Ziel der Workshops ist es, ein vertieftes Verständnis der Daten und Datenstruktur sowie entsprechende Methodenkenntnisse an PIAAC-Forschende zu vermitteln sowie darauf aufbauend die Möglichkeit zu bieten, fachübergreifende Netzwerke zu etablieren. Der Workshops soll den Teilnehmenden entsprechendes Fachwissen über die PIAAC-L-Daten und damit verbundene Analysepotenziale vermitteln. Das Schulungsprogramm umfasst die Vorstellung der Studie und der inhaltlichen Schwerpunkte, den Einstieg in die Arbeit mit den Daten, die Datenanalyse der wiederholten Kompetenzmessung (PIAAC-L R-Tool für Plausible Values), das Analysepotenzial sowie die Anwendung multivariater Verfahren zur PIAAC-L-Datenanalyse (anhand  SPSS/ R).

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Dr. Clemens Lechner ist Leiter des Teams "Skalenentwicklung und -dokumentation" am Institut für Vermessungsdesign und -methodik des GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften. Er studierte Psychologie mit Nebenfach Soziologie an der Universität Jena (2005-2011) und promovierte 2014 in Jena in Entwicklungspsychologie. Er war Postdoc-Stipendiat im internationalen Programm "Pathways to Adulthood" und arbeitete am Center for Applied Developmental Science in Jena. Seine Forschung befasst sich mit einem breiten Spektrum von inhaltlichen und methodischen Fragen im Zusammenhang mit der Messung, der Entwicklung der Lebenserwartung und den Folgen individueller Unterschiede in kognitiven Fähigkeiten, Persönlichkeit und Werten.

 

Ziel der Workshops ist es, ein vertieftes Verständnis der Daten und Datenstruktur sowie entsprechende Methodenkenntnisse an PIAAC-Forschende zu vermitteln sowie darauf aufbauend die Möglichkeit zu bieten, fachübergreifende Netzwerke zu etablieren. Der Workshop soll den Teilnehmenden entsprechendes Fachwissen über die PIAAC-L-Daten und damit verbundene Analysepotenziale vermitteln. Das Schulungsprogramm umfasst die Vorstellung der Studie und der inhaltlichen Schwerpunkte, den Einstieg in die Arbeit mit den Daten, die Datenanalyse der wiederholten Kompetenzmessung (PIAAC-L R-Tool für Plausible Values), das Analysepotenzial sowie die Anwendung multivariater Verfahren zur PIAAC-L-Datenanalyse (anhand Stata).

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Dr. Marc Piopiunik Informationen zu Herrn Dr. Marc Piopiunik finden sie unter http://www.cesifo-group.de/ifoHome/CESifo-Group/ifo/ifo-Mitarbeiter/cvifo-piopiunik_m.html

Prof. Dr. Simon Wiederhold Informationen zu Herrn Prof. Dr. Simon Wiederhold finden sie unter http://www.ku.de/wwf/makro/team/prof-dr-simon-wiederhold/

 

This workshop introduces sequence analysis for social science research. Sequence analysis, originally developed in biology to analyze strings of DNA, has attracted increasing attention in the social sciences for the analysis of longitudinal data. Most applications study life course processes, including labor market careers, transitions to adulthood, or family formation. This workshop covers longitudinal data management (only briefly; with Stata), basic techniques of sequence analysis (with Stata, but mainly with R), as well as recent methodological developments tailored at social science research questions. Topics include different ways of calculating distances between sequences, cluster analysis after sequence analysis, sequences visualization, techniques for analyzing sequences’ multidimensionality and the association between sequences’ unfolding over time and independent variables. All methods are demonstrated with hands-on examples using Stata (SQ package, for data preparation and basic sequence analysis) and R (TraMineR package).

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Marcel Raab  is Assistant Professor for Sociology at the University of Mannheim and visiting researcher in the research group Demography and Inequality at the WZB Berlin Social Science Center. Previously, he worked as research assistant at the National Educational Panel Study and the Professorship of Demography at the University of Bamberg, and as research fellow at the WZB. In 2011 he was a visiting pre-doctoral fellow at the Center for Research on Inequalities and the Life Course (CIQLE) at Yale University. His research interests cover life course sociology, family demography, aging, and intergenerational relationships within families.

Emanuela Struffolino is senior research fellow at the “Demography and Inequality” research group at the WZB Berlin Social Science Center and at the chair of Microsociology at Humboldt University of Berlin. Previously, she was senior research fellow at “NCCR LIVES - Overcoming vulnerability: Life Course perspective” at the University of Lausanne. In 2016 she was a visiting scholar at Sapienza University of Rome. Her research interests include life-course sociology, gender inequalities in the labor market, social stratification, and methods for longitudinal data. Her publications include journal articles in Advances in Life Course Research (2016), Social Science Research (2017), Sociological Methodology (in press).

Das Beziehungs‐ und Familienpanel pairfam („Panel Analysis of Intimate Relationships and Family Dynamics“) ist eine multidisziplinäre Längsschnittstudie zur Erforschung partnerschaftlicher und familialer Lebensformen in Deutschland. Das auf 14 Jahre angelegte DFG-finanzierte Langfristvorhaben startete im Jahr 2008 mit einer Ausgangsstichprobe von 12.402 zufällig ausgewählten Ankerpersonen. Die im jährlichen Abstand durchgeführten Befragungen der Ankerpersonen sowie ihrer Partner, Eltern und Kinder ermöglichen eine detaillierte Analyse partnerschaftlicher und familialer Verläufe. Die Längsschnittstruktur und das Multi-Actor-Design bieten dabei einzigartige Potenziale, erfordern jedoch auch spezielle Kenntnisse in der Datenaufbereitung und -analyse.

Im Rahmen dieses Workshops werden die Datenstruktur und die verfügbaren Variablen und Datensätze der ersten acht pairfam-Wellen vorgestellt sowie Analysemöglichkeiten anhand von anwendungsorientierten Beispielen präsentiert. Dies beinhaltet konkrete Hinweise zum Datenmanagement (z.B. Zusammenführen verschiedener Datensätze für Quer- und Längsschnittanalysen, Verwendung generierter Variablen und Datensätze) sowie die gemeinsame Umsetzung von Beispielanalysen unter Anwendung von Verfahren der Längsschnittdatenanalyse (Panelanalyse). Darüber hinaus wird es eine Einführung in Design, Stichprobe, inhaltliche Themengebiete und Dokumentationsmaterialien der Studie geben.

