Forschung als Basis für professionelle Archivierung und Open Science
Der Forschungsbereich “Forschungsdatenmanagement” verbindet auf interdisziplinäre Weise Fragestellungen rund um den professionellen Umgang mit Daten. Das umfasst insbesondere Forschung zur Archivierungspraxis inklusive der Datenaufbereitung und der Bereitstellung im Rahmen von Dateninfrastrukturen sowie zu Aspekten des Daten-Teilens und der Nachnutzung im Sinne von Open Science und Open Data. Für den gesamten Forschungsbereich sind dabei die verschiedenen in den Sozialwissenschaften verwendeten Typen von Forschungsdaten zu unterscheiden, da beispielsweise Umfragedaten und digitale Verhaltensdaten unterschiedliche Herausforderungen für das Datenmanagement, inklusive Aufbereitung und Dokumentation der Daten, stellen.
Rechtliche Aspekte sowie Forschungsethik und Datensicherheit spielen dabei in allen Teilbereichen und für alle Datentypen eine Rolle. Herausforderungen ergeben sich beispielsweise durch eine wachsende Menge von teilweise auch sensiblen Daten auf der Ebene von Individuen, neue Datenquellen (etwa aus sozialen Medien), neue Möglichkeiten zur Verlinkung von Datenbeständen und die Frage, wie solche Daten sicher und trotzdem nutzungsfreundlich in zunehmend vernetzten Forschungsumgebungen angeboten werden können.
Vor dem Hintergrund des großen und weiterhin wachsenden Datenbestandes von GESIS, sowie den damit verbundenen Angeboten zur Datenarchivierung und Datennachnutzung ist die Forschung in diesem Themenbereich ein wichtiger Bestandteil zur Erweiterung und zum Ausbau der damit verbundenen Infrastrukturen. Der Forschungsbereich baut auf Ergebnissen sowohl aus der angewandten und methodischen sozialwissenschaftlichen Forschung als auch auf der computergestützten Methodenforschung auf und bietet vielfältige Anknüpfungspunkte zu Fragen der Datenqualität - sowohl auf Ebene einzelner Datensätze als auch auf Ebene ganzer Datenbestände und beispielsweise deren Repräsentativität, Vertrauenswürdigkeit und Nutzbarkeit.
Data Quality
Prozesse des Forschungsdatenmanagements zielen in hohem Maße darauf ab, die Qualität von Forschungsdaten zu erhöhen.
Mit unserer Forschung im Bereich Datenmanagement tragen wir zu einem besseren Verständnis und zur Weiterentwicklung von Abläufen im professionellen Umgang mit Forschungsdaten bei, etwa in Bezug auf Qualitätssicherung durch langfristige Datenverfügbarkeit, die Verbesserung der Datendokumentation, oder die Weiterentwicklung von sicheren und vertrauenswürdigen Dateninfrastrukturen.
Der Forschungsbereich nimmt dabei auch die extrinsische Datenqualität in den Blick, indem er einen Fokus auf die (Nach)Nutzbarkeit vorhandener Daten durch die Forschungscommunity legt. Hierzu gehören insbesondere auch die Dimensionen der FAIR-Kriterien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable).
Archivierungspraxis
GESIS erforscht Archivierungspraktiken, Metadatenstandards, Datenschutz und Data Linking, um vernetzte Infrastrukturen, höhere Datenqualität und vertrauenswürdige Forschungsumgebungen für die Wissenschaft zu fördern.
Management verschiedener Datentypen
Die Forschung entwickelt neue Ansätze für das Management vielfältiger Datentypen – von Umfrage- bis Verhaltensdaten – und untersucht Verlinkungen sowie rechtliche und ethische Herausforderungen.
Open Science, Reproduzierbarkeit und FAIRness
Der Forschungsbereich untersucht Open Science-Praktiken, Reproduzierbarkeit und Nachnutzbarkeit von Daten und Code – mit Fokus auf Motivationen, Hindernisse und FAIR-Kriterien zur Stärkung der Forschungsgemeinschaft.