Đo lường vốn xã hội cá nhân: Luận án Tiến sĩ của Martin van der Gaag tại Đại học Groningen
Thesis 2: Khám phá những đột phá mới trong nghiên cứu khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo. Cập nhật xu hướng và kết quả tiên phong.
University of Groningen
Psychologische, Pedagogische en Sociologische Wetenschappen
Luan An
Luận án
Năm xuất bản
Số trang
267
Thời gian đọc
41 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
50 Point
Tổng quan nhanh
- Chủ đề:
- Khái niệm Vốn Xã hội: Đo lường và Giải quyết vấn đề
- Số trang:
- 267 trang
- Trường:
- University of Groningen
- Chuyên ngành:
- Psychologische, Pedagogische en Sociologische Wetenschappen
- Tác giả:
- Martin Pieter Johannes van der Gaag
- Năm:
- 2005
Tóm tắt nội dung luận án
I.Khái niệm Vốn Xã hội Đo lường và Giải quyết vấn đề
Tài liệu này tập trung vào khái niệm vốn xã hội, đặc biệt là việc đo lường vốn xã hội cá nhân. Vốn xã hội là một chủ đề phức tạp trong nghiên cứu khoa học, với nhiều định nghĩa và cách tiếp cận khác nhau. Một trong những thách thức lớn nhất là làm thế nào để đo lường chính xác khái niệm trừu tượng này. Luận văn thạc sĩ hoặc luận án tiến sĩ thường gặp phải vấn đề này khi đi sâu vào các khía cạnh định lượng của vốn xã hội.
Nghiên cứu khám phá các vấn đề cốt lõi liên quan đến việc định nghĩa và vận hành hóa vốn xã hội. Việc giải quyết khó khăn trong đo lường là trọng tâm chính. Tài liệu xem xét các vấn đề như sự khác biệt giữa vốn xã hội ở cấp độ cá nhân và tập thể. Nghiên cứu cũng phân biệt giữa các nguồn lực xã hội tích cực và tiêu cực. Các khuôn khổ lý thuyết khác nhau về vốn xã hội được phân tích kỹ lưỡng, cung cấp cái nhìn đa chiều. Cuối cùng, nghiên cứu thảo luận về sự khác biệt giữa các biện pháp tiếp cận (access) và sử dụng (use) vốn xã hội, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc lựa chọn phương pháp phù hợp.
1.1. Định nghĩa và Khó khăn Đo lường
Vốn xã hội thiếu một định nghĩa thống nhất. Sự đa dạng này tạo ra rào cản trong nghiên cứu khoa học. Khó khăn lớn nằm ở việc chuyển đổi khái niệm lý thuyết thành các chỉ số có thể đo lường. Việc đo lường vốn xã hội cá nhân đòi hỏi sự tinh tế. Luận án tiến sĩ này làm rõ các thách thức này. Phương pháp nghiên cứu cần phải chặt chẽ để vượt qua những khó khăn về định nghĩa và đo lường. Nghiên cứu xác định các vấn đề chính trong việc khái niệm hóa và đo lường vốn xã hội.
1.2. Lựa chọn Phương pháp Tiếp cận
Nghiên cứu trình bày các lựa chọn tiếp cận khi đo lường vốn xã hội. Quyết định đầu tiên là tập trung vào cấp độ cá nhân hay tập thể. Tiếp theo là phân biệt giữa các nguồn lực xã hội tích cực và 'tiêu cực'. Các khuôn khổ lý thuyết về vốn xã hội cũng được đánh giá. Cuối cùng, nghiên cứu so sánh các phương pháp đo lường dựa trên khả năng tiếp cận (access) hay việc sử dụng thực tế (use) các nguồn lực. Những lựa chọn này ảnh hưởng trực tiếp đến thiết kế phương pháp nghiên cứu và cách phân tích dữ liệu.
