Konferenzvortrag: Kausalwald-Modelle im Reich der biologischen Vielfalt

18. Juni 2021 / Sowi IV

Thomas Krause hält mit Jens Jetzkowitz am 18.06.2021 um 13:00 Uhr einen Vortrag zum Thema „Kausalwald-Modelle im Reich der biologischen Vielfalt: Ein kausales Machine Learning Verfahren zur Qualitätssicherung bei Befragungsthemen mit ausgeprägter Sozialer Erwünschtheit“.

18.06.2021 13:00 Uhr
Thomas Krause, Universität Stuttgart
Jens Jetzkowitz, Helmut-Schmidt-Universität Hamburg/Museum für Naturkunde Berlin 

„Biologische Vielfalt“ ist ein besonderer Begriff. Zum einen bringt er komplexe Vorstellungen vom „Reichtum des Lebens“ auf eine vage wissenschaftliche Formel. Zum anderen markiert er besagten Reichtum als erstrebenswerten Zustand – etwas, das nicht zerstört oder unterminiert werden darf. Der Mythos (Levi-Strauss 1967) bzw. das Meta-Narrativ (Viehöver 2012) „bedrohte Biodiversität“ fungiert seit Anfang der 1990er Jahre als sinnstiftendes Moment internationaler Umweltpolitik.

Seit 2009 lässt das „Bundesamt für Naturschutz“ in zweijährigem Turnus eine „seinen Markenkern definierende“ (Graner 2013) Studie durchführen, in der Einstellungen, Wissen und Verhaltensabsichten der bundesdeutschen Bevölkerung in Bezug auf Natur und biologische Vielfalt erhoben werden. Ein wesentlicher Bestandteil der Studie sind Einstellungsmessungen, die Aussagen zum gesellschaftlichen Bewusstsein über biologische Vielfalt ermöglichen sollen. Ist es sinnvoll, ein normativ aufgeladenes abstraktes Konzept mittels Survey-Indikatoren zu messen? Um diese Frage zu beantworten, nutzen wir den Teil-Indikator „Einstellungen zur biologischen Vielfalt“ und eine Skala zur „Soziale Erwünschtheit“. Anhand von Causal Forest-Modellen wird untersucht, inwieweit der Effekt von Sozialer Erwünschtheit auf diese Einstellungen von Effektheterogenität betroffen ist und welche Größen diese Heterogenität beeinflussen.
Causal Forests (CF) sind eine explorativ angelegte nonparametrische kausale Inferenz-Lernmethode. Mit ihnen kann aufgedeckt werden, wie kausale Effekte variieren und welche Größen mit dieser Variation im Zusammenhang stehen. Die Zieldimension der rekursiven Partitionierung des CF-Modells sind dabei weder manifeste noch latente Variablen, sondern durchschnittliche individuelle Effektschätzungen zwischen einem Outcome und einer exogenen Determinante. Per lokalisierter/individualisierter Residuen-auf-Residuen-Regression werden im Rahmen der Partitionierung des CF-Modells Determinanten für Effektdifferenzen bestimmt. In unserem Anwendungsfall untersuchen wir damit systematisch, ob der Einfluss von Sozialer Erwünschtheit auf Einstellungsmuster zur biologischen Vielfalt zwischen (identifizierbaren) Gruppen variiert. Lassen sich deutliche Unterschiede bezüglich des Einflusses von Sozialer Erwünschtheit aufdecken und auf identifizierbare Größen zurückführen, mehrt dies die Zweifel an zuverlässigen und validen Vergleichen von Einstellungen zu Biodiversität. Empirische Grundlage sind die Daten der Naturbewusstseinsstudie 2015, ggf. auch der Folgestudien, heran.

Die Registrierungen für die gemeinsame Frühjahrstagung mit der Sektion „Umweltsoziologie“ ist unter folgendem Link möglich: https://fz-juelich.de/conferences/fruehjahrstagung-dgs/DE/Registrierung/Text_Regis.html
Code: DGS2021

 

Veranstaltungsprogramm und Abstracts zu den Präsentationen

Dieses Bild zeigt Thomas Krause

Thomas Krause

Dr.

Research Fellow

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