Kombination von standardisierten Verwaltungs- und Umfragedaten mit qualitativer Inhaltsanalyse in einem Längsschnittdesign: Vorstellungen von gerechten Renten und damit einhergehende Lebensverläufe
DOI:
https://doi.org/10.17169/fqs-24.1.4003Schlagworte:
Mixed Methods, qualitative Inhaltsanalyse, Sequenzmusteranalyse, Clusteranalyse, Verwaltungsdaten, Umfragedaten, offene Fragen, Längsschnittdesign, Wohlfahrtsstaat, soziale GerechtigkeitAbstract
Bürger*innen sind eher dazu bereit, Reformen wohlfahrtsstaatlicher Arrangements zu akzeptieren, wenn sie diese als gerecht und angemessen empfinden. Gerechtigkeit ist jedoch ein vielschichtiges Konzept. In Diskursen zur Alterssicherung wird Gerechtigkeit z.B. in Bezug auf meritokratische Prinzipien, Bedarf, Prozesse, Umverteilung, Geschlecht oder Generationen verhandelt.
Im Rahmen der Studie "Lebensverläufe und Altersvorsorge" (LeA) konnten die Befragten in einer offenen Frage Wünsche an die Rentenversicherung formulieren. Wir nutzen diese Information, um zu illustrieren, welche Dimensionen sozialer Gerechtigkeit auf welche Weise und von wem geäußert wurden. Methodologisch betrachtet kombinieren wir dafür standardisierte Verwaltungs- und Umfragedaten mit einer qualitativen Inhaltsanalyse.
Wir möchten dadurch sowohl das analytische Potenzial als auch die Herausforderungen von offenen Fragen herausstellen. In unseren Ausführungen gehen wir auf methodologische Aspekte ein, z.B. auf die zeitintensive Aufbereitung und Interpretation einer großen Fülle nichtstandardisierter Daten, auf die im Vergleich zu konventionellen qualitativen Interviews andersartige Interviewsituation sowie auf Interpretationsschwierigkeiten mangels umfangreicher Kontextinformationen. Weiterhin bereiten wir die Antworten auf die offene Frage für eine quantitative Analyse auf und führen sie mit den standardisierten Daten in einem gemeinsamen Datensatz zusammen, ohne den qualitativen Charakter einzubüßen. Schließlich bringen wir die Ergebnisse der Inhaltsanalyse mit Sequenzmuster- und anschließenden Clusteranalysen für längsschnittliche quantitative Daten zusammen, um Optionen für kombinierte Auswertungen aufzuzeigen.
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