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The structure of social capital in Austria

Die Struktur des Sozialkapitals in Österreich

  • This paper seeks to address the relationship between social capital and perceived social origin in contemporary Austria. While the concept of social capital has been widely adopted in social sciences, so far research on the (pre)structured shape of social capital by social origin is scarce. Our aim is to close this gap. Therefore, we use the network-as-capital approach by following the “position generator” and apply latent class analysis (LCA) and path modelling on the basis of the 2018 Austrian Social Survey. The dataset comprises a representative sample of the Austrian residential population aged 18 and older. Our findings show that the diversity of social capital, and access to networks of people in more highly ranked positions is strongly influenced by one’s social background. The higher respondents assess their social origin, the greater the probability of being in this type of network. Furthermore, education and occupation have effects on membership in a class-specific network.
  • Dieser Artikel untersucht die Beziehung zwischen Sozialkapital und subjektiver sozialer Herkunft in Österreich. Während das Konzept des Sozialkapitals in den Sozialwissenschaften weit verbreitet ist, gibt es bisher kaum Forschung über die (vor)strukturierte Form des Sozialkapitals nach sozialer Herkunft. Unser Ziel ist es, diese Lücke zu schließen. Dafür verwenden wir den „Network-as-Capital“-Ansatz in Anlehnung an den „Position Generator“ und wenden eine Latent Class Analysis (LCA) und ein Pfadmodell auf der Basis des Sozialen Survey Österreich (SSÖ) 2018 an. Der Datensatz umfasst eine repräsentative Stichprobe der österreichischen Wohnbevölkerung über 18 Jahre. Unsere Ergebnisse zeigen, dass der Zugang zu Netzwerken, die sich durch hierarchisch höhere Positionen auszeichnen, stark durch den sozialen Hintergrund beeinflusst wird: Je höher die Befragten ihre soziale Herkunft einschätzen, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, in einem solchen Netzwerk zu sein. Darüber hinaus haben Bildung und Beruf Auswirkungen auf die ZugehörigkeitDieser Artikel untersucht die Beziehung zwischen Sozialkapital und subjektiver sozialer Herkunft in Österreich. Während das Konzept des Sozialkapitals in den Sozialwissenschaften weit verbreitet ist, gibt es bisher kaum Forschung über die (vor)strukturierte Form des Sozialkapitals nach sozialer Herkunft. Unser Ziel ist es, diese Lücke zu schließen. Dafür verwenden wir den „Network-as-Capital“-Ansatz in Anlehnung an den „Position Generator“ und wenden eine Latent Class Analysis (LCA) und ein Pfadmodell auf der Basis des Sozialen Survey Österreich (SSÖ) 2018 an. Der Datensatz umfasst eine repräsentative Stichprobe der österreichischen Wohnbevölkerung über 18 Jahre. Unsere Ergebnisse zeigen, dass der Zugang zu Netzwerken, die sich durch hierarchisch höhere Positionen auszeichnen, stark durch den sozialen Hintergrund beeinflusst wird: Je höher die Befragten ihre soziale Herkunft einschätzen, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, in einem solchen Netzwerk zu sein. Darüber hinaus haben Bildung und Beruf Auswirkungen auf die Zugehörigkeit zu einem klassenspezifischen Netzwerk.show moreshow less

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Metadaten
Author details:Bernd LiedlORCiD, Nina-Sophie FritschORCiDGND, Laura Wiesbröck, Roland VerwiebeORCiDGND
DOI:https://doi.org/10.1007/s11614-020-00403-2
ISSN:1862-2585
ISSN:1011-0070
Title of parent work (German):Österreichische Zeitschrift für Soziologie
Subtitle (English):subjective and objective determinants
Subtitle (German):Subjektive und objektive Determinanten
Publisher:Wiesbaden
Place of publishing:Springer
Publication type:Article
Language:English
Date of first publication:2020/06/05
Publication year:2020
Release date:2022/11/11
Tag:Pfadmodell; Position Generator; Soziale Herkunft; Sozialer Survey Österreich; Sozialkapital
Austrian Social Survey; Latent Class Analysis; Path modelling; Position Generator; Social capital; Social origin
Volume:45
Issue:2
First page:115
Last Page:138
Organizational units:Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Fakultät
DDC classification:3 Sozialwissenschaften / 30 Sozialwissenschaften, Soziologie / 301 Soziologie, Anthropologie
License (German):License LogoCC-BY - Namensnennung 4.0 International
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