Von Jan Michael Goldberg

Im deutschsprachigen Raum gibt es einen Spruch, um Kindern die hierarchischen Strukturen vergangener Tage näher zu bringen: „Kaiser, König, Edelmann, Bürger, Bauer, Bettelmann“. Der Kaiser steht oben in dieser Hierarchie, der Bettelmann unten. Doch auch wenn es – zumindest im heutigen Deutschland – keine amtierenden Kaiser und Könige oder Geburtsstände mehr gibt, so ist die Herkunft eines Menschen auch weiterhin ein bedeutsamer Faktor für seinen Lebensweg. Durch harte Arbeit und Fleiß zum sozialen Aufstieg – vielleicht ist das seit jeher nur ein Märchen? Bleiben reiche Familien reich und arme arm?

Über soziale Mobilität und soziale Ungleichheit existieren viele Veröffentlichungen und Studien. Im vergangenen Jahrzehnt löste insbesondere die Übersetzung von Thomas Pikettys veröffentlichten Werk „Das Kapital im 21. Jahrhundert“ zahlreiche Diskussionen rund um dieses Themengebiet aus. Piketty sieht in einem ungezügelten Kapitalismus und der darauffolgenden wachsenden Ungleichheit die demokratische, auf einem Leistungsprinzip basierende Grundordnung gefährdet (vgl. Piketty 2014). Diese Diskussionen zeugen auch von der Relevanz der Frage nach sozialer Ungleichheit in unserer Gesellschaft. So berühren die Ergebnisse das Gerechtigkeitsempfinden jedes Einzelnen, aber auch politische Entscheidungen, beispielsweise im Bildungswesen. Die Betrachtung des Vergangenen kann dabei die Interpretation der gegenwärtigen Situation wie auch die Diskussion um künftige Entscheidungen befruchten. Ein tieferes Verständnis über die Entwicklung sozialer Ungleichheit und deren Ursachen und Wirkungen zu entwickeln, motiviert Forschungsarbeiten wie das vorzustellende Promotionsvorhaben.

Mit dieser Forschung soll ein Beitrag dazu geleistet werden, die Entwicklung sozioökonomischer Strukturen in Familien – insbesondere bezogen auf den Transfer über mindestens zwei Generationen und somit aus einer intergenerationalen Perspektive – besser zu verstehen. Diese Strukturen ergeben sich aus der (Un-)Ähnlichkeit von sozioökonomischen Charakteristika (z. B. Beruf, Vermögen, Kinderanzahl) verwandter Personen. Diese Charakteristika wiederum werden genutzt, um den sozioökonomischen Status von Einzelpersonen zu beschreiben. Die Untersuchung beschränkt sich jedoch nicht nur auf die Beschreibung der intergenerationalen Entwicklung des sozioökonomischen Status. Stattdessen soll auch aufgezeigt werden, aus welchen Gründen Entwicklungen stattfinden (z. B. Erbschaftspraxis, Konfession, wirtschaftliche, technologische und politische Schocks) und wozu sie führen (z. B. Wirtschaftswachstum, Klassenbildung, Industrialisierung). Hier sind es vor allem solche ökonomischen Implikationen, die im Fokus des Interesses liegen.

Wenngleich viele Studien zu verschiedenen Bereichen zum Themengebiet der sozialen Ungleichheit und sozialen Mobilität existieren, gibt es wenige Untersuchungen aus einer intergenerationalen Perspektive, die über den Vergleich von zwei Generationen hinausgehen (vgl. Hällsten/Kolk 21.12.2021). Solche Studien werden auch als multigenerational bezeichnet (vgl. Solon 2018, S. F340). Diese Forschungslücke verhindert zum einen die Erkenntnis über die langfristige Entwicklung des sozioökonomischen Status innerhalb von Familien (vgl. Clark et al. 2014). Zum anderen werden die ökonomischen Implikationen unterschiedlicher Mobilitätspraktiken nicht sichtbar.

