Startseite
Herzlich Willkommen am Lehrstuhl für Empirische Wirtschaftssoziologie der FAU Erlangen-Nürnberg!
Unser Lehrstuhlprofil
Seit Juli 2017 leitet Prof. Dr. Tobias Wolbring den Lehrstuhl für Empirische Wirtschaftssoziologie.
Das Lehrstuhl-Team mit den Dozierenden Alina Gutwein, Juliane Kühn, Sebastian Prechsl und Tilman Wörz sowie der tatkräftigen Unterstützung von Ulrike Marx steht Ihnen bei Fragen und Anliegen gerne zur Verfügung.
Auf unserer Webseite erhalten Sie erste Informationen zum Lehrstuhl, Forschung und Lehre. Wir laden Sie ein, unsere Arbeit kennenzulernen und sich ein umfassendes Bild von unseren Projekten zu machen. Erhalten Sie auch erste Eindrücke davon, was Sie in einem Studium bei uns erwartet und treten Sie gerne in Austausch mit uns!
Die Schwerpunkte des Lehrstuhls in Forschung und Lehre befassen sich mit ausgewählten Aspekten der soziologischen Wirtschafts-, Bildungs-, Ungleichheits- und Wissenschaftsforschung und weisen eine vertiefte Ausrichtung an den Methoden der empirischen Sozialforschung auf. Weitere Informationen zu unserem Forschungsprofil erhalten Sie hier.
Bei Fragen und Anregungen stehen wir Ihnen jederzeit gerne zur Verfügung!
Unser Team lernen Sie hier kennen.
Informationen zu Lehrangebot und Abschlussarbeiten finden Sie hier.
Studierende und Absolventen des Studiengangs Sozialökonomik und Sozialwissenschaften können sich hier in die Mailingliste für Sozialökonomen eintragen, um Informationen zu Praktika, Fortbildungen, Konferenzen und Stellenangeboten zu erhalten.
Aktuelle Publikationen
2023
- Mutz, R., Wolbring, T., & Daniel, H.-D. (2023). Sollten Förderentscheidungen partiell durch Lotterien ersetzt werden? Grundlagen, Konzeption und Evaluationsdesign am Beispiel des Förderinitiative `Experiment!` der Volkswagen Stiftung. Zeitschrift für Evaluation, 2/2023.
2022
- Abraham, M., Collischon, M., Grimm, V., Kreuter, F., Moser, K., Niessen, C.,... Wolbring, T. (2022). COVID-19, normative attitudes and pluralistic ignorance in employer-employee relationships. Journal for Labour Market Research, 56. https://dx.doi.org/10.1186/s12651-022-00325-4
DOI: 10.1186/s12651-022-00325-4 - Eberl, A., Collischon, M., & Jahn, K. (2022). The impact of the abolition of compulsory service on life satisfaction. Research in Social Stratification and Mobility. https://dx.doi.org/10.1016/j.rssm.2021.100673
DOI: 10.1016/j.rssm.2021.100673
URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0276562421000937 - Eberl, A., Collischon, M., & Wolbring, T. (2022). Subjective Well-Being Scarring Through Unemployment: New Evidence from a Long-Running Panel. Social Forces, 101(3), 1485 - 1518. https://dx.doi.org/10.1093/sf/soac022
DOI: 10.1093/sf/soac022 - Eberl, A., Kühn, J., & Wolbring, T. (2022). Using deepfakes for experiments in the social sciences–A pilot study. Frontiers in Sociology, 7, 907199. https://dx.doi.org/10.3389/fsoc.2022.907199
DOI: 10.3389/fsoc.2022.907199 - Fuchs, B., Prechsl, S., & Wolbring, T. (2022). Social policy and labour supply: The impact of activating labour market institutions on reservation wages. Socio-Economic Review. https://dx.doi.org/10.1093/ser/mwac002
DOI: 10.1093/ser/mwac002 - Heyne, S., & Wolbring, T. (2022). Do Mothers and Fathers in Germany Really Prefer a Traditional Division of Labor? The Impact of Working Hours on Life Satisfaction Reconsidered. Zeitschrift für Soziologie, 51(3), 298-306. https://dx.doi.org/10.1515/zfsoz-2022-0013
DOI: 10.1515/zfsoz-2022-0013 - Krug, G., & Prechsl, S. (2022). Do changes in network structure explain why unemployment damages health? Evidence from German panel data. Social science & medicine, 307. https://dx.doi.org/10.1016/j.socscimed.2022.115161
DOI: 10.1016/j.socscimed.2022.115161 - Leszczensky, L., & Wolbring, T. (2022). How to Deal With Reverse Causality Using Panel Data? Recommendations for Researchers Based on a Simulation Study. Sociological Methods & Research, 51(2), 837–865. https://dx.doi.org/10.1177/0049124119882473
DOI: 10.1177/0049124119882473 - Treischl, E., & Wolbring, T. (2022). The Past, Present and Future of Factorial Survey Experiments: A Review for the Social Sciences. Methods, data, analyses, 16(2), 141-170. https://dx.doi.org/10.12758/mda.2021.07
DOI: 10.12758/mda.2021.07
2021
- Abraham, M., Damelang, A., Grimm, V., Neeß, C., & Seebauer, M. (2021). The role of reciprocity in the creation of reputation. European Sociological Review, 37(1), 137-154. https://dx.doi.org/10.1093/esr/jcaa038
DOI: 10.1093/esr/jcaa038 - Collischon, M. (2021). Personality traits as a partial explanation for gender wage gaps and glass ceilings. Research in Social Stratification and Mobility, 73. https://dx.doi.org/10.1016/j.rssm.2021.100596
DOI: 10.1016/j.rssm.2021.100596 - Collischon, M., & Eberl, A. (2021). Social capital as a partial explanation for gender wage gaps. British Journal of Sociology. https://dx.doi.org/10.1111/1468-4446.12833
DOI: 10.1111/1468-4446.12833
URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/1468-4446.12833 - Farys, R., & Wolbring, T. (2021). Matthew Effects in Science and the Serial Diffusion of Ideas: Testing Old Ideas with New Methods. Quantitative Science Studies, 2, 505–526. https://dx.doi.org/10.1162/qss_a_00129
DOI: 10.1162/qss_a_00129 - Gerlich, R., & Wolbring, T. (2021). "In good times and in bad, in sickness and in health”: A Longitudinal Study on Informal Caregiving and Life Satisfaction. Journal of Happiness Studies, 22, 1481-1516. https://dx.doi.org/10.1007/s10902-020-00281-1
DOI: 10.1007/s10902-020-00281-1 - Schömer, D., Laumer, S., Treischl, E., Weigert, J., Wilbers, K., & Wolbring, T. (2021). Data-driven Student Advisory and Potential Direct Discrimination: A Literature Review on Machine Learning for Predicting Students' Academic Success. In Proceedings of the Americas Conference on Information Systems. Montreal, CA.
- Treischl, E., Laumer, S., Schömer, D., Weigert, J., Wilbers, K., & Wolbring, T. (2021). Give a Little, Take a Little? A Factorial Survey Experiment on Students’ Willingness to Use an AI-based Advisory System and to Share Data. In T. Wolbring, H. Leitgöb, & F. Faulbaum (Eds.), Sozialwissenschaftliche Datenerhebung im digitalen Zeitalter. (pp. 253-281). Wiesbaden: Springer VS.
DOI: 10.1007/978-3-658-34396-5_10