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Kristin Hajek ist für die Nutzerbetreuung und Öffentlichkeitsarbeit im pairfam-Team an der Ludwig-Maximilians-Universität München zuständig. Diese Aufgabengebiete hat sie im Januar 2015 übernommen; zuvor war sie 3 Jahre in der Datenaufbereitung und –dokumentation der pairfam-Daten tätig. Ihr Forschungsgebiet umfasst verschiedene Themen der Familiensoziologie sowie Surveymethodische Fragestellungen.

Bettina Müller ist seit 2012 im Datenmanagement des pairfam-Projekts tätig. Ihre Forschungsinteressen liegen im Bereich Umfragemethodik, insbesondere Unit-Nonresponse und Panel-Attrition.

This workshop will discuss how hidden populations, i.e. groups of people which are not accessible for research via standard research methods, may be reached through so called “Participatory Research Methods”. These methods imply that members of the population are included at one, several or all steps of the research process, such as the development of relevant questions, the spread of the questionnaire and the interpretation of results. The workshop will discuss advantages of such methods and give practical knowledge on how such research may be carried out. Further it will be discussed which problems may occur (specifically if the researched topic is very sensitive), what to keep in mind when working with “lay researchers”. In particular research projects on the group of Children Born of War will be used as example in the practical part of the course.

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Ingvill C. Mochmann is head of the EUROLAB at GESIS-Leibniz Institute for the Social Sciences and Vice President for Research and Knowledge Transfer and Professor of International Politics at the Cologne Business School. Her research interests include democracy and minority rights and research methodology.

Andrea Meckel is research assistant at the EUROLAB at GESIS-Leibniz Institute for the Social Sciences. She is in the final year of her Master studies in Sociology and Social Research at the University of Cologne. Her research interests include minority integration, social hierarchy formation as well as research methodology.

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 mit  R (RStan) angesteuert werden kann. Allerdings steht die Handhabung des Statistikprogramms nicht im Vordergrund.

 

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Since January 2017 Hannes Kröger works at the Socio-economic Panel Study  (SOEP) at the German Institute for Economic Research (DIW) in Berlin. He holds a PhD in Sociology from Humboldt-Universität zu Berlin. His dissertation investigated health selection effects on the German labor market. After his dissertation, Hannes worked at the European University Institute (EUI), Florence, investigating health inequalities in a life course perspective. At the SOEP, he works in the BRISE (Bremer Interventionsstudie zur Stärkung der frühkindlichen Entwicklung) project. His research interests are in the fields of health inequalities and applied statistical methods in the social sciences.

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.

Fehlende Werte stellen bei Umfragen grundsätzlich ein Problem dar. Wird für den Antwortausfall in der Datenanalyse keine Rechnung getragen, kann dies zu verzerrten Ergebnissen führen. Ein oft genutztes Verfahren zum Umgang mit partiellem Antwortausfall (item non-response) ist die multiple Imputation. Dieses Verfahren ermöglicht die Anwendung von statistischen Standardanalyseverfahren nach der Imputation. Jedoch führen Missverständnisse hinsichtlich der Ziele von Imputationsverfahren zu Skepsis seitens der potentiellen Anwender (Bedeutet Imputation nicht ein Erfinden von Daten?).

Ziel des Kurses ist es, den Teilnehmern zu vermitteln, warum es wichtig ist, Antwortausfälle (nonresponse) zu berücksichtigen und Klarheit darüber zu schaffen, welche Ziele ein brauchbares Imputationsverfahren anstreben sollte (und welche nicht). Der Hauptfokus des Workshops liegt auf dem Verfahren der multiplen Imputation, welches allgemein als das geeignetste Verfahren zum Umgang mit Antwortausfällen in Befragungen gilt. Der Workshop stellt das Verfahren der multiplen Imputation vor und legt dar, welche Vorteile es gegenüber dem Verfahren der einfachen Imputation bietet. Darüber hinaus werden verschiedene Imputationsmodelle vorgestellt. Schließlich werden Methoden präsentiert, welche eine Evaluation der Qualität der verschiedenen Modellierungsverfahren erlauben.

Die praktische Umsetzung des Verfahrens wird anhand mehrerer Beispiele in den Softwareprogrammen R und Stata illustriert.

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Jörg Drechsler arbeitet als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung. Außerdem ist er Adjunct Assistant Professor beim Joint Program in Survey Methodology der University of Maryland, USA. Er wurde 2009 an der Universität Bamberg promoviert und habilitierte sich 2015 im Fach Statistik an der Ludwig-Maximilians-Universität München.  Seine Forschungsgebiete umfassen Antwortausfall, Imputation fehlender Werte und Datenschutz.

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 Soziologie und Sozialpsychologie der Universität zu Köln. Seine methodischen Interessensschwerpunkte bilden die Mehrebenenanalyse einschließlich Mehrebenenstrukturgleichungsmodelle (ML CFA, ML SEM) und der Faktorielle Survey (Vignettenanalyse). Den Schwerpunkt seiner inhaltlich ausgerichteten Forschung bilden die vergleichende Kultursoziologie (Wertewandel, gesellschaftlicher Wandel) und die politische Soziologie (Wahlforschung).

Im DFG-geförderten Projekt Smart Harvesting II werden softwarebasierte Lösungen zur Erfassung und Aufbereitung bibliographischer Metadaten aus dem Web für Literaturdatenbanken wie dblp, entwickelt. Durch die vorherrschende Heterogenität solcher Rohdaten ist diese Arbeit im Falle der manuellen Erfassung sehr personal- und zeitintensiv. In Fällen, in denen bereits auf technische Unterstützung gesetzt wird, werden hierfür spezialisierte Programme, sogenannte Wrapper, eingesetzt, die von fachkundigen Softwareentwicklern erstellt und gewartet werden müssen. Ein Teil unseres Projektes ist es daher, wartungsarme Wrapper zu entwickeln, die auch von Nicht-Informatikern, z.B. Bibliothekaren oder Dokumentaren, einfach bedient und auf häufig neugestaltete, dynamische Webapplikationen angepasst werden können. Hierfür setzen wir auf die quelloffene Abfragesprache OXPath - eine Erweiterung von XPath, die eine deklarative Nachahmung der Interaktion mit einer Website erlaubt und in diesem Zuge Daten gezielt extrahieren kann. Erste Erfahrungen in einem Workshop mit Bibliothekaren und in Übungsgruppen mit Studierenden haben gezeigt, dass bereits Grundkenntnisse in XML und XPath ausreichen, um in den Prozess der Erstellung und Wartung von OXPath-Wrappern einzusteigen. Die gewonnenen Daten können vielseitig eingesetzt werden.
    
