Georeferenzierte Daten

Transkript

1 Georeferenzierte Daten Analysepotential von kleinräumigen SGB-II- und Zensus-Daten Sebastian Jeworutzki 25. August 2016 Ruhr-Universität Bochum / Sozialwissenschaftliche Datenanalyse

2 Gliederung 1. Warum georeferenzierte Daten? 2. Analysen mit dem SGB-II-Datensatz der BA 3. Kleinräumige Analysen mit Zensusdaten 4. Geheimhaltung bei kleinräumigen Analysen 1

3 Warum georeferenzierte Daten?

4 Was ist das Besondere an georeferenzierten Daten? Georeferenzierte Daten weisen für die Wissenschaft und die kommunale Praxis ein besonderes Potential auf, da Daten über die Rauminformation miteinander verknüpft werden können und die Daten auf konkrete Orte bezogen und daher besonders handlungsrelevant sind. Derzeit ist die Verfügbarkeit solcher Daten jedoch begrenzt: Die Verfügbarkeit von kleinräumigen Daten beschränkt sich vor allem auf (amtliche) Verwaltungsdaten und Indikatoren von Marktdatenanbietern, die zusätzliche private Registerdaten nutzen. Dies ist eine Chance und Einschränkung zugleich: Die verfügbaren Daten liefern Informationen zu Sachverhalten und Kategorien, die für sozialpolitische Fragestellungen relevant sind verbleiben dabei jedoch oftmals in der jeweiligen Verwaltungslogik. 2

5 Analysen mit dem SGB-II-Datensatz der BA

6 Analysen mit dem SGB-II-Datensatz der BA Zwei Projekte, die in Zusammenarbeit mit IT.NRW durchgeführt wurden und Daten aus dem SGB-II-Datensatz der Bundesagentur für Arbeit (BA) nutzen: Vertiefungsthema Sozialbericht NRW 2016 Sozialindex für Schulen Der kleinräumige Ansatz bei den beiden Projekten ist unterschiedlich: zum einen wurden kleinräumige Bezirke verwendet, zum anderen 100m Rasterdaten. 3

7 Kleinräumige Ebene Rasterdaten Vektordaten Ein gleichmäßiges Gitter mit 100m oder 1000m Kantenlänge wird über den Raum gelegt. Jeder Gitterzelle (Pixel) wird ein Wert zugewiesen. Geoobjekte werden als Polygone beliebiger Form abgespeichert. Für Analysen werden oftmals Ortsteile, statistische Bezirke oder andere Untergliederungen verwendet. 4

8 Analysen mit dem SGB-II-Datensatz der BA Vertiefungsthema Sozialbericht NRW 2016

9 Datenbasis für die Berichtsjahre 2009 und 2013 Für die kleinräumigen Analysen zum SGB-II-Bezug wurden Daten aus verschiedenen Quellen verwendet: Kleinräumig aufbereitete SGB-II-Daten der Bundesagentur für Arbeit (BA) Daten zum Wohnungsmarkt der Firma Immobilien Scout Kleinräumige sozio-demographische Daten der Firma microm Die kleinräumige Ebene der Bezirke bilden PLZ-8-Gebiete der Firma microm mit durchschnittlich 500 Haushalten und variierender Fläche. 5

10 Bezirksebene microm Postleitzahl-8 Gebiete Die PLZ-8 Gebiete untergliedern die 5-stelligen Postleitzahlbezirke Deutschlandweit gibt es PLZ-8-Gebiete, davon in NRW Durchschnittlich umfassen sie 500 Haushalte Aggregierbar zu Postleitzahlgebieten, Gemeindegrenzen und oftmals auch Ortsteilen PLZ- und PLZ-8-Bezirke in Bochum 6

11 Warum keine Ortsteile? Bei den Segregationsanalysen waren zwei Gründe ursächlich dafür: die Ortsteilsgrenzen für Gesamt-NRW sind nicht als integrierter Datensatz verfügbar die Ortsteile weisen ganz unterschiedliche Größen und Zuschnitte auf Einwohnerzahl im Ortsteil Gemeindetyp Mittelwert Median SD N Landgemeinde Kleine Kleinstadt Größere Kleinstadt Mittelstadt Großstadt Quelle: Sonderauswertung Zensus 2011, Ortsteile auf Basis von kommunalen Angaben (Großstädte und Mittelstädte mit mehr als Einwohnern) sowie von Ortsteilabgrenzungen Infas 360 GmbH 7

12 Pseudonymisierte Einzeldaten SGB II (PEDS) Statistik der Grundsicherung für Arbeitsuchende Pseudonymisierte Einzeldaten SGB II (PEDS) für 2009 und 2013 Datensatz für die statistischen Landesämter Sonderauswertungen für kleinräumige Gebietseinteilungen auch für andere Kommunen möglich Die räumliche Verteilung von Personen im SGB II-Bezug ist ein wichtiger Indikator für die soziale Lage in den Teilräumen Die im Datensatz enthaltenen Adressen wurden durch IT.NRW georeferenziert und den microm PLZ-8 Gebieten zugeordnet. Anschließend wurden Tabellen mit verschiedenen Indikatoren zu Personen im SGB-II-Bezug erstellt. 8

