PropertyValue
?:about
?:abstract
  • Im Datensatz GLES Sensitive Regionaldaten werden die in den Scientific Use Files recodierten
    bzw. gelöschten Angaben des GLES Querschnit, die sich auf den Wohnort der Befragungspersonen
    beziehen, für Forschungszwecke zur Verfügung gestellt. Die Basis für die Zuordnung der kleinräumigen
    Geodaten stellen die Adressen der Befragten dar, die aus der Stichprobenziehung vorlagen. Nach
    der Georeferenzierung, d.h. der Berechnung von Geokoordinationen aus den Adressen, wurden die
    Punktkoordinaten mit regionalen Einheiten zu verschiedenen Gebietsständen verknüpft. Über eine
    Identifizierungsnummer der Befragungspersonen können die Regionalvariablen dieses Datensatzes
    den Befragungsdaten der einzelnen Vor- und Nachwahl-Querschnitte der GLES (und der Kumulation
    der Vor- und Nachwahl-Querschnitte der GLES) zugespielt werden. Folgende regionale Einheiten
    sind im Datensatz enthalten:

    • 3-stelliger Schlüssel Regierungsbezirk (seit 2013)
    • 3-stelliger Schlüssel Raumordnungsregion (seit 2013)
    • 5-stelliger Schlüssel Landkreis, Kreis und kreisfreie Stadt (seit 2013)
    • 9-stelliger Schlüssel Verbandsgemeinde (seit 2021)
    • 8-stelliger Allgemeiner Gemeindeschlüssel (seit 2013)
    • 12-stelliger Regionalschlüssel (seit 2021)
    • Postleitzahl (seit 2013)
    • Wahlkreise (seit 2013)
    • NUTS-3-Code (seit 2013)
    • INSPIRE ID (1km) (seit 2013)
    • Politischen Gemeindegrößenklasse (seit 2013)
    • BIK-Typ der Gemeinde (seit 2013)

    Die sensitiven Daten unterliegen einer besonderen Zugangsbeschränkung und eine Nutzung ist ausschließlich im Rahmen einer On-Site Nutzung im Secure Data Center vor Ort in Köln möglich. Nähere Hinweise und Ansprechpartner finden Sie auf unseren Internetseiten: https://www.gesis.org/secdc

    Um Änderungen in den Gebietsständen der regionalen Einheiten (z. B. Kreisreformen, Eingemeindungen) zu berücksichtigen, werden die Regionalvariablen neben dem Stand des 1.1. des Jahres der Erhebung auch als zeitharmonisierte Variablen auf dem Stand des 31.12.2015 angeboten.

    Sollten Sie über die Regionalvariablen zusätzliche Kontextmerkmale (regionale Attribute wie z. B. Arbeitslosenquote oder Wahlbeteiligung) hinzuspielen wollen, müssen Sie uns diese Daten vor Ihrem Besuch zukommen lassen. Daneben benötigen wir eine Quellenangabe und Dokumentation (Variablenerklärung) der Daten. Beachten Sie, dass diese Kontextdaten ggf. ebenso sensitiv sein können wie die Regionalvariablen, wenn darüber eine direkte Zuordnung möglich ist. Es ist datenschutzrechtlich problematisch, wenn einzelne Ausprägungen mithilfe einer Korrespondenztabelle auch ohne den GLES-Regionaldatensatz auf bestimmte regionale Einheiten und darüber letztlich auf die Befragungspersonen schließen lassen. Dementsprechend ist die Herausgabe (deskriptiver) Analyseergebnisse, die auf solchen Kontextdaten basieren, nur in vergröberter Form möglich.

    Bitte setzen Sie sich zunächst mit dem GLES-Nutzendenservice in Verbindung und senden Sie uns das ausgefüllte GLES-Regionaldatenformular (unter ´Daten & Dokumente´) zu, in dem Sie genau spezifizieren, welche GLES-Datensätze und welche Regionalvariablen Sie benötigen.
    Kontakt: gles@gesis.org

    Sobald Sie mit dem GLES-Nutzendenservice geklärt haben, welche genauen regionalen Merkmale für die On-Site-Nutzung zur Verfügung gestellt werden sollen, wird Ihnen der Datennutzungsvertrag für die Nutzung der Daten an einem Gastarbeitsplatz im Secure Data Center (Safe Room) in Köln zugeschickt. Geben Sie darin bitte alle Datensätze an, die Sie benötigen, also sowohl den „GLES Sensitive Regionaldaten (ZA6828)“ als auch die GLES-Datensätze, an die die Regionalvariablen herangespielt werden sollen. Des Weiteren nennen Sie bitte unter ´Spezifische Variablen´ alle Regionalvariablen, die Sie benötigen (siehe GLES-Regionaldatenformular). (de)
  • In the dataset ´GLES Cross-Section 2013-2021, Sensitive Regional Data´, the recoded or deleted variables of the GLES Cross-Section Scientific Use Files, which refer to the respondents’ place of residence, are made available for research purposes. The basis for the assignment of the small-scale regional units are the addresses of the respondents. After geocoding, i.e. the calculation of geocoordinates based on the addresses, the point coordinates were linked to regional units (e.g. INSPIRE grid cells, municipality and district ids, postal codes). The regional variables of this dataset can be linked to the survey data of the pre- and post-election cross-sections of the GLES.