In diesem Workshop soll das DFG-geförderte Projekt Smart Harvesting II aus praktischer Sicht vorgestellt werden. Neben einem kurzen Gesamtüberblick über das Projekt wird daher zunächst explizit die quelloffene Abfragesprache OXPath vorgestellt. Dieser Workshop soll dazu beitragen, die potentielle Nutzergruppe unserer Projektergebnisse zu erweitern.

Im Rahmen dieses Workshops sollen die Teilnehmer anhand eines konkreten Beispiels an OXPath herangeführt und in die Lage versetzt werden, eigene Ausdrücke für ihre Anwendungsfälle zu entwerfen. Die in Smart Harvesting II entwickelten Softwarelösungen werden dabei ebenfalls vorgestellt um zu zeigen, wie diese zusätzliche Hilfestellungen bei der Metadatengewinnung aus dem Web bieten können.

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Nadine Dulisch studierte Medieninformatik an der TH Köln (B. Sc.) und im Anschluss Informatik an der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg (M. Sc.). Zurzeit arbeitet sie als wissenschaftliche Mitarbeiterin bei GESIS im DFG-Projekt „Smart Harvesting II“.

Mandy Neumann studierte Informationsverarbeitung und Linguistik/Phonetik an der Universität zu Köln. Im Anschluss arbeitete sie bei GESIS im EU-Projekt “OpenMinTeD”, bevor sie ihre derzeitige Position als wissenschaftliche Mitarbeiterin im DFG-Projekt „Smart Harvesting II“ an der TH Köln antrat.

Christopher Michels studierte Computerlinguistik an der Universität Trier und ist zurzeit wissenschaftlicher Mitarbeiter im DFG-Projekt „Smart Harvesting II“ von GESIS, dblp und dem IWS der TH Köln.

Der Workshop bietet eine anwendungsnahe Einführung in die grundlegenden sowie weiterführende Konzepte der quantitativen Verhaltensgenetik sowie deren Anwendung im interdisziplinären Kontext anhand konkreter Datenbeispiele. Hierzu wird auf die Auswertung von Zwillingsdaten zurückgegriffen und gemeinsam erarbeitet, wie genetisch informative Datensätze angewendet werden können, um ein besseres Verständnis über die Ursachen und das Zusammenspiel verschiedener psychologisch relevanter Merkmale zu erlangen. Je nach Fragestellung ergeben sich unterschiedliche Strategien und Möglichkeiten zur Anwendung quantitativ verhaltensgenetischer Designs. Unter Verwendung der Daten der ersten Welle des TwinLife-Projekts werden spezifische Modelle vorgestellt und im Rahmen praktischer Übungen gemeinsam umgesetzt und diskutiert. TwinLife ist eine verhaltensgenetische Längsschnittstudie, die sich die Erforschung der Entstehung sozialer Ungleichheiten zum Schwerpunkt gesetzt hat. Im Rahmen der ersten Erhebungswelle wurden Daten von 4.097 Familien und damit von insgesamt 19.163 Personen zu zahlreichen Kernbereichen sozialer Ungleichheit erhoben.  Da die im Projekt erhobenen Daten der wissenschaftlichen Gemeinschaft frei zur Verfügung gestellt sind, werden diese im Workshop verwendet werden.


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Dr. Juliana Gottschling lehrt und forscht am Lehrstuhl für Differentielle Psychologie und Psychologische Diagnostik an der Universität des Saarlandes. Ihre Forschungsschwerpunkte liegen auf der Erforschung von Anlage und Umwelteinflüssen auf interindividuelle Entwicklungen über die Lebensspanne sowie dem Einfluss der Persönlichkeit auf den Umgang mit stressreichen Situationen, Gesundheit und Wohlbefinden.

Dr. Elisabeth Hahn hat an der Universität des Saarlandes promoviert und arbeitet seit 2013 als PostDoc am Lehrstuhl für Differentielle Psychologie und Psychologische Diagnostik. Im Rahmen ihrer Forschung beschäftigt sie sich mit dem Zusammenspiel von Anlage und Umwelteinflüssen bei der Entstehung interindividueller Unterschiede im subjektiven Wohlbefinden, in Persönlichkeitseigenschaften sowie Faktoren sozialer Ungleichheit. Hierbei interessiert Sie vor allem der Einfluss von positiven und negativen Lebensbedingungen auf spätere Erfolgsmaße. Die Anwendung und Weiterentwicklung verhaltensgenetischer Modelle zur Berücksichtigung genetischer Einflussfaktoren im Hinblick auf diese Forschungsfragen stand dabei von Beginn an im Vordergrund vieler Ihrer Studien.  

The workshop provides an introduction to Natural Language Processing (NLP) with a special emphasis on the analysis of Job Advertisements. NLP techniques enable researchers to describe contents of a collection of documents or filter a huge collection for specific thematic aspects. This workshop concentrates on the basic concepts needed for quantitative text analysis. It provides an overview starting with issues related to data import, frequency analysis and continues with co-occurrence analysis. Participants take part in short theoretical lectures and will be provided with R scripts to compute own models in exemplary tutorials.

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Dr. Andreas Niekler is a researcher at Leipzig University. He studied media technology at HTWK Leipzig and the University of West Scotland. After two years working as a freelance programmer and teacher at the Leipzig School of Media, he joined the NLP group at Leipzig University. In his dissertation project he worked with automated methods for content and topic analyses in news-oriented text sources.

Dr. Arnim Bleier is a postdoctoral researcher in the Department Computational Social Science at GESIS. His research interests are in the field of Natural Language Processing and Computational Social Science. In collaboration with social scientists, he develops Bayesian models for the content, structure and dynamics of social phenomena.

The conference subject „Text Mining on Job Advertisements - Strategies for discovering valuable information from large corpora“ refers to the use of Job Ads as mass data to retrieve statistical significant information. The Federal Institute for Vocational Education and Training (BIBB) uses the approach for labor market research and also for the analysis of upcoming trends in qualifications and skills development. The conference topics focus the data mining as complex and partly interdisciplinary process. Buzzwords in that context amongst others are Text Mining, Natural Language Processing und Text Processing. A further fundamental tool are methods of machine learning.  
 

