Approccio alla ricerca

Un'indagine su larga scala e transnazionale sarà somministrata in cinque Paesi europei, selezionati considerando la diversità dei regimi di coesione sociale presenti in Europa (Dragolov et al. 2016; Green e Janmaat 2011). I Paesi selezionati sono Ungheria, Paesi Bassi, Polonia, Svizzera e Svezia. Questi Paesi variano nei loro livelli di disuguaglianza, diversità e polarizzazione, così come nelle loro norme e istituzioni (ad esempio, regimi di welfare state; Esping-Andersen 1999; Ferrera e Rhodes 2000). Di conseguenza, possiamo aspettarci che i Paesi si differenzino per quanto riguarda le differenze nei modelli di socializzazione. Inoltre, ciascuno dei Paesi dispone di eccellenti statistiche demografiche, necessarie per l'indagine. Per tutti i Paesi, verrà estratto un campione rappresentativo a livello nazionale della popolazione generale di 1.500 persone per Paese (quindi 7.500 in totale). Un centro di sondaggi internazionale sarà incaricato di somministrare l'indagine tramite interviste personali assistite da computer (CAPI) della durata di circa un'ora. Il questionario riguarda la coesione sociale, le relazioni sociali e le caratteristiche individuali.

I dati saranno analizzati statisticamente e saranno utilizzati anche per simulare le reti sociali delle popolazioni sulla base delle statistiche dell'indagine. A questo scopo, costruiamo una popolazione con le dimensioni della popolazione nazionale (o ridimensionata), e assegniamo gli attributi ai nodi (cittadinanza, classe sociale, religione, orientamento politico) nelle proporzioni e con il grado di intersezionalità presenti nella popolazione, in base alle statistiche demografiche. Quindi, specifichiamo un modello di generazione del grafo (ad esempio, basato su un modello di grafo casuale esponenziale; cfr. Leskovec et al. 2010; Smith e Burow 2018) per generare una struttura di rete coerente con quanto osservato nell'indagine, ossia basata sulle distribuzioni dei gradi, sull'eterogeneità della rete e sui parametri strutturali rilevati nell'indagine. Con questo modello, la struttura della rete può essere simulata, mantenendo solo i modelli che hanno un buon livello di adattamento con i parametri estratti dall'indagine (cfr. Leskovec et al. 2010; Smith e Burow 2018). Eseguendo questa simulazione più volte, possiamo esplorare la variazione delle strutture di macrolivello coerenti con i parametri per valutare i modelli di macrolivello in modo più dettagliato.

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Utilizzeremo i dati sulle reti dei partecipanti per esaminare i meccanismi causali che mettono in relazione le strutture di rete con le manifestazioni soggettive della coesione. In questo caso, utilizzeremo un metodo chiamato modellazione e simulazione basata su agenti, che fornisce una modellazione dinamica di queste reti, utilizzando i dati e le teorie. Almeno inizialmente, manterremo costante la topologia della rete (un'ipotesi realistica per le reti di conoscenza nel medio periodo). Gli attributi delle relazioni possono essere dinamici, come la forza del legame e la conoscenza degli attributi dei membri della rete. Sulla base del nostro modello teorico, delle nostre stime sulle associazioni e, potenzialmente, dei risultati delle interviste qualitative riguardanti i processi temporali, le percezioni cognitive e le impostazioni, possiamo studiare come le configurazioni della rete siano associate alle manifestazioni soggettive della coesione. Possiamo convalidare i modelli con i dati dell'indagine sulla tolleranza, la fiducia e le preferenze politiche (che non sono stati utilizzati per la parametrizzazione). Si noti che possiamo formulare un modello di influenza sociale più classico per l'orientamento politico. Se i modelli raggiungono un buon adattamento, possiamo modificare i valori dei parametri per esplorare ulteriormente il loro impatto sui risultati. Per modellare l'influenza sociale possiamo incorporare proposizioni teoriche per le quali non disponiamo di dati nell'indagine, ad esempio riguardo al tempo trascorso in diversi ambienti sociali e a chi le persone incontrano (Gershuny e Sullivan 2019).