Sozialraumanalyse mit Daten der amtlichen Statistik

Um Phänomene wie Gentrification oder Segregation und ihre Auswirkungen, z.B. in Form von Kontexteffekten, zu untersuchen, wird oftmals auf sog. Sozialraumanalysen zurückgegriffen. Für die Sozialraumanalyse besteht keine einheitliche Definition, doch zu verstehen ist sie, grob gesagt, als genauere Untersuchung kleinräumiger Phänomene.

Auch finden sich in diesem Bereich eine hohe Bandbreite quantitativer sowie qualitativer methodischer Ansätze. Zahlreiche Kommunen behelfen sich mit unterschiedlich detailreichen Darstellungen kleinräumiger statistisher Daten in Sozialberichten/Sozialraumanalysen oder beauftragen Institute oder Planungsbüros mit der Erstellung von Berichten. In diesem Beitrag wird auf die Sozialraumanalyse mithilfe der amtlichen Statistik eingegangen.

Daten der amtlichen Statistik, wie z.B. die Einwohnermeldedatei, fallen durch Verwaltungsakte an und können bei den Kommunen nachgefragt werden. Dies kann die Anmeldung eines Autos, die gesetzlich vorgeschriebene Schuleingangsuntersuchung oder Beschwerde beim Amt sein. Sobald die Adresse desjenigen bekannt ist, der das Auto anmeldet, wo das untersuchte Kind wohnt oder von dem, der die Beschwerde eingereicht hat, kann das Merkmal georeferenziert werden. Das bedeutet, dass ihm eine Position auf der X und Y Achse der Welt zugewiesen werden wird. Zudem können Personen zusammengefasst werden, zum Beispiel nach vorher definierten räumlichen Einheiten wie Stadtteilen. So sieht man, wo in einer Stadt die meisten Autos zugelassen wurden oder Menschen verstorben sind.

Möchte man die Daten der amtlichen Statistik für räumliche Analysen nutzen bestehen, zwei Möglichkeiten: deskriptive sowie multivariate Verfahren. Bei deskriptiven werden Verteilungen grafisch dargestellt und beschrieben. Abbildung 1 zeigt z.B. die Streuung auf Ebene der 62 statistischen Bezirke in Dortmund den Zusammenhang zwischen Anteil der Kinder in einem Stadtteil und der SGB II Quote (Hartz 4). Schlussfolgerung: die meisten Kinder in Dortmund wachsen in eher armutsgeprägten Quartieren auf.

Abbildung 1: Streudiagramm Dortmund 2011

Streudiagramm DO 2011

Auch besteht die Möglichkeiten Karten anzufertigen. Dazu lädt man die Informationen in Geoinformationssysteme (GIS) und verbindet sie mit einem sog. Shape. Dadurch werden die Stadtteilflächen, entsprechend der Vorgaben, eingefärbt. Abbildung 2 zeigt eine Karte von Köln auf Ebene der 86 Stadtteile, auf der sie SGB II Quote visualisiert ist. Köln weist ein typisches West-Ost Gefälle auf. Linksrheinisch ist Abhängigkeit von wohlfahrtstaatlichen Leistungen geringer als in den rechtsrheinischen Quartieren. Ein Grund ist, dass in dieser Klimazone verstärkt Westwinde wehen und in der industriellen Stadt die östlichen Stadtteile so eher schlechte Luft hatten. Dort lebten tendenziell Arbeiter und einfache Angestellte. Diese Struktur hat sich durch in einigen Städten erhalten. Hinzu kommen Großsiedlungen an den Stadträndern, wo ebenso heute eine erhöhte Konzentration an eher armutsgefährdete Bevölkerung wohnt.

Abbildung 2: Räumliche Verteilung der SGB II Quote in Köln 2011

Karte Köln

Durch deskriptive Verfahren können allerdings nur wenige Indikatoren gleichzeitig dargestellt werden. Wenn aber vermutet wird, dass sich Stadtteile hinsichtlich aufgrund überlagernder Segregationstendenzen unterscheiden und die z.B. zu Typen zusammengefasst werden sollen, dann empfehlen sich multivariate Verfahren, wie die Faktoren- oder Clusteranalyse. Bei beiden Verfahren handelt es sich um sog. strukturfindende Verfahren. Das bedeutet, dass das Ergebnis, z.B. wie viele Faktoren oder Cluster rauskommen, im Vorfeld nicht bekannt ist und es erst durch das jeweilige Verfahren aufgedeckt wird. Zudem bedarf einer guten Kenntnis der Daten und Merkmalszusammenhänge.

Ein Beispiel: Es soll herausgefunden werden, ob eine Stadt ein Ankunftsgebiet hat und es soll identifiziert werden. Dazu ziehen wir die Daten der Stadt Dortmund aus dem Jahr 2011 auf Ebene der statistischen Bezirke heran. Die Indikatoren SGB II Quote, Migrantenanteil, Bevölkerungsanteil der unter 6 Jährigen, Wohnfläche pro Person in Quadratmetern, Anteil der Fortzüge in einen anderen statistischen Bezirk an der Bevölkerung, Anteil der Fortzüge über die Stadtgrenze Dortmunds an der Bevölkerung, Anteil der Zuzüge aus einem anderen statistischen Bezirk an der Bevölkerung und Anteil der Zuzüge von jenseits der Stadtgrenze Dortmunds an der Bevölkerung werden zur Identifizierung ausgewählt. Mit diesen wird eine Faktorenanalyse (Varimax Rotation; Auf die genaue Erläuterung der Faktorenanalyse wird an dieser Stelle verzichtet. Eine gute Erklärung finden Sie hier) gerechnet. Die Indikatoren werden damit zu Faktoren verdichtet, in diesem Fall werden gefunden. Einer der eher auf segregationstypische Indikatoren und einer der auf die Indikatoren zur Fluktuation lädt. Tabelle 1 zeigt die Faktorladungen mit einem Wert ab +/- 0,4 und Abbildung 3 die Streuung der statistischen Bezirke in den Faktoren.

Tabelle 1: Ergebnisse der Faktorenanalyse

Faktoren Dortmund Tabelle

Abbildung 3: Ergebnis der Faktorenanalyse in Dortmund

Faktoren Dortmund

Zu erkennen ist, dass die statistischen Bezirke Hafen, Nordmark und Borsigplatz hohe Faktorladungen auf Segregation sowie auf Fluktuation aufweisen und dadurch das Profil eines Ankunftsgebietes aufweisen.

Eine Analyse ist nur so gut wie die Interpretation der Daten, auch wenn in der Stadtforschung die Datenverfügbarkeit eingeschränkt ist. Daher braucht es klare Vorstellungen darüber was genau untersucht werden soll und welche Strategien dazu geeignet sind. Eine theoriegeleitete Herangehensweise, gerade bei multivariaten Verfahren, ist daher geboten. Wie eine Sozialraumanalyse mit Daten der amtlichen Statistik durchgeführt werden kann, wurde hier demonstriert. Doch die Ergebnisse müssen jeweils vorsichtig und theoriegeleitet interpretiert werden.

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3 Gedanken zu “Sozialraumanalyse mit Daten der amtlichen Statistik

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