Management verschiedener Datentypen

Für die sozialwissenschaftliche Forschung werden unterschiedliche Arten von Forschungsdaten verwendet, die jeweils auch ganz unterschiedliche Ansprüche an das Forschungsdatenmanagement stellen. Aktuell liegt ein besonderer Schwerpunkt auf den Herausforderungen im Umgang mit neuen Datentypen: insbesondere digitale Verhaltensdaten, die aus Online-Plattformen oder Sensoren gewonnen werden, benötigen neue, forschungsbasierte Ansätze für die Archivierung, Dokumentation und Bereitstellung der Daten unter Berücksichtigung von rechtlichen und ethischen Rahmenbedingungen. Aber auch in Bezug auf Umfragedaten werden Aufbereitungsmethoden und Datenmanagement kontinuierlich weiterentwickelt. Einen weiteren Forschungsbereich bilden schließlich Verlinkungen zwischen verschiedenen Datentypen, beispielsweise Umfragedaten mit Social Media-Daten oder mit Geodaten.

Forschungsoutput

  • Akdeniz, Esra, Kerrin Borschewski, Johannes Breuer, and Yevhen Voronin. 2023. “Sharing social media data: The role of past experiences, attitudes, norms, and perceived behavioral control.” Frontiers in Big Data 5 (16 January 2023): 971974. doi: 10.3389/fdata.2022.971974
  • Bensmann, Felix, Lars Heling, Stefan Jünger, Loren Mucha, Maribel Acosta, Jan Göbel, Gotthard Meinel, Sujit Sikder, York Sure-Vetter, and Benjamin Zapilko. 2020. “An Infrastructure for Spatial Linking of Survey Data.” Data Science Journal 19 (1): 27. doi: 10.5334/dsj-2020-027.  
  • Daikeler, Jessica, Leon Froehling, Indira Sen, Lukas Birkenmaier, Tobias Gummer, Jan Schwalbach, Henning Silber, Bernd Weiß, Katrin Weller, and Clemens Lechner. 2024. “Assessing Data Quality in the Age of Digital Social Research: A Systematic Review.” Social Science Computer Review. online first. doi: 10.1177/08944393241245395.  
  • Kinder-Kurlanda, Katharina E., Katrin Weller, Wolfgang Zenk-Möltgen, Jürgen Pfeffer, and Fred Morstatter. 2017. “Archiving Information from Geotagged Tweets to Promote Reproducibility and Comparability in Social Media Research.” Big Data & Society 4 (2): 1-14. doi: 10.1177/2053951717736336
  • Perry, Anja, and Wolfgang Zenk-Möltgen. 2024. “When to use the k-rule? - Criteria for managing uniqueness and de-anonymization risk in social science survey data.” Transactions on Data Privacy 17 (3): 123-46. http://www.tdp.cat/issues21/abs.a507a23.php