Titel [deutsch]: Grundkurs Survey Methodology
Titel [englisch]: Basic course survey methodology
Beschreibung
Die Veranstaltung behandelt die Grundlagen der Survey Methodology: Datenqualität und die systematische Beschreibung von Fehlerquellen durch das "Total Survey Error"-Modell, Stichprobendesigns und Nonresponse, die psychologischen Grundlagen des Antwortverhaltens, die Konstruktion und Erprobung von Fragen und Fragebögen sowie die Erhebungsmodi und ihre Effekte. Den Abschluss bildet ein Ausblick auf die Rolle generativer Künstlicher Intelligenz in der Umfrageforschung -- von der KI-gestützten Fragebogenentwicklung bis zu der Frage, ob sich Befragte durch Sprachmodelle simulieren lassen.
Das Seminar orientiert sich in weiten Teilen an Schnell (2019). Weitere Literatur wird im Seminarverlauf bereitgestellt.
Lernziele
Nach erfolgreicher Teilnahme können Sie
- die Qualität einer Erhebung entlang des Total-Survey-Error-Frameworks systematisch beurteilen und die einzelnen Fehlerquellen gegeneinander abwägen;
- die gängigen Stichprobendesigns unterscheiden und einschätzen, was probabilistische von nichtprobabilistischen Auswahlen trennt;
- Nonresponse einordnen -- und bspw. erklären, warum eine niedrige Ausschöpfungsquote nicht unbedingt mit einem hohen Nonresponse-Bias einhergeht;
- den Frage-Antwort-Prozess kognitionspsychologisch beschreiben und daraus ableiten, warum eine Frage funktioniert oder scheitert;
- Fragen und Fragebögen selbst konstruieren, kritisieren und mit etablierten Verfahren (kognitives Pretesting, Web Probing) erproben;
- die verschiedenen Erhebungsmodi mit ihren Vor- und Nachteilen vergleichen und eine begründete Modusentscheidung treffen;
- die Möglichkeiten und die Grenzen generativer KI in der Umfrageforschung realistisch einschätzen;
- den Methodenbericht einer publizierten Studie lesen und seine Grenzen beurteilen.
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