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Optimale Ähnlichkeitsbestimmung für neuartige Kohärenzanalyse und Clustering

Auf einen Blick

  • Projektleiter/in : Prof. Dr. Thomas Ott
  • Projektteam : Thomas Niederberger
  • Projektstatus : abgeschlossen
  • Drittmittelgeber : Stiftung (Hasler Stiftung)
  • Projektpartner : Universität Zürich / Institut für biomedizinische Ethik
  • Kontaktperson : Thomas Ott

Beschreibung

Wir wollen ein Software-Instrument entwickeln, das die Auswertung von beliebigen Fragebögen für eine neuartige,von uns entwickelte Kohärenzanalyse erlaubt. Das Instrument ermöglicht eine nutzerdefinierte Ähnlichkeitsbestimmungder einzelnen Daten durch die Wahl der Gewichtung von Fragebogen-Items sowie der jeweiligenDistanzfunktion. Die auf selbstorganisiertem Clustering aufbauende, nichtparametrische Kohärenzanalysekann dann mittels dieser Ähnlichkeitsbestimmung neuartige Aussagen zum Datensatz machen, die mittels klassischerVerfahren (ANOVA, Regressionsanalysen) nicht möglich sind. Insbesondere können Variabilität undStabilität der Klassifikation des Datensatzes untersucht werden, was insbesondere (aber nicht nur) für sozialwissenschaftlicheFragestellungen wichtig ist. Entsprechend sind diese Forschungen eingebettet in eine bereitsbestehende Kooperation zwischen der Universität Zürich (Moralforschung), der Universität Bern (Politologie)und der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (Simulation und Datenanalyse). Proof-of-conceptder Ähnlichkeitsbestimmung und Kohärenzanalyse sind erfolgt und erfolgreich zur Erklärung von Parteienspaltungenim Schweizer Politsystem angewendet worden. Für die Entwicklung des Tools wird ein Forschungskontextgewählt, in dem einer der derzeit komplexesten Fragebögen der empirischen Sozialforschung – der WorldValues Survey – als Ausgangspunkt für die Entwicklung des Software-Tools genommen wird.