Data Linking - Die Verknüpfung von Umfragedaten mit Geo-, Social-Media- und Sensorendaten

Wenngleich Umfragedaten in den quantitativen Sozialwissenschaften nach wie vor den am häufigsten verwendeten Datentyp darstellen, kann nicht alles, was für Sozialwissenschaftler*innen von Interesse ist, über Umfragen gemessen werden. Selbstauskünfte haben bestimmte Einschränkungen, wie z.B. Verzerrung durch Erinnerung oder soziale Erwünschtheit. Aus diesem Grund werden in den Sozialwissenschaften zunehmend andere Arten von Daten verwendet, die nicht speziell für die Forschung generiert wurden. Diese Daten werden oft als "Found Data" oder "Non-Designed Data" bezeichnet und umfassen eine Vielzahl verschiedener Datentypen, wie z. B. Geodaten, digitale Spurdaten oder andere Arten von Transaktionsdaten. Natürlich haben auch diese Daten gewisse Limitationen. Eine Möglichkeit, die spezifischen Stärken von Umfragedaten und anderen Datentypen zu kombinieren sowie den jeweiligen Einschränkungen zu begegnen, ist ihre Verknüpfung. Diese Survey Guideline beschreibt die Vorteile der Verknüpfung von Umfragedaten mit anderen Datentypen sowie die Herausforderungen in diesem Prozess und wie man mit ihnen umgehen kann, wobei der Schwerpunkt auf drei Datentypen liegt, die in den Sozialwissenschaften zusehends häufiger genutzt werden: Geodaten, Social-Media-Daten und Sensordaten.

Data Linking (Englisch)

Beuthner, Christoph, Johannes Breuer, and Jünger, Stefan (2021). Data Linking - Linking survey data with geospatial, social media, and sensor data. Mannheim, GESIS - Leibniz Institute for the Social Sciences (GESIS Survey Guidelines). DOI: 10.15465/gesis-sg_en_039