIS in der Abteilung SDM »Survey Design and Methodology« und dort im Team »Erhebungsinstrumente«. Der Schwerpunkt ihrer Arbeit liegt im Bereich der sozialwissenschaftlichen Methodenforschung. Zu den wichtigsten Themen gehören Erhebung und Analyse offenere Fragen in Umfragen und Methoden der (computerunterstützten) Text- und Inhaltsanalyse. Schwerpunkte sind: a) Offene Fragen im Interview, b) Kategorienschemata und Codierprozesse, c) Verfahren des automatischen (dictionärbasierten) Codierens, Co-Occurrence-Analyse d) Software-Einsatzes bei qualitativen Inhaltsanalysen.

Der Workshop befasst sich mit unterschiedlichen Aspekten und Phasen der Fragebogenentwicklung. Im Vordergrund stehen dabei Fragebogen für persönlich-mündliche Befragungen; es werden aber auch die Besonderheiten von Befragungsinstrumenten für schriftliche Befragungen vorgestellt.

Der Workshop soll praxisorientiert und durch Übungen der TeilnehmerInnen gestützt Wissen vermitteln, das unmittelbar in den Alltag der Fragebogenentwicklung umgesetzt werden kann.

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Dipl.-Soziologe Rolf Porst. Studium der Soziologie, Politischen Wissenschaften und Zeitgeschichte an der Universität Mannheim;

1978 – 1985 Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Projekt „Allgemeine Bevölkerungsumfrage der Sozialwissenschaften (ALLBUS)“ an den Universitäten Heidelberg und Mannheim;

1986 bis 2003 Leiter der Feldabteilung am Zentrum für Umfragen, Methoden und Analysen (ZUMA) in Mannheim;

2003 bis 2008 Projektberater bei ZUMA mit Schwerpunkt Fragebogenkonstruktion;

2008 bis 2012 im Bereich Fragebogen-Pretesting bei GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften;

 jetzt freiberuflich tätig;

diverse Buchpublikationen, u.a. „Praxis der Umfrageforschung“ (Teubner, 2. Auflage 2000), „Fragebogen – Ein Arbeitsbuch“ (VS Verlag, 4. Auflage 2014; umfangreiche Workshop- und Vortragstätigkeit.

Die Schätzung kausaler Effekte ist das zentrale Anliegen der quantitativen Sozialforschung. In der Forschungspraxis stehen aber häufig nur nicht-experimentelle Daten zur Verfügung, die Kausalschlüsse aufgrund nicht-zufälliger Selektion und Heterogenität von Individuen erschweren. Die multiple Regressionsanalyse versucht diese Probleme durch eine Kontrolle von Drittvariablen zu lösen, was jedoch in vielen Fällen unzureichend ist. Zudem ist oftmals unklar, für welche Variablen überhaupt kontrolliert werden soll. In der aktuellen sozialwissenschaftlichen empirischen Forschung finden daher zunehmend Methoden der modernen Kausalanalyse Anwendung, denen ein klares Kausalitätsverständnis (kontrafaktisches Modell und kausale Graphen) zugrunde liegt und die explizit nicht-zufällige Selektion und Heterogenität modellieren. Dieser Workshop führt zunächst in die Grundlagen der modernen Kausalanalyse ein und erörtert Probleme der herkömmlichen Regressionsanalyse. Darauf aufbauend werden in einer anwendungsorientierten Einführung Verfahren des Propensity-Score Matching (u.a. auch mit Längsschnittdaten als „Differenzen-von-Differenzen Propensity-Score Matching“), Instrument-variablenschätzer, Regression Discontinuity Designs (RDD) und Selektionskorrekturmodelle vorgestellt. Die Verfahren werden praxisnah am PC mit dem Statistikprogramm Stata eingeübt. Für die Praxisbeispiele werden sozialwissenschaftliche Querschnitts- und Längsschnittdaten verwendet.

The course is aimed at post-graduate and senior researchers from throughout Europe, who are seeking to

conduct research on the basis of the EU‐LFS. Besides highlighting the legal and administrative aspects of data

access, the course will demonstrate the possibilities of the EU‐LFS in a hands‐on computer session which will

explore the potential for both international as well as longitudinal analysis. Basic understanding of

multivariate statistical methods and Stata will be required. The course instructors will be Hartmut Schrör

(Eurostat), Prof. Dr. Michael Gebel (Universität Bamberg), Dr. Bernhard Schimpl-Neimanns (GESIS), Dr. Klaus

Pforr (GESIS), Dr. Valentina Ponomarenko (GESIS), Kathrin Stief (GESIS), and Dr. Heike Wirth (GESIS).