Warum Familie wichtig ist - Modellierung kurz- und langfristiger Einflüsse von Verwandten auf Lebens- und Reproduktionsstrategien
Zusammenfassung der Projektergebnisse
In dem Projekt wurde anhand historischer Familiendaten untersucht, wie reproduktive Biographien (life histories) durch Verwandte beeinflusst werden können. Ausgehend von der Frage, weshalb die bisherige empirische Evidenz für Verwandteneffekte auf Fruchtbarkeit und Überleben der Nachkommen ausgesprochen heterogen ist, wurde in dem Projekt versucht, Wechselwirkungen innerhalb von Verwandtennetzwerken zu identifizieren, die aus einer reproduktiven Konkurrenz oder der unterschiedlichen Rekrutierbarkeit potenzieller Helfer resultieren und die Effekte möglicherweise konstituieren. Als Grundlage unserer Untersuchung dienten Daten aus Familienrekonstitutionsstudien von den demographisch sehr unterschiedlichen Populationen des kanadischen St. Lawrence Valleys (17.-18. Jahrhundert) und der ostfriesischen Krummhörn (18.-19. Jahrhundert). Während die Krummhörn als seit dem frühen Mittelalter bereits vollständig besiedelt gilt und die Einwohnerzahl dort praktisch stagnierte, weist die im 17. und 18. Jhd. rapide expandierende Gründerpopulation des kanadischen St. Lawrence Valleys eine extrem hohe Fruchtbarkeit auf. Dieser starke Kontrast im Fertilitätsregime zwischen beiden Populationen erschien in besonderer Weise geeignet, um adaptive Investmententscheidungen innerhalb kooperativer Reproduktionssysteme auf deren Kontextabhängigkeit zu überprüfen. Zentrales Projektziel war die Darstellung von Verwandteneffekten auf Fruchtbarkeit und Überleben des Nachwuchses innerhalb eines dynamischen Modells, welches Wechselwirkungen erlaubt zwischen den spezifischen sozioökonomischen bzw. ökologischen Beschränkungen in den untersuchten Populationen („extrinsische" Faktoren) und strukturellen Eigenschaften des familiären Netzwerks („intrinsische" Faktoren). Wichtige Eigenschaften eines Verwandtennetzwerks sind deren personale Zusammensetzung und die damit einhergehenden Verwandtschaftsverhältnisse und die räumliche Verteilung ihrer Mitglieder. Rückblickend lässt sich feststellen, dass dieses Ziel eines integrierten Modells zwar durchaus erreicht werden konnte, allerdings noch nicht mit dem anfangs erwarteten Ertrag. Die in den Daten zu Tage tretende Variabilität und Komplexität familiärer Lebensverhältnisse erschwert auf eine nicht vorhergesehene Art die Anpassung und Selektion adäquater Modelle. Mögliche Ursachen hierfür liegen einerseits in der anfänglichen Unterschätzung des erforderlichen Programmieraufwands, welche sich zulasten der für anschließende Analysen verfügbaren Ressourcen auswirkte. Andererseits könnte aber auch die relativ ehrgeizige Konzeption unserer Untersuchung - welche das Zusammenwirken vieler verschiedener Einflüsse und eine perspektivisch weit gefasste Adressierung möglicher Effekten zum Gegenstand hatte - sich für die Eingrenzung leichter zu überprüfender Hypothesen als problematisch erwiesen haben. So waren zwar in Multistate-Modellen zu Verwandteneffekten auf mütterliche Biographien einige der von uns vermuteten Zusammenhänge durchaus feststellbar (wie z.B. die Bedeutung von genetischer Verwandtschaft und räumlicher Distanz), allerdings erwiesen sich die Schätzungen meist nicht als hinreichend robust gegenüber modifizierten Modellparametern bzw. tendieren die Modelle teilweise zur Überspezifizierung. Was die Methodenentwicklung betrifft, ist als positives Resultat des Projekts zu verzeichnen, dass der Aufwand für zukünftige Untersuchungen dieser Art durch die hier entwickelten Verfahren zur Strukturierung multidimensionaler genealogischer Ereignisdaten deutlich verringert wurde. Diese Funktionalität lässt sich auch auf vergleichbare Daten anderer Populationen anwenden und ist inzwischen als Erweiterungspaket für die Programmumgebung 'R' auf einem öffentlichen Repositorium verfügbar.
