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Using georeferenced data in social science survey research.The method of spatial linking and its application with the German general social survey and the GESIS panel
Jünger, Stefan
Quelle: GESIS-Schriftenreihe
Köln (Deutschland)
Selbstverlag
2019, 208 S., Abb., Tab., Kt., Lit.
ISBN: 978-3-86819-040-3
Serie: GESIS-Schriftenreihe, Nr.24
Sprache: Englisch
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[Quelle: https://www.ssoar.info]
Das Buch beschäftigt sich mit der Nutzung georeferenzierter Daten in der sozialwissenschaftlichen Umfrageforschung, deren Ausgangspunkt Umfragedaten sind, die mit Geokoordinaten angereichert wurden. Es widmet sich den Voraussetzungen und Herausforderungen, solche Daten für verschiedene sozialwissenschaftliche Fragestellungen nutzbar zu machen und betont dabei die verschiedenen interdisziplinären Verzweigungen. Im Mittelpunkt der Präsentation steht die Methode der räumlichen Verknüpfung: die Kombination georeferenzierter Umfragedaten mit Informationen aus externen Geodatenquellen. Anhand mehrerer, aus unterschiedlichen Subdisziplinen der Sozialwissenschaften stammender empirischer Anwendungen im Bereich Familie und Gesundheit, politische Einstellungen sowie Umwelt und Ungleichheit wird die Flexibilität der Methode in Form verschiedener räumlicher Verknüpfungen betont. Dazu werden georeferenzierte Umfragedaten der Allgemeinen Bevölkerungsumfrage Sozialwissenschaften (ALLBUS) 2014 und dem GESIS Panel 2014 verwendet. Diese empirischen Anwendungen sind Teil eines aufstrebenden Forschungsfelds für Sozialforschende, welches neue analytische Fertigkeiten aus verschiedenen anderen Fachbereichen wie der Ökologie oder des Ingenieurswesen erfordert. Werden die organisatorischen und technischen Anforderungen zur Analyse georeferenzierter Umfragedaten gemeistert, eröffnet sich Forschenden die Möglichkeit, neue und innovative Fragestellungen zu beantworten.
Methode, Sozialforschung, Empirische Sozialwissenschaft, Interdisziplinarität, Datenerhebung, Datenaufbereitung, Datenqualität, Raumbezug, Geodaten, Umfrageforschung, Sozialgeographie, Verkehrslärm, Gesundheit, Bevölkerungsstruktur, Einstellung, Soziale Ungleichheit, Umweltgerechtigkeit, method, social research, empirical social science, multidisciplinarity, data inquiry, data preparation, data quality, spatial relation, geodata, demographic research, human geography, traffic noise, health, population structure, enlistment,
Die Fabrikation der Stadt
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