谈论家庭:机构重叠如何塑造跨社会阶级的家庭相关话语
Jessica Halliday Hardie1, Alina Arseniev-Koehler2, Judith A Seltzer3
1Hunter College and the Graduate Center, City University of New York, United States.
与受过大学教育的成年人相比,家庭在没有大学学位的成年人的生活中更为重要. 这项研究引入了一种新的机器学习方法,用于分析定性访谈数据,以探索社会阶级和家庭的中心地位.
科学领域:
- 社会学 社会学 社会学
- 计算社会科学 计算社会科学
- 家庭研究 家庭研究
背景情况:
- 家庭在成年人生活中的中心地位是社会分层的一个关键方面.
- 现有的关于家庭中心性的研究往往依赖于传统的定性方法,限制了大规模分析.
- 家庭的非制度化是当代美国社会的一个重要辩论.
研究的目的:
- 探索家庭在成年人生活中的中心地位的社会阶级变化.
- 介绍和演示一种新的机器学习应用程序,用于大规模分析定性面试数据.
- 通过话语原子主题建模,研究家庭中心性的教育差异.
主要方法:
- 应用一种新的机器学习方法,话语原子主题建模.
- 从美国声音项目 (N = 1,396) 采访成绩单的分析.
- 一个两阶段的分析方法:人级和线级的成绩单分析.
主要成果:
- 家庭,如话语所代表的,在没有大学学位的成年人生活中比在大学受过教育的成年人中更为重要.
- 家庭和其他关键机构 (健康,工作,宗教,刑事司法) 之间的制度重叠程度并没有因教育水平而异.
- 该研究强调了机器学习对大规模定性数据分析的价值.
结论:
- 教育成就与家庭在成年人生活中的中心地位的变化有关.
- 调查结果有助于讨论美国家庭的非制度化.
- 开发的机器学习方法为未来对教育差异和定性数据的研究提供了强大的工具.
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