Das Projekt untersucht, wie Datenspenden zur Erhebung digitaler Verhaltensspuren in Umfrageinfrastrukturen integriert werden können. Es analysiert dabei Repräsentations- und Messfehler sowie Strategien zur Reduktion von Verzerrungen durch niedrige Teilnahmequoten.
Das Projekt untersucht, wie Datenspenden als neue Methode zur Erhebung von digitalen Verhaltensspuren in die Umfrageinfrastruktur integriert werden können. Da Datenspenden detaillierte und langfristige Messungen individuellen Verhaltens ermöglichen, können sie Umfragedaten unterstützen. Neben der technischen Implementierung von Datenspenden in Umfrageinfrastrukturen liegt der Fokus des Projekts auf der Quantifizierung und Erklärung von Repräsentations- und Messfehlern, die durch diese Integration entstehen. Darüber hinaus entwickelt und passt das Projekt Strategien für das Umfragedesign sowie statistische Methoden an, um systematisch auf niedrige Teilnahmequoten bei Umfragen mit integrierter Datenspende und die daraus resultierenden Verzerrungen einzugehen. Dabei greift das Projekt auf verschiedene Datentypen (Umfragedaten, digitale Verhaltensspuren, administrative Daten, synthetische Daten) sowie unterschiedliche Stichproben zurück (Nicht-Zufallsstichproben aus Online-Access-Panels, Zufallsstichprobe aus der Panelstudie "Labour Market and Social Security" des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung).
Datenspende | Digitale Spurendaten | Umfrageforschung
Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Computational Social Science • Digitaler Journalismus • Krisen- und Konfliktkommunikation
Das Projekt schließt mehrere Forschungsprojekte innerhalb der LMU mit ein. Denn es ist toll und sehr interdisziplinär.