Occupation coding during the interview


Schierholz, Malte ; Gensicke, Miriam ; Tschersich, Nikolai ; Kreuter, Frauke



DOI: https://doi.org/10.1111/rssa.12297
URL: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/rssa.12...
Weitere URL: https://www.researchgate.net/publication/317569481...
Dokumenttyp: Zeitschriftenartikel
Erscheinungsjahr: 2018
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Journal of the Royal Statistical Society. Series A, Statistics in Society
Band/Volume: 181
Heft/Issue: 2
Seitenbereich: 379-407
Ort der Veröffentlichung: Oxford
Verlag: Wiley-Blackwell
ISSN: 0035-9238 , 1467-985X
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Außerfakultäre Einrichtungen > MZES - Arbeitsbereich A
Fakultät für Sozialwissenschaften > Statistik u. Sozialwissenschaftliche Methodenlehre (Kreuter 2014-2020)
Fachgebiet: 300 Sozialwissenschaften, Soziologie, Anthropologie
Abstract: Currently, most surveys ask for occupation with open-ended questions. The verbal responses are coded afterwards, which is error prone and expensive. We present an alternative approach that allows occupation coding during the interview. Our new technique uses a supervised learning algorithm to predict candidate job categories. These suggestions are presented to the respondent, who in turn can choose the most appropriate occupation. 72.4% of the respondents selected an occupation when the new instrument was tested in a telephone survey, entailing potential cost savings. To aid further improvements, we identify some factors for how to increase quality and to reduce interview duration.




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