 

 

Stellen Sie sich die Frage ob Ihre Forschungsdaten ausreichend gesichert sind?
Wissen Sie nicht genau wie sie Ihre Daten in geeigneter Weise für die zukünftige Nutzung dokumentieren sollten?
Wollen Sie ihre Daten nach Ablauf des Forschungsprojekts anderen zugänglich machen, um die Sichtbarkeit Ihrer Arbeit zu erhöhen?
Haben Sie datenschutzrechtliche Bedenken was die Archivierung Ihrer Daten angeht?

Wenn Sie derartige Fragen beschäftigen, dann ist unser Forschungsdatenmanagement-Workshop genau das Richtige für Sie. Er adressiert die Bedürfnisse von quantitativen und qualitativen Forschern in der Bildungswissenschaft und ermöglicht es, die Herausforderungen von Horizont 2020 bezüglich Anforderungen an das Datenmanagement anzugehen.
Forschungsdatenmanagement umfasst die Pflege Ihrer Daten, d.h. den Forschungsprozess zu strukturieren und Methoden, Verfahren und Richtlinien zu entwickeln, um Ihre Daten zu schützen, zu validieren und zu beschreiben. Ziel ist es, die Qualität Ihrer Daten sicherzustellen und die potentielle Nachnutzung zu erleichtern. Gutes Forschungsdatenmanagement minimiert das Risiko von Datenverlust, sorgt für Integrität in der Forschung und erleichtert die Replizierbarkeit. Es erhöht die Datensicherheit, Forschungseffizienz und Zuverlässigkeit. Ein adäquates Forschungsdatenmanagement spart Zeit und Ressourcen und erfüllt die Anforderungen unterschiedlichster Förderorganisationen zur Dokumentation und Nachnutzung von Forschungsdaten. 
Im Bereich der empirischen Bildungsforschung steht das Datenmanagement vor speziellen Herausforderungen, etwa in Bezug auf die Anonymisierung personenbezogener Umfragedaten, deren Archivierung und Nachnutzung. Daher ist es wichtig, Forschende in der Bildungsforschung für das Thema Datenmanagement zu sensibilisieren und die notwendige Kompetenz für ein adäquates Datenmanagement in der Forschungsgemeinschaft zu steigern. 
Der Workshop umfasst die grundlegenden Prinzipien des Datenmanagements, z.B. im Bereich der Lizensierung von Forschungsdaten, des Datenschutzes und der Ethik für die Wiederverwendung von Daten. Er befasst sich mit der Datendokumentation, den unterschiedlichen Dateiformaten, der Datenspeicherung und Sicherung, sowie der Archivierung von Forschungsdaten. Ziel des Workshops ist es, den Teilnehmern fundierte Hilfestellung beim Verfassen Ihres eignen Datenmanagementplans anzubieten. 

Veranstalter ist der Verbund Forschungsdaten Bildung (VFDB). Der Workshop wird aus Mitteln des BMBF finanziert, daher ist die Teilnahme für Sie kostenlos. Außerdem bieten wir Ihnen eine Übernahme der Fahrt- und Übernachtungskosten im Rahmen des Landesreisekostengesetzes BaWü an (es werden bis zu 200 Euro Fahrtkosten und bis zu 80 Euro Übernachtungskosten erstattet).

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Marcus Eisentraut ist seit 2015 im Datenarchiv für Sozialwissenschaften bei GESIS als Mitarbeiter für den Verbund Forschungsdaten Bildung (VFDB) tätig. Im Rahmen des Verbunds wirkte er schon an mehreren Workshops zum Thema Forschungsdatenmanagement mit und unterstütze CESSDA Training bei der Weiterentwicklung von Schulungsmodulen. Seine Arbeitsschwerpunkte liegen im Bereich der Datenaufbereitung und Dokumentation quantitativer Studien sowie Beratung und Schulung zum Forschungsdatenmanagement.

Karoline Harzenetter ist seit 2017 wissenschaftlicher Mitarbeiterin im Team Archive Operations. Sie hat zuvor bei GESIS im Team Internationale Umfrageprogramme und im Team da|ra, Registrierungsagentur für sozialwissenschaftliche Forschungsdaten, gearbeitet und war in internationale Projekte wie European Values Study und gesisDataSearch involviert. Ihre Arbeitsschwerpunkte liegen im Bereich Dokumentation und Harmonisierung quantitativer Studien, Metadaten- und Forschungsdatenmanagement.

Paneldaten bieten gegenüber Querschnittsdaten wichtige Vorteile. Dazu gehören insbesondere die Identifizierung kausaler Effekte mit schwächeren Annahmen und die Beschreibung individueller Entwicklungsverläufe. Um diese Vorteile zu nutzen, bedarf es jedoch spezieller Verfahren.

Der Workshop gibt eine anwendungsorientierte Einführung in grundlegende Modelle der Paneldatenanalyse. Ausgangspunkt ist das lineare Fixed-Effects (FE) Regressionsmodell. Die Vorteile im Vergleich zu alternativen Modellen (u.a. Random-Effects Modelle) werden herausgearbeitet und es werden nützliche Erweiterungen vorgestellt  (u.a. logistisches FE Modell). Die Struktur der Regressionsmodelle wird erläutert und es werden beispielhafte Anwendungen mit dem Statistikprogramm Stata vorgeführt. Für die Beispiele werden Daten des Sozio-ökonomischen Panels (SOEP) verwendet. Die Teilnehmer können die Beispiele anhand der zur Verfügung gestellten Dateien selbst nachvollziehen.

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Volker Ludwig ist seit 2016 Juniorprofessor für Angewandte Soziologie an der TU Kaiserslautern. Seine Forschungsinteressen liegen auf den Gebieten der Kausalanalyse sowie der Arbeitsmarkt- und Familienforschung. Er war Stipendiat der Graduate School of Economic and Social Sciences (GESS) der Universität Mannheim und schloss 2014 seine Promotion in Soziologie ab. Zwischen 2008 und 2012 war er für das Deutsche Familienpanel (pairfam) am Mannheimer Zentrum für Europäische Sozialforschung (MZES) und am Lehrstuhl für Methoden der empirischen Sozialforschung in Mannheim beschäftigt. Von 2012 bis 2016 war er wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Soziologie der LMU München.

