Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10419/146157
Authors: 
Schierholz, Malte
Gensicke, Miriam
Tschersich, Nikolai
Year of Publication: 
2016
Series/Report no.: 
IAB-Discussion Paper 17/2016
Abstract: 
Currently, most surveys ask for occupation with open-ended questions. The verbatim responses are coded afterwards, which is error-prone and expensive. We describe an alternative approach that allows occupation coding during the interview. Our new technique utilizes a supervised learning algorithm to predict candidate job categories. These suggestions are presented to the respondent, who can in turn choose the most adequate occupation. 72.4% of the respondents selected an occupation when the new instrument was tested in a telephone survey, implicating potential cost savings. To aid further improvements, we identify a number of factors how to increase quality and reduce interview duration.
Abstract (Translated): 
Die Erfassung des Berufs geschieht in Umfragen üblicherweise mithilfe offener Fragen. Anschließend ist eine Kodierung der Freitextantworten notwendig, was teuer und fehleranfällig ist. Wir beschreiben einen alternativen Ansatz, bei dem die Kodierung bereits während des Interviews erfolgt. Die neue Methode verwendet Algorithmen des maschinellen Lernens um mögliche Berufskategorien automatisch vorherzusagen. Die so erzeugten Vorschläge werden dem Befragten vorgelegt, der dann sofort die am besten passende Kategorie auswählen kann. 72.4% der Teilnehmer einer Telefonbefragung haben auf diese Weise ihren Beruf direkt während des Interviews kodiert, was mögliche Kosteneinsparungen impliziert. Um weitere Verbesserungen des neuen Instruments zu ermöglichen, identifizieren wir verschiedene Faktoren, wie auch die Qualität der Kodierung erhöht und die Dauer der Interviews verkürzt werden kann.
Subjects: 
Coding
Interview Coding
Measurement Error
Occupation
Open-ended Questions
Supervised Learning
JEL: 
C83
J40
Document Type: 
Working Paper

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