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https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-79707-0
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Using Double Machine Learning to Understand Nonresponse in the Recruitment of a Mixed-Mode Online Panel
[journal article]
Abstract Survey scientists increasingly face the problem of high-dimensionality in their research as digitization makes it much easier to construct high-dimensional (or "big") data sets through tools such as online surveys and mobile applications. Machine learning methods are able to handle such data, and th... view more
Survey scientists increasingly face the problem of high-dimensionality in their research as digitization makes it much easier to construct high-dimensional (or "big") data sets through tools such as online surveys and mobile applications. Machine learning methods are able to handle such data, and they have been successfully applied to solve predictive problems. However, in many situations, survey statisticians want to learn about causal relationships to draw conclusions and be able to transfer the findings of one survey to another. Standard machine learning methods provide biased estimates of such relationships. We introduce into survey statistics the double machine learning approach, which gives approximately unbiased estimators of parameters of interest, and show how it can be used to analyze survey nonresponse in a high-dimensional panel setting. The double machine learning approach here assumes unconfoundedness of variables as its identification strategy. In high-dimensional settings, where the number of potential confounders to include in the model is too large, the double machine learning approach secures valid inference by selecting the relevant confounding variables.... view less
Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler im Feld "Umfrageforschung" sehen sich in ihrer Forschung zunehmend mit dem Problem der hohen Dimensionalität konfrontiert, da es durch die Digitalisierung viel einfacher geworden ist, hochdimensionale (oder "große") Datensätze mit Hilfe von Tools wie Online-U... view more
Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler im Feld "Umfrageforschung" sehen sich in ihrer Forschung zunehmend mit dem Problem der hohen Dimensionalität konfrontiert, da es durch die Digitalisierung viel einfacher geworden ist, hochdimensionale (oder "große") Datensätze mit Hilfe von Tools wie Online-Umfragen und mobilen Anwendungen zu erstellen. Methoden des maschinellen Lernens sind in der Lage, mit solchen Daten umzugehen, und sie wurden bereits erfolgreich zur Lösung von Vorhersageproblemen eingesetzt. In vielen Situationen möchten Umfragestatistiker*innen jedoch kausale Zusammenhänge erkennen, um Schlussfolgerungen ziehen und die Ergebnisse einer Umfrage auf eine andere übertragen zu können. Standardmethoden des maschinellen Lernens liefern verzerrte Schätzungen solcher Zusammenhänge. Die Autor*innen führen in die Umfragestatistik den Ansatz des doppelten maschinellen Lernens ein, der annähernd unverzerrte Schätzer der interessierenden Parameter liefert, und zeigen, wie er zur Analyse von Umfrage-Nonresponse in einem hochdimensionalen Panel-Umfeld eingesetzt werden kann.... view less
Keywords
online survey; panel; method; digitalization; response behavior; survey research; data capture; estimation
Classification
Methods and Techniques of Data Collection and Data Analysis, Statistical Methods, Computer Methods
Free Keywords
machine learning; causal inference; survey nonresponse; panel dropout; GESIS panel
Document language
English
Publication Year
2023
Page/Pages
p. 461-481
Journal
Social Science Computer Review, 41 (2023) 2
DOI
https://doi.org/10.1177/08944393221095194
ISSN
1552-8286
Status
Published Version; peer reviewed
Licence
Creative Commons - Attribution 4.0
FundingGefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 491156185 / Funded by the German Research Foundation (DFG) - Project number 491156185