

a Városi, elővárosi vagy vidéki?, Amerikai felfogás saját közösségi típus különböznek a fél Mérési közösségi típus-Európában, a nagy város, ország falvak)
A 2016-os AMERIKAI elnökválasztás kiemelte a stark szakadék Amerika a városi, mind a vidéki közösségek. Ez is vezetett sok kutató (magunk is), hogy megpróbálja többet megtudni arról, hogy milyen típusú közösség amerikaiak élnek talán kapcsolódnak a hozzáállás, illetve a politikai viselkedés.,
egy ilyen kérdés feltárása érdekében a kutatóknak először meg kell érteniük, hogy pontosan mit jelent a “közösségi típus”, különösen azért, mert különböző módon lehet felmérni, hogy egy terület városi, elővárosi vagy vidéki. Ebben a bejegyzésben három amerikai közösségi típusú intézkedést vizsgálunk meg, és összehasonlítjuk őket egy szubjektívebb módszerrel, hogy kiderítsük:egyszerűen megkérdezzük az amerikaiakat, hogy milyen közösségben élnek.
összességében azt találjuk, hogy a külső intézkedések általában jól illeszkednek ahhoz, hogy az emberek hogyan írják le saját helyüket., De a önértékelés információk megvannak a maga előnyei, különösen azokban az esetekben, ahol a különbség a különböző közösségi típusok — például városi, elővárosi, akik — nem lehet egyértelmű.

egy 2018-as Pew Research Center felmérésben az amerikaiak egynegyede azt mondta, hogy városi közösségben él, míg 43% azt mondta, hogy külvárosi területen él, három tízből három pedig azt mondta, hogy vidéki területen él.,

Közben háttérben kutatási ez a tanulmány meg akartuk tudni, ha bármilyen cél intézkedések — mint a kormány osztályozás, a sűrűsége, ahol az emberek élnek, vagy a távolság, a belvárostól — ami segíthet túllépni önértékelés közösségi típus.
végül három külső intézkedést választottunk ki — kettőt az amerikai kormánytól, egyet pedig az irányítószám jellemzői alapján -, és összehasonlítottuk őket a felmérési adatainkkal., Az alábbiakban megvizsgáljuk, hogy ezek az intézkedések miként halmozódtak fel a felmérésben részt vevő válaszadók saját értékeléseivel szemben.
1. kormányzati intézkedés: Országos Egészségügyi Központ városi-vidéki osztályozási rendszer
a betegség-ellenőrzési és Megelőzési Központok Országos Egészségügyi Statisztikai központja (NCHS) közzéteszi a megyék városi-vidéki osztályozási rendszerét.
az NCHS első osztályozza megyék alapján, hogy azok a nagyvárosi vagy mikropolita terület (vagy sem), által meghatározott Hivatal irányítási és költségvetési., A nagyvárosi területeken belüli megyéket ezután tovább sorolják a nagyvárosi terület nagysága szerint. A kis metró megyék azok, ahol kevesebb mint 250 000 ember van, a közepes metró megyék pedig 250 000-999 999 fő. Az NCHS osztályozási rendszer megkülönböztető jellemzője, hogy a nagy metró megyék — az 1 millió vagy annál több — “központi” vagy “peremes” metró megyékbe vannak besorolva. A nagy “központi” metró megyék azok, amelyek egy nagy metróterületen vannak, amelyek a metró területének fővárosának egészét vagy jelentős részét tartalmazzák., Nagy “fringe” metró megyék minden más megyében nagy metró területeken.
összességében az NCHS rendszer hat különböző kategóriából áll: nagy központi metró, nagy béren kívüli metró, közepes metró, kis metró és nem mag. Ezt a mutatót elsősorban az egészségügyi eredmények nyomon követésére hozták létre. Például, az NCHS megjegyzi, hogy az egészségügyi eredmények gyakran különböznek leginkább a lakosok nagy fringe metró megyék (rokon külvárosokban), valamint a nem nagyvárosi (akár mikropolitan vagy nem mag) megyék.,
összességében a közösségi típusú NCHS-intézkedés jól feltérképezte a felmérésünk során felfedezett önálló közösségi megnevezéseket. Az NCHS által kijelölt nagy központi metró területén élő emberek közel fele (45%) azt is elmondta felmérésünkben, hogy városi területen élnek. Az NCHS bizonyult még pontosabb a másik végén a spektrum, val vel 78% az emberek, akik élnek egy NCHS kijelölt nem-core megye mondván élnek egy vidéki területen.,

