Daniel Gotthardt, M.A.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Anschrift

Universität Hamburg

Fakultät für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften

Sozialwissenschaften

Soziologie

Max-Brauer-Allee 60

22765 Hamburg

Büro

Raum: 415

Kontakt

E-Mail: daniel.gotthardt"AT"uni-hamburg.de

ORCID: 0000-0002-1294-9913

Schwerpunkte

Methodologie, Mathematische Soziologie und Quantitative Methoden
Mehrebenenanalyse, Quantilregression und Netzwerkmodellierung
Sozialwissenschaftliche Klimaforschung und Felddynamik

Curriculum Vitae

Daniel Gotthardt hat in Hamburg Soziologie und Mathematik studiert und hat währendessen die Forschung am Lehrstuhl für Globalisierung, Umwelt und Gesellschaft von Prof. Anita Engels und die integrierte Methodenausbildung der Soziologie und Politikwissenschaft unterstützt. Danach war er auch Lehrbeauftragter für die Methodenlehre. Er ist außerdem als freiberuflicher Sozialforscher und Statistiker tätig und hat dabei v.a. Projekte für zivilgesellschaftliche Organisationen und Behörden im Auftrag des Forschungsbüros für Soziale Innovation (ROSI) durchgeführt.

Seine Forschung behandelt meta-theoretische und methodologische Fragestellungen u.a. der quantitativen Analyse von Variabilität und Kontexten in der Sozialforschung und longitudinalen Netzwerkanalyse der Dynamik organisationaler Felder und sozialer Räume. Im Fokus seiner Promotion im Rahmen des CLICCS-B4-Projekts D°GREES steht die Frage, wie komplexe Erklärungsfaktoren der Dekarbonisierungsprozesse von Organisationen statistisch modelliert werden können.

Konferenzvorträge

Gotthardt, Daniel. 2023.„Looking Beyond the Local Neighborhood – Analyzing Less-Localized Processes of Organizational Fields in Dynamic Networks“. 7th European Conference on Social Networks, September 4-8, Ljubljana, Slowenien.

Gotthardt, Daniel. 2024a.„Studying Diffusion in Organizational Field Networks – A Methodological Evaluation of Past Practices in the Light of New Statistical Development“. 19th Workshop on New Institutionalism, März 21-22, Jena, Deutschland.

Gotthardt, Daniel. 2024b.„The Co-Evolution of Structural Equivalence and Behavior: Disentangling Indirect Selection and Influence“. 44th Sunbelt Conference, Juni 26-30, Edinburgh, UK.

Gotthardt, Daniel, Christoph Naefgen, und Anne Reinarz. 2023a.„Soziale Variabilität im Zeitalter der Regression – wie wir einem Paradigma des Durchschnittlichen entkommen können“. Gehalten auf der Methodische Voraussetzungen vergleichender Analysen: Total Comparability Error. Gemeinsame Tagung der Arbeitsgemeinschaft sozialwissenschaftlicher Institute e.V. (ASI) und der DGS-Sektion „Methoden der empirischen Sozialforschung“, September 21-22, Dresden, Deutschland.

Gotthardt, Daniel, Christoph Naefgen, und Anne Reinarz. 2023b.„Thinking Beyond the Mean – How to Escape a Paradigm of Averages“. 10th European Congress of Methodology, August 4-8, Gent, Belgien.

Naefgen, Christoph, Daniel Gotthardt, und Anne Reinarz. 2023.„Some Ways of Using Variability to Theorize Better“. 16. Fachgruppentagung der Fachgruppe Methoden und Evaluation der Deutschen Gesellschaft für Psychologie (DGP), September 11-15, Konstanz, Deutschland.

Publikationen

Gotthardt, Daniel & Mishieva, Lidiya. 2022. „Index Gute Arbeit. Ergebnisse der Beschäftigtenbefragung in Hamburg zum DGB-Index Gute Arbeit 2021“. Herausgegeben von der Freien und Hansestadt Hamburg - Behörde für Arbeit, Gesundheit, Soziales, Familie und Integration. https://www.hamburg.de/contentblob/16174736/35b1ea356b328949a9416b6fcdfb5357/data/index-gute-arbeit.pdf.

Ćuk, Ammar, Gotthardt, Daniel, & Manderscheid, Katharina. 2021. „Bericht zur UHH-Mobilitätsbefragung“. Hamburg: Universität Hamburg. https://www.wiso.uni-hamburg.de/fachbereich-sozoek/professuren/manderscheid/archiv/uhh-mobilitaetsbefragung.pdf.

Grauel, Jonas & Gotthardt, Daniel. 2017. „Carbon Disclosure, Freedom and Democracy“. Social Responsibility Journal 13 (3): 428–56. https://doi.org/10.1108/SRJ-08-2016-0151.

Grauel, Jonas & Gotthardt, Daniel. 2016. „The relevance of national contexts for carbon disclosure decisions of stock-listed companies: a multilevel analysis“. Journal of Cleaner Production 133 (Oktober): 1204–17. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.05.182

Lehre

SoSe 2024: Grundkurs "Methoden der empirischen Sozialforschung"
WiSe 2023/24: Seminar "Simulations in Social Science with R"
WiSe 2023/24: Seminar "Replikationskrise und reproduzierbare Sozialwissenschaften"
SoSe 2023: Seminar "Differenz und Ähnlichkeit - Soziale Variabilität quantifizieren, darstellen und erklären"
SoSe 2023: Grundkurs "Methoden der empirischen Sozialforschung"
WiSe 2022/23: Seminar "Replikationskrise und reproduzierbare Sozialwissenschaften"
SoSe 2022: Grundkurs "Methoden der empirischen Sozialforschung"