II.Phân tích Mối quan hệ Nguồn lực và Vốn Xã hội Cá nhân
Phần này đào sâu vào bản chất của các mối quan hệ xã hội. Những mối quan hệ này là nền tảng của vốn xã hội cá nhân. Nghiên cứu phân tích cách các mạng lưới xã hội hình thành. Chúng tạo ra các nguồn lực nhúng (embedded resources) cho cá nhân. Mạng lưới xã hội cung cấp cơ hội và hỗ trợ. Luận văn thạc sĩ thường nhấn mạnh vai trò của mạng lưới trong việc đạt được các mục tiêu cá nhân. Phân tích dữ liệu mạng lưới là một phần quan trọng của phương pháp nghiên cứu này.
Các mối liên kết trong mạng lưới được coi là 'vốn'. Việc hình thành, đầu tư và duy trì các mối liên kết này rất quan trọng. Nghiên cứu xem xét cách các cá nhân xây dựng và duy trì mạng lưới. Những yếu tố như cơ hội và sự gần gũi ảnh hưởng đến việc hình thành mối liên kết. Vị trí trong mạng lưới có thể tạo ra lợi thế. Việc sử dụng vốn xã hội là một quá trình chủ động. Cá nhân khai thác mạng lưới của mình để tiếp cận thông tin, hỗ trợ hoặc các nguồn lực khác. Phần này cung cấp cái nhìn sâu sắc về cơ chế hoạt động của vốn xã hội cá nhân.
2.1. Mạng lưới Xã hội và Mối liên kết
Nghiên cứu tập trung vào cấu trúc mạng lưới xã hội. Mạng lưới xã hội là tập hợp các mối liên kết giữa các cá nhân. Các mối liên kết này tạo ra 'vốn' cho mỗi người. Sự hình thành mối liên kết, đầu tư vào chúng, và duy trì chúng là các quá trình then chốt. Những mối liên kết mạnh và yếu đều có vai trò riêng. Phân tích dữ liệu mạng lưới giúp hiểu rõ cấu trúc này. Phương pháp nghiên cứu về mạng lưới cung cấp cái nhìn toàn diện về các mối quan hệ.
2.2. Khai thác Vốn Xã hội hiệu quả
Việc sử dụng vốn xã hội là một khía cạnh quan trọng. Cá nhân khai thác các mối liên kết của mình để đạt được mục tiêu. Cơ hội và sự gần gũi đóng vai trò trong việc tạo ra khả năng tiếp cận nguồn lực. Nghiên cứu xem xét cách vốn xã hội được sử dụng trong các tình huống thực tế. Điều này bao gồm việc tiếp cận thông tin, hỗ trợ cảm xúc, hoặc tài nguyên vật chất. Phân tích dữ liệu về việc sử dụng vốn xã hội cung cấp thông tin quý giá về hiệu quả của các mối quan hệ.
III.Phương pháp Đo lường Vốn Xã hội Đếm và Phân loại
Phần này trình bày các khái niệm cụ thể cho việc đếm và phân loại vốn xã hội cá nhân. Nghiên cứu khoa học về vốn xã hội đòi hỏi những phương pháp đo lường chính xác. Tài liệu này phát triển các ý tưởng mới cho việc định lượng. Một số phương pháp tập trung vào việc cộng gộp các 'người thân' (alters) hoặc đếm trong từng miền cụ thể. Luận án tiến sĩ này đề xuất các cách tiếp cận khác nhau để giải quyết sự phức tạp của việc đo lường. Các phương pháp này là nền tảng cho việc phân tích dữ liệu sau này.
Việc phân biệt các miền tài nguyên là rất quan trọng. Tài liệu đề xuất các cách để phân loại nguồn lực theo các mục tiêu cá nhân. Ví dụ, vốn xã hội có thể được sử dụng để tìm việc làm, hỗ trợ tinh thần, hoặc tiếp cận thông tin. Các hình thức vốn khác nhau cũng được xem xét, như vốn tài chính, vốn văn hóa và vốn xã hội. Nghiên cứu cũng phân biệt các miền dựa trên tác động của vốn xã hội. Phần này phác thảo phần thực nghiệm của nghiên cứu, đặt nền tảng cho việc thu thập và phân tích dữ liệu thực tế.