/ div >
amikor a hat kategóriájú NCHS rendszert városi, elővárosi és vidéki területekre bontottuk, az intézkedés különösen jól teljesített a vidéki területeken. Az emberek mintegy kétharmada (68%), akik az összeomlott NCHS-intézkedés alapján vidéki területen éltek, azt is mondta, hogy vidéki területen élnek. Kevesebb elővárosi lakos minősítette magát külvárosinak (48%), a városi lakosok pedig városinak (45%).,

Kormányzati intézkedés #2: Az AMERIKAI Mezőgazdasági Minisztérium Gazdasági Kutató Szolgálat Vidéki-Városi Kontinuum Megyei Besorolás
egy Másik AMERIKAI kormányzati intézkedés konzultáltunk volt az AMERIKAI Mezőgazdasági Minisztérium Gazdasági Kutató Szolgálat (ERS) Vidéki-Városi Kontinuum-Kódok (RUCC)., Ezek a kódok osztják a nagyvárosi megyéket a metróterület méretével (hasonlóan az NCHS osztályozáshoz), miközben a nem nagyvárosi megyéket az urbanizáció mértékével is osztályozzák.
pontosabban, a metróövezetek megyéit a metró terület három népességi méretének egyikével osztályozzák: kevesebb, mint 250 000, 250 000 és 999 999, vagy legalább 1 millió., Ennek az osztályozási rendszernek a megkülönböztető jellemzője, hogy a nem nagyvárosi megyéket a népszámlálási iroda által meghatározott városi területen élő emberek száma szerint osztályozzák: kevesebb, mint 2500, 2500-19 999, és 20 000 vagy több. Az ERS megjegyzi, hogy a nem metró megyék elosztása a városi lakosság méretével lehetővé teszi a nem metróterületeket érintő tendenciák finomabb elemzését.
az NCHS-hez hasonlóan ez a kormányzati intézkedés általában szépen leképezett az önjelentésű közösségi típusra., Összességében a tízből nyolc válaszadó, akiket nem metróövezetbe soroltak, kevesebb mint 2500 lakossal, azt mondta felmérésünkben, hogy vidéki térségben élnek.

Itt megint, mi összeomlott, a hat Vidéki-Városi Kontinuum-Kódok a városi, elővárosi, mind a vidéki összehasonlítani önértékelés közösségi típus. Az NCHS méréshez hasonlóan a RUCC kódok nagy pontosságú vidéki amerikaiakat osztályoztak., Összesen 68% – a sorolt élő vidéki területen is azt mondta, hogy él egy vidéki Közösség, míg 42% – a sorolt élő elővárosi területen azt mondta, hogy él egy külvárosi közösség.

/ div >
Ez a kódolási rendszer kissé alulteljesített, amikor a városi területeken lévőket pontosan osztályozták., Csak mintegy harmada (32%) azoknak minősül él egy városi terület — megyék egy metró területén a lakosság 1 millió vagy több — azt mondta, hogy él egy városi közösség.
irányítószám intézkedés
a kormányzati forrásokból elérhető megyei szintű mutatók mellett azt akartuk megnézni, hogy jobban megértjük-e a közösségi típust a kisebb földrajzi területek áttekintésével. Pontosabban, meg akartuk nézni az irányítószámokat, ahol a felmérés válaszadói élnek, hogy megnézzék, hogy a terület jellemzői megfelelnek-e önleírásuknak.,
ezt két tényezővel értékeltük bemenetként — az IRÁNYÍTÓSZÁMTÓL a legközelebbi metróterület legnagyobb fővárosának központjáig (a Városháza távolságától mérve), valamint az irányítószám háztartási sűrűségétől.
ezeket egy döntési fa, egy gépi tanulási technika tartalmazza, amelynek célja a változók legjobb konfigurációjának azonosítása egy adott eredmény előrejelzéséhez-ebben az esetben a közösség típusa, ahol az amerikaiak élnek.
A Döntésfa-elemzés az egyes változók opciói alapján azonosítja az adatkészlet ágakra történő felosztásának különböző módjait., Az algoritmus azzal kezdődik, hogy a predictor változók között keresi az értéket, amelyek segítségével az adatkészletet két olyan csoportra oszthatjuk, amelyek az eredményváltozóhoz képest leginkább homogének — ebben az esetben közösségi típus. Ezeket az alcsoportokat csomópontoknak nevezzük, és a döntésfa algoritmus az egyes csomópontokat fokozatosan egyre homogénebb csoportokra osztja, amíg el nem éri a megállási kritériumot.
elemzésünk nyolc, nagyrészt homogén csomópontot eredményezett., Ezután kiválasztottuk, hogy melyik lenne sorolható városi, elővárosi és vidéki, alapján a többségi osztályozás a csomóponton belül. Az egyetlen közösségi típus egyértelmű többsége nélküli csomópontokban az adott csomóponton belüli irányítószám-szintű adatokat értékelték a legjobb osztályozás meghatározása érdekében. Itt van a kapott osztályozás:
Urban: az amerikaiak él irányítószámok, amelyek 12 mérföld vagy annál kevesebb, a központtól a legközelebbi város, és a háztartási sűrűsége több mint 1,314 háztartások négyzet mérföld.,
külvárosi: az amerikaiak él irányítószámok, amelyek 12 mérföld vagy annál kevesebb, a központtól a legközelebbi város, és a háztartási sűrűsége 1,314 háztartások vagy kevesebb négyzet mérföld. Ez a csoport magában foglalja azokat az embereket is, akik IRÁNYÍTÓSZÁMOKBAN élnek, amelyek több mint 12 mérföldre vannak a város központjától, háztartási sűrűsége pedig több mint 106 háztartás négyzet mérföldenként.
vidéki: az amerikaiak él irányítószámok, amelyek több mint 12 mérföldre a központtól a legközelebbi város, és a háztartási sűrűsége 106 háztartások vagy kevesebb négyzet mérföld.,
a gyakorlatban ez a városi területek besorolása nagyrészt azokra vonatkozik, akik a városközpont közelében sűrű területeken élnek, míg a vidéki területek osztályozása a városoktól távolabb eső kevésbé sűrű területeken élőkre vonatkozik. A külvárosi területek mind a kevésbé sűrű területek a városok közelében, mind a sűrűbb területek, amelyek kissé távolabb lehetnek a városközponttól.
döntésfamodellünk segítségével megállapítottuk, hogy a városi területen élők 56%-a saját közösségüket városiasnak, míg 34% – uk külvárosinak, 9% – uk pedig vidékinek azonosította., Azok közül, akiket külvárosi területnek minősítettek, 58% – UK külvárosként azonosította közösségüket, míg körülbelül egynegyede (24%) városi, 17% – a pedig vidéki. Azok között, akik egy vidéki térségben éltek, körülbelül kétharmada (66%) vidékinek nyilvánította közösségüket, 22% – uk pedig elővárosi, 9% – uk pedig városi.,