Klaus Pforr ist seit 2012 wissenschaftlicher Mitarbeiter bei GESIS. Seine Forschungsinteressen liegen hauptsächlich im Bereich der Umfragemethoden und der quantitativen Analysemethoden. Er schloss 2013 seine Promotion zum Doktor der Sozialwissenschaften an der Universität Mannheim ab. Er war von 2006 bis 2012 Projektmitarbeiter beim deutschen Familienpanel pairfam am MZES

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 komplexere 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 anhand der Mplus Statistik-Software zu vermitteln. Systematische Anwendungs- und Übungselemente ermöglichen den Transfer des so erworbenen Wissens zur Durchführung von Pfadanalysen, konfirmatorischen Faktorenanalysen und Strukturgleichungsmodellen mit Mediator/Moderator-Beziehungen 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 latente Wachstumskurvenmodelle (Latent Growth Curve models, LGC) und neure Verfahren zur Schätzung kreuverzögerter (cross-lagged) Effekte für Paneldaten. Ziel dieses Workshop ist die Vermittlung der statistischen Grundlagen dieser Verfahren, deren praktische Durchführung anhand der Statistik-Software Mplus 7.1 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.

Regression analysis, in its various forms, is a key analytical tool for every social scientist interested in using quantitative methods to investigate social phenomena. Most of the students and scholars have attended courses introducing the basics of regression analysis or discussing the most sophisticated details regarding its assumptions and statistical properties. Often, less attention is devoted to connecting regression analysis to, on one side, the more specific research questions a researcher has in mind and, on the other, on the practical decisions that have to be made to apply regression models to concrete datasets and actual research problems. This course aims to fill this gap, by providing a comprehensive discussion of regression modelling strategies as useful tools to test research hypotheses.I will show the various purposes of regression analysis and the importance of clarifying the specific research aim before deciding crucial aspects such as choice of the variables and model specification. I will show that the common practices of introducing a lot of covariates and commenting the associated regression coefficients suffers from many flaws and I will discuss viable alternatives. An extensive part of the course will be focused on discussing common mistakes that should be avoided when using regression analysis. I will also provide a comprehensive overview of what can be done and what cannot be done when using nonlinear regression analysis. Can we compare coefficients from different model specifications or from different groups? At which conditions? In which case can we attribute the status of causal effects to our estimates?The last part of the course is focused on how to obtain the appropriate quantities of interest from regression models, and how to present and comment effectively the results from regression analysis. We will pay attention to substantial significance and effect size compared to mere statistical significance, and the use of graphical representations along with tables to illustrate intuitively the main findings in relation to the research hypotheses guiding the empirical investigation. The course will be useful not only for beginners of regression analysis, but also for those applying their research more advanced statistical techniques (e.g. panel data analysis, multilevel models), since most of the issues covered during the course can be applied in such more sophisticated kinds of analysis. 

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Moris Triventi is Senior Assistant Professor in the Department of Sociology and Social Research at the University of Trento (Italy). He received his PhD in Applied sociology and social research methods at the University of Milan-Bicocca (2010) and additional training at the University of Essex, Oxford, and Bamberg. He has been a Research fellow and Lecturer at the European University Institute in Florence (2013-2016), a visiting researcher at the University of Amsterdam (2012), University of Cologne (2016) and Trinity College Dublin (2017). His research interests include social stratification and mobility, education, labour market and quantitative methods of data analysis. His work appeared, among others, in European Sociological Review, Work Employment & Society, Social Science Research, and Economics of Education Review.

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 seit 2017 Professor für Empirische Wirtschaftssoziologie an der FAU Erlangen-Nürnberg. Von 2015 bis 2017 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.

Gerhard Krug hat an der Universität Bamberg Soziologie studiert und dort auch mit einem Stipendium des IAB Graduiertenprogrammes in Soziologie promoviert. Seit 2003 ist er wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) in Nürnberg, aktuell am Forschungsbereich „Erwerbslosigkeit und Teilhabe“. Seit 2010 ist er gleichzeitig Akademischer Rat a.Z. am Lehrstuhl für empirische Wirtschaftssoziologie (ehemals Prof. Monika Jungbauer-Gans) an der Universität Erlangen-Nürnberg. 2016 hat er sich an der Universität Hannover habilitiert (venia legendi: Soziologie). Forschungs- und Interessengebiete sind statistische Methoden der Kausalanalyse, Methoden der Evaluationsforschung, Arbeitsmarktsoziologie und soziologische Netzwerkforschung.

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 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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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.

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.

Cornelia Zuell  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.

 

 

The workshop further extends on aspects of the Big Data Module “Text Mining with R”, especially the application of topic models in social science contexts. Topic models allow for automatic thematic clustering of very large document collections. With the help of complex statistical inference approaches, they observe topics as latent semantic coherences based on shared vocabulary within documents. With such topics, researchers are able to describe contents of a collection or filter a huge collection for specific thematic aspects. The workshop concentrates on applications and best practices for topic modeling in the social science. It covers model selection (choosing best hyper-parameters), quality assurance (validity and reliability) and integration into more complex analysis workflows. Participants take part in theoretical lectures and will be provided with R scripts to compute own models in different exemplary tutorials.

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Dr. Andreas Niekler is a researcher at Leipzig University. He studied media technology at HTWK Leipzig and the University of West Scotland. After two years working as a freelance programmer and teacher at the Leipzig School of Media, he joined the NLP group at Leipzig University. In his dissertation project he worked with automated methods for content and topic analyses in news-oriented text sources.

Dr. Gregor Wiedemann works in the language technology (LT) group at Hamburg University. He studied political science and computer science in Leipzig and Miami. In 2016, he received his doctoral degree in computer science for his dissertation “Text Mining for Qualitative Data Analysis in the Social Sciences” from Leipzig University. Wiedemann has worked in several projects in the fields of digital humanities and computational social science in which he developed methods and workflows to analyze large text collections.

Ziel des Workshops ist es, in die Arbeit mit der Methode der qualitativen Inhaltsanalyse einzuführen. Nach einer kompakten Einführung in Genese, Kennzeichen und paradigmatische Verortung der qualitativen Inhaltsanalyse liegt der Schwerpunkt auf der thematischen bzw. qualitativ-strukturierenden Inhaltsanalyse. Ausgehend von einem kurzen Überblick über Merkmale und Ablauf des Verfahrens werden insbesondere die folgenden Themen bearbeitet: 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 von Margrit Schreier (2012) dargestellten qualitativ inhaltsanalytischen Forschungsprozess, unabhängig von Software-Paketen.


