Analysing digital multilocality between urban centres and rural peripheries: Combining and integrating digital and analogue research methods
Abstract: Die Anwendung von Mixed Methods bei der Erforschung von Digitalisierung und ländlicher Entwicklung hat zahlreiche Vorteile in Bezug auf die Integration verschiedener Datenquellen. In diesem Beitrag stellen wir einen neuen Mixed Methods-Ansatz vor, der digitale und analoge Methoden kombiniert. Wir untersuchten multilokale Arbeitsweisen von Wissensarbeitenden in der Schweiz, die hauptsächlich in einem zentralen städtischen Gebiet arbeiten, sich aber gelegentlich in periphere Bergregionen zurückziehen, um ihrer Arbeit in einem konzentrierten und ungestörten Umfeld nachzugehen. Um solche multilokalen Arbeitsweisen zu untersuchen, haben wir einen Mixed Methods-Ansatz verwendet, der sechs integrierte Methoden umfasst: Geotracking, Laptop- und Smartphone-Tracking, selbstverwaltete digitale Tagebücher, ethnographische Walk Along-Beobachtungen sowie qualitative halbstrukturierte Interviews. Unsere Studie zeigt, dass Mixed Methods in der Analyse zur Digitalisierung vertiefende Einblicke in e
- Weitere Titel
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Erforschung von digitaler Multilokalität zwischen urbanen Zentren und ländlichen Peripherien durch die Kombination und Integration von digitalen und analogen Forschungsmethoden
- Standort
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Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
- Umfang
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Online-Ressource
- Sprache
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Englisch
- Anmerkungen
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Veröffentlichungsversion
begutachtet (peer reviewed)
In: Raumforschung und Raumordnung / Spatial Research and Planning ; 80 (2022) 3 ; 279-295
- Ereignis
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Veröffentlichung
- (wo)
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Mannheim
- (wer)
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SSOAR, GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften e.V.
- (wann)
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2022
- Urheber
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Bürgin, Reto
Mayer, Heike
Kashev, Alexander
Haug, Sigve
- DOI
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10.14512/rur.116
- URN
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urn:nbn:de:101:1-2024012314081350769538
- Rechteinformation
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Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
- Letzte Aktualisierung
-
15.08.2025, 07:38 MESZ
Datenpartner
Deutsche Nationalbibliothek. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.
Beteiligte
- Bürgin, Reto
- Mayer, Heike
- Kashev, Alexander
- Haug, Sigve
- SSOAR, GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften e.V.
Entstanden
- 2022