Systematische Enkodierung und Interpretation von zivilgesellschaftlichem Engagement (SEIZE)

Hintergrund und Zielsetzung

Mehr als ein Drittel der Bevölkerung in Deutschland engagiert sich freiwillig – etwa in Sportvereinen, bei der Freiwilligen Feuerwehr, im Tierschutz oder in sozialen Initiativen. Trotz dieser breiten Beteiligung mangelt es bislang an detaillierten empirischen Erkenntnissen darüber, welche konkreten Aufgaben Freiwillige tatsächlich übernehmen und wie diese Tätigkeiten über verschiedene Bevölkerungsgruppen und Raumtypen verteilt sind.

Das Forschungsprojekt SEIZE setzt an dieser Wissenslücke an und verfolgt das Ziel, eine Datenbasis zu schaffen, die eine differenzierte Analyse zivilgesellschaftlichen Engagements in Deutschland ermöglicht. Im Mittelpunkt steht die systematische Aufbereitung der über 60.000 offenen Angaben aus dem Deutschen Freiwilligensurvey 2019. Durch ein multimethodisches Vorgehen wird ein Datensatz generiert, der eine einfache Nutzung der für quantitative Analysen aufbereiteten Informationen ermöglicht. Dieser Zieldatensatz erlaubt Nutzer*innen neue Einblicke in die Vielfalt, den Umfang und die räumliche Verteilung zivilgesellschaftlicher Tätigkeiten in ländlichen und nicht-ländlichen Räumen.

Indem das Projekt die konkreten Tätigkeiten freiwillig Engagierter in den Fokus rückt und die gesellschaftlichen Funktionen dieses Engagements sichtbar macht, leistet SEIZE einen Beitrag zu einem vertieften Verständnis des sozialen Lebens – insbesondere in ländlichen Räumen, in denen es oft an alternativen Freizeit- und Beteiligungsangeboten mangelt.

Vorgehensweise

Die Datenaufbereitung im Projekt SEIZE folgt einem mehrstufigen Vorgehen, das qualitative und quantitative Elemente systematisch miteinander verknüpft. Im ersten Schritt wird der wissenschaftliche Forschungsstand zu methodischen Zugängen zur Erfassung freiwilligen Engagements aufgearbeitet, wobei insbesondere konzeptionelle und methodische Herausforderungen herausgearbeitet werden. Berücksichtigt werden dabei vor allem Arbeiten, die sich mit der Konzeptualisierung, Erfassung und Operationalisierung zivilgesellschaftlichen Engagements befassen.

Zentraler Bestandteil des Projekts ist die systematische Aufbereitung bislang ungenutzter offener Angaben aus dem Deutschen Freiwilligensurvey 2019. Diese offenen Nennungen stellen eine wertvolle Datenquelle dar, da sie Einblicke in die Vielfalt und Konkretheit freiwilliger Tätigkeiten bieten, die in standardisierten Antwortkategorien meist nicht vollständig erfasst werden.

Grundlage der Analyse ist ein methodisch anspruchsvolles Verfahren zur systematischen Inhaltsanalyse: Auf Basis eines induktiv entwickelten Kategorienschemas werden die offenen Angaben klassifiziert und codiert. Hierbei wird ein mehrstufiger Prozess umgesetzt, der sowohl manuelle als auch algorithmisch gestützte Arbeitsschritte umfasst. Zunächst werden die Textdaten sorgfältig gesichtet und strukturiert verschlagwortet. Anschließend wird ein Klassifikationsalgorithmus entwickelt, der mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens eine automatisierte und konsistente Codierung großer Datenmengen ermöglicht. Die Validität der automatisierten Codierung wird durch manuelle Prüfungen abgesichert. Dieses methodische Design erlaubt nicht nur eine effiziente und differenzierte Auswertung der Freitextangaben des Surveys, sondern ist auch auf frühere (z. B. 2014) und künftige Erhebungen (z. B. 2024) übertragbar – eine zentrale Voraussetzung für Zeitreihenanalysen und die Beobachtung langfristiger Entwicklungen im Engagement.

Nach Abschluss der qualitativen Codierung werden die klassifizierten Daten für künftige quantitative Analysen aufbereitet.