3.1. Các Khái niệm Cơ bản về Đếm
Nghiên cứu giới thiệu các khái niệm để định lượng vốn xã hội. Điều này bao gồm việc đếm số lượng các mối quan hệ (alters) hoặc đếm nguồn lực trong các lĩnh vực cụ thể. Các phương pháp đếm này giúp chuẩn hóa dữ liệu. Mục tiêu là tạo ra các chỉ số có thể so sánh. Việc áp dụng các khái niệm này là bước đầu trong phân tích dữ liệu. Phương pháp nghiên cứu này cung cấp cơ sở cho việc xây dựng các công cụ đo lường sau này.
3.2. Phân biệt các Miền Tài nguyên
Việc phân loại nguồn lực là cần thiết để hiểu rõ vốn xã hội. Nghiên cứu đề xuất phân biệt nguồn lực theo các mục tiêu cá nhân. Các nguồn lực có thể liên quan đến công việc, sức khỏe, hoặc hỗ trợ xã hội. Ngoài ra, tài liệu phân biệt theo các hình thức vốn (ví dụ: vốn kinh tế, vốn văn hóa). Cuối cùng, sự phân biệt dựa trên các tác động của vốn xã hội cũng được thảo luận. Điều này giúp hệ thống hóa việc thu thập và phân tích dữ liệu về các khía cạnh khác nhau của vốn xã hội cá nhân.
IV.Dữ liệu và Phương pháp Nghiên cứu Vốn Xã hội Cá nhân
Phần này mô tả chi tiết quá trình thu thập dữ liệu và các phương pháp nghiên cứu được sử dụng. Nghiên cứu tiến hành thu thập dữ liệu cẩn thận từ các đối tượng tham gia. Quy trình phỏng vấn được thiết kế tỉ mỉ để đảm bảo tính nhất quán. Thành phần mẫu và các biện pháp đo lường được trình bày rõ ràng. Luận án tiến sĩ này sử dụng các kỹ thuật thống kê nâng cao để phân tích dữ liệu. Việc xây dựng thang đo là một phần quan trọng của phương pháp nghiên cứu.
Nghiên cứu áp dụng các mô hình IRT (Item Response Theory) để xây dựng thang đo. Các kỹ thuật như phân tích thang đo tích lũy (cumulative scaling analysis) và phân tích thang đo mở rộng (unfolding scale analysis) cũng được sử dụng. Những cân nhắc thực tế khi thực hiện phân tích IRT được thảo luận. Các mối tương quan giữa các giá trị thang đo được đánh giá. Nghiên cứu cũng trình bày cách xác định mạng lưới và các công cụ được sử dụng. Trình tạo tên SSND (SSND Name Generators) là một trong những công cụ chính. Đặc điểm của các mối quan hệ trong mạng lưới được phân tích, bao gồm giả định về sự tăng cường độ mạnh của mối liên kết. Cuối cùng, nghiên cứu so sánh các biện pháp đo lường và phân phối của chúng trong các nhóm phụ khác nhau. Kết quả nghiên cứu từ phần này cung cấp nền tảng vững chắc cho các chương tiếp theo.
4.1. Thu thập và Cấu trúc Dữ liệu
Quy trình thu thập dữ liệu được mô tả chi tiết. Nghiên cứu tiếp cận các đối tượng và tiến hành phỏng vấn theo một quy trình chuẩn. Thành phần mẫu và các biện pháp đo lường chính được trình bày rõ ràng. Đây là nền tảng cho toàn bộ phân tích dữ liệu. Việc đảm bảo chất lượng dữ liệu là ưu tiên hàng đầu. Thông tin này là cần thiết để hiểu kết quả nghiên cứu.