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Markus Janssen ist Akademische Mitarbeiter im Fach Erziehungswissenschaft an der Pädagogischen Hochschule Weingarten und verantwortlich für die Forschungswerkstatt Qualitative Inhaltsanalyse an der PH Weingarten, die einen Rahmen zur kollegialen Diskussion methodologischer Fragen und zur gemeinsamen Arbeit an Projekten und empirischem Material bietet. Er lehrt qualitative Methoden für Bachelor- und Masterstudierende, bietet Workshops zu Verfahren und Techniken qualitativer Inhaltsanalyse an (z. B. bei der Graduiertenakademie der Pädagogischen Hochschulen Baden-Württemberg). 2016 war er hauptverantwortlich für die Ausrichtung der Tagung „Qualitative Inhaltsanalyse  and beyond?“

Christoph Stamann ist Akademische Mitarbeiter im Fach Erziehungswissenschaft an der Pädagogischen Hochschule Weingarten und verantwortlich für die Forschungswerkstatt Qualitative Inhaltsanalyse an der PH Weingarten, die einen Rahmen zur kollegialen Diskussion methodologischer Fragen und zur gemeinsamen Arbeit an Projekten und empirischem Material bietet. Er lehrt qualitative Methoden für Bachelor- und Masterstudierende, bietet Workshops zu Verfahren und Techniken qualitativer Inhaltsanalyse an (z. B. bei der Graduiertenakademie der Pädagogischen Hochschulen Baden-Württemberg). 2016 war er hauptverantwortlich für die Ausrichtung der Tagung „Qualitative Inhaltsanalyse  and beyond?“

The Data Documentation Initiative (DDI) is an international standard for describing the data produced by surveys and other observational methods in the social, behavioral, economic, and health sciences. DDI can document and manage different stages in the research data lifecycle, such as conceptualization, collection, processing, distribution, discovery, and archiving.
The goal of this workshop is to build up more training capacity on DDI. The new trainers should then be able to teach specific tutorials for their institution or general purpose tutorials for a broader audience.
The participants will work mainly through existing training material with the instructors to build a modular training material body. This material will include slides, examples, and text. The work will be partially organized in working groups. By this approach, participants will get deeper knowledge on DDI and build collaboratively the modular training body.
The modular structure of the material should allow teaching of tutorials for various purposes (like data collection, archive, metadata-driven approach) or a combination of these. It should be also suitable for multiple audiences.
The content will cover DDI Codebook, DDI Lifecycle, and ideas of DDI 4 (in development). An approach across versions will be possible for some areas.
The modular structure of the material should allow reuse for different purposes, possibly also for self-teaching material and general documentation. The material will use a technical format which supports these ideas (like reStructuredText, used format of the DDI 4 documentation).
The training material will be provided with under the conditions of the Creative Commons Attribution license. The material can be then reused and changed in future by other instructors.

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Wendy Thomas is director of Data Access Core at the Minnesota Population Center at the University of Minnesota. She is chair of the Technical Committee of the DDI Alliance.

Dan Smith is partner at Colectica which is a software for viewing, creating, and managing DDI metadata. He is member of the Technical Committee of the DDI Alliance.

Jon Johnson is the Co-investigator for the Smart Meter Research Project and fulfils project management responsibilities. He manages the financial resources attached to the grant and takes responsibility for reporting on progress of the grant to the UK Data Archive Director, the funding body (ESPCR), the University of Essex and other major stakeholders.

This proposal outlines the combined CESSDA Expert Seminar 2018 and CESSDA Trust WG
Workshop, scheduled to take place on 26 & 27 September 2018, at GESIS Cologne
(Germany) as a two day event. Targeting the software development community within
CESSDA Service Providers and Observers, the CESSDA Expert Seminar 2018 and CESSDA
Trust WG Workshop is limited to 30 participants for each of the planned sessions. The goals
are raising common technical standards within CESSDA, enhancing the skills of the CESSDA
software development community, exploring the technology implications of being a Trusted
Digital Repository (TDR) and training the trainers within CESSDA Training with regard to
preparing and delivering content for a technical audience. So the seminar will focus on the
CESSDA Technical Infrastructure, the development, testing and deployment of tools and
services within the CESSDA Technical Infrastructure and trust support. It will do this by
looking at the main features of the CESSDA Technical Infrastructure, the architectural
guidelines and quality standards, the testing and deployment pipelines and the
implementation details of some existing tools, such as the Data Catalogue, European
Question Bank and/or Vocabulary Manager. The trust sessions be a round table of
technical implications of the CoreTrustSeal requirements, with special attention to
requirements 15 (technical infrastructure) and 16 (security).

 

 

Der zweitägige Workshop bietet eine fundierte und praxisorientierte Einführung in das Arbeiten mit dem umfangreichen Datenangebot des SOEP. Aufbau, Datenstruktur, Ziehungsdesign und Gewichtungsstrategie des SOEP sowie sich daraus ergebende Analysepotentiale werden vorgestellt. In diversen „Hands-on Sessions“ können die Teilnehmer den Datensatz sowie die vom SOEP zur Verfügung gestellte Datenmanagementinfrastruktur in praktischen Übungen kennenlernen. In den Übungen wird der Prozess vom Auffinden der interessierenden Variablen bis zur Erstellung eines Forschungsdatensatzes und der Durchführung erster Analysen nachempfunden. Für diesen Teil sind Grundkenntnisse im Umgang mit der Statistiksoftware STATA sowie grundlegender statistischer Analysemethoden erforderlich.

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Marco Gießelmann is research assistant at the DIW Berlin and assistant professor for social science research methods at Bielefeld University. His research is concerned with the impact of policies on labour market outcomes and subjective well-being. He also deals  with methodological issues and is particularly interested in the mechanics of panel-data and multilevel analysis. Recent studies were published in the European Sociological Review, European Societies and the Kölner Zeitschrift für Soziologie and Sozialpsychologie. 

Sandra Bohmann ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am SOEP und Doktorandin an der Berlin Graduate School of Social Sciences (BGSS) an der Humboldt-Universität zu Berlin.
 

This workshop was part of the workshop week "Behavioral Genetics in Social Science Research".

The aim of this course is to familiarize social scientists with twin studies and related quantitative methods of behavioral genetic analysis on an introductory level. To these ends, the course will use a statistical software used by many social scientists  Stata  and a related program package especially developed for behavioral genetic modeling using Stata  the “acelong-package”. The applied part of the course will use examples in the area of empirical educational research based on data of the new German twin family panel  TwinLife. Over the next years, the TwinLife panel surveys more than 4,000 twin pairs and their families in a cohort sequential design. Substantially, TwinLife focuses on topics relevant for the development of social inequalities over the life course. Currently, the data of the first survey wave of TwinLife is available as a scientific use file at the GESIS data archive free of charge (dx.doi.org/doi:10.4232/1.12665).

