Fälschungen kompletter Interviews im ESS. Gibt es verdächtige Interviewer?
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Sprache:Deutsch
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Produktdetails
Format
Kopierschutz
Nein
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Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
01.09.2021
Verlag
GRINSeitenzahl
48 (Printausgabe)
Dateigröße
1630 KB
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
EAN
9783346477774
Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Soziologie - Allgemeines und Grundlagen, Note: 2,0, Otto-Friedrich-Universität Bamberg, Sprache: Deutsch, Abstract: In der Arbeit wird das absichtlich komplett gefälschte Interview thematisiert, eine sogenannte "Totalfälschung". Diese Art der Fälschung wurde gewählt, da es sich neben der Teilfälschung um die häufigste Form und schwerwiegendste Form handelt. Zudem ist sie statistisch in diesem Rahmen am eindeutigsten herauszufinden. Die vollstände Forschungsfrage lautet demnach: Welche Interviewer sind verdächtig, im ESS vollständige Interviews gefälscht zu haben?
Dies wird anhand einer Abwandlung der Variabilitätsmethode nach Schäfer et al. (2005) am ESS (European Social Survey) überprüft. Dafür werden SPSS-Datensätze des Surveys in einen mithilfe von Python-Pandas selbstgeschriebenen Algorithmus eingespeist. Diese Methode bezieht mehrere literaturbasierte, eigens kombinierte Indikatoren, anhand derer Fälschungen erkennbar sein könnten, in einen Gesamtscore ein und bietet die Möglichkeit, anhand dieser Ergebnisse ein Ranking zu erstellen, wie wahrscheinlich es pro Interviewer ist, dass er gefälscht haben könnte. Da Daten zu gefälschten Interviews vom ESS nicht veröffentlich werden, ist dies eine möglichst valide Methode, um Verdachtsfälle von Fälschungen selbst herauszufinden.
Die Arbeit ist so aufgebaut, dass nach der Herleitung der verwendeten Definitionen und des groben Vorgehens zunächst die verwendete Datenbasis, die Operationalisierung der verwendeten Indikatoren und das methodische Vorgehen thematisiert werden. Anschließend werden die Ergebnisse vorgestellt und zuletzt zusammengefasst und kritisch beleuchtet.
Dies wird anhand einer Abwandlung der Variabilitätsmethode nach Schäfer et al. (2005) am ESS (European Social Survey) überprüft. Dafür werden SPSS-Datensätze des Surveys in einen mithilfe von Python-Pandas selbstgeschriebenen Algorithmus eingespeist. Diese Methode bezieht mehrere literaturbasierte, eigens kombinierte Indikatoren, anhand derer Fälschungen erkennbar sein könnten, in einen Gesamtscore ein und bietet die Möglichkeit, anhand dieser Ergebnisse ein Ranking zu erstellen, wie wahrscheinlich es pro Interviewer ist, dass er gefälscht haben könnte. Da Daten zu gefälschten Interviews vom ESS nicht veröffentlich werden, ist dies eine möglichst valide Methode, um Verdachtsfälle von Fälschungen selbst herauszufinden.
Die Arbeit ist so aufgebaut, dass nach der Herleitung der verwendeten Definitionen und des groben Vorgehens zunächst die verwendete Datenbasis, die Operationalisierung der verwendeten Indikatoren und das methodische Vorgehen thematisiert werden. Anschließend werden die Ergebnisse vorgestellt und zuletzt zusammengefasst und kritisch beleuchtet.
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