Birkenmaier, L., Daikeler, J., Fröhling, L., Gummer, T., Lechner, C. M., Lux, V., Schwalbach, J., Silber, H., Weiß, B., Weller, K., Wolf, C., Abel, D., Breuer, J., Dietze, S., Dimitrov, D., Döring, H., Hebel, A., Hochman, O., Jünger, S., Katsanidou, A., Kohne, J., Kunz, T., Mangold, F., Mathiak, B., Piepenburg, J. G., Pollak, R., Quandt, M., Rammstedt, B., Roßmann, J., Schellhammer, Stroppe, A.-K., Soldner, F., S., Stier, S., Wagner, C., Watteler, O., Weiß, J., Zapilko, B., Ziaja, S. (2024): Defining and Evaluating Data Quality for the Social Sciences. (GESIS Papers, 2024|06). GESIS – Leibniz Institute for the Social Sciences, https://doi.org/10.21241/ssoar.96764
Die Autor*innen haben festgestellt, dass ein allgemeines Verständnis von Datenqualität für sozialwissenschaftliche Daten erforderlich ist.
Bestehende Rahmenwerke bieten zwar wertvolle Orientierungshilfen für die Bewertung der Datenqualität, konzentrieren sich jedoch in der Regel auf bestimmte Dimensionen oder Datentypen. Die Autor*innen sind der Meinung, dass diese Rahmenwerke zwar von entscheidender Bedeutung sind, dass aber eine umfassendere Perspektive auf die Datenqualität erforderlich ist, um die inhärente Mehrdimensionalität der Qualitätsaspekte in sozialwissenschaftlichen Daten vollständig zu erfassen.
Daher bietet dieses Positionspapier einen einheitlichen Rahmen für die Bewertung der Datenqualitätsdimensionen sozialwissenschaftlicher Daten.