13 Sozialbericht NRW 2016 RVR 9

14 Sozialbericht NRW 2016 Stadtregion Köln/Bonn 10

15 Sozialbericht NRW 2016 Bochumer Ortsteile 11

16 Sozialbericht NRW 2016 Bochum PLZ-8-Bezirke 12

17 Typologie der Bezirke Bezirkstyp Einwohner Charakterisierung 1 6,2 Mio Kaum sozial benachteiligter, gering verdichteter Raum 2 5,3 Mio Durchschnittlich sozial benachteiligter, gering verdichteter Raum 3 3,0 Mio Leicht überdurchschnittlich sozial benachteiligtes, leicht schrumpfendes großstädtisches Quartier 4 1,8 Mio Stark sozial benachteiligtes, wachsendes, städtisches Quartier mit hoher SGB-II-Quote sowie hohem Migrantenanteil 5 0,65 Mio Sehr stark sozial benachteiligtes großstädtisches Quartier mit Bevölkerungsrückgang und wachsender SGB-II-Quote sowie hohem Migrantenanteil 13

18 Bezirkstypen in Bochum und Münster Quelle: Jeworutzki, Schräpler und Schweers (2016) Gewässer und Straßen: GeoBasis-DE / BKG

19 Analysen mit dem SGB-II-Datensatz der BA Sozialindex für Schulen

20 Sozialindex für Schulen Beschreibung der Schulsozialstruktur mit regelmäßig erhobenen Daten als Alternative zu befragungszentrierten Ansätzen Da keine direkten Informationen zum sozialen Hintergrund der Schüler/-innen vorliegen, wird die Nachbarschaft der Grundschulen als Proxy verwendet (Schräpler und Jeworutzki 2016) Der Sozialindex wird im Rahmen des fairen Leistungsvergleichs bei den Vergleichsarbeiten VERA 3 und 8 verwendet Erstmalig evaluiert im BMBF-Projekt Sozialindex für Schulen (vgl. Bonsen u. a. 2010) Groos (2016) nutzt für eine Analyse in der Stadt Mülheim anstelle der Schulstandorte die Schüleradressen als Referenzpunkte 15

21 Sozialindex Datengrundlage Der Index basiert auf georeferenzierten BA- und Zensusdaten: Rasterdaten (100m) für die Anzahl der minderjährigen SGB-II-Empfänger/-innen (BA) Rasterdaten (100m) zur minderjährigen Wohnbevölkerung (Zensus 2011) Die Beschreibung des Schulumfeldes erfolgt über die räumliche Dichte der SGB-II-Quote. Dazu wurde in der abgeschotteten Statistikstelle von IT.NRW die SGB-II-Quote der Minderjährigen für jede Rasterzelle ermittelt, eine Kern-Dichte-Schätzung mit 500m Bandbreite durchgeführt (Glättung der SGB-II-Quoten), und die Dichten in 7 Stufen klassifiziert (Percentage-Volume-Contours / PVC). 16

22 Rasterdaten Vorteile Rasterdaten weisen gegenüber den üblichen administrativen Grenzen einige Vor- aber auch Nachteile auf (vgl. Kaup und Reiffel 2013): Stabile Raumzuordnung Zeitvergleiche über lange Zeiträume möglich, unabhängig von Veränderungen administrativer Räume (Niederlande seit 2000, Skandinavien teilweise schon länger) Einfachere Reaktion auf veränderte Untersuchungsräume (bspw. Japan in den 70ern) Aufgrund des regelmäßigen Zuschnitts gute Vergleichbarkeit der Untersuchungsräume Leichteres Zusammenspielen von unterschiedlichen Daten (insb. auch technische Messungen wie Lärm, Schadstoffe, Wetter etc.) aus unterschiedlichen Quellen (hier: SGB-II und Zensus-Daten; Standardisierung durch Inspire) 17

23 Rasterdaten Nachteile Die Gefahr der Verletzung der Geheimhaltung ist bei kleinen Kantenlängen hoch, insbesondere bei der Veröffentlichung zahlreicher Merkmale Bei sehr großen Kantenlängen sind administrative Abgrenzungen u.u. besser nutzbar Derzeit liegen für Deutschland eher wenige Daten vor Das Bundesstatistikgesetz ( 10 Abs. 2) sieht aber seit 2013 die Möglichkeit vor, die geografische Gitterzelle als Hilfsmerkmal zu nutzen, was die Verfügbarkeit von kleinräumigen Statistiken in Zukunft vermutlich verbessert. 18

24 Kleinräumige Analysen mit Zensusdaten

25 Kleinräumige Analysen mit Zensusdaten Kleinräumige Analyse von Zensusdaten im Projekt Wege zur Metropole Ruhr (gefördert durch die Stiftung Mercator) Untersuchung des Einflusses von Strukturwandlungsprozessen auf Bildungsdisparitäten Im Projekt zeigen sich die Nachteile von Statistiken auf Grundlage administrativer Grenzen: die alten Volkszählungsdaten enthalten Daten für unterschiedliche kleinräumige Ebenen neben den Indikatoren müssen auch die Räume (Ortsteile) harmonisiert werden Im Rahmen des Projekts werden Geometrien für alle Ortsteile der Gemeinden NRWs gebildet (Grundlage Kommunen und Infas) und für die Volkszählungen 1961, 1970, 1987 und 2011 angepasst 19

