A Next Generation Data Infrastructure to Understand Disparities across the Life Course

下一代数据基础设施可了解整个生命周期的差异

基本信息

  • 批准号:
    10588092
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 849.52万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2023-08-15 至 2028-07-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

Summary This infrastructure proposal aims to further advance capabilities in the social sciences (broadly defined) to collect data on the daily lives of U.S. families and individuals. These data will be more accurate, more granular, and more comprehensive than is currently possible in traditional survey-based research. The context for this is the Understanding America Study (UAS), the probability-based Internet panel we have been building at USC since 2014. The infrastructure includes the combination of many data types (including survey data, information from wearables, contextual and administrative linkages, ecological momentary assessments, self-recorded narratives, and electronic records of financial transactions), as well as an open communication with the wider research community both in data dissemination and in soliciting input on content and methods. The UAS currently comprises about 10,000 U.S. residents (including a 2,500 person California oversample), recruited by address-based sampling and provided with Internet-enabled tablets if needed. Surveys are conducted in English and Spanish. We propose to expand the UAS national sample to 20,000 respondents, with subsamples of Blacks, Asians, and Hispanics of at least 3,000 each. The information collected will focus on factors explaining racial and socio-economic disparities over the life course, including racial discrimination, inequalities in access to education and healthcare, differences in the physical and social environment, and, more generally, the various opportunities and obstacles one encounters over the life course. The proposed project team covers a broad spectrum of substantive expertise on disparities, racial discrimination, environmental health, child development, health, and cognition over the life course, as well as aging and retirement, consumption, work, and income. To encourage input from the research community, we envision a program of added survey modules on inequality-related topics proposed by outside researchers, as well as an annual research conference. The basic premise underlying the project is that the only feasible approach to comprehensively investigating the impact of differences in the life course on observed inequality is to enact a robust multi-method approach that provides the means of accounting for as many explanatory factors as possible. Within that context, naturally occurring experiments can be exploited to help identify causal pathways of interest (e.g., when air quality in a neighborhood improves due to a plant closure; a policy change that affects the quality of schools in a certain area). Thus, our proposed project aims to create and make available to the research community a uniquely detailed and focused collection of information on U.S. households and individuals. To achieve this goal, we aim to strategically integrate selected external data sources with UAS survey data and expand the already broad set of topics covered by UAS surveys.
概括 该基础设施提案旨在进一步提高社会科学(广义)的能力,以 收集有关美国家庭和个人日常生活的数据。这些数据将更加准确、更加细化, 并且比目前传统的基于调查的研究更加全面。其背景是 了解美国研究 (UAS),我们在南加州大学建立的基于概率的互联网小组 自2014年以来。基础设施包括多种数据类型的组合(包括调查数据、信息 来自可穿戴设备、情境和行政联系、生态瞬时评估、自我记录 叙述和金融交易的电子记录),以及与更广泛的人的开放沟通 研究界在数据传播和征求内容和方法方面的意见。 UAS 目前包含约 10,000 名美国居民(包括加州 2,500 人的过采样), 通过基于地址的抽样招募,并在需要时提供具有互联网功能的平板电脑。调查是 以英语和西班牙语进行。我们建议将 UAS 全国样本扩大到 20,000 名受访者,其中 黑人、亚洲人和西班牙人的子样本各至少 3,000 个。 收集的信息将集中于解释一生中种族和社会经济差异的因素 当然,包括种族歧视、获得教育和医疗保健方面的不平等、 物理和社会环境,以及更一般地说,一个人遇到的各种机会和障碍 在生命历程中。 拟议的项目团队涵盖了关于差异、种族等广泛的实质性专业知识。 歧视、环境健康、儿童发展、健康和生命历程中的认知,以及 老龄化与退休、消费、工作和收入。为了鼓励研究界的投入,我们 设想一个由外部研究人员提出的关于不平等相关主题的额外调查模块的计划,例如 以及年度研究会议。 该项目的基本前提是全面调查的唯一可行方法 生命历程差异对观察到的不平等的影响是制定强有力的多方法方法 这提供了解释尽可能多的解释因素的方法。在这样的背景下,自然 可以利用正在发生的实验来帮助识别感兴趣的因果路径(例如,当某个地方的空气质量 由于工厂关闭,社区环境得到改善;影响某一特定地区学校质量的政策变化 区域)。因此,我们提出的项目旨在创建并向研究界提供一个独特的 详细而有针对性地收集有关美国家庭和个人的信息。为了实现这一目标,我们的目标是 将选定的外部数据源与 UAS 调查数据进行战略性整合,并扩展已经广泛的数据集 UAS 调查涵盖的主题。

项目成果

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