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Understanding the Processes Underlying Societal Threats using Novel Cluster-based Methods

Descripción del proyecto

Nuevos métodos de ecuaciones estructurales para encuestas grandes

Los sociólogos suelen buscar respuestas sobre relaciones entre constructos como las creencias o los valores. Para ello, utilizan encuestas a gran escala en las que es probable que las relaciones difieran entre los grupos, o los participantes, o a lo largo del tiempo. También puede haber diferencias en la forma en que se miden los constructos, lo cual hace que se subestimen los efectos estudiados y que las conclusiones no se ajusten a la realidad. A fin de resolver este problema, el equipo del proyecto PROCESSHETEROGENEITY, financiado con fondos europeos, creará métodos nuevos para captar la heterogeneidad en las relaciones de los constructos con un agrupamiento, al tiempo que tiene en cuenta las diferencias de medición. Los resultados del proyecto se aplicarán en un «software» de acceso libre.

Objetivo

Social scientists are eager to answer questions about relations between constructs like beliefs or values. For example, do values affect climate change beliefs? Do perceived threats predict political beliefs? Do risk perception and susceptibility to misinformation determine vaccine hesitancy? Polarized beliefs about climate, politics, and vaccination are a societal threat and it is important to study what drives them. Large-scale survey data is gathered to do so.
Using regression to answer the questions ignores that constructs are not directly observable, but measured by survey items containing measurement error (challenge 1). Not correcting for this causes the studied effects to be underestimated and conclusions to be misguided.
When many groups are involved - such as many countries in the European Social Survey - the underlying processes likely differ across groups. For example, drivers of climate change beliefs may differ for countries experiencing extreme weather. Group-specific or multilevel analyses result in numerous group-specific regression slopes or random effects, making it hard to find which regression effects are different or similar for which groups (challenge 2).
Across many groups, the constructs' measurement is often inequivalent or 'non-invariant', for example, due to translation (challenge 3). A measurement model indicates how items measure a construct and disregarding non-invariance in this model invalidates the comparison of effects among constructs (i.e. one may find differences that are actually due to non-invariance).
By tackling challenges 1-3, the proposed mixture multigroup structural equation modelling framework provides the tools to break new ground in understanding what drives constructs like polarized beliefs. A clustering finds subsets of groups with common processes. Flexible measurement models account for non-invariance so that the clustering focuses on the processes. I will implement the methods in freely available software.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.

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Régimen de financiación

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Institución de acogida

KATHOLIEKE UNIVERSITEIT LEUVEN
Aportación neta de la UEn
€ 1 499 500,00
Dirección
OUDE MARKT 13
3000 Leuven
Bélgica

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Región
Vlaams Gewest Prov. Vlaams-Brabant Arr. Leuven
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total
€ 1 499 500,00

Beneficiarios (2)