4.2. Xây dựng Thang đo và Phân tích Mạng lưới
Nghiên cứu sử dụng các mô hình IRT để xây dựng thang đo. Các kỹ thuật như phân tích thang đo tích lũy và mở rộng cũng được áp dụng. Những cân nhắc thực tế với phân tích IRT được thảo luận. Các mối tương quan giữa các giá trị thang đo được tính toán. Việc xác định mạng lưới được thực hiện bằng các công cụ chuyên biệt, bao gồm SSND Name Generators. Đặc điểm của mối quan hệ và giả định về độ mạnh của chúng được phân tích. Điều này củng cố phương pháp nghiên cứu và khả năng của việc phân tích dữ liệu.
V.Công cụ Đo lường Vốn Xã hội Generator và So sánh
Phần này tập trung vào các công cụ đo lường vốn xã hội cá nhân được phát triển và so sánh. Nghiên cứu đã tạo ra ba công cụ chính: Position Generator, Resource Generator và Name Generators được sử dụng như các mục tài nguyên. Mỗi công cụ có cấu trúc và mục đích riêng. Đây là một phần quan trọng của phương pháp nghiên cứu để đạt được kết quả nghiên cứu đáng tin cậy. Thảo luận luận văn về các công cụ này làm nổi bật những ưu điểm và hạn chế của chúng.
Đối với mỗi công cụ (Position Generator, Resource Generator, Name Generators), nghiên cứu mô tả quá trình xây dựng. Phân phối ban đầu của các phản hồi được phân tích để hiểu đặc điểm dữ liệu. Các biện pháp đo lường được xây dựng thông qua phân tích cụm quy nạp, phân tích thang đo mở rộng quy nạp và phân tích thang đo tích lũy quy nạp. Việc so sánh các biện pháp đo lường từ mỗi công cụ được thực hiện. Phân phối của các biện pháp này trong các nhóm phụ khác nhau cũng được đánh giá. Đặc biệt, nghiên cứu xem xét các đặc điểm tiềm ẩn trong dữ liệu của từng công cụ. Cuối cùng, một so sánh tổng thể giữa các phương pháp được trình bày, đánh giá hiệu quả của chúng trong việc đo lường vốn xã hội. Phần kết luận luận văn này tổng hợp các phát hiện chính từ việc sử dụng các công cụ này, cung cấp cái nhìn tổng thể về cách đo lường vốn xã hội cá nhân hiệu quả nhất.
5.1. Phát triển Công cụ Generator
Nghiên cứu phát triển ba công cụ chính: Position Generator, Resource Generator và Name Generators. Cấu trúc của mỗi công cụ được mô tả. Phân phối ban đầu của các phản hồi được kiểm tra. Các biện pháp đo lường được xây dựng bằng cách sử dụng các phân tích cụm, thang đo mở rộng và thang đo tích lũy. Việc xây dựng này là cốt lõi của phương pháp nghiên cứu. Mỗi công cụ cung cấp một góc nhìn khác nhau về vốn xã hội cá nhân.
5.2. So sánh và Đánh giá Phương pháp
Các công cụ Generator được so sánh kỹ lưỡng. Nghiên cứu đánh giá sự phân phối của các biện pháp đo lường trong các nhóm phụ. Các đặc điểm tiềm ẩn trong dữ liệu của từng công cụ được khám phá. Phần này cũng bao gồm một so sánh phương pháp theo phương pháp (method by method). Kết quả nghiên cứu từ việc so sánh giúp xác định công cụ hiệu quả nhất. Thảo luận luận văn này cung cấp cái nhìn sâu sắc về tính hợp lệ và độ tin cậy của các biện pháp đo lường vốn xã hội.
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (267 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộUniversity of Groningen Measurement of individual social capital Gaag, Martin Pieter Johannes van der IMPORTANT NOTE: You are advised to consult the publisher's version (publisher's PDF) if you wish to cite from it. Please check the document version below. Document Version Publisher's PDF, also known as Version of record Publication date: 2005 Link to publication in University of Groningen/UMCG research database Citation for published version (APA): Gaag, M. Measurement of individual social capital.
