Interaktive Applikation

Durch Klicken auf untenstehende Abbildung gelangen Sie zur interaktiven Online-Applikation (neue Seite). Diese ermöglicht eine individuell anpassbare Erkundung ungleicher Lebenschancen in unterschiedlichsten Regionen der Schweiz.

Datenbasis und methodisches Vorgehen

Modelle zur politischen Partizipation

Die Darstellungen zur politischen Partizipation basieren auf drei verschiedenen Datensätzen aus dem Jahr 2017: auf der Schweizerischen Wahlstudie Selects, der MOSAiCH-Studie (Messung und Observation von sozialen Aspekten in der Schweiz) und dem Schweizerischen Haushalt-Panel SHP. Miteinbezogen wurden dabei nur solche Personen, die einerseits durch ihre Staatsbürgerschaft und andererseits durch ihr Alter als wahl- und stimmberechtigt gelten. Aus den Datensätzen wurden teilweise neue Variablen generiert, welche neben schon existierenden Variablen als Prädiktoren in verschiedene Modellschätzungen miteinfliessen. Für jede der drei ausgewiesenen Arten der politischen Partizipation (Wahl der Partei, Wahlbeteiligung und Abstimmungsteilnahme) wurde ein mehrebiges Regressionsmodell geschätzt. Diese Modelle dienen als Grundlage zur Berechnung von Wahrscheinlichkeiten für die jeweilige geografische Einheit. Die Visualisierungen basieren wiederum auf diesen geschätzten Wahrscheinlichkeiten.

Modelle zu Arbeitsmarkt und Bildung

Für die Schätzung der Wahrscheinlichkeiten unterschiedliche Bildungsabschlüsse zu erwerben, das Arbeitslosigkeitsrisiko und den erreichten sozialen Status werden gepoolte Daten der Strukturerhebung des Bundes verwendet. Hierbei werden Daten aus den Jahren 2013 bis 2017 kombiniert, was in über 3 Millionen Beobachtungen resultiert, und für die jeweiligen Grössen eingeschränkt (bspw. bezüglich des Alters). Auch hier verwenden wir wiederum Mehrebenen-Regressionsmodelle, in welche sowohl unterschiedliche individuelle Merkmale (z.B. der eigenen soziale oder Bildungshintergrund, die Migrationsgeschichte, das Geschlecht oder das Alter) miteinfliessen. Je nach Zielgrösse verwenden wir dabei unterschiedliche Regressionsmodelle für nicht-lineare Variablen um so die Datenbasis möglichst adäquat abzubilden. Die Modelle bilden sodann wiederum die Grundlage für die Vorhersage von individuellen Wahrscheinlichkeiten (z.B. eines Gymnasialabschlusses), welche dann für verschiedene soziale Gruppen in unterschiedlichen räumlichen Kontexten gemittelt werden (z.B. Frauen in der Stadt Basel, deren Eltern selbst eine Universität besucht haben). Diese aggregierten Wahrscheinlichkeiten bilden schliesslich die Grundlage für die interaktiven Karten in der Applikation.

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