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Volker Lang is a researcher and data manager in the TwinLife project at Bielefeld University. He was trained as a sociologist and economist at the University of Tübingen. His methodological research interests include behavioral genetic modeling and the application of causal analytic designs in survey research. He is developer of the acelong.ado-package  a behavioral genetic modeling toolkit for Stata.

Dr. Bastian Mönkediek works as a research fellow in the TwinLife project at Bielefeld University. He was trained as a sociologist at the Universities of Osnabrück and Bremen (Germany) and attained his doctorate degree at the University of Wageningen (Netherlands). His current research focuses on family processes and their impact on status transmission. In this context, he is interested in the role of social and biological factors explaining differences in parenting and educational attainment.

This workshop was part of the workshop week "Behavioral Genetics in Social Science Research".

A growing number of social science data sources are providing molecular genetic data and researchers all over the world are interested in utilizing this information in order to better understand various social phenomena. In this course, we will start with a general introduction of genetics in the social sciences, beginning with the theory behind twin and family behavioral genetics models. After an introduction to R and OpenMx, we will apply these concepts by using twin and family models to estimate heritability and genetic correlation. We will then move on to investigate issues of genetic relatedness and how heritability and genetic correlation are computed using measured genetic data with the Genomic-Relatedness-Based Restricted Maximum-Likelihood (GREML) method. After an introduction to Plink software, we will use Plink to prepare genetic data and GCTA software to estimate quantitative genetic models with the GREML method. The course “Integrating Molecular Genetics into Social Science Research” will pick up where this course leaves off.

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Robbee Wedow is a postdoctoral researcher at University of Colorado Boulder where his work focused on a highly interdisciplinary research agenda. Using statistical genetics methods and traditional demographic methods, Robbee's work sits at the intersection of genetics, sociology, and demography. He focuses both on genetic discovery with social science outcomes and also on the genetic and environmental etiologies of complex human social behaviors. Robbee is a member of the Social Science Genetic Association Consortium (SSGAC) and the GWAS and Sequencing Consortium of Alcohol and Nicotine use (GSCAN).

Felix Tropf, PhD is a sociologist with research focus on social demography, genetics and the life course. He is Senior Research Associate in the Department of Sociology at the University of Oxford, Research Fellow of Nuffield College and Visiting Scientist at the Queensland Institute for Medical Research (QIMR ) in Australia. He received his PhD from the University of Groningen and the Interuniversity Center for Social Science Theory and Methodology in 2016. In 2017, received the European Demography Award  2017 for best PhD Thesis. His research has been published amongst others in Demography, Nature Genetics, Nature Human Behaviour, Population Studies and Proceedings of the National Academy of Sciences.

This workshop was part of the workshop week "Behavioral Genetics in Social Science Research".

A growing number of social science data sources are providing molecular genetic data and researchers all over the world are interested in utilizing this information in order to better understand various social phenomena. In this course, we will learn about the history of social science and behaviour genetics as well as about the state of the art research and cutting-edge methods. We will discuss how genetic variants are discovered, which are associated with social science outcomes of interest and how we can utilize these results in social science research in terms of controlling for confounding effects, dealing with genetic heterogeneity in social science models, estimating gene-environment interaction models and using genes as instrumental variables. Substantively, we will rely on recently published genetic discovery studies on educational attainment, subjective well-being and fertility.

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Robbee Wedow is a postdoctoral researcher at University of Colorado Boulder where his work focused on a highly interdisciplinary research agenda. Using statistical genetics methods and traditional demographic methods, Robbee's work sits at the intersection of genetics, sociology, and demography. He focuses both on genetic discovery with social science outcomes and also on the genetic and environmental etiologies of complex human social behaviors. Robbee is a member of the Social Science Genetic Association Consortium (SSGAC) and the GWAS and Sequencing Consortium of Alcohol and Nicotine use (GSCAN).

Felix Tropf, PhD is a sociologist with research focus on social demography, genetics and the life course. He is Senior Research Associate in the Department of Sociology at the University of Oxford, Research Fellow of Nuffield College and Visiting Scientist at the Queensland Institute for Medical Research (QIMR ) in Australia. He received his PhD from the University of Groningen and the Interuniversity Center for Social Science Theory and Methodology in 2016. In 2017, received the European Demography Award  2017 for best PhD Thesis. His research has been published amongst others in Demography, Nature Genetics, Nature Human Behaviour, Population Studies and Proceedings of the National Academy of Sciences.

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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Dr. Jan-Philip Kolb hat sein Studium der Volkswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Survey Statistics an der Universität Trier (2002-2008) absolviert. Von 2008-20012 war er wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Sozialstatistik von Herrn Prof. Dr. Ralf Münnich. Seit April 2012 ist er Senior Researcher beim GESIS Institut für Sozialwissenschaften.

Thema der Veranstaltung ist die Beschaffung und Nutzung von räumlichen Informationen in einem (sozial-) wissenschaftlichen Kontext. Es geht um die Beschaffung von geographischen Daten (bspw. Shapefiles) wie auch sozialwissenschaftlichen Daten. Dabei werden vor allem Quellen für frei verfügbare Daten vorgestellt. Bei den geographischen Daten liegt ein Schwerpunkt auf OpenStreetMap Daten.
Als Beispiele für sozialwissenschaftliche Daten werden neben Public-Use-Files der amtlichen Statistik auch Zensus-Ergebnisse und Daten von Eurostat, der Weltbank und freien Portalen wie datahub.io und Wikipedia verwendet. Für die Analyse der Daten und die Visualisierung in Karten wird ausschließlich die Programmiersprache R genutzt. Daneben wird keine weitere Software benötigt.

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Dr. Jan-Philip Kolb hat sein Studium der Volkswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Survey Statistics an der Universität Trier (2002-2008) absolviert.  Von 2008-20012 war er wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Sozialstatistik von Herrn Prof. Dr. Ralf Münnich. Seit April 2012 ist er Senior Researcher beim GESIS Institut für Sozialwissenschaften.