Copyright Other than for strictly personal use, it is not permitted to download or to forward/distribute the text or part of it without the consent of the author(s) and/or copyright holder(s), unless the work is under an open content license (like Creative Commons). The publication may also be distributed here under the terms of Article 25fa of the Dutch Copyright Act, indicated by the “Taverne” license. More information can be found on the University of Groningen website: https://www.nl/library/open-access/self-archiving-pure/taverne- amendment. Take-down policy If you believe that this document breaches copyright please contact us providing details, and we will remove access to the work immediately and investigate your claim.
Downloaded from the University of Groningen/UMCG research database (Pure): http://www.nl/research/portal. For technical reasons the number of authors shown on this cover page is limited to 10 maximum. Download date: 23-08-2022 Measurement of individual social capital Martin van der Gaag This research was funded by the Netherlands Organization for Scientific Research (NWO), project number 510-50-204. Design and photography: Judith Besselink & Evert Albers Printed by F&N Boekservices, Amsterdam c 2005 Martin van der Gaag Rijksuniversiteit Groningen ISBN 90 7383 842 8 Measurement of individual social capital Proefschrift ter verkrijging van het doctoraat in de Psychologische, Pedagogische en Sociologische Wetenschappen aan de Rijksuniversiteit Groningen op gezag van de Rector Magnificus, dr.
Zwarts in het openbaar te verdedigen op donderdag 19 mei 2005 om 13:15 uur door Martin Pieter Johannes van der Gaag geboren op 12 oktober 1969 te Vlaardingen Promotores: Prof. Flap Members of the reading committee: Prof. Wittek (Rijksuniversiteit Groningen) Inspired by the lectures of Ad Nooij ii Contents 1 Social capital 1 1.2 The notion of social capital .5 Topics and problems .2 The problem of measurement .3 Choices in approach .1 Individual or collective level .2 Positive and ‘negative’ social resources .3 Theoretical frameworks of social capital .4 Access or use measures. 20 2 Relationships and embedded resources 23 2.2 The social network .4 Ties as capital: formation, investment and maintenance .3 Opportunity and proximity .3 Using social capital.
40 3 Counting social capital 43 3.1 Notions for counting. 43 iii iv CONTENTS 3.1 Additions over alters .2 Counting within domains .3 Distinction of resource domains .1 Distinction by individual goals .2 Distinction by forms of capital .3 Distinction by effects of social capital .4 Outline of the empirical part of the study. 60 4 Data and methods 63 4.1 Data and collection .2 Approach of respondents and interview procedure .3 Sample composition and measures .2 Scale construction with IRT models .3 Cumulative scaling analysis .4 Unfolding scale analysis .5 Practical considerations with IRT analyses .6 Correlations between scale values .1 Network delineation and instruments .4 The SSND Name Generators .1 Characteristics of network relationships .2 Assumption of increasing tie strength .4 Comparison of measures .2 Distributions over subgroups. 96 6 The Position Generator 103 6.1 Construction of the instrument .2 The SSND Position Generator .3 Initial distribution of responses .2 Construction of measures .2 Inductive cluster analysis .3 Inductive unfolding scale analysis .4 Inductive cumulative scale analysis .3 Comparison of measures .3 Distributions over subgroups .1 Distribution of Position Generator items .2 Latent traits in Position Generator data.
