Nadine M. Schöneck

Europeans’ work and life – out of balance? An empirical test of assumptions from the “acceleration debate”:

Advanced modernity is regarded as an era of time obsession and people in modernized societies seem to live harried lives. Leading time sociologists like Hartmut Rosa adopt a modernization–critical stance and ascribe an accelerated pace of life and frequent time scarcity to socioeconomic and technological advancement. According to these protagonists of the “acceleration debate,” time becomes increasingly precious due to severely changed conditions of work and private life. Against this background it can be assumed that many people may suffer from an unsatisfactory work–life balance. This study uses individual-level data from the fifth round of the European Social Survey (fielded in 2010/11) as well as suitable country-level data capturing key features of advanced modernity to empirically test assumptions arising from the “acceleration debate.” Results from multilevel analyses of 23 European countries provide some confirmation of these assumptions. While most macro indicators for 2010 reflecting a certain stage of development are uninfluential, a countrys degree of globalization matters, and moreover growth rates of crucial macro indicators signaling paces of development exert an impact on peoples work–life balance in the assumed direction: In countries with accelerations in terms of economic development, coverage of households with internet access and numbers of new cars working people show a significantly greater inclination toward an unsatisfactory work–life balance. Aside from results at the country-level individual-level determinants and group-specific differences of work–life balance under different conditions of advanced modernity are presented. This studys two main findings—(1) paces of development matter more than stages of development and (2) assumptions arising from the “acceleration debate” receive some empirical support—are thoroughly reflected on and discussed.

Coming together or growing apart? Globalization, class and redistributive preferences

Globalization refers to a growth in international trade, the integration of financial markets and investment flows as well as greater labour mobility. It is also associated with greater market volatility and intensified competition. The general question we address is, does globalization strengthen or weaken public support for governmental redistribution? However, rather than assuming that globalization undermines or buffers welfare state support generally, we suppose that this effect might be class-specific. It might lead to a reduction in welfare state support for better-off classes while those at the lower end of the social strata may call for more governmental intervention. We test this hypothesis on the basis of cross-sectional data from the fourth round of the European Social Survey (ESS) (fielded 2008/2009). The results of multilevel analyses of 31 countries indicate that while welfare state support is generally lower in globalized countries, class cleavages in welfare attitudes are neither intensified nor diluted under conditions of globalization.

Die Präsentation von Daten

Wenn Sie die Daten, die im Rahmen Ihres empirischen Forschungsvorhabens angefallen sind, auswerten wollen, mussen Sie zwei Gesichtspunkte im Auge behalten: Zum ersten geht es darum, die quantitativen Ergebnisse, die Sie gewonnen haben, angemessen und zusammenfassend zu beschreiben; zum zweiten werden Sie die Befunde dazu nutzen, Forschungshypothesen zu uberprufen. Diese zweite Aufgabenstellung setzt voraus – darauf wurde schon weiter oben hingewiesen –, dass die Daten, mit denen gearbeitet wird, auf der Basis einer Zufallsstichprobe gewonnen wurden.

Vom Fragebogen zum Computer

Sie sind jetzt im Rahmen Ihres ersten empirischen Forschungsvorhabens so weit, dass Sie die Datenauswertung vorbereiten konnen. Es durfte der Hinweis fast entbehrlich sein, dass empirisch-quantitativ arbeitende Sozialwissenschaftler heutzutage den PC und geeignete Software einsetzen, um Datenbestande angemessen auswerten zu konnen. So sollten auch Sie es nun halten. Die verschiedenen Auswertungsmethoden, die Sie einsetzen konnen — die wichtigsten dieser Methoden beziehungsweise jene, die sich in der Forschungspraxis bewahrt haben — werden in den folgenden Kapiteln vorgestellt. Dabei verzichten wir weitgehend auf die statistisch-mathematischen Hintergrunde zugunsten der Darstellung der konkreten Arbeitsschritte, die beim Computer- und Softwareeinsatz erforderlich sind. Trotzdem wird dieser Teil des Buches ein bisschen trockener ausfallen als der vorangegangene, aber das lasst sich leider nicht vermeiden.

Wie soll ich fragen

Sie sind jetzt bei der Planung Ihres ersten empirischen Forschungsprojekts, bei dem die Informationsbeschaffung mit Hilfe eines weitgehend standardisierten Fragebogens erfolgen soll, an dem Punkt angelangt, wo es um die konkrete Gestaltung Ihres Fragebogens geht.

Die Erzeugung neuer Daten

Nicht selten ist es erforderlich, ausgehend von den Daten, die man erhoben hat, neue Daten zu erzeugen. Mit dem Stichwort neue Daten sind nicht zusatzliche Befragungsergebnisse gemeint, die — sollten sie anfallen — einfach Ihrer SPSS-Ausgangstabelle angehangt werden konnten, indem Sie eine zusatzliche Spalte im Datenblatt fullen, sondern es geht um die Frage, wie aus den schon vorhandenen Daten — sofern notwendig oder sofern sinnvoll —, andere, und zwar nicht direkt erhobene Daten erzeugt werden konnen.

Wie bereite ich mein Forschungsprojekt inhaltlich vor

Nachdem wir Ihnen bisher die zentralen, aber der eigentlichen Forschungsarbeit vorgelagerten Schritte des finanziellen und zeitlichen Projektmanagements vorgestellt haben, und nachdem in den vorangegangenen Kapiteln uber Forschungsprojekte im Allgemeinen gesprochen wurde, mochten wir Ihnen nun die einzelnen Schritte der inhaltlichen Vorbereitung Ihres ersten eigenen Forschungsprojekts erlautern. Mit inhaltlicher Vorbereitung sind diejenigen Uberlegungen gemeint, die Sie zur gedanklichen Durchdringung Ihrer Themenstellung anstellen mussen, bevor Sie Datenerhebung und Datenauswertung in Angriff nehmen.

Die Überprüfung der Repräsentativität

Nach einer Reihe univariater Auswertungen ist nun die Zeit gekommen, sich der Frage zuzuwenden, wie es um die Reprasentativitat Ihrer Stichprobenerhebung bestellt ist. Schlieslich durfte es im Rahmen einer empirisch-quantitativen Forschungsarbeit Ihr Anliegen sein, im Ergebnis nicht lediglich spezielle Aussagen uber die von Ihnen untersuchten Befragten zu machen, sondern diese Aussagen auch – wenn auch mit gebotener Vorsicht – verallgemeinern zu konnen.

Wie finde ich zu einem Forschungsthema

Im Laufe Ihres Studiums werden Sie mit Sicherheit auf Phanomene gestosen sein, von denen Sie annahmen, dass sie moglicherweise interessante Untersuchungsgegenstande darstellen wurden. Diese Sensibilisierung fur potentiell wissenschaftlich fruchtbare Fragestellungen ist wohl ein Hauptzweck — oder Haupt-effekt — des Studiums. Selbstverstandlich kann aus einer Vielzahl guter Grunde nicht jeder spannend anmutenden Forschungsfrage nachgegangen werden; zu diesen Grunden zahlen beispielsweise Zeit- und sonstige Ressourcenknappheiten. Doch spatestens im Rahmen Ihrer Abschlussarbeit werden Sie — gewissermasen prufungsordnungsbedingt — in die Lage versetzt, sich eingehend mit einer Forschungsfrage zu beschaftigen.

Wie manage ich mein Forschungsprojekt

Ihr erstes empirisches Forschungsvorhaben, bei dem Sie eigenstandig Daten erheben und auswerten, bedarf eines Projektmanagements – und zwar sowohl in finanzieller als auch in zeitlicher Hinsicht.