Description du projet
De nouvelles méthodes d’équations structurelles pour de grandes enquêtes
Les sociologues cherchent souvent des réponses aux relations entre les constructions comme les croyances ou les valeurs. Pour ce faire, ils recourent à des enquêtes à grande échelle. Dans ces enquêtes, les relations diffèrent probablement entre les groupes, les participants ou le temps. Il peut également y avoir des différences dans la manière dont les constructions sont mesurées, ce qui entraîne une sous-estimation des effets étudiés et une mauvaise interprétation des conclusions. Abordant cette question, le projet PROCESSHETEROGENEITY, financé par l’UE, développera de nouvelles méthodes pour saisir l’hétérogénéité dans les relations des constructions avec un regroupement, tout en tenant compte des différences de mesure. Les résultats du projet seront mis en œuvre dans un logiciel libre d’accès.
Objectif
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.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- sciences naturellesinformatique et science de l'informationlogiciel
- sciences médicales et de la santémédecine fondamentalepharmacologie et pharmacieproduit pharmaceutiquevaccins
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Mots‑clés
Programme(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thème(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2021-STG
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HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsInstitution d’accueil
3000 Leuven
Belgique