Die Mehrebenenanalyse wurde insbesondere für den Fall mit vielen Gruppen/Clustern und wenigen Beobachtungseinheiten in jeder Gruppe/Cluster entworfen, wie z.B. für die Forschung zu Klassen- und Schuleffekten. Dennoch findet die Mehrebenenanalyse häufig auch Verwendung in der international vergleichenden Sozialforschung. Dieser Workshop widmet sich genau dieser Forschungstradition, die mit der Problematik konfrontiert ist, dass komparative Mikrodaten zwar tausende Beobachtungen in jedem Land aufweisen, jedoch die Anzahl der Länder sehr begrenzt ist.

Der Workshop führt grundlegend in die angewandte Mehrebenenanalyse mit international vergleichenden Daten ein und behandelt darauf aufbauend fortgeschrittene Aspekte. Modelle für metrische und binäre abhängige Variablen werden besprochen. Aus Sicht der international vergleichenden Forschung wird erörtert, wie viele und in welcher Art Variablen zum Makrokontext aufgenommen werden sollen und inwieweit einflussreiche Fälle zu beachten sind. Ein besonderer Fokus liegt auf der Schätzung von Cross-Level Interaktionen. Bezüglich der Schätzmethoden wird auf die aktuelle Diskussion zu two-step versus simultan geschätzten Mehrebenenmodellen eingegangen. Es werden auch neuere Ansätze diskutiert, die versuchen durch die Nutzung der dritten Ebene „Zeit“ auf der Makroebene die Vorzüge von Fixed-Effect und Difference-in-difference Schätzer zur Identifikation „kausaler“ Effekt von Kontextmerkmalen zu nutzen.

Ein zentraler Bestandteil des Seminars ist die praktische Anwendung der Mehrebenenanalyse mit international vergleichenden Daten mit dem Statistikprogramm Stata. Die praktischen Übungseinheiten erfolgen auf Basis aktueller sozialwissenschaftlicher Fragestellungen und der European Social Survey (ESS) als Beispieldatensatz.

 

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Prof. Dr. Michael Gebel studierte VWL und Sozialwissenschaften an der Universität Mannheim und der UCL Louvain-la-Neuve und erwarb seinen Doktorgrad in Soziologie an der Universität Mannheim. Er ist Professor für Methoden der empirischen Sozialforschung an der Universität Bamberg. Seine Forschungsschwerpunkte sind die Lebensverlaufsforschung (insb. Transition to Adulthood), international vergleichende Sozialforschung und Verfahren der modernen Kausalanalyse. Prof. Dr. Michael Gebel ist Koordinator der international-vergleichenden Forschungsprojekte "Social Exclusion of Youth in Europe: Cumulative Disadvantage, Coping Strategies, Effective Policies and Transfer“ (EXCEPT) und "Opportunities and Barriers at the Transition from Education to Work. A Comparative Youth Study in Azerbaijan, Georgia, and Tajikistan" (TEW-CCA).

The workshop introduces logistic regression from an applied social science perspective. The main differences between linear and logistic regression are discussed. A special focus is put on the difference in interpretation between odd-ratios, relative risks, and marginal effects. For that purpose logistic regression will be contrasted with linear probability models and negative binomial regression models. Another issue that is discussed is the comparison of model fit for nested and non-nested models. The two extensions of the binary logistic regression model that are introduced are the multinomial logit model and ordered logit model. The problems that arise for certain applied research question when using logistic regression (and some solutions) are discussed with reference to the latest methodological developments in the field. The last part of the seminar focuses on the topic of statistical significance, effect size and its use, misuse and possibilities of joint interpretation. As the focus of the seminar is not on the statistical theory of logistic regression, but on applications for social science research, all topics are exemplified with Stata exercises and/or group work. Participants are expected to contribute actively to the seminar discussion.

 

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Hannes Kröger Since January 2017 Hannes Kröger works at the Socio-economic Panel Study  (SOEP) at the German Institute for Economic Research (DIW) in Berlin. He holds a PhD in Sociology from Humboldt-Universität zu Berlin. His dissertation investigated health selection effects on the German labor market. After his dissertation, Hannes worked at the European University Institute (EUI), Florence, investigating health inequalities in a life course perspective. At the SOEP, he works in the BRISE (Bremer Interventionsstudie zur Stärkung der frühkindlichen Entwicklung) project. His research interests are in the fields of health inequalities and applied statistical methods in the social sciences.

The CILS4EU project is dedicated to the comparative analysis of the development of immigrants' progeny in the four countries England, Germany, Netherlands and Sweden. In its current form it is the first comprehensive and fully-standardized panel study on this topic in Europe  a unique opportunity for researchers all over the world to study the internal processes leading to intergenerational integration. This two-day workshop provides an introduction to the Children of Immigrants Longitudinal Survey in Four European Countries (CILS4EU) and its potential to analyze questions dealing with very different kinds of immigrants' integration in their host societies. In this hands-on course, participants have the opportunity to answer specific research questions using data from the first three waves of CILS4EU as well as the three waves of the follow-up survey in Germany with its specific features.

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Lisa Sauter is a member of the project "Children of Immigrants Longitudinal Survey in Four European Countries (CILS4EU)".

Dr. Hannes Weber Since January 2017, Dr. Hannes Weber has been working as an academic assistant at the MZES in the project A3.1 "Children of Immigrants Longitudinal Survey in Four European Countries (CILS4EU)". Hannes Weber studied social sciences and economics at the University of Stuttgart and received his doctorate there in 2015 with a thesis on migration and attitudes towards immigration in Europe. He then worked as a research assistant at the Chair of Prof. Dr. Steffen Hillmert at the Institute of Sociology at the University of Tübingen.

Markus Weißmann is a member of the project "Children of Immigrants Longitudinal Survey in Four European Countries (CILS4EU)".

 

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 Strategien und Probleme der Drittvariablenkontrolle in der multiplen 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“), Instrumentvariablenschätzer und Selektionskorrekturmodelle vorgestellt. Die Verfahren werden praxisnah am PC mit dem Statistikprogramm Stata eingeübt. Für die Praxisbeispiele werden sozialwissenschaftliche Querschnitts- und Längsschnittdaten verwendet.

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Prof. Dr. Michael Gebel studierte VWL und Sozialwissenschaften an der Universität Mannheim und der UCL Louvain-la-Neuve und erwarb seinen Doktorgrad in Soziologie an der Universität Mannheim. Er ist Inhaber des Lehrstuhls für Soziologie, insbesondere Methoden der empirischen Sozialforschung an der Universität Bamberg. Seine Forschungsschwerpunkte sind die Lebensverlaufsforschung (insb. Transition to Adulthood), Mehrebenenanalysen mit international vergleichenden Mikrodaten und Verfahren der modernen Kausalanalyse.