133 7 The Resource Generator 137 7.1 Construction of the instrument .2 The SSND Resource Generator .3 Initial distribution of responses .2 Construction of measures .2 Inductive cluster analysis .3 Inductive unfolding scale analysis .4 Inductive cumulative scale analysis .3 Comparison of measures .3 Distributions over subgroups .4 Correlations between personal and social resources .1 The Resource Generator instrument .2 Latent traits in Resource Generator data. 163 8 Name Generators as resource items 167 8.1 Initial distribution of responses .3 Construction of measures .2 Inductive cluster analysis .3 Inductive unfolding scale analysis .4 Inductive cumulative scale analysis .4 Comparison of measures .3 Distributions over subgroups. 175 9 Comparison of methods 181 9.2 Comparison of measures method by method .1 Name Generator and Position Generator measures .2 Name Generator and Resource Generator measures .3 Position Generator and Resource Generator measures .3 Cross-method comparison of measures .1 Distributions of measures .2 Between-model comparisons .2 The ‘Big Five’ of social capital .4 Specific merits of measurement methods .5 Proposal for a social capital measurement strategy. 203 Appendix 207 References 225 Samenvatting 239 Acknowledgements 246 ICS dissertation series 249 1 2 CONTENTS Chapter 1 Social capital 1.1 Inequality From daily experience we can learn there are large differences between individual achieve- ments in life.
Although in most societies cultural traditions, laws and religions demand equal treatment of its members, some of them enjoy better health, more wealth, or find better opportunities for goal attainment than others. More concretely, some people are able to achieve higher levels of education, find better jobs, higher incomes, better suitable homes, and many of the other rewards life has to offer. Differential ‘success’ in life can also be observed in more private domains: some people make friends more easily, find a suitable partner more successfully, or are simply happier than others. Explaining the causes of these long-established forms of inequality, and the circumstances under which these emerge has become one of the traditional questions of sociology (see e.
Ultee, Arts, and Flap, 1996). Inequality research has taken a number of perspectives to explain such differences in individual achievements. One of these considers psychological conditions; for example, people differ in ambition: not everyone is prepared to put the same efforts into the pursuit of a career, the ideal partner, or the best housing. The outcomes of such actions may therefore show considerable variation.
Variation in individual achievements can also be studied from a socioeconomic perspective. For a successful completion of actions, resources have to be accessed and applied. The general idea is therefore that individuals who can access more resources or capital will succeed better in life. Early conceptions of capital – collections of personally owned resources – considered mainly material and financial resources (Quesney, 1766, and Turgot, 1770, in Hennings, 1987); eventually, Marx (1867) incorporated such a financial operationalisation of ‘capital’ into an inequality paradigm.
Weber (1921) specified the concept in terms of [economic] capital along the idea that assets in general, and money more specifically, facilitate pro- duction and goal attainment and can therefore buy us opportunities. In addition, Weber distinguished political capital, defined as “authority being a means of production”: the ability to assert power also offers opportunities. In the early 1960s personal skills and knowledge began to be considered as pools of resources that can differentiate individual outcomes, and were headed under the notion of human capital (Becker, 1964; Johnson, 2 CHAPTER 1. SOCIAL CAPITAL 1970; Schultz, 1961): one’s value on the labour market depends on one’s individual pro- ductivity, which can be improved by education.
This conceptualisation enabled a better explanation of why people with better education, knowledge, and more experience find better jobs. In addition, Bourdieu (1973, 1984) introduced the notion of cultural capi- tal, referring to the collection of cultural knowledge that can work to the advantage of individuals, provided it is made productive in the right environment. In addition to the control one has over personal resources, one’s social background has also been considered an important determinant of success in life: genetic factors and resources of parents in their various forms all shape individual outcomes. To which extent socioeconomic statuses are carried over between generations has become the central topic to stratification research, initiated in its modern form at the end of the 1960s by Blau and Duncan (1967).
Influence on the accomplishment of individual actions is not only provided by the family of origin alone, however. Theoretically, all other people with whom one is acquainted can influence the outcomes of individual actions: other kin, friends, acquain- tances, neighbours, and colleagues together form a context in which individuals pursue their goals. Sometimes this context may work as a constraint, and block opportunities. More often it also helps in pursuing goals that can be achieved less well, or not at all on our own: people regularly exchange help of widely varying content.
