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https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-99363-0
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Surveying Panel Participants' Network Members - Fragen zur Erfassung egozentrierter Netzwerkgrößen: Kognitiver Online-Pretest
[working paper]
Corporate Editor
GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften
Abstract In dem Projekt "Surveying Panel Participants' Network Members" wird eine Methode entwickelt, die die Erhebung egozentrierter Netzwerke (ECN) und Respondent-Driven Sampling (RDS) kombiniert. Diese Methode wird in das German Social Cohesion Panel (SCP), einem groß angelegten sozialwissenschaftlichen S... view more
In dem Projekt "Surveying Panel Participants' Network Members" wird eine Methode entwickelt, die die Erhebung egozentrierter Netzwerke (ECN) und Respondent-Driven Sampling (RDS) kombiniert. Diese Methode wird in das German Social Cohesion Panel (SCP), einem groß angelegten sozialwissenschaftlichen Survey, implementiert. Der beobachtbare Netzwerkumfang wird über anfängliche Egos und Alteri hinaus erweitert, indem RDS-Referenzketten und ECN-Module für Befragte in allen Rekrutierungsphasen implementiert werden. Das Projekt verfolgt drei Hauptziele: erstens Innovation in der Erhebungspraxis durch die Bereitstellung technologischer und methodischer Lösungen für die Kombination von ECN und RDS in groß angelegten Panelerhebungen; zweitens die Bewertung und Verringerung methodischer Verzerrungen durch die Entwicklung von Lösungen für die Erkennung und Abschwächung von Mess-, Auswahl- und Nonresponse-Verzerrungen; und drittens einen Beitrag zu dem bestehenden Wissen über die Homogenität sozialer Netzwerke in Deutschland durch umfangreiche Netzwerkanalysen. Zur Vorbereitung des Projekts sollten vier neu entwickelte bzw. adaptierte Fragen zur Erfassung von egozentrierten Netzwerken in einem kognitiven Online-Pretest auf ihre Verständlichkeit hin untersucht werden.... view less
Keywords
data collection method; network analysis; survey research; panel; questionnaire; pretest
Classification
Methods and Techniques of Data Collection and Data Analysis, Statistical Methods, Computer Methods
Document language
German
Publication Year
2025
City
Mannheim
Page/Pages
33 p.
Series
GESIS-Projektbericht, 2025/01
DOI
https://doi.org/10.17173/pretest144
Status
Published Version; reviewed