26 Kleinräumige Analysen mit Zensusdaten 2011 Für 2011 liegen im Statistischen Landesamt keine kleinräumigen Auszählungen vor Auf Basis eines 100 x 100m Rasters können jedoch Sonderauswertungen vorgenommen werden Sonderauswertungen sind nur für Registerdaten möglich Geheimhaltung durch das SAFE-Verfahren 20

27 Ausländeranteil Zensus

28 Ausländeranteil Zensus

29 Ausländeranteil Zensus

30 Unterschiede in den Raumabgrenzungen Die Abgrenzungen der Ortsteile sind über längere Zeiträume instabil. Der RatSWD (2011, S. 48) fordert daher auch für Deutschland nicht administrative Flächenobjekte wie die US-Zensusbezirke als vergleichbare statistische regionale Einheiten. Ein geografisches Gitter wäre hierzu eine Alternative. 24

31 Geheimhaltung bei kleinräumigen Analysen

32 Datenschutz & Geheimhaltung Bei der Veröffentlichung kleinräumiger Auswertungen und für Kommunen ohne abgeschottete Statistikstelle sind Datenschutz und statistische Geheimhaltung zu berücksichtigen. Die Geheimhaltung bei kleinräumigen Daten/Rasterdaten ist identisch mit Tabellendaten (Mindestfallzahlen, primäre und sekundäre Geheimhaltung) (Giessing und Dittrich 2006; Hundepool u. a. 2010) D. h. bestehende Verfahren können weiter genutzt werden Aber: Durch den Raumbezug ist die Gefahr der Identifizierung durch das Zusammenführen von Daten größer! (Szibalski 2007) 25

33 Datenschutz & Geheimhaltung Lösungsansätze Neben der Sperrung von Angaben zu gering besetzten Räumen können weitere Maßnahmen zur Sicherung der Geheimhaltung genutzt werden (Kaminger und Meyer 2007) Datenverändernde Verfahren wie SAFE oder räumliche Glättung von Werten Selektive Aggregation von Rasterzellen oder Teilräumen Bei Rasterdaten kann zusätzlich die Variation und Geheimhaltung des Koordinatenursprungs den Datenschutz sicherstellen 26

34 Fragen? 26

35 Kontakt Dipl. Soz.wiss. Sebastian Jeworutzki Ruhr-Universität Bochum Sektion Sozialwissenschaftliche Methodenlehre und Statistik Universitätsstrasse 150, Gebäude FNO 02/36 D Bochum Tel: +49(0) / (Sekr.) Fax: +49(0) sebastian.jeworutzki@ruhr-uni-bochum.de 27

36 Literatur I Martin Bonsen u. a. Zur Konstruktion von Sozialindizes. Hrsg. von BMBF S. Giessing und S. Dittrich. Tabellengeheimhaltung Im Statistischen Verbund Ein Verfahrensvergleich Am Beispiel Der Umsatzsteuerstatistik. In: Wirtschaft und Statistik (2006), S Thomas Groos. Schulsegregation Messen. Sozialindex Für Grundschulen. Bd. 6. Schriftenreihe Arbeitspapiere wissenschaftliche Begleitforschung Kein Kind zurücklassen! Anco Hundepool u. a. Handbook on Statistical Disclosure Control

37 Literatur II Sebastian Jeworutzki, Jörg-Peter Schräpler und Stefan Schweers. Soziale Segregation Die Räumliche Ungleichverteilung von SGB-II-Bezug in NRW. In: Sozialbericht NRW Armuts- Und Reichtumsbericht. Hrsg. von Ministerium für Arbeit, Integration und Soziales des Landes Nordrhein-Westfalen. Düsseldorf, Ingrid Kaminger und Werner Meyer. Neue Raster-Orientierte Statistik in Europa. In: Angewandte Geographische Informationsverarbeitung XIX. Beiträge Zum AGIT-Symposium Salzburg 07. Wichmann Heidelberg, 2007, S Stefan Kaup und Philippe Reiffel. Rasterbasierte Regionalstatistik. In: ILS-Trends (2/ ). RatSWD, Hrsg. Endbericht Der AG Georeferenzierung von Daten Des RatSWD

38 Literatur III Jörg-Peter Schräpler und Sebastian Jeworutzki. Der Sozialindex Für NRW - Die Bildung von Schulstandorten Über SGB-II-Dichten Und Migrationshintergrund. In: Sozialindices Für Schulen. Hintergründe, Methoden Und Anwendung. Hrsg. von Bernd Groot-Wilken, Kevin Isaac und Jörg-Peter Schräpler. Beiträge zur Schulentwicklung 216. Münster: Waxmann, Martin Szibalski. Kleinräumige Bevölkerungsund Wirtschaftsdaten in Der Amtlichen Statistik Europas. In: 2 (2007). 30