Beratung und Unterstützung bei der Archivierung eigener Studien

Das GESIS Datenarchiv für Sozialwissenschaften archiviert maschinenlesbare Datensätze aus allen Bereichen der Sozialwissenschaften, wenn die Studie:

  • Aussagen über die deutsche Bevölkerung oder über Teile von ihr erlaubt,
  • die Untersuchung von deutschen Forschern durchgeführt wurde, unabhängig davon, ob sich die Untersuchung auf Deutschland bezieht oder nicht,
  • die Studie ganz allgemein für sozialwissenschaftliche Benutzer von Interesse sein könnte.

Bei der Archivierung von Datensätzen bietet GESIS dem Datengeber folgende Leistungen:

  • Vereinbarung der Zugangsmodalitäten für die Sekundäranalyse durch Dritte mittels Festlegung einer Zugangskategorie (siehe Benutzungsordung (27 KB)).
  • Routinemäßige Überprüfung der Daten und ggf. Aufbereitung entsprechend der Datenarchivstandards.
  • Beschreibung für den Datenbestandskatalog.
  • Langfristige Sicherung digitaler und gedruckter Studienmaterialien.
  • Bereitstellung der Studien über den Datenservice zum Download oder per CD-ROM.

und Vorteile:

  • Kostenfreier Zugriff auf die eigenen, dem Archiv überlassenen Studien.
  • Kostenfreie Nutzung des Datenbestandes des Archivs in etwa gleichem Umfang der eigenen, hier archivierten Studien, soweit es keine Zugangsbeschränkung gibt (vgl. Benutzungsordnung (27 KB)).

Für eine vollständige Archivierung benötigt das Datenarchiv der GESIS alle Materialien, die für eine Sekundäranalyse notwendig sind. Dies umfasst mindestens die Daten, wenn möglich aufbereitet für die direkte Verwendung in einer Statistiksoftware, das Erhebungsinstrument und eine methodische Beschreibung. Die Materialien sollten keinen urheberrechtlichen Beschränkungen unterliegen (z.B. keine Buchkopien).

Zusammenarbeit mit Datengebern

Zahlreiche Institutionen der akademischen sowie der kommerziellen Markt- und Meinungsforschung nutzen das GESIS Datenarchiv für Sozialwissenschaften (vormals Zentralarchiv für Empirische Sozialforschung) zur Archivierung ihrer Studien. Sie ermöglichen Wissenschaftlern, ohne eigenen Erhebungsaufwand empirisch zu arbeiten und auf Bestehendem aufzubauen. Vorhandenes Wissen wird so optimal und kostengünstig genutzt.