Das Forschungsprojekt befasst sich mit der Harmonisierung und Kumulation umfragebasierter Längsschnittdatensätze zur Analyse von Partnerschaftsbiografien. Die Verknüpfung unterschiedlicher Datenquellen dient zwei Zielen:

(1) Durch die Nutzung aller thematisch relevanten und für Sekundäranalysen verfügbaren deutschen Forschungsdaten soll eine umfassende Datengrundlage für Forschungssynthesen geschaffen werden, mit der bessere Erkenntnisse über verschiedene Erklärungsfaktoren von Partnerschaftsereignissen wie Trennung und Scheidung oder Partnerwahl ermöglicht werden. Die verfügbaren Umfragedaten sind dabei in mehrfacher Hinsicht heterogen, etwa in der Datenstruktur, den verwendeten Gewichtungsschemata oder der Messung theoretischer Konstrukte. Deshalb werden im Rahmen dieses Projekts einerseits die methodischen Konsequenzen für die Harmonisierung und Forschungssynthese untersucht und darauf aufbauend Lösungsansätze entwickelt. Andererseits widmet sich dieses Projekt der grundsätzlichen Erforschung und methodischen Weiterentwicklung von Forschungssynthesen basierend auf nicht-experimentellen Umfragedaten. Hiermit wird eine evidenzbasierte Sozialforschung vorangetrieben, die auf der systematischen und objektiven Darstellung des aktuellen Forschungsstands basiert.

(2) Anhand dieser Datenkumulation sollen darüber hinaus bislang unbeantwortete Fragen zu Ehe- und Partnerschaftsstabilität aus historischer und lebensverlaufstheoretischer Perspektive bearbeitet werden, die erst mit einer entsprechend erhöhten Fallzahl, die auch seltene Teilpopulationen und Ereignisse gut repräsentiert, analysiert werden können. Dies betrifft insbesondere den langfristigen Anstieg der Scheidungsraten und den sozialen Wandel von Risikofaktoren für Trennungen. Der kumulierte Datensatz wird nicht nur den Sozialwissenschaften und der Demographie neue Analysemöglichkeiten bieten, sondern auch offen für psychologische oder epidemiologische Untersuchungen sein. Da es in den umfragebasierten Sozialwissenschaften kaum Vorbilder für solche umfangreichen Forschungssynthesen von heterogenen Datenquellen gibt, soll das Projekt als best-practice Beispiel weitere Aktivitäten in diesem Bereich motivieren.