Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) hat den Projektantrag "Explaining nonresponse and countering nonresponse bias in self-administered panel surveys" unter der Leitung von Prof. Dr. Jannis Kück bewilligt.
Ziel des Projektes ist es, zur Erklärung von Antwortausfällen (nonresponse) in Panelumfragen beizutragen und Methoden zu entwickeln, um die Verzerrung von Schätzern durch Antwortausfälle (nonresponse bias) zu bestimmen. Darauf aufbauend sollen Algorithmen basierend auf Methoden des maschinellen Lernens entwickelt werden, um optimale Anreize/Treatments zu finden, welche die Verzerrung durch Antwortausfälle reduzieren. Dabei soll das sogenannte "Double Machine Learning" auf Paneldaten angewendet werden.
In Zusammenarbeit mit Barbara Felderer vom GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften und Martin Spindler von der Universität Hamburg erstreckt sich die Laufzeit des Projektes über 36 Monate und beinhaltet u. a. die Finanzierung einer Post-Doc-Stelle am DICE.