I4NG Harmonised Data: Make it Green!

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Authors: Insa Bechert, Rabia Karatoprak Ersen, Nidanur Bastürk
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Abstract

Das Projekt Infra4NextGen wird von der Europäischen Kommission finanziert, um eine evidenzbasierte Politikgestaltung im Einklang mit dem Plan NextGenerationEU zu unterstützen. Im Rahmen des Projekts werden harmonisierte Datensätze aus großen europäischen länderübergreifenden Umfrageprogrammen erstellt, um die Stichprobengröße und -abdeckung zu erhöhen und vergleichbare Indikatoren für fünf Themenbereiche von NextGenerationEU bereitzustellen. Die harmonisierten Daten von I4NG: Make it Green! integriert Einstellungen und Verhaltensweisen zum Thema Umwelt aus fünf großen europäischen länderübergreifenden Umfrageprogrammen: der European Values Study (EVS), der European Social Survey (ESS), dem International Social Survey Programme (ISSP), dem Eurobarometer (EB) und der European Quality of Life Survey (EQLS) sowie neuen Daten, die über das CRONOS-3-Panel erhoben wurden (erscheint in der zweiten Version der harmonisierten Daten). Der Datensatz umfasst themenspezifische Messgrößen in Bezug auf Wahrnehmungen, Einstellungen, Erwartungen und politische Präferenzen hinsichtlich ökologischer Nachhaltigkeit und Klimaschutzmaßnahmen und deckt Konzepte wie Wirtschaft und Umwelt, Energie, Umweltprobleme und -bedrohungen, Umweltverantwortung, Bereitschaft und Aktivismus ab. Der Datensatz umfasst 14 harmonisierte Zielvariablen. Im Rahmen des Harmonisierungsprozesses wurden die Items aus den verschiedenen Erhebungen zusammengeführt und die Kodierung, Skalenrichtung und Strukturen für fehlende Werte über alle Quellvariablen hinweg standardisiert. Es werden ein harmonisierter Erhebungsmodus und drei Gewichtsvariablen bereitgestellt. Alle Quelldaten stammen aus öffentlich zugänglichen Erhebungen, die bei GESIS, SIKT und dem UK Data Service archiviert sind.

Fields of Study & Subjects

Environmental Education and Sustainability Climate Change Communication and Perception Climate Change and Sustainable Development

Publication details

Journal / source
GESIS Data Archive
Publication date
30 January 2026
Language
DE
Document type
Dataset