Das freie und öffentliche Teilen von wissenschaftlichen Erkenntnissen und ihren Entstehungsprozessen ist ein elementarer Grundsatz der Wissenschaft. Diese Offenheit und Transparenz zu erreichen, ist jedoch oftmals schwierig, insbesondere dann, wenn große Datensätze und komplexe computergestützte Berechnungen nötig sind.
GESIS forscht zu diesen Herausforderungen und stellt Infrastruktur sowie Angebote bereit, die Wissenschaftler*Innen dabei unterstützen, ihre Arbeiten "offen" und nachvollziehbar zur Verfügung zu stellen. Neben der Archivierung und Bereitstellung von Daten und Publikationen bieten wir Lösungen für das Dokumentieren und Teilen von rechnergestützten Verarbeitungsprozessen für datenintensive Forschungsdesigns an.
Mit unseren Forschungs- und Entwicklungsarbeiten im Bereich Open Science
- treiben wir die FAIR Data-Prinzipien voran – und das auch für neue Datentypen wie digitale Verhaltensdaten
- ermöglichen wir die Reproduzierbarkeit von computergestützten Analysen in den Sozialwissenschaften (und darüber hinaus)
- stellen wir Möglichkeiten für das Teilen von Publikationen, Daten und Code zur Verfügung
- bieten wir Altmetrics zur Messung der öffentlichen Wirkung von wissenschaftlichen Arbeiten an
Das Engagement von GESIS für Open Science-Technologien ist langfristig, forschungsbasiert und spiegelt sich u.a. in unserer Beteiligung an der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur NFDI wider sowie der strategischen Erweiterung des Instituts im Bereich digitaler Verhaltensdaten.
Darüber hinaus unterstützen wir Wissenschaftler*Innen mit Schulungsmaterialien zu Open Science.
Nicht zuletzt ist Open Science bei GESIS gelebte Praxis: Besuchen Sie uns auf GitHub, nutzen Sie unsere DVD-Datensätze und Analyse-Tools.
Erfahren Sie mehr über unsere Beratungsangebote und Serviceleistungen:
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Analyse Digitaler Verhaltensdaten
Methoden, Tools, Frameworks und Infrastruktur für die Analyse digitaler Verhaltensdaten.
- Datenregistrierungsagentur da|ra
- GESIS Notebooks
- Volltextserver SSOAR
- Hienert, Daniel, Dagmar Kern, Katarina Boland, Benjamin Zapilko, and Peter Mutschke. 2019. "A digital library for research data and related information in the social sciences." In Proceedings of 2019 ACM/IEEE Joint Conference on Digital Libraries (JCDL), 148-157. Piscataway, NJ: IEEE. doi: https://doi.org/10.1109/JCDL.2019.00030.
- Olsson, Olof, Thomas Bosch, Benjamin Zapilko, Arofan Gregory, and Joachim Wackerow. 2012. "DDI-RDF - Trouble with Triples." IASSIST Conference 2012. http://www.iassistdata.org/downloads/2012/2012_b2_olsson.pdf.
- Bosch, Thomas, Richard Cyganiak, Joachim Wackerow, and Benjamin Zapilko. 2015. DDI-RDF Discovery Vocabulary: A Vocabulary for Publishing Metadata about Data Sets (Research and Survey Data) into the Web of Linked Data: (Draft of metadata specification). http://rdf-vocabulary.ddialliance.org/discovery.html.
- Block, William, Thomas Bosch, Bryan Fitzpatrick, Daniel Gillman, Jay Greenfield, Arofan Gregory, Marcel Hebing, Larry Hoyle, Chuck Humphrey, Jon Johnson, Jenny Linnerud, Brigitte Mathiak, Steven McEachern, Olof Olsson, Barry Radler, Ørnulf Risnes, Dan Smith, Wendy Thomas, Joachim Wackerow, Dennis Wegener, and Wolfgang Zenk-Möltgen. 2012. "Developing a model-driven DDI specification." DDI Working Paper Series. doi: https://doi.org/10.3886/DDIWorkingPaper04.
- Hartmann, Thomas, Benjamin Zapilko, Joachim Wackerow, and Kai Eckert. 2016. "Directing the development of constraint languages by checking constraints on RDF data." International Journal of Semantic Computing 10 (2): 193-217. doi: https://doi.org/10.1142/S1793351X16400079.