Daikeler, J., Fröhling, L., Sen, I., Birkenmaier, L., Gummer, T., Schwalbach, J., Silber, H., Weiß, B., Weller, K., & Lechner, C. (2024). Assessing Data Quality in the Age of Digital Social Research: A Systematic Review. Social Science Computer Review, doi.org/10.1177/08944393241245395
Das neue Review beleuchtet erstmalig die zentralen Aspekte von Datenqualität für neue und alte sozialwissenschaftlichen Daten. Die Autor*innen untersuchen vier Hauptziele:
Erstens stellen sie Forschenden einen Entscheidungsbaum zur Identifizierung geeigneter Datenqualitätsschema bereit. Zweitens bestimmen sie, welche Datenarten und Qualitätsdimensionen bereits in den existierenden Rahmenwerken für die jeweiligen Datentypen behandelt werden. Drittens identifizieren die Autor*innen Lücken für Qualitätsüberlegungen, die gefüllt werden müssen. Und viertens bieten sie einen detaillierten Überblick über die intrinsische und extrinsische Perspektiven zur Datenqualität für neue und alte Datentypen in den Sozialwissenschaften.