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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 Foundation)
  • Projektpartner: Institut für biomedizinische Ethik, Universität Zürich
  • 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 Ähnlichkeitsbestimmung

der einzelnen Daten durch die Wahl der Gewichtung von Fragebogen-Items sowie der jeweiligen

Distanzfunktion. Die auf selbstorganisiertem Clustering aufbauende, nichtparametrische Kohärenzanalyse

kann dann mittels dieser Ähnlichkeitsbestimmung neuartige Aussagen zum Datensatz machen, die mittels klassischer

Verfahren (ANOVA, Regressionsanalysen) nicht möglich sind. Insbesondere können Variabilität und

Stabilität der Klassifikation des Datensatzes untersucht werden, was insbesondere (aber nicht nur) für sozialwissenschaftliche

Fragestellungen wichtig ist. Entsprechend sind diese Forschungen eingebettet in eine bereits

bestehende Kooperation zwischen der Universität Zürich (Moralforschung), der Universität Bern (Politologie)

und der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (Simulation und Datenanalyse). Proof-of-concept

der Ähnlichkeitsbestimmung und Kohärenzanalyse sind erfolgt und erfolgreich zur Erklärung von Parteienspaltungen

im Schweizer Politsystem angewendet worden. Für die Entwicklung des Tools wird ein Forschungskontext

gewählt, in dem einer der derzeit komplexesten Fragebögen der empirischen Sozialforschung – der World

Values Survey – als Ausgangspunkt für die Entwicklung des Software-Tools genommen wird.