In seinem Vortrag mit dem Titel „Rethinking Spatial Dependencies in Socioeconomic Modeling“ setzte sich Dr. Feitosa kritisch mit sogenannten räumlichen Gewichtungsmatrizen auseinander, wie sie in der Statistik zur Formalisierung räumlicher Zusammenhänge verwendet werden. Der Vortrag diskutierte einige allgemein akzeptierte Annahmen über die Art und Weise, wie räumliche Beziehungen typischerweise raumstatistisch modelliert werden. Dabei wurde betont, dass räumliche Analysen immer eine Abstraktion des geographischen Raums und eine Formalisierung der Beziehungen zwischen Orten und Entitäten beinhalten. Räumliche Gewichte, so betonte Dr. Feitosa, sind nicht nur neutrale Werkzeuge, sondern beinhalten auch implizite theoretische und philosophische Annahmen. Entsprechende methodische Entscheidungen wiederum prägen die Art und Weise, wie räumliche Modelle soziale und wirtschaftliche Realitäten darstellen.
Im Vortrag wurde aufgezeigt, wie unterschiedliche Gewichtungsschemata (z. B. nächstgelegene Nachbarn vs. Distanz-Schwellenwert-Methoden) Analyseergebnisse erheblich beeinflussen können, was die Notwendigkeit von Reflexivität und kritischem Hinterfragen in der räumlichen Modellierungspraxis unterstreicht. Diese Perspektive ist besonders relevant für sozioökonomische Kontexte, in denen räumliche Abhängigkeiten tief mit institutionellen, historischen und politischen Prozessen verwoben sind. Der Vortrag steht im Kontext einer breiteren Debatte in der raumbezogenen Sozialwissenschaft über die Abkehr von rein geometrischen Annahmen und hin zur Entwicklung von Modellen, die sich stärker auf den Kontext und auf Theorien stützen. Forschende sollten demnach die ihren Modellen zugrunde liegenden Annahmen stärker überdenken und die tatsächlichen sozialen Prozesse besser berücksichtigen, die räumliche Abhängigkeiten erzeugen.
Dieser Vortrag steht in Zusammenhang mit dem laufenden DFG-Projekt zum besseren Verständnis räumlicher Gewichte und mit dem Anliegen des Fachgebietes RAM, kritische, theoriegeleitete und methodisch rigorose räumliche Modellierungspraktiken voranzutreiben.
Weitere Informationen über den 2025 Australian Workshop on Spatial Methods finden Sie unter: https://spatialmethods.org/workshop-au/