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"Two value concepts are dominant in the social sciences: (1) Schwartz's theory of basic human values, measured through the Portrait Values Questionnaire (ESS) and (2) Inglehart's postmaterialism and Welzel's extension to the self-expression values scale (WVS/ EVS). To advance research in values, two questions need to be addressed: (1) Are the concepts and measurements of values in the different approaches interchangeable? (2) Which of the concepts performs better for explaining moral and social attitudes? This study contributes to the discussion on value concepts by comparing these value instruments using individual level data from an online access panel (n=762) and assessing the performance of values instruments for microexplanations of moral (end-of-life attitudes and sexual morality) and social attitudes (xenophobia). Overall, the measurement model of basic human values with the PVQ provides a sound basis for comparing the Schwartz values to postmaterialism and self-expression values. In both cases, there are positive correlations with universalism and self-direction and negative correlations with tradition/ conformity and security, which do not exceed 0.4. Regarding the performance, it turns out that the Schwartz values are in toto a more powerful tool than both Inglehart's postmaterialism and Welzel's self-expression values, in terms of explained variance as well as in terms of standardized effects." (author's abstract)

This dataset contains the results of a multiple group latent class analysis of religious orientations in Europe. The model was designed to distinguish between conventional religiosity, holistic spirituality and non-religiosity. The measurement model was developed for data from the fourth wave of the European Values Study 2008/2010.
Six different classes of religious orientations were distinguished: (1) atheism, (2) religious indifference, (3) holistic spirituality, (4) moderate religiosity, (5) individualistic religiosity, and (6) church religiosity. The data file contains (1) the respondent ID for merging with data from EVS 2008/2010, the posterior probabilities estimated in the model for each respondent and each latent class, and the assigned classes based on the highest posterior probabilities.

Die Datenerhebung wurde durchgeführt, um neue Fragen für die Verwendung im Religionsmodul der 4. Welle der Europäischen Wertestudie zu testen. Die Fragen betreffen in erster Linie grundlegende Glaubensüberzeugungen der Individuen und religiöse/spirituelle Erfahrungen. Es wurden Methodenexperimente durchgeführt, um den Einfluss des Fragenformates (Rating vs. Forced-choice) auf die Verteilung der Variablen zu testen.

Dieser Band versammelt verschiedene Untersuchungen zu Einstellungen zu Migranten und zu nationalistischem Wahlverhalten, die alle auf repräsentativen Bevölkerungsumfragen beruhen. Insgesamt verdeutlicht die Gesamtschau der in diesem Band versammelten Beiträge die Bedeutsamkeit von (positiven) Kontakten zwischen der deutschen Aufnahmegesellschaft und der Migrantenpopulation. Hinweise auf eine allgemeine Verschlechterung des Meinungsklimas gegenüber ethnischen Minderheiten ergeben sich aus den Studien nicht. Sofern Migration nicht als Bedrohung für den eigenen Status wahrgenommen wird, kann verstärkter Kontakt dazu führen, dass die deutsche Bevölkerung insgesamt toleranter und offener wird. Im Gegenschluss kann eine wahrgenommene Bedrohung des eigenen Status und der eigenen Ressourcen zu einer gesellschaftlichen Polarisierung führen. Der Wandel hin zu einer größeren Akzeptanz Zugewanderter ist also nicht irreversibel: Die "offene Gesellschaft" in der Bundesrepublik muss ständig aktiv erarbeitet werden. Die Herausgebenden Dr. Sonja Schulz ist Wissenschaftliche Mitarbeiterin im Forschungsdatenzentrum ALLBUS, Abteilung Datenarchiv für Sozialwissenschaften, GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften. Dr. Pascal Siegers ist Teamleiter National Surveys im Datenarchiv für Sozialwissenschaften der GESIS und Mitarbeiter im Forschungsdatenzentrum ALLBUS. Dr. Bettina Westle ist Professorin für Methoden der Politikwissenschaft und Empirische Sozialforschung an der Philipps-Universität Marburg. Oshrat Hochman, PhD, ist Teamleiterin Social Surveys in der Abteilung Dauerbeobachtung der Gesellschaft der GESIS. .

