A growing interest in economics and the social sciences in Earth observation (EO) data has led to a broad spectrum of publications in recent years. They range from studying environmental attitudes and behavior, economic development, conflicts and causes of flight, and electoral behavior. However, social science researchers also face many obstacles in applying and using these data, resulting from 1) a lack of technical expertise, 2) a lack of knowledge of data sources and how to access them, 3) unfamiliarity with complex data formats, such as high-resolution, longitudinal raster datacubes, and 4) lack of expertise in integrating the data into existing social science datasets. Despite the increased interest in the data, for the majority of researchers in the social sciences, EO data represents a black box after all. In this session, we present our new project “EarthLinks” which aims to close the gap and create an automated interface to EO data and complementary resources for social science research. The project's goal is creating an open-source tool to link time- and space-sensitive social science datasets with data from Earth observation programs based on a Shiny App in R. The project advances the automatization of these data integration processes between social science data and EO data based on an open-source, user-friendly tool that does not require users' programming skills. The EarthLinks workflow will be exemplified on the basis of a research project which we currently conduct on the effects of flooding exposure on climate change opinion.

Spatial data take an increasingly important role in all kinds of disciplines at the intersection of the social and earth sciences. In many cases such spatial data is not available at the highest possible resolution. Instead, it is coarsened or geo-masked to a higher geographic level such as zip codes or municipalities. Particularly in survey-based social scientific research, operating at very fine spatial resolutions can raise privacy concerns as data can more easily be linked to specific individuals or households. On the other hand, working exclusively with centroids of coarser geographic levels can obscure important spatial variations and impede meaningful distance-based analysis. Past research has shown how the level of coarseness in geocoding negatively affects the accuracy of spatial analysis, in particular locational accuracy of spatial clusters. In this paper, we revisit so-called geoimputation approaches from health geography to increase the data quality of coarsely geocoded spatial data while maintaining the data privacy of individuals. We extend these approaches using high-resolution gridded population data and place-related survey responses to make more realistic estimates on where people might live. We aim to implement existing methodologies and reimagine them to fit social-spatial research applications. By combining survey and population data, we aim to improve the potential of spatial analysis in the social-spatial sciences.

Bei dem Projekt Sat4GWR_IF-Bund handelt es sich um ein Forschungsprojekt im Rahmen des IF-Bund Rahmenvertrages zur Anwendung neuartiger Fernerkundungsverfahren in der Bundesverwaltung. Der Leistungszeitraum des Projekts war 10/2021-12/2024. In dem Projekt wurden neuartige Methodiken der künstlichen Intelligenz (KI) eingesetzt, um Gebäude und deren Merkmale aus hochauflösenden Fernerkundungsdaten abzuleiten. Erforscht wurde, ob die abgeleiteten Ergebnisse die Plausibilisierung von Gebäudeangabe aus dem Zensus bzw. im Registerzensus unterstützen können. Der erwartete Mehrwert aus dem Sat4GWR_IF-Bund Projekt besteht darin, ermittelte Daten zu Gebäudeangaben u.a. bzgl. der Aktualität, der Vollzähligkeit und der Vollständigkeit zu ergänzen und damit eine Qualitätssicherung von Gebäudeangaben in der amtlichen Statistik zu unterstützen.

