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.
Unsere Forschungsschwerpunkte im Bereich Open Science
- Wir treiben die FAIR Data-Prinzipien voran – und das auch für neue Datentypen wie digitale Verhaltensdaten.
- Wir ermöglichen die Reproduzierbarkeit von computergestützten Analysen in den Sozialwissenschaften (und darüber hinaus).
- Wir stellen Möglichkeiten für das Teilen von Publikationen, Daten und Code zur Verfügung.
- Wir bieten 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.
- Saldanha Bach Estevao, Janete, Claus-Peter Klas, and Peter Mutschke. 2022. "The hurdles of current data citation practices and the adding-value of providing PIDs below study level." In JCDL '22: The ACM/IEEE Joint Conference on Digital Libraries in 2022 Proceedings, edited by Akiko Aizawa, Thomas Mandl, Zeljko Carevic, Annika Hinze, Philipp Mayr, and Philipp Schaer, 41. New York: ACM. https://doi.org/10.1145/3529372.3533293.
- Klas, Claus-Peter, Matthäus Zloch, Janete Saldanha Bach, Erdal Baran, and Peter Mutschke. 2022. KonsortSWD Measure 5.1: PID Service for variables report. doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.6397367.
- Bittermann, André, Veronika Batzdorfer, Sarah Marie Müller, and Holger Steinmetz. 2021. "Mining Twitter to detect hotspots in psychology." Zeitschrift für Psychologie 229 (1): 3-14. doi: https://doi.org/10.1027/2151-2604/a000437.
- Rosenbusch, Hannes, Felix Soldner, Anthony M. Evans, and Marcel Zeelenberg. 2021. "Supervised machine learning methods in psychology: A practical introduction with annotated R code." Social and Personality Psychology Compass 15 (2): e12579. doi: https://doi.org/10.1111/spc3.12579.
- Manola, Natalia, Peter Mutschke, Guido Scherp, Klaus Tochtermann, and Peter Wittenburg, ed. 2020. Implementing FAIR data infrastructures: Dagstuhl perspectives workshop 18472. 8, 1. doi: https://doi.org/10.4230/DagMan.8.1.1. urn: urn:nbn:de:0030-drops-132376. https://drops.dagstuhl.de/opus/volltexte/2020/13237.
Titel | Start | Ende | Förderer |
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NFDI for Data Science and Artificial Intelligence
(NFDI4DS)
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2021-10-01 | 2026-09-30 | DFG |
NFDI for Business, Economic and Related Data
(BERD@NFDI)
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2021-10-01 | 2026-09-30 | DFG |
Stellvertretender Abteilungsleiter
FAIR Data
Teamleiter
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Methoden, Tools, Frameworks und Infrastruktur für die Analyse digitaler Verhaltensdaten.
- Datenregistrierungsagentur da|ra
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