Die Messung rassistischer Bildungsungleichheiten in Deutschland

In Deutschland existiert bislang kein anerkanntes Messkonzept, das rassistische Zuschreibungen in statistischen Daten sichtbar macht. Dementsprechend gibt es nur eine geringe Anzahl quantitativer Studien, die untersuchen, inwiefern Rassismus zu Bildungsungleichheiten beiträgt. Die bestehende Forschung bezieht sich meist auf ‚ethnische‘ Ungleichheiten. Dabei werden rassismus- und migrationsbezogene Mechanismen und Ausprägungen gemeinsam betrachtet, häufig mit einer Operationalisierung über den ‚Migrationshintergrund‘. Für diese Differenzlinien wirken jedoch unterschiedliche Mechanismen, und die Personengruppen, die von Rassismus und (familiärer) Migration betroffen sind, überschneiden sich nur zum Teil. In der vorliegenden Dissertation gehe ich der Frage nach, wie in der Sozialforschung eine statistische Sichtbarmachung rassistischer Erfahrungen für den Bildungsbereich gelingen kann. Dabei differenziere ich konzeptionell und empirisch zwischen Rassismus und Migration. In Form von vier multimethodischen Teilstudien beleuchte ich die Komplexität der empirischen Operationalisierung rassistischer Kategorisierungen und analysiere das Messkonzept der ‚wahrgenommenen Fremdzuschreibung‘ als potenziellen Lösungsansatz. Zur empirischen Analyse rassistischer Ungleichheiten wird eine Personenkategorie benötigt, die die Identifikation rassistisch markierter Individuen in Daten ermöglicht. Jedoch sind rassistische Zuschreibungen dynamisch, multidimensional und demnach nicht objektiv. Zudem können statistische Messkonzepte rassistische Kategorisierungen in der Gesellschaft (re-)produzieren und legitimieren. Ein Lösungsvorschlag ist die Erhebung der ‚wahrgenommenen Fremdzuschreibung‘ in Deutschland. Meine Forschungsergebnisse zeigen, dass die Wahrnehmung solcher Fremdzuschreibungen mit schulischen Kompetenzunterschieden zusammenhängt - zusätzlich zu den viel erforschten sozialen und migrationsbezogenen Ungleichheiten.