Der Mikrozensus liefert als größte jährliche Haushaltsbefragung in der amtlichen Statistik aktuelle und umfassende Ergebnisse über die Lebensverhältnisse der Bevölkerung. Von hoher Relevanz ist dabei die Bereitstellung regionaler Statistiken durch die Landesämter. Obgleich eine hohe Nachfrage an Ergebnissen des Mikrozensus auf Kreisebene besteht, veröffentlicht das Bayerische Landesamt für Statistik diese nur bis zur Ebene der Anpassungsschichten. Grund sind die zum Teil geringen Stichprobengrößen in den 96 Landkreisen und kreisfreien Städten, die eine erhöhte Schätzunsicherheit der Ergebnisse nach sich ziehen. Im Rahmen meiner Masterarbeit habe ich untersucht, ob mit der Anwendung von Small-Area-Verfahren auf den Mikrozensus 2022 für die Kreisebene in Bayern verlässliche Ergebnisse geschätzt werden können. Dafür habe ich das Merkmal des gruppierten Haushaltsnettoeinkommens gewählt, auf dessen Basis die Berechnung verschiedener linearer und nichtlinearer Armuts- und Ungleichheitsindikatoren möglich ist. Die Berechnung der direkten Punktschätzer erfolgt mittels Iterative Kernel Density Estimation. Für die Small-Area-Schätzer wird als weitere Datenquelle die Haushaltsstichprobe aus dem Zensus 2022 herangezogen. Die Modellanpassung wird mithilfe eines stochastischen Expectation-Maximization-Algorithmus unter Verwendung von Transformationen vorgenommen und anschließend die Empirical Best Predictor-Methode angewendet. Die Ergebnisse zeigen, dass die Schätzgenauigkeit mit der Small-Area-Methode für alle Indikatoren erhöht werden kann, wenngleich einige bereits ausreichend geringe Standardfehler aufweisen. Ein Vergleich der direkten und modellbasierten Punktschätzer verdeutlicht, dass diese nicht für alle Indikatoren verlässlich sind, sodass mögliche Ursachen und weitere Modellanpassungen diskutiert werden.

Mit den Daten des BAMF-FDZ können Fragen zu Migration und Integration auf Basis reichhaltiger Register- und Befragungsdaten beantwortet werden. Informationen zu individuellen Verläufen aller ausländer- und asylrechtlich relevanten Aspekte, zum regionalen Verbleib und zur Mortalität finden sich im Ausländerzentralregister (AZR). Das Ausländerzentralregister enthält Informationen über ausländische Personen, die sich länger als drei Monate in Deutschland aufhalten oder aufgehalten haben und bietet damit spannende Analysepotentiale für Migrationsforschende. Fragen zur Integration lassen sich mit dem Register der Berufssprachkurse oder verschiedenen Befragungsdaten beantworten. Zu den Befragungsdaten gehört eine Repräsentativbefragung ausgewählter Migrantengruppen (türkische, polnische und rumänische Staatsangehörige, sowie Deutschen mit türkischem Migrationshintergrund) mit der unterschiedlichste Aspekten der Integration (Bildung und Beruf, familiäre Situation, Partizipation) ausgewertet werden können. Weitere Befragungsdaten bilden Informationen zum muslimischen Leben in Deutschland ab, sowie zu transnationalen Beziehungen von Geflüchteten. Vortragende: Dr. Marie-Christine Laible, FDZ BAMF www.bamf.de/fdz

Die Daten des FDZ der Rentenversicherung sind zum größten Teil prozessbasiert. Sie bilden damit die Leistungen der Rentenversicherung auf den Gebieten Rehabilitation und Rente ab. Außerdem können die Anwartschaften, also die vor allem durch berufliche Tätigkeit erworbenen Ansprüche, empirisch untersucht werden. Für die demografische Forschung spielen die Statistiken, mit denen sich Sterblichkeit, Geburten und Migration ableiten lassen, eine große Rolle. Schwerpunkt des Vortrags wird die Vorstellung eines neuen Datenangebots sein, das Mortalitätsforschung auf Mikroebene ermöglicht. Vortragende: Katharina Werhan, FDZ-RV www.fdz-rv.de

Das Forschungsdatenzentrum am Deutschen Zentrum für Altersfragen (FDZ-DZA) stellt die Daten des Deutschen Alterssurveys (DEAS) und der Studie Hohes Alter in Deutschland (D80+) für die wissenschaftliche Öffentlichkeit zu Forschungszwecken zur Verfügung. Das FDZ bietet umfangreiche Dokumentationen für die Daten sowie Beratung und Nutzendenservice für alle, die den DEAS oder D80+ auswerten möchten. Vortragender: Dr. Stefan Stuth, FDZ DZA www.dza.de/forschung/fdz

