Sozial- und Geisteswissenschaften

Recherche

Es gibt verschiedene Quellen, aus denen Forschungsdaten für die Sozialwissenschaften abgerufen werden können. Die Ressource Registry of Research Data Repositories ist ein allgemeiner Dienst zum Auffinden geeigneter Datensätze nach Typ, Thema, Zugangsbedingungen und anderen nützlichen Kategorien, die gefiltert werden können, um beispielsweise spezifische Ergebnisse für die Sozialwissenschaften zu erhalten. Andere nützliche Datendienste sind:

  • gesisDataSearch – Suchen Sie nach sozialen und wirtschaftlichen Forschungsdaten in einem vielfältigen Portfolio von Datenrepositorien und Metadatendiensten
  • Social Science Open Access Repository  Open Access Repositorium für Sozialwissenschaften (GESIS)
  • ICPSR – Interuniversitäres Konsortium für Politik- und Sozialforschung, sozialwissenschaftliches Datenarchiv

Daten sammeln und strukturieren

Obwohl sich die meisten sozialwissenschaftlichen Daten auf den Menschen beziehen, sind sie in Typ und Format sehr heterogen. Quantitative Umfragedaten in großem Maßstab, geografische Daten, Regierungsunterlagen und qualitative Daten (z. B. Interviewdaten) sind nur einige wenige Typen allgemein verfügbarer Datentypen. Die für die Organisation dieser sehr unterschiedlichen Arten von Forschungsergebnissen aufgewendete Zeit ist gut investierte Zeit.

Dies sind unsere Empfehlungen für den Umgang mit Publikationen und Datensätzen:

Veröffentlichungen

Nutzen Sie die hervorragenden technischen Funktionen moderner Literaturverwaltungssoftware, um Details Ihrer Artikel, Bücher und anderer Datenquellen zu speichern. Einige Softwarepakete bieten zusätzliche Funktionen, z. B. die Möglichkeit, Datensätze zu speichern und gemeinsam zu nutzen und gemeinsam zu arbeiten. Die ULB bietet Schulungen und Tutorials für eine Reihe von Referenzverwaltungssoftware an.

Daten

  • Verwenden Sie logische Strukturen und eine einfach zu verstehende Dateinamenskonvention, die Ihre Daten beschreibt, damit andere die Logik hinter der Struktur Ihrer Daten verstehen können.
  • Verwenden Sie Versionierung, um ältere Versionen Ihrer Daten eindeutig zu identifizieren. Dies ist nicht nur eine zeitsparende Maßnahme, sondern trägt auch dazu bei, dass Ihre Forschungsdaten reproduzierbar und überprüfbar sind.
  • Machen Sie Ihre Datensätze betriebssystemübergreifend lesbar, indem Sie keine Sonderzeichen und beim Benennen Ihrer Dateien das Zeichen _ anstelle des Leerzeichens verwenden.

Rechtliche, ethische und datenschutzrechtliche Aspekte

In den meisten Fällen beziehen sich sozialwissenschaftliche Datensätze direkt oder indirekt auf menschliche Subjekte, weshalb rechtliche, datenschutzrechtliche und ethische Fragen eingehend behandelt werden müssen.

Wenn neue Daten von Probanden gesammelt werden, muss besonderes Augenmerk auf Themen wie Einverständniserklärungen und das Löschen bestehender oder daraus resultierender Urheberrechte oder geistiger Eigentumsrechte (IPRs) gelegt werden.

Bei der Ausarbeitung von Einverständniserklärungen sollte genau angegeben werden, wie und zu welchen Zwecken die Daten erfasst werden und was mit den Daten während eines Projekts geschehen wird, einschließlich etwaiger Pläne für eine künftige Weitergabe. Wenn das Einverständnisformular geschickt geschrieben wird, ist es möglich, die Verwendung der Daten für zukünftige Analyse- und Forschungsfragen zu sichern. Weitere Informationen zu Einverständniserklärungen und Vorlagen finden Sie hier.

Wenn Sie mit vorhandenen Datensätzen (Volkszählungsdaten, Kohortendatensätzen) oder speziellen Datenerfassungsinstrumenten (Fragebögen, Tests) arbeiten, müssen Sie zunächst alle mit diesen Ressourcen verbundenen Urheberrechts- und geistigen Eigentumsrechte klären. Andernfalls können neu erstellte Datensätze möglicherweise nicht wiederverwendet werden, wenn diese mit urheberrechtlich geschützten Ressourcen erstellt wurden.

Die Einhaltung rechtlicher und ethischer Vorschriften kann zeitaufwändig sein und in einigen Fällen zusätzliche Projektressourcen erfordern. Es kann sich daher lohnen, sich von den Diensten der Universität beraten zu lassen, die bei bestimmten Themen helfen können:

Datenschutzberatung, Abfassung von Rechts- und Kooperationsverträgen und sonstigen Unterlagen –> Rechtsabteilung der MLU

Anleitung beim Schreiben von Einverständniserklärungen, Beratung zur methodischen Umsetzung von Datenembargobeschränkungen, Archivierung von Closed Access-Sammlungen, Online-Veröffentlichung von Datenressourcen –>  Das Open Science Team der ULB

Datenformate und Metadaten

Die ULB bietet eine Liste der akzeptierten und bevorzugten Datenformate, mit denen die Lesbarkeit der Daten in Zukunft maximiert werden kann. Die Liste wird regelmäßig aktualisiert, um sicherzustellen, dass die gegebenen Ratschläge korrekt bleiben. Weitere nützliche Links und Ratschläge zur Auswahl der richtigen Datenformate für die Langzeitarchivierung finden Sie hier:

Die Bereitstellung guter Metadaten ist entscheidend, um Ihre Daten verständlich zu machen und ihre Verwendbarkeit sicherzustellen. Die Data Documentation Initiative (DDI) bietet einen geeigneten Standard für die Beschreibung sozialwissenschaftlicher Daten. Mit dem neuesten DDI-Standard können andere Informationen über den gesamten Forschungsdatenzyklus eines bestimmten Projekts oder einer Studie bereitgestellt werden – von der Konzeption und Planung über die Datenerfassung, -aufbereitung und -analyse bis hin zur Archivierung. Im Bereich der aggregierten statistischen Daten ist der SDMX-Standard ebenfalls weit verbreitet und anerkannt. Um Ihre Dokumentation weiter zu bereichern und interoperabel zu machen, können Sie einige der frei verfügbaren Dokumentationstools oder Konverter verwenden.

Die ULB bietet den Mitarbeitern der MLU Unterstützung bei der Erstellung von Dokumentationen und Beratung zur Verwendung einer Reihe von Metadatenstandards wie DC, METS / MODS und DDI sowie TEI. Kontaktieren Sie uns, wenn Sie Fragen haben.

Im Allgemeinen sollten beim Erstellen von Metadaten und Schreiben von Dokumentation Informationen zu den folgenden Themen enthalten sein:

  • Der Kontext Ihrer Datenerfassung, einschließlich wichtiger administrativer Bemerkungen
  • Die Struktur des Datensatzes, einschließlich der Beziehungen zwischen Datendateien und anderen Dokumenten
  • Art der durchgeführten Validierung, Reinigung und Qualitätssicherung
  • Zugangsbedingungen
  • Spezifische Vereinbarungen zur Wiederverwendbarkeit und Weiterverwendung der Ressourcen
  • Zitieren