KINMATRIX - Uncovering the Kinship Matrix

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Menschen betrachten in der Regel einen großen Kreis von nahen und entfernten Verwandten als ihre Familie. Die aktuelle Forschung und Datenlage ist nur auf einen kleinen Teil dieses Personenkreises beschränkt – häufig lediglich auf die „Kernfamilie“ aus Eltern und Kindern. Das EU-finanzierte Projekt KINMATRIX wird den Familienverbund in bislang beispiellosem Umfang und Detail untersuchen und dabei Daten von 10 000 Familien in fünf europäischen Ländern, kombiniert mit genealogischen Quellen und nationalen Verzeichnissen, erheben. Diese Daten werden die Familie als Verwandtschaftsmatrix darstellen – ein großes, vielschichtiges und generationenübergreifendes Geflecht aus persönlichen Beziehungen. Auf dieser Grundlage wird das Projekt die Bedeutung der Familie untersuchen: als Absicherung vor Risiken, als soziales Netzwerk gegen Isolation, und als Finanzierungsquelle zur Förderung von Ausbildung und Karriere.

What people regard as their family is usually a large network: children, parents, grandparents, siblings, cousins, aunts and uncles, nieces and nephews, stepparents and stepsiblings. Current data and research are limited to a small segment of this network – often only the ‘nuclear family’ of parents and children. This project will extend the nuclear view to map out the family network in unprecedented scope and detail. Thomas Leopold and his team will collect new multi-actor survey data on 10,000 families in five European countries, combined with large-scale data from genealogical sources and national registers. These data will show the family not as a nuclear unit but as a kinship matrix – a large, diverse and multigenerational web of relationships. Based on this view, the project will study how the family matters: as a private safety net insuring against health risks and financial hardship, as a social network protecting from isolation and loneliness, and as a source of capital promoting education and careers.

Identifier
DOI https://doi.org/10.4232/1.14380
Metadata Access https://api.datacite.org/dois/10.4232/1.14380
Provenance
Creator Leopold, Thomas; Becker, Charlotte Clara; Buyukkececi, Zafer; Çineli, Beyda; Raab, Marcel
Publisher GESIS
Publication Year 2025
Rights Alle im GESIS DBK veröffentlichten Metadaten sind frei verfügbar unter den Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication. GESIS bittet jedoch darum, dass Sie alle Metadatenquellen anerkennen und sie nennen, etwa die Datengeber oder jeglichen Aggregator, inklusive GESIS selbst. Für weitere Informationen siehe https://dbk.gesis.org/dbksearch/guidelines.asp?db=d; All metadata from GESIS DBK are available free of restriction under the Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication. However, GESIS requests that you actively acknowledge and give attribution to all metadata sources, such as the data providers and any data aggregators, including GESIS. For further information see https://dbk.gesis.org/dbksearch/guidelines.asp
OpenAccess true
Representation
Language German
Resource Type Dataset
Version 1.0.0
Discipline Social Sciences
Spatial Coverage Germany; Netherlands; Poland; Italy; Denmark; Finland; Sweden; Norway; United Kingdom; United States