Die FDZ der Statistischen Ämter des Bundes und der Länder haben mehr als 100 verschiedene Statistiken in ihrem Portfolio. Unter diesen Statistiken befinden sich Datensätze zu Bevölkerungsstatistiken, wie die Statistik der Geburten, die Statistik der Sterbefälle, die Wanderungsstatistik oder die Einbürgerungsstatistik. Grundlagen für jede Demografin und jeden Demografen. Vortragender: Dr. Stefan Weil, FDZ der statistischen Ämter des Bundes und der Länder www.forschungsdatenzentrum.de

Der Beitrag analysiert aktuelle und küntige regionale Trends der Bevölkerungsentwicklung. Auf der Grundlage ausgewählter Raumtypen des BBSR werden Analysen zu zurückliegenden (1990 bis 2022) und künftigen demografischen Konzentrationsprozessen (2022 bis 2045) analyiert und bewertet, insbesondere vor dem Hintergrund allgemeiner demografischer Wachstums- und Schrumpfungstrends. Es werden Herausforderungen konkretisiert, die sich für die Konzentrations- und Entleerungsräume ergeben, mit Blicl auf die Sicherung gleichwertiger Lebensverhaälnise, auf den Arbeits- und Wohnungsmarkt ...

Bevölkerungsalterung schreitet in Deutschland regional sehr unterschiedlich schnell voran. Während in dünn besiedelten, ländlichen Kreisen, v. a. in den neuen Bundesländern, die Bevölkerung rapide altert, weisen Großstädte und urbane Kreise eine noch jüngere Bevölkerungsstruktur auf. Binnenwanderung wurde neben internationaler Migration bereits als Einflussfaktor dieser Unterschiede identifiziert. Vor dem Hintergrund altersspezifischer Muster, wie dem Zuzug junger Erwachsener in die kreisfreien Großstädte, könnten Binnenwanderungsmuster jedoch auch durch die regional unterschiedliche Entwicklung der Altersstruktur beeinflusst sein. Die vorliegende Studie quantifiziert, inwieweit die seit 1991 in Deutschland festzustellenden Phasen der Urbanisierung und Sub- bzw. Counterurbanisierung auf Veränderungen in der Altersstruktur zurückgeführt werden können. Auf Basis von Daten des Statistischen Bundesamtes und der Statistischen Landesämter differenzieren wir die Entwicklung der Binnenwanderungsraten nach BBSR-Kreistypen zwischen 1991 und 2021 mit Hilfe einer Dekomposition (Kitagawa 1955) in Kompositionseffekte (Veränderungen in der Altersstruktur) und Rateneffekte (Veränderungen in altersspezifischen Präferenzen). Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Entwicklung der Binnenwanderungsraten nach Raumtypen zu großen Teilen auf Veränderungen in den altersspezifischen Präferenzen zurückzuführen ist, während der Einfluss der Entwicklung der Altersstruktur weniger stark ausgeprägt ist. Bevölkerungsalterung hat jedoch einen nicht geringen Einfluss auf den jüngsten Anstieg der Binnenwanderungsraten in dünn besiedelten, ländlichen Kreisen und den gleichzeitigen Rückgang der Umzüge in kreisfreie Städte ausgeübt.

