CALL FOR PAPERS
Neue Modelle kausaler Inferenz
Gemeinsame Herbsttagung der Sektion "Modellbildung und Simulation" und der Sektion "Methoden der empirischen Sozialforschung" der Deutschen Gesellschaft für Soziologie
6. und 7. Oktober 2011 Universität Mannheim Fakultät für Sozialwissenschaften
Die Identifikation kausaler Effekte auf Basis von Umfragedaten oder unvollständig randomisierter Experimente ("broken randomized experiments") wurde lange als problematisch oder sogar unmöglich angesehen. Es existieren mittlerweile unzählige und vielfach komplexe Methoden zur Modellierung von bedingten Erwartungswerten, jedoch wurden keine wirklichen Ansätze zur Identifikation von Ursache-Wirkungszusammenhängen vorgeschlagen. Dies ist insofern erstaunlich, als dass Theorien in den Sozialwissenschaften gerade diese kausalen Zusammenhänge ins Zentrum stellen.
Wenngleich randomisierte Experimente als der "Goldstandard" kausaler Inferenz angesehen werden können, sind sie doch aus unterschiedlichen Gründen (z.B. ethischen oder praktischen) nicht immer ein gangbarer Weg. In einem solchen Fall bleibt in der Regel nur der Rückgriff auf Umfragedaten. Unter Bezug auf den "potential outcome" Rahmen (Jerzy Neyman) und das darauf basierende "Rubin Causal Model" (Donald Rubin) wurden jedoch in den letzten Jahren zahlreiche Verfahren der kausalen Inferenz vorgeschlagen und/oder verfeinert. Wir denken dabei u.a. an verschiedene Matching Verfahren, IV-Regression, Difference-in-Difference Schätzer oder Regression Discontinuity, wie sie z.B. durch Morgan und Winship (2007, Counterfactuals and Causal Inference) oder Angrist und Pischke (2009, Mostly Harmless Econometrics) diskutiert werden.
Gesucht sind somit Beiträge, welche sich theoretisch mit den Methoden der kausalen Inferenz beschäftigen oder diese zur Identifikation von Ursache-Wirkungszusammenhängen im Rahmen von Umfragedaten und/oder unvollständig randomisierten Experimenten anwenden.
Bitte schicken Sie Ihren Abstract bis zum 15. Juli 2011 an Thomas Gautschi (gautschi@sowi.uni-mannheim.de) und Christof Wolf (christof.wolf@gesis.org).
Modellbildung und Simulation: http://www.socio.ethz.ch/modsim/
Methoden der empirischen Sozialforschung: http://www.soziologie.de/index.php?id=111