Der Mangel an multigenerationalen Studien liegt auch in einem Mangel an geeigneten Datensätzen begründet (vgl. Mare 2011, S. 2). Insbesondere die notwendige Erfassung von Verwandtschaftsbeziehungen ist sehr ressourcenintensiv. Eine Alternative zur unmittelbaren genealogischen Forschung bietet die Verwendung bereits bestehender genealogischer, citizen-science-generierter Datenbanken, in denen sozioökonomische Merkmale und verwandtschaftliche Beziehungen von sehr vielen (verstorbenen) Menschen erfasst sind.^[1] Diese Datenbestände bieten dabei für die Wirtschaftswissenschaften ein Potenzial, das noch nicht ausgeschöpft ist. Sie bilden die datentechnische Grundlage der Dissertation. Der Vorgang, aus den Datenbeständen auch nützliche Datensätze zu kreieren, ist jedoch nicht trivial. Aus diesem Grund werden zudem Methoden erarbeitet und Lösungen präsentiert, um genealogische Massendaten für die quantitative Forschung nutzbar zu machen. Die Programme werden jeweils als Python-Skripte vorliegen.

Dabei benötigt das umrissene Forschungsvorhaben eine örtliche, sachliche und zeitliche Eingrenzung. Die örtliche Eingrenzung bezieht sich auf den deutschen Sprachraum. Das ist insofern sinnvoll, weil eine Operationalisierung der sozioökonomischen Gegebenheiten bedeutend schwieriger ist, je größer das Betrachtungsgebiet wird. Verließe man den deutschen Sprachraum, so müssten z. B. neben der deutschen und lateinischen Berufsontologie auch noch die weiteren Sprachen beachtet werden. Die sachliche Eingrenzung betrifft die Definition des sozioökonomischen Status nach Hartmut Ditton und Kai Maaz. Demnach stellt der Status ein Bündel von Merkmalen menschlicher Lebensumstände dar (hier Charakteristika genannt), die den Platz in der gesellschaftlichen Hierarchie bestimmen (Ditton/Maaz 2011, S. 229). Er kann nicht direkt gemessen werden, sondern ist eine abstrakte Entität, die sich aus dem Zusammenspiel der Lebensumstände ergibt. Im Kontext dieser Dissertation sind die verfügbaren Charakteristika in Beständen einschlägiger genealogischer Datenbanken zu finden (Berufe, Todesursachen, öffentliche Ämter, Kinderanzahl, Kindersterblichkeit, Anzahl und Stand der Paten, Wohnorte, Konfessionen etc.). Als zeitliche Eingrenzung wird grob der Zeitraum zwischen dem 16. und 20. Jahrhundert genutzt. Dies ist durch den Einsatz der Kirchenbücher bedingt, welche im deutschsprachigen Raum in den meisten Orten ab dem 17. Jahrhundert vorliegen, sofern sie nicht verloren gegangen sind oder zerstört wurden. Personenstammdaten nach 1912 sind in der Bundesrepublik Deutschland aufgrund des Datenschutzes nicht vollständig öffentlich zugänglich, da die Sperrfrist für Geburtsurkunden bei 110 Jahren liegt. Damit deckt Dissertation grob den Betrachtungszeitraum zwischen dem Dreißigjährigen Krieg (1618–1648) und dem Ersten Weltkrieg (1914–1918) ab.

Auch nach der örtlichen, sachlichen und zeitlichen Eingrenzung ist das Erkenntnissinteresse des umrissenen Forschungsvorhabens weiterhin sehr umfassend und kann in all seinen Facetten keineswegs in nur einer Dissertation befriedigt werden. Aus diesem Grund werden Teilaspekte hervorgehoben und in einzelnen Abschnitten gesondert erörtert. Demnach teilt sich die Dissertation in verschiedene Teilstudien (sog. Artikel) ein. Die ersten Artikel sind dabei inhaltlich-ökonomischer, die letzten methodisch-informatischer Art. Die inhaltlichen Artikel betrachten das Thema aus verschiedenen Perspektiven (Land, Stadt und Familie); auch werden unterschiedliche Arten von Daten genutzt (siehe Abbildung 1).

Im ersten Artikel werden dabei Daten der genealogischen Datenbank GEDBAS aus dem gesamten deutschsprachigen Raum einbezogen. Grundlage stellen also Stammbaumdateien dar, die Privatpersonen im Internet veröffentlichen. Auf dieser „Landesebene“ liegen sehr viele Daten vor. Allerdings sind zu den enthaltenen Personen jeweils nur wenige Informationen bekannt. Schwerpunkt dieses Artikels ist der Vergleich der sozioökonomischen Mobilität bei der Betrachtung unterschiedlich vieler verknüpfter Generationen. Zudem wird eine regionale Clusterung vorgenommen, um verschiedene Mobilitätsniveaus in unterschiedlichen historischen Teilen Deutschlands zu ermitteln und diese mit Indikatoren wirtschaftlicher Entwicklung zu vergleichen. Der Betrachtungszeitraum umfasst die Jahre 1600 bis 1900.

