Multikanal-Sequenzanalyse angewendet auf Daten der Sozialwissenschaften

Anwendungen der optimalen Matching-Analyse in den Sozialwissenschaften basieren typischerweise auf Sequenzen spezifischer sozialer Status, die die Wohn-, Familien- oder beruflichen Werdegänge von Individuen modellieren. Trotz der allgemein anerkannten Interdependenz dieser Status wurden nur wenige Versuche unternommen, die Arten der multidimensionalen Anwendung der optimalen Matching-Analyse zu systematisieren - das heißt, einen Ansatz zu verfolgen, der mehrere Werdegänge gleichzeitig berücksichtigt. Basierend auf Methoden, die im Bereich der Bioinformatik entwickelt wurden, schlägt dieses Papier eine Methode der Multikanal-Sequenzanalyse (MCSA) vor, die die übliche optimale Matching-Analyse (OMA) gleichzeitig auf mehrere Lebensbereiche ausdehnt. Anhand von Daten aus dem Schweizer Haushaltspanel (SHP) untersuchen wir die Arten von Werdegängen, die mit MCSA erhalten werden. Wir betrachten auch einen zufälligen Datensatz und stellen fest, dass MCSA eine Alternative zur alleinigen Verwendung der ex-post Summen der Distanzmatrizen bietet, indem es verschiedene Lebenswege gleichzeitig lokal ausrichtet. Darüber hinaus reduziert MCSA die Komplexität der Typologien, die es ermöglicht zu erzeugen, ohne sie weniger informativ zu machen. Es ist robuster gegenüber Rauschen in den Daten und bietet zuverlässigere Ausrichtungen als zwei unabhängige OMA.