/div>
hogyan alakult ki mindhárom intézkedés
néhány mintázat, amikor mindhárom intézkedést összehasonlítottuk a felmérés eredményeivel. Mindhárom módszer a legpontosabban sorolta be a vidéki amerikaiakat, és kevésbé járt jól a városi és elővárosi területeken élő amerikaiakkal. És bár az összes intézkedés összességében viszonylag jól teljesített, a döntési fa a legszorosabban illeszkedik az önjelentésekhez mindhárom közösségi típusban.,
a döntési modell értékelése szerint a vidéken élőknek mintegy kétharmada (66 százaléka) szintén vidéki közösségben élőnek minősül. Hasonlóképpen, a külvárosi (58%) és városi (56%) életnek minősülő személyek nagy része is beszámolt az ilyen típusú közösségekben való életről.,

az NCHS megyei besorolás, többségben azok, akik azonosítottak élő vidéki terület (68%) számolt be élni az azonos típusú közösségi képest körülbelül a fele azoknak, akik minősítette, él egy külvárosi közösség (48%), illetve 45% – a, a titkos, mint a él városi területeken.
a RUCC megyei besorolás alapján ismét a vidékinek besorolt személyek mintegy kétharmada (68%) azonos., A külvárosi (42%) és városi (32%) életszínvonalúak kisebb hányada számolt be arról, hogy ilyen típusú közösségekben él.
következtetés
míg a döntésfa-intézkedés valamivel jobb volt, mint a két kormányzati intézkedés, analitikai céljaink szempontjából nem volt egyértelmű győztes. Végül úgy döntöttünk, hogy az önjelentésű közösségi típus a leghasznosabb mutató.
az önjelentésű közösségi típus előnye annak mérése, hogy a válaszadó hogyan érzi magát., Vegyünk például egy olyan közösséget, amely közvetlenül egy nagyváros szélén ül, technikailag a határokon belül. A házak messze vannak egymástól, és nem sétatávolságra vannak az élelmiszerektől vagy a kereskedelemtől. Mivel technikailag a város határain belül van, városi? Vagy, mert a házak messze vannak egymástól, külvárosi? Megállapítottuk, hogy a válaszadók hogyan érzik magukat a közösségükkel kapcsolatban, segített nekünk a legjobban felmérni közösségüket egy felmérésben.
ezt a bejegyzést Ruth Igielnik, Elizabeth Grieco és Alexandra Castillo írta a Pew Research Center-től. Ruth Igielnik vezető kutató., Elizabeth Grieco egy vezető író / szerkesztő összpontosító újságírás kutatás. Alexandra Castillo egy kutatási munkatárs összpontosítva nemzetközi felmérés kutatási módszerek.