Die langfristige Bevölkerungsentwicklung in kleinen und mittleren Städten Deutschlands ist äußerst vielfältig. Um demographische Konzentrations- und Dispersionsprozesse sichtbar zu machen, identifizieren wir mithilfe eines neuartigen Dynamic Time Warping-Ansatzes Cluster ähnlicher Bevölkerungsentwicklungen. Die Methodik erlaubt die Einbeziehung vollständiger Zeitreihen, so dass nicht nur Wachstum und Schrumpfung sichtbar werden, sondern auch gegenläufige Entwicklungen innerhalb der Gemeinden. Die identifizierten Typen vereinen Entwicklungen von kontinuierlichem über unterbrochenes Wachstum bis zu durchgängiger Schrumpfung. Unsere Studie zeigt, dass nahezu alle dieser Typen deutschlandweit zu finden sind und sich somit einer simplen Stadt-Land- oder Ost-West-Logik entziehen. Gleichzeitig identifizieren wir durch eine räumliche Autokorrelationsanalyse Muster in der Verteilung der Cluster, die über zufällige Ungleichverteilungen hinausgehen und Konzentrationsprozesse im Raum sichtbar machen.Anhand eines multinomialen Regressionsmodells untersuchen wir die Auswirkungen von Kontextvariablen auf die Bevölkerungsentwicklung, insbesondere strukturelle, räumliche und wirtschaftliche Faktoren. Um die beobachteten Wendepunkte in den Zeitreihen besser zu verstehen, untersuchen wir die Wanderungsmuster auf der Gemeindeebene ebenso wie die natürlichen Entwicklungen. So ergibt sich ein umfassendes Bild der demografischen Entwicklung in deutschen Klein- und Mittelstädten in den letzten 20 Jahren, das über die einfache Dichotomie von Wachstum und Schrumpfung hinausgeht und langfristige Prozesse in den Blick nimmt. Abschließend diskutieren wir die Auswirkungen dieser Beobachtung auf die Raumentwicklungspolitik.

Schrumpfung als demographischer Prozess ist in einigen Regionen Deutschlands ein womöglich irreversibles Phänomen. Technische und soziale Infrastruktureinrichtungen, die öffentliche Daseinsvorsorge und Maßnahmen zur Herstellung gleichwertiger Lebensverhältnisse müssen angepasst werden. Die Funktionalität grundlegender Versorgungsinfrastruktur bedarf bei dispersen Siedlungsstrukturen eines höheren Aufwands als bei konzentrierten Siedlungsstrukturen. Die Autoren stellen sich die Frage, in welchen Regionen Deutschlands kleine, peripher gelegene Orte vor diesen besonderen Herausforderungen stehen?

Um sich dieser Frage anzunähern, werden in der Analyse kleine, peripher gelegene Siedlungskörper anhand räumlich differenzierter Daten identifiziert, die hinsichtlich ihrer siedlungsstrukturellen, demographischen und infrastrukturellen Voraussetzungen eine ungünstige Entwicklungsperspektive aufweisen. Als Quelle dienten ATKIS, die Einwohnerraster des Zensus 2011und 2022 einschließlich der Altersstruktur, die Bevölkerungsprognose des BBSR sowie im BBSR berechnete Distanzmaße zu Infrastruktureinrichtungen des täglichen Bedarfs. Basierend auf diesen Indikatoren wurden für jeden Themenbereich Kategorien von günstiger bis ungünstiger Entwicklung gebildet, diese additiv verknüpft und auf Verbandgemeindeebene ausgewertet. Dadurch ist es möglich das Maß der Problematik bundesweit zu erfassen. Eine Skala zeigt die Stärke der Ausprägungen günstiger und ungünstiger Entwicklung für die Regionen unter den auf der Mikroebene gegebenen Voraussetzungen an.

Die Ergebnisse zeigen die Betroffenheit von Regionen aufgrund ihrer lokalen Strukturen und dienen der weiteren Erörterung der Problematik auf Bund und Länderebene. So zeigt sich die Kumulierung der Herausforderungen in wenigen Regionen der neuen Länder. Bezogen auf die einzelnen Bereiche Demografie, Siedlungsstruktur und Infrastruktur stellt sich die Situation regional durchaus unterschiedlich dar und beschränkt sich nicht auf die ostdeutschen Länder. Hinsichtlich von Anpassungsstrategien, liefert die Analyse Anhaltspunkte wo Risikovorsorge und Daseinsvorsorge zusammen gedacht werden müssen.