Sometimes, the help is merely practical, like borrowing a ladder or a cup of sugar from the neighbours. However, more complex and more involving assistance is also exchanged, like help with filling out tax declarations, or passing on information about job opportunities. Most of the emotional goals in life can even be achieved exclusively with the help of others, such as keeping each other company, having a good time together, sexuality and procreation, but also discussing personal problems or comforting each other during a crisis. The gen- eral idea that relationships with other people can be seen as openings to collections of available resources, in addition to or as a substitute for personal resources, is what is at the basis of this dissertation.
Basically, that is what is understood as social capital in this study.2 The notion of social capital The notion of social capital developed over a long period of time, through contributions by a number of theorists. The basic idea that others and their resources make significant contributions to personal achievements in our lives is not new, but its current understand- ing has come a long way. The term social capital was already mentioned incidentally in the 19th century (Lin, personal communication); other authors (Borgatti, 1998; Paxton, 1999) have traced back the term to the works of Hanifan (1920) and Jacobs (1961). Eventually, scholars came to agree that ‘second order resources’ (Boisse- vain, 1974), the resources of the persons we know, can also be seen as ‘capital’, and that it is useful to distinguish them from personal (financial, human, cultural, political) capital (Bourdieu, 1980; Coleman, 1990; Loury, 1987) since they are complementary in individual goal attainment.1 1 Some authors have proposed to use the term ‘social capital’ as referring to one single, accumulated potential of social resources, whereas the term ‘social resources’ should be reserved for mobilised resources.
INTRODUCTION 3 Parallel to these theoretical developments, in the 1970s social networks research gradually established itself as a separate field within sociology, studying patterns of relationships be- tween people and their implications. Mostly, such patterns were considered as constraints on individual behaviour. At the same time, another branch of social network research focused specifically on the emergence of social networks. These two perspectives remained unrelated for a long time, and separate explanations were worked out within either (Flap, 2002, 2004).
Since the 1980s, a large body of research was also devoted to the concept of social support. Within this field, transactions between individuals were studied mainly as the outcomes of social networks, in the form of actual help received by individuals. Often however, it was also taken for granted that the mere presence of alters makes individual goal attainment more easy (Flap, 1991). Earlier, a general understanding of (financial, political, human, cultural) resources as capital had successfully been incorporated into social research.
A capital is generally understood as “a stock (at a point of time) of different capital goods”, where capital goods are “produced commodities which are required for production no matter how much or how little they are subject to wear and tear” (Hennings, 1987:327). Eventually, this idea was also transferred to the study of social relationships and social networks. Through contributions from several authors, gradually a perspective on social resources became accepted in which it was considered social capital.
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Trích dẫn luận án này
Martin Pieter Johannes van der Gaag (2005). Đo lường vốn xã hội cá nhân: Nghiên cứu của Martin van der Gaag [Luận án tiến sĩ, University of Groningen]. LuanAn.net. https://luanan.net/khoa-hoc-giao-duc/thesis-2
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Đo lường vốn xã hội cá nhân: Nghiên cứu của Martin van der Gaag" nghiên cứu về vấn đề gì?
Thesis 2: Khám phá những đột phá mới trong nghiên cứu khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo. Cập nhật xu hướng và kết quả tiên phong.
Luận án "Đo lường vốn xã hội cá nhân: Nghiên cứu của Martin van der Gaag" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại University of Groningen. Năm bảo vệ: 2005.
Luận án "Đo lường vốn xã hội cá nhân: Nghiên cứu của Martin van der Gaag" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Đo lường vốn xã hội cá nhân: Nghiên cứu của Martin van der Gaag" thuộc chuyên ngành Psychologische, Pedagogische en Sociologische Wetenschappen. Danh mục: Khoa Học Giáo Dục.
Luận án "Đo lường vốn xã hội cá nhân: Nghiên cứu của Martin van der Gaag" có bao nhiêu trang?
Luận án "Đo lường vốn xã hội cá nhân: Nghiên cứu của Martin van der Gaag" có 267 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Đo lường vốn xã hội cá nhân: Nghiên cứu của Martin van der Gaag" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.