    This data set contains the following sensitive regional variables (both ids and, if applying, names):
    - 3-digit key for the adminsitrative governmental district (Regierungsbezirk) (since 2013)
    - 3-digit key for spatial planning region (since 2013)
    - 5-digit key for (city-) districts (since 2013)
    - 9-digit key for municipalities (since 2021)
    - 8-digit general municipality key (AGS) (since 2013)
    - 12-digit regional key (Regionalschlüssel) (since 2021)
    - Zip code (since 2013)
    - Constituencies (since 2013)
    - NUTS-3 code (since 2013)
    - INSPIRE ID (1km) (since 2013)
    - municipality size (since 2013)
    - BIK type of municipality (since 2013)

    This sensitive data is subject to a special access restriction and can only be used within the scope of an on-site use in the Secure Data Center in Cologne. Further information and contact persons can be found on our website: https://www.gesis.org/en/secdc

    In order to take into account changes in the territorial status of the regional units (e. g. district reforms, municipality incorporations), the regional variables are offered as time-harmonized variables as of December 31, 2015 in addition to the status as of January 1 of the year of survey.

    If you want to use the regional variables to add additional context characteristics (regional attributes such as unemployment rate or election turnout, for example), you have to send us this data before your visit. In addition, we require a reference and documentation (description of variables) of the data. Note that this context data may be as sensitive as the regional variables if direct assignment is possible. Due to data protection it is problematic if individual characteristics can be assigned to specific regional units – and therefore ultimately to the individual respondents – even without the ALLBUS dataset by means of a table of correspondence. Accordingly, the publication of (descriptive) analysis results based on such contextual data is only possible in a coarsened form.

    Please contact the GLES User Service first and send us the filled GLES regional data form (see ´Data & Documents´), specifying exactly which GLES datasets and regional variables you need.
    Contact: gles@gesis.org