SWD - Strengthen, Widen, Deepen: so versteht das Konsortium für die Sozial-, Bildungs-, Verhaltens- und Wirtschaftswissenschaften seine Aufgabe innerhalb der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur: Die bestehende Infrastruktur für Forschungsdatenmanagement auszubauen und zu integrieren. Um gesellschaftlich relevante, insbesondere sensible Daten für die Forschung verfügbar zu machen, baut KonsortSWD auf bewährten, wissenschaftsnahen Strukturen auf. Wir integrieren die bestehenden Elemente stärker und erschließen systematisch neue Daten, z.B. qualitative Forschungsdaten. Eine zentrale Rolle spielt dabei der Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten, der als gewähltes Gremium die Anliegen der Fachcommunities artikuliert und die zielgerichtete Weiterentwicklung der Infrastruktur forciert.

While survey research has been at the heart of social science for decades and social scientific research with digital trace data has been growing rapidly in the last few years, until now, there are relatively few studies that combine these two data types. This may be surprising given the potential of linking surveys and digital trace data, but at the same time, it is important to note that the collection and analysis of such linked data are challenging in several regards. The three key issues are: (1) data linking including informed consent for individual-level studies, (2) methodological and ethical issues impeding the scientific (re)analysis of linked survey and digital trace data sets, and (3) developing conceptual and theoretical frameworks tailored toward the multidimensionality of such data. This special issue addresses these challenges by presenting cutting-edge methodological work on how to best collect and analyze linked data as well as studies that have successfully combined survey data and digital trace data to find innovative answers to relevant social scientific questions.

Die Allgemeine Bevölkerungsumfrage Sozialwissenschaften (ALLBUS) gehört zu den wichtigsten Datenquellen, um den sozialen Wandel in der Bundesrepublik seit 1980 zu untersuchen. Die Beiträge zum Band untersuchen verschiedene Themen anhand der reichen Datenquellen aus dem ALLBUS und reihen sich in die Tradition dieser Sozialforschung ein. Sie können drei Schwerpunktthemen zugeordnet werden. Der Inhalt (1) Die Beiträge zeichnen ein differenziertes Bild des religiösen Wandels in der Bundesrepublik von einer traditionellen Kirchlichkeit hin zu säkularen Orientierungen und alternativen Glaubensformen, (2) diskutieren aktuelle politische Einstellungen der Bevölkerung und deren Wandel in der Generationenfolge und (3) diskutieren die Qualität der im ALLBUS verwendeten Instrumente. Die Zielgruppen Dozierende und Studierende der Sozialwissenschaften. Die Herausgebenden Dr. Pascal Siegers ist Leiter des Forschungsdatenzentrums Allgemeine Bevölkerungsumfrage Sozialwissenschaften (ALLBUS). Dr. Sonja Schulz ist PostDoc im Datenarchiv für Sozialwissenschaften und FDZ ALLBUS. Oshrat Hochman leitet die Abteilung Dauerbeobachtung der Gesellschaft beim GESIS Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften

Several researchers have questioned the reliability of pornography research's findings. Following a recent call to use more reliable data sources, we conducted two analyses to investigate patterns and predictors of online pornography use (OPU). Our analyses were based on data from a large-scale German online web tracking panel (N = 3018) gathered from June 2018 to June 2019. The study we present here has two parts: In the first part, we looked at group differences (gender and age) in tracked OPU. Overall, this part's results confirm questionnaire-based research findings regarding sex and age differences. In the second part of our study, we combined the web tracking data with data from an online survey which was answered by a subset of the tracking participants (n = 1315) to assess the relevance of various predictors of OPU that have been identified in previous research. Again, our results mostly echoed previous findings based on self-reports. Online pornography was used more by males and younger individuals, while relationship status, sexist attitudes, and social dominance orientation were not associated with OPU. However, we did find differences in OPU between members of different religious communities. Our study confirms some critical findings on OPU from previous questionnaire-based research while extending existing research by providing a more fine-grained analysis of usage patterns based on web tracking data.

