Soziale Netzwerke als Ressource für den Umgang mit Langzeitarbeitslosigkeit

Klärner, Andreas; Knabe, André

doi:10.5771/0342-300x-2016-5-353

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“…Gleichzeitig sind sie die wichtigste Ressource der Krisenbewältigung. Die hier betrachteten Risikofamilien haben im Vergleich zu anderen Erhebungen (Klärner und Knabe 2016 ) relativ große Netzwerke, was partiell auf einen hohen Anteil institutioneller Kontakte zurückzuführen ist. Die Arten der Krisenbewältigung sind vielfältig und reichen vom „Survival in der Nische“ der Familie Fiedler (Reis 2020 ) über entkoppelte bzw.…”

Section: Diskussionunclassified

Auswirkungen der Coronapandemie auf soziale Netzwerke in Risikofamilien

et al. 2021

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Zusammenfassung Hintergrund Die Maßnahmen zur Reduktion des Infektionsgeschehens im Rahmen der Coronapandemie brachten insbesondere für Familien mit schulpflichtigen Kindern erhebliche Einschränkungen mit sich. Besonders betroffen sind Risikofamilien, die bereits vor der Pandemie mit psychischen Störungen, Armut oder beengtem Wohnraum konfrontiert waren. Fragestellung Wie stellen sich Zusammensetzung und Dynamik der sozialen Netzwerke von Risikofamilien während des Lockdowns dar? Material und Methode „Mixed-methods“-Analyse auf Basis von 19 qualitativen Leitfadeninterviews und 18 standardisiert erhobenen egozentrierten Netzwerken mit 224 von den Befragten („ego“) genannten Personen („alter“). Ergebnisse Netzwerke werden durch die Krise geschwächt. Gleichzeitig sind sie wichtigste Ressource der Bewältigung. Unterstützung fehlt v. a. bei der Sorge um die psychisch erkrankten Kinder. Wichtigste Quellen von Unterstützung sind die erweiterte Familie und institutionelle Einrichtungen. Letztere waren in der Krise oft nur noch eingeschränkt oder gar nicht mehr zu erreichen. Im Idealfall sind die verbliebenen Beziehungen stark genug, um die Situation zu überstehen. Im schlimmsten Fall werden die Kinder nicht nur aus institutionellen Strukturen entlassen (Kita, Schule, medizinische und therapeutische Hilfen), sondern verschwinden ganz und gar aus der institutionellen und gesellschaftlichen Obhut. Ihr Wohl hängt dann allein von den Kompetenzen ihrer Eltern ab. Schlussfolgerung In Zeiten von Kontaktbeschränkungen benötigen Risikofamilien besondere Aufmerksamkeit. Es genügt nicht, darauf zu warten, dass sie von sich aus um Hilfe oder eine Notbetreuung für die Kinder bitten. Institutionen sollten proaktiv praktische und informationelle Unterstützung anbieten.

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Section: Diskussionunclassified

Auswirkungen der Coronapandemie auf soziale Netzwerke in Risikofamilien

et al. 2021

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“…Recent analyses of our dataset that looked at how the respondents cope with poverty and stigmatisation also found that more diverse, heterogeneous and structurally complex networks can provide people with social recognition, because such networks allow them to play different roles in various social contexts (Knabe et al ). For example, a person can demonstrate that she is a caring mother, a good friend or a volunteer in community services (Keim ; Klärner , ; Klärner and Knabe ). Diverse networks open scopes for alternative actions and resorts that help avoiding stigmatisation (Knabe et al ).…”

Section: Discussion and Conclusion: Social Network And Coping With Pmentioning

confidence: 99%

Social Networks and Coping with Poverty in Rural Areas

Klärner

Knabe

2019

Sociologia Ruralis

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This article draws attention to the spatial dimensions of poverty and the importance of social networks as coping resources for the rural poor. We analyse data from an explorative, mixed‐methods study conducted in rural and urban areas in north‐eastern Germany, and show that spatial contexts shape poor people's social networks. Our quantitative analyses indicate that compared to the urban networks, the rural networks in our sample are smaller, and include more family members and fewer supportive relationships. Our analysis of qualitative interviews with rural poor people yields a typology of strategies for coping with poverty. It also shows that while social networks represent important resources for coping with poverty in rural areas, the support capacities of these networks are weakened by structural changes, the selective out‐migration of younger and better educated individuals, and by the ageing and shrinking of the population.

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“…Additionally, due to reduced resources, the unemployed are less able to return favors and thus are less attractive partners for social exchange. Furthermore, contacts might withdraw from the unemployed because of unemployment stigma (Paugam and Russel 2000;Klärner and Knabe 2016).…”

Section: The Causal Pathway Hypothesismentioning

confidence: 99%

The role of social integration in the adverse effect of unemployment on mental health – Testing the causal pathway and buffering hypotheses using panel data

Krug

Prechsl

2020

Social Science Research

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Social integration is considered crucially important for understanding the adverse effect of unemployment on mental health. Social integration is assumed to either bring about the health effects of unemployment (causal pathway hypothesis) or shield the unemployed from such effects (buffering hypothesis). However, there is scarce empirical evidence, especially based on panel data, regarding these two hypotheses. In our analysis, we use up to ten waves of the "Labour Market and Social Security" (PASS) German panel study and apply fixed effects panel regressions to account for unobserved confounders. We test several indicators that cover different aspects of social integration (numbers of strong and weak ties, conflict in the household, employed friends, general and job searchspecific social support). We find no empirical support for the causal pathway hypothesis and only very limited support for the buffering hypothesis.

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Soziale Netzwerke als Ressource für den Umgang mit Langzeitarbeitslosigkeit

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Auswirkungen der Coronapandemie auf soziale Netzwerke in Risikofamilien

Auswirkungen der Coronapandemie auf soziale Netzwerke in Risikofamilien

Social Networks and Coping with Poverty in Rural Areas

The role of social integration in the adverse effect of unemployment on mental health – Testing the causal pathway and buffering hypotheses using panel data

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