    As soon as you have clarified with the GLES user service which exact regional features are to be made available for on-site use, the data use agreement for the use of the data at a guest workstation in our Secure Data Center (Safe Room) in Cologne will be sent to you. Please specify all data sets you need, i.e. both the ´GLES Sensitive Regional Data (ZA6828)´ and the Scientific Use Files to which the regional variables are to be assigned. Furthermore, under ´Specific variables´, please name all the regional variables you need (see GLES regional data form). (en)
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?:analysisUnit
  • Individual (en)
  • Individuum (de)
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?:author
?:category
  • Community, Living Environment (en)
  • Natural Environment, Nature (en)
  • Patterns of Consumption (en)
  • Political Attitudes and Behavior (en)
?:citationString
  • GLES (2022): GLES Cross-Section 2013-2021, Sensitive Regional Data. GESIS, Cologne. ZA6828 Data file Version 2.0.0, https://doi.org/10.4232/1.14031 (en)
  • GLES (2022): GLES Querschnitt 2013-2021, Sensitive Regionaldaten. GESIS, Köln. ZA6828 Datenfile Version 2.0.0, https://doi.org/10.4232/1.14031 (de)
?:comment
  • Bitte setzen Sie sich zunächst mit dem GLES-Nutzerservice in Verbindung und senden Sie uns das ausgefüllte GLES-Regionaldatenformular (unter ´Daten & Dokumente´) zu, in dem Sie genau spezifizieren, welche GLES-Datensätze und welche Regionalvariablen Sie benötigen. Kontakt: gles@gesis.org Ein Digital Object Identifier (DOI) zur Zitation der Datensätze ist dem Datensatz beigefügt. (de)
  • Please contact the GLES User Service first and send us the filled GLES regional data form (see ´Data & Documents´), specifying exactly which GLES datasets and regional variables you need. Contact: gles@gesis.org A Digital Object Identifier (DOI) for use in data citations is supplied as part of the data set. (en)
?:conditionsOfAccess
  • C (xsd:string)
  • Data and documents are only released for academic research and teaching after the data depositor’s written authorization. For this purpose the Data Archive obtains a written permission with specification of the user and the analysis intention. (en)
  • Daten und Dokumente sind für die akademische Forschung und Lehre nur nach schriftlicher Genehmigung des Datengebers zugänglich. Das Datenarchiv holt dazu schriftlich die Genehmigung unter Angabe des Benutzers und des Auswertungszweckes ein. (de)
?:contributor
  • Blumenberg, Manuela - GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften - ProjectLeader (de)
  • Blumenberg, Manuela - GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften - Projektleiter*in (de)
  • Stroppe, Anne-Kathrin - GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften - DataCurator (de)
  • Stroppe, Anne-Kathrin - GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften - Datenkurator*in (de)
  • Stroppe, Anne-Kathrin - GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften - ProjectManager (de)
  • Stroppe, Anne-Kathrin - GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften - Projektmanager*in (de)
?:currentVersion
  • 2.0.0, 2022-12-14, https://doi.org/10.4232/1.14031 (xsd:string)
?:dataCollection
  • Face-to-face interview: Computer-assisted (CAPI/CAMI) Self-administered questionnaire: Paper Self-administered questionnaire: Web-based (CAWI); (en)
  • Persönliches Interview : Computerunterstützte Befragung (CAPI/CAMI) Selbstausgefüllter Fragebogen: Papier Selbstausgefüllter Fragebogen: Webbasiert (CAWI); (de)
?:dataCollector
  • MARPLAN Media- und Sozialforschungsgesellschaft mbH (Pre- and Post-election Cross Section (GLES Cross-Section 2013)) Kantar Public (München) in cooperation with infratest dimap (Berlin) (Pre- and Post-election Cross Section (GLES Cross-Section 2017)) Kantar Public (München) (GLES Cross-Section 2021) (en)
  • MARPLAN Media- und Sozialforschungsgesellschaft mbH (Vor- und Nachwahl-Querschnitt (GLES 2013)) Kantar Public (München) übernahm die Durchführung der Datenerhebung in Kooperation mit infratest dimap (Berlin) (Vor- und Nachwahl-Querschnitt (GLES 2017)) Kantar Public (München) (GLES Querschnitt 2021) (de)
?:datasetDatatype
  • Geodaten (de)
  • Geospatial (en)
  • Numeric (en)
  • Numerisch (de)
  • Text (en)
  • Text (de)
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  • 2022 (xsd:gyear)
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  • 2021-11-21 (xsd:date)
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  • 2022 (xsd:gyear)
?:dateVersion
  • 2019-04-02 (xsd:date)
  • 2022-12-14 (xsd:date)
?:doi
  • 10.4232/1.13263 ()
?:endDate
  • 2021 (xsd:gyear)
  • 2021-11-21 (xsd:date)
?:groupDescription
  • Die German Longitudinal Election Study (GLES) ist das zentrale Infrastrukturprojekt in Deutschland für die kontinuierliche Erhebung und Bereitstellung von qualitativ hochwertigen Daten für die nationale und internationale Wahlforschung. Die methodisch vielfältigen Umfragen der GLES ermöglichen die Untersuchung der politischen Einstellungen und Verhaltensweisen der Wählerinnen und Wähler sowie der Kandidatinnen und Kandidaten. Die GLES wird seit Bestehen in enger Kooperation zwischen der Deutschen Gesellschaft für Wahlforschung (DGfW) und GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften durchgeführt. (de)
  • The German Longitudinal Election Study (GLES) is the central infrastructure project in Germany for the continuous collection and provision of high-quality data for national and international election research. The methodologically diverse surveys of the GLES enable the research of political attitudes and behavior of voters and candidates. Since its inception, the GLES has been conducted in close cooperation between the German Society for Electoral Research (DGfW) and GESIS – Leibniz Institute for the Social Sciences. (en)
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  • 0011 ()
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  • info:eu-repo/semantics/restrictedAccess (xsd:string)
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  • DE (xsd:string)
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?:measurementTechnique
  • Cross-section (en)
  • Querschnitt (de)
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  • GLES Cross-Section 2013-2021, Sensitive Regional Data (en)
  • GLES Querschnitt 2013-2021, Sensitive Regionaldaten (de)
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  • 17807 (xsd:string)
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  • dbk (en)
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  • Probability: Stratified: Disproportional; (en)
  • Wahrscheinlichkeitsauswahl: Disproportional geschichtete Zufallsauswahl; (de)
?:sourceInfo
  • GESIS, Cologne. ZA6828 Data file Version 2.0.0, https://doi.org/10.4232/1.14031 (en)
  • GESIS, Köln. ZA6828 Datenfile Version 2.0.0, https://doi.org/10.4232/1.14031 (de)
  • GESIS-DBK (xsd:string)
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  • 2013 (xsd:gyear)
  • 2013-07-29 (xsd:date)
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  • German Longitudinal Election Study (GLES) (en)
  • German Longitudinal Election Study (GLES) (de)
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  • ZA6828 ()
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  • Alle in der Bundesrepublik Deutschland in Privathaushalten lebenden Personen ab 16 Jahren, die bei der Bundestagswahl am 24. September 2017 wahlberechtigt waren oder - falls noch nicht 18 - im Prinzip wahlberechtigt gewesen wären. (de)
  • The population comprises all persons with German citizenship resident in the Federal Republic of Germany, who had a minimum age of 16 years and lived in private households at the time the survey was being conducted. (en)
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