Methoden

Das Forschungsteam von L&R Sozialforschung verfügt einen durch jahrzehntelange Erfahrung und Experimentierfreudigkeit geprägten, gut befüllten methodischen Werkzeugkoffer. In diesem finden sich sowohl qualitative als auch quantitative Methoden zur Datenerhebung und Datenauswertung. Häufig werden in Forschungsprojekten im Sinne einer Methodentriangulation qualitative und quantitative Methoden kombiniert.

Qualitative Methoden
Qualitative Methoden kommen vor allem dann zur Anwendung, wenn es gilt, komplexe Sinnkonstruktionen und Lebenswelten zu erfassen und zu interpretieren. Das Erheben von Daten über unterschiedliche Interviewformen (problemzentriert, leitfragengestützt, narrativ, biographisch oder ExpertInneninterviews), Gruppendiskussionen, Fokusgruppen, Workshops, (teilnehmende) Beobachtungen sowie Bild- und Artefaktanalysen wird bei L&R Sozialforschung bereits seit 30 Jahren praktiziert. Unsere Forschungsdesigns enthalten oft auch partizipative Elemente. Ausgewertet werden die Daten – je nach Erkenntnisinteresse – mit Analyseverfahren von der Feinstruktur- bis hin zur Themenanalyse. Der Analyseprozess wird von moderner Analysesoftware unterstützt.

Quantitative Methoden
Quantitative Methoden kommen zum Einsatz, wenn ein Forschungsinteresse in seiner Breite abgebildet und beforscht werden soll. Sorgfältig erstellte und getestete, standardisierte Fragebögen stellen in diesem Bereich das wichtigste Erhebungsinstrument dar. Erhoben werden die Daten entweder in Form von Online-Befragungen, oder durch erfahrene InterviewerInnen Face-to-Face, beziehungsweise telefonisch. Für CATI-unterstützte Telefonbefragungen steht L&R Sozialforschung ein eigenes Telefonlabor zu Verfügung, wobei InterviewerInnen mit langjähriger Erfahrung und multilingualen Kenntnissen zum Einsatz kommen. Statistisch analysiert wird das Datenmaterial mit Methoden unterschiedlichen Komplexitätsniveaus, von der deskriptiven-, bis hin zur multivariaten Statistik. Außerdem werden Sekundärdatenanalysen sowie Konditionale Prosperity-Score-Matchingverfahren zur Kontrollgruppenziehung mittels geschätzter Förderwahrscheinlichkeiten durchgeführt.

Big Data Analysen
Der Begriff Big Data bezieht sich auf Datenmengen, die zu groß, zu komplex, zu schnelllebig oder zu schwach strukturiert sind, um sie mit manuellen und herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten. Folgt man dieser Definition, so stellt die Arbeit mit Big Data für L&R Sozialforschung seit mehr als 20 Jahren eine stetig wiederkehrende Aufgabenstellung dar. Bereits Ende der 90er Jahre begannen wir mit der Sammlung von Erfahrungen zur Längsschnittanalyse von sogenannten Tageskalenderdaten von Versicherungsdaten des Hauptverbandes der Sozialversicherungsträger. Mittels spezifischer Software, laufend weiterentwickelter Indikatoren und Verfahren der asynchronen Datenverarbeitung wurde es möglich, die Datenströme für die Beantwortung unterschiedlichster Fragestellungen zu nutzen. Darunter fanden sich Themen wie Marginalisierungsrisiken von atypisch Beschäftigten, Einkommensdisparitäten, Wiedereinstiegskarrieren unter langfristiger Perspektive, Transitionsprozesse im Erwerbssystem, Diskontinuitätsanalysen und letztlich auch Themen aus der Evaluationsforschung, wie ausgefeilte Kontrollgruppendesigns und Prozessdesigns mit Schwerpunkt Nachhaltigkeit der Prozesse. In den letzten Jahren wurde das so gewonnene Know-How auch für andere Big Data-Settings verwendet, wie beispielsweise die Abschätzung von Delogierungsrisiken anhand von Finanzdaten, Szenarienanalysen zu Auswirkungen der Rechtsvereinheitlichung von Entgeltfortzahlungen oder Analysen von Matchingprozessen am Arbeitsmarkt.

Maschinelles Lernen
Seit dem Jahr 2016 beschäftigt sich L&R Sozialforschung zudem auch mit der Materie des Maschinellen Lernens. Anlass war ein Entwicklungsprojekt zur Abschätzung von Bildungsabschlüssen auf Basis von historischen Versicherungsdaten mit mehreren tausend potenziellen Indikatoren für die Modellbildung. Durch die Automatisierung von Prozessen im Lernsystem wurde es möglich, die Faktoren optimal auszuwählen und Schätzgleichungen für zehn Kohortenjahre und eine Vielzahl von sozialen Gruppen zu erstellen. Die Erstprognosen aus der Lernumgebung mussten dabei in iterativen Prozessen an die Gesamtheit der österreichischen Bevölkerung herangeführt werden. Qualitätsprüfungen ermöglichten die Bewertung des Fortschrittes, sodass letztlich durch die Vermeidung von „Sackgassen“ mittels eines lernenden Algorithmus die schrittweise Verbesserung der Vorhersage erreicht wurde.

Mitgliedschaften
L&R Sozialforschung ist seit 2018 Mitglied der DeGEval - Gesellschaft für Evaluation e.V.