Das Forschungsdatenzentrum ALLBUS (Allgemeine Bevölkerungsumfrage der Sozialwissenschaften) gibt allen wissenschaftlich interessierten Personen geregelten und nutzerfreundlichen Zugang zu einem der zentralen Surveyprogramme Deutschlands. Dieser Jahresbericht stellt die Arbeiten des bei GESIS angesiedelten Forschungsdatenzentrums ALLBUS (FDZ ALLBUS) aus dem Jahr 2014 dar. Angebunden an bereits bestehende Dienstleistungsangebote und Forschungsaktivitäten von GESIS, ist das Forschungsdatenzentrum seit 2011 Bestandteil der Forschungsdateninfrastruktur des Rats für Sozial- und WirtschaftsDaten (RatSWD). Zu den Aufgaben des Forschungsdatenzentrums ALLBUS gehören die Erhebung, Aufbereitung und ausführliche Dokumentation von Primärdaten im Sinne ihrer langfristigen Nutzbarkeit in Forschung und Lehre, wissenschaftliche Mehrwertdienste, Wissensvermittlung und Forschung. Im Jahr 2014 wurden drei neue Einzelstudien aufbereitet und veröffentlicht.

Der Beitrag analysiert die Ergebnisse einer telefonischen Befragung von Professoren und Lehrstuhlmitarbeitern der Politikwissenschaften in Deutschland, Österreich und der Schweiz. Die Studie reiht sich in verschiedene vorangegangene Projekte der GESIS-Qualitätssicherung ein. Die Politologenbefragung soll die vollzogenen Restrukturierungsmaßnahmen der GESIS aufgreifen und abbilden. Zunächst analysiert die Arbeit die Ergebnisse der Befragung in Bezug auf die Nutzung der GESIS-Produkte. Hierbei werden Bekanntheit, Nutzungsbreite, Zufriedenheit sowie eine Gesamtbewertung der GESIS als wissenschaftlicher Dienstleister untersucht. Des weiteren wurden in der Studie auch Befragungen der Politikwissenschaftler in Bezug auf eine zukünftige Orientierung und Weiterentwicklung der GESIS-Dienstleistungen durchgeführt. Die Beteiligung der GESIS am Aufbau eines akademischen Online-Omnibus, die Fokussierung auf nationale oder internationale Programmschwerpunkte sowie Fragen über die Bedeutung des 'Social Science Citation Index' (SSCI) und der Einschätzung von dessen Nützlichkeit stehen hierbei im Mittelpunkt des zweiten Teils der Befragung. (ICG)

Combining surveys and digital trace data can enhance the analytic potential of both data types. We present two studies that examine factors influencing data sharing behaviour of survey respondents for different types of digital trace data: Facebook, Twitter, Spotify and health app data. Across those data types, we compared the relative impact of four factors on data sharing: data sharing method, respondent characteristics, sample composition and incentives. The results show that data sharing rates differ substantially across data types. Two particularly important factors predicting data sharing behaviour are the incentive size and data sharing method, which are both directly related to task difficulty and respondent burden. In sum, the paper reveals systematic variation in the willingness to share additional data which need to be considered in research designs linking surveys and digital traces.

Combining surveys and digital trace data can enhance the analytic potential of both data types. We present two studies that examine factors influencing data sharing behaviour of survey respondents for different types of digital trace data: Facebook, Twitter, Spotify and health app data. Across those data types, we compared the relative impact of four factors on data sharing: data sharing method, respondent characteristics, sample composition and incentives. The results show that data sharing rates differ substantially across data types. Two particularly important factors predicting data sharing behaviour are the incentive size and data sharing method, which are both directly related to task difficulty and respondent burden. In sum, the paper reveals systematic variation in the willingness to share additional data which need to be considered in research designs linking surveys and digital traces.