Der zweite Artikel befasst sich dagegen mit Leipzig, einer einzelnen Stadt („Stadtebene“). An der Kreuzung zweier wichtiger Fernhandelsstraßen gelegen, entwickelte sich Leipzig in Sachsen zu einem Handelszentrum Europas. Als solches ist die Stadt mutmaßlich besonders sensitiv für (wirtschaftliche) Schocks. In diesem Abschnitt wird der Fokus auf der Veränderung von Berufsstrukturen und beruflicher Mobilität durch gesellschaftliche Umbrüche wie technologische, gesellschaftliche oder ökonomische Schocks oder Trends gelegt.^[2] Datengrundlage sind hierbei Karteien mit Informationen zur Stadtbevölkerung zwischen etwa 1550 und 1850, die durch Datenerfassungsprojekte des Vereins für Computergenealogie digital erfasst worden sind: die Kartei Leipziger Familien und die Kartei Leipziger Kreisamtstestamente. Hier sind zwar weniger Daten als auf der Landesebene vorhanden, jedoch mit einer größeren Informationsdichte pro Person.

Im dritten Artikel schrumpft die Menge der analysierten Personendatensätze abermals deutlich. Im Gegenzug steigt der Umfang der pro Person vorliegenden Informationen weiter an. Auf dieser „Familienebene“ nimmt der Autor zudem eine zweite Rolle ein – und wird selbst zum Citizen Scientist: Es wird ein von ihm erzeugter Datensatz zur Familie Goldberg aus Nordböhmen und der südlichen Oberlausitz untersucht, der mehr als 10.000 Personen umfasst. Das untersuchte Betrachtungsgebiet liegt im heutigen Dreiländereck Polen-Tschechien-Deutschland, einer Region mit einer wechselvollen Vergangenheit. Im Dreißigjährigen Krieg (1618–1648) wurde die Oberlausitz von Böhmen abgetrennt. Im weiteren Verlauf des 17. Jahrhundert wurde diese neue, politische Staatsgrenze durch die Rekatholisierung Böhmens auch zu einer harten religiösen. Unterlag die Bevölkerung vormals weitgehend homogenen Einflüssen, war sie durch die Trennung anderen Direktiven (Österreich/Sachsen) ausgesetzt – und entwickelte sich unterschiedlich: Anhand von Familienzweigen, die sich durch die politische und konfessionelle Teilung im 17. Jahrhundert weitestgehend voneinander separiert entwickelt haben, wird die Auswirkung dieser Teilung auf die Fertilität und das Bevölkerungswachstum in den Fokus gerückt. Darauf aufbauend wird die Auswirkung unterschiedlicher Familiengrößen auf die sozioökonomische Mobilität – gemessen an den Berufen sowie dem Haus- und Grundbesitz der Einzelpersonen – untersucht. Den Schwerpunkt der Untersuchung bilden die Grenzorte Warnsdorf (tsch. Varnsdorf, Böhmen) und Großschönau (Oberlausitz). Der Zeitraum umfasst das Ende des 16. bis zum Beginn des 20. Jahrhunderts.

Die methodisch-informatischen Artikel dahingegen beschreiben technische Methoden. Deren Entwicklung geht der Erarbeitung der inhaltlichen Artikel voraus und stellt für diese eine notwendige Bedingung dar. Mit ihnen wird ein Beitrag zur Weiterentwicklung der Integration von Massendaten aus Citizien-Science-Projekten in die institutionelle wissenschaftliche Forschung geleistet. Ihre Anwendbarkeit geht über den wirtschaftswissenschaftlichen Horizont hinaus; insbesondere für die (sozial-)geschichtliche Forschung und in den Digital Humanities können diese Methoden (samt technischer Umsetzung) eingesetzt werden.

Der erste methodische Artikel befasst sich hierbei mir Berufsangaben, die in vielen historischen Quellen vorkommen. Für eine Vielzahl von Forschungsgebieten ist nicht nur eine Standardisierung, sondern vor allem die Klassifikation eine zentrale Voraussetzung zur Analyse. Um hierbei manuellen Aufwand zu verringern, wird ein Algorithmus zur automatisierten Lemmatisierung historischer, deutschsprachiger Berufsangaben entwickelt.

Viele historische Quellen enthalten zudem zahlreiche Ortsangaben, deren manuelle Zuordnung viele Ressourcen bindet. Um hier Abhilfe zu schaffen wird ein Algorithmus beschrieben, mit dem solche Urbanonyme automatisiert geokodiert werden können. Ebenso ist es möglich, die Orte entsprechend ihrer gemeinsamen historischen Verwaltungszugehörigkeit zu clustern. Hiermit ist der zweite methodische Artikel befasst.

Im dritten methodischen Artikel dahingegen wird ein automatisierter Ansatz zum Record Linkage in prosopographischen Datenbeständen vorgestellt, der speziell auf die Besonderheiten der deutschen Sprache angepasst ist. In ihm sind zahlreiche genealogische Regeln zur Verknüpfung von Personen implementiert, sodass er besonders für Datenbestände geeignet ist, die zu den abgebildeten Individuen viele genealogisch relevante Informationen bereithalten. Der Algorithmus erkennt innerhalb dieser Datenstruktur Einträge zu gleichen Personen und führt diese automatisch zusammen.

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Literaturverzeichnis

Gregory Clark et al.: The Son Also Rises. Surnames and the History of Social History. Princeton, Oxford 2014.

Alain Desrosières: Präfekten und Vermessungsingenieure. In: Ders.: Die Politik der großen Zahlen. Eine Geschichte der statistischen Denkweise, Berlin/Heidelberg 2005, S. 19–50, https://doi.org/10.1007/3-540-27011-6_2.

Hartmut Ditton/Kai Maaz: Sozioökonomischer Status und soziale Ungleichheit. In: Heinz Reinders et al. (Hgg.): Empirische Bildungsforschung. Gegenstandsbereiche, Wiesbaden 2011, S. 193–208, https://doi.org/10.1007/978-3-531-93021-3_17.

Martin Hällsten/Martin Kolk: The Shadow of Peasant Past: Seven Generations of Inequality Persistence in Northern Sweden. Working Paper, 4^th update, 21.12.2021. https://doi.org/10.31235/osf.io/yjksz.

Robert D. Mare: A Multigenerational View of Inequality. In: Demography 48 (2011), H. 1, S. 1–23, https://doi.org/10.1007/s13524-011-0014-7.

Thomas Piketty: Capital in the Twenty-First Century. Cambridge 2014.

Gary Solon: What Do We Know So Far about Multigenerational Mobility? In: The Economic Journal 128 (2018), 612, S. F340–F352, https://doi.org/10.1111/ecoj.12495.

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Autor

Jan Michael Goldberg studierte Wirtschaftsingenieurwesen an der FH Bielefeld und History, Economics and Philosophy of Science an der Universität Bielefeld. Seit 2019 ist er Doktorand am Lehrstuhl für empirische Makroökonomik der MLU Halle-Wittenberg. In seinem Promotionsvorhaben beschäftigt er sich mit der langfristigen Entwicklung sozialer Ungleichheit und deren ökonomischen Ursachen und Auswirkungen. Seine Forschung bringt dabei informatische, historische und ökonomische Herausforderungen und Fragestellungen zusammen. Die Dissertation steht kurz vor der Fertigstellung.

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[1] Die Hauptquelle der genealogischen Datenbanken sind dabei Kirchenbücher. Diese kirchlichen Register enthalten die wesentlichen Lebensdaten individueller Personen (Geburt/Taufe, Hochzeit, Tod/Beerdigung). Sie sind nach Alain Desrosières der „Gründungsakt aller statistischen Arbeit (im modernen Sinne)“ (Desrosières 2005, S. 27). Auch enthalten sie diverse weitere Informationen, bspw. über den Beruf. Berufsangaben stellen bei der Ermittlung des sozioökonomischen Status in dieser Arbeit eine besonders relevante Eigenschaft dar. Mit den Klassifikationssystemen HISCO und der Klassifikation der Berufe 2010 werden anerkannte Schemata zur Operationalisierung dieser Berufsangaben verwendet.

[2] Aufgrund einer hohen geographischen Mobilität der Bevölkerung beschränkt sich dieser Artikel auf die Analyse von zwei zusammenhängenden Generationen und ist somit nicht multigenerational.

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