Standards and tools for data monitoring in observational studies (STANS)

Die Arbeitspakete dieses Forschungsprojekts zielen auf

erweiterte Analysewerkzeuge, disziplinübergreifende Standards und Leitfäden ab,

um die nachhaltige und weit verbreitete Nutzung unserer Entwicklungen zu

harmonisierten Datenqualitätsanalysen in Kohortenstudien und beobachtender

Gesundheitsforschung zu fördern. Das erste Ziel ist die Verbesserung des

Umfangs und der Methodik von Datenqualitätsbewertungen. Wir werden den

transdisziplinären Austausch verbessern, indem wir die Überschneidungen

zwischen epidemiologischen und sozialwissenschaftlichen Datenerhebungsmethoden

nutzen. GESIS wird sein Fachwissen einbringen, um wichtige, bisher unentdeckte

Probleme des derzeitigen Datenqualitätskonzepts aufzudecken, wie z. B.

unerwünschtes Antwortverhalten. Umgekehrt gibt es in den Sozialwissenschaften

keinen vergleichbaren Rahmen für die Datenqualität. Das aktuelle

Datenqualitätskonzept kann für Beobachtungsstudien in diesem Bereich von großem

Nutzen sein. Zweitens werden wir Methoden für die automatisierte Bewertung von

Datenqualitätsproblemen ableiten, wobei der Schwerpunkt auf Beobachter-, Geräte-

und Zentreneffekten sowie auf zeitlichen Trends liegt. Das zweite Ziel behandelt

die FAIR-Prinzipien (findability, accessibility, interoperability, and

reusability) von Datenqualitätsbewertungen.