Forschungsansatz

Eine groß angelegte, länderübergreifende Umfrage wird in fünf europäischen Ländern durchgeführt, die unter Berücksichtigung der Vielfalt der in Europa bestehenden Systeme des sozialen Zusammenhalts ausgewählt wurden (Dragolov et al. 2016; Green und Janmaat 2011). Die ausgewählten Länder sind Ungarn, die Niederlande, Polen, die Schweiz und Schweden. Diese Länder unterscheiden sich in ihrem Ausmaß an Ungleichheit, Vielfalt und Polarisierung sowie in ihren Normen und Institutionen (z. B. wohlfahrtsstaatliche Regime; Esping-Andersen 1999; Ferrera und Rhodes 2000). Folglich können wir davon ausgehen, dass sich die Länder darin unterscheiden, wie stark sie Spaltungen in den Sozialisationsmustern aufweisen. Außerdem verfügt jedes der Länder über ausgezeichnete Bevölkerungsstatistiken, die für die Erhebung benötigt werden. Für alle Länder wird eine national repräsentative Stichprobe der Allgemeinbevölkerung von 1 500 Personen pro Land (also insgesamt 7 500) gezogen. Ein internationales Erhebungszentrum wird mit der Durchführung der Erhebung mittels computergestützter persönlicher Interviews (CAPI) von etwa einer Stunde Dauer beauftragt. Der Fragebogen befasst sich mit sozialem Zusammenhalt, sozialen Beziehungen und individuellen Merkmalen.

Die Daten werden statistisch ausgewertet und auch dazu verwendet, auf der Grundlage der Erhebungsstatistiken gesellschaftsweite Netzwerke der Bevölkerung zu simulieren. Zu diesem Zweck konstruieren wir eine Population in der Größe der nationalen Bevölkerung (oder verkleinert) und ordnen den Knoten Attribute zu (Staatsangehörigkeit, soziale Klasse, Religion, politische Orientierung), und zwar in den Proportionen und mit dem Grad der Intersektionalität, die in der Bevölkerung vorhanden sind, entsprechend der Bevölkerungsstatistik. Anschließend spezifizieren wir ein Modell zur Generierung von Graphen (z. B. basierend auf einem Exponential Random Graph Model; siehe Leskovec et al. 2010; Smith und Burow 2018), um eine Netzwerkstruktur zu generieren, die mit den Beobachtungen aus der Umfrage übereinstimmt, d. h. auf der Grundlage der Gradverteilungen, der Netzwerkheterogenität und der strukturellen Parameter aus der Umfrage. Mit diesem Modell kann die Netzwerkstruktur simuliert werden, wobei nur die Modelle beibehalten werden, die einen guten Grad an Übereinstimmung mit den aus der Erhebung extrahierten Parametern aufweisen (vgl. Leskovec et al. 2010; Smith und Burow 2018). Indem wir diese Simulation viele Male durchführen, können wir die Variation der Strukturen auf der Makroebene untersuchen, die mit den Parametern übereinstimmen, um Muster auf der Makroebene genauer zu bewerten.

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Wir werden die Daten über die Netzwerke der Teilnehmer nutzen, um die kausalen Mechanismen zu untersuchen, die die Netzwerkstrukturen mit den subjektiven Manifestationen des Zusammenhalts verbinden. In diesem Fall verwenden wir eine Methode, die als agentenbasierte Modellierung und Simulation bezeichnet wird und die eine dynamische Modellierung dieser Netzwerke anhand der Daten und Theorien ermöglicht. Wir werden, zumindest anfangs, die Netzwerktopologie konstant halten (eine realistische Annahme für Bekanntschaftsnetzwerke im mittleren Zeitbereich). Beziehungsattribute können dynamisch sein, wie z. B. die Bindungsstärke und das Wissen über die Eigenschaften der Netzwerkmitglieder. Auf der Grundlage unseres theoretischen Modells, unserer Erhebungsschätzungen für Assoziationen und möglicherweise der Ergebnisse aus den qualitativen Interviews zu zeitlichen Prozessen, kognitiven Wahrnehmungen und Einstellungen können wir untersuchen, wie die Netzwerkkonfigurationen mit subjektiven Manifestationen von Kohäsion verbunden sind. Wir können die Modelle mit den Umfragedaten zu Toleranz, Vertrauen und politischen Präferenzen validieren (die nicht zur Parametrisierung verwendet wurden). Man beachte, dass wir ein klassischeres Modell des sozialen Einflusses auf die politische Orientierung formulieren können. Wenn die Modelle gut passen, können wir die Parameterwerte ändern, um ihre Auswirkungen auf die Ergebnisse weiter zu untersuchen. Zur Modellierung des sozialen Einflusses können wir theoretische Vorschläge einbeziehen, für die uns in der Erhebung keine Daten vorliegen, z. B. in Bezug auf die Zeit, die in verschiedenen sozialen Umfeldern verbracht wird, und auf die Personen, die man dort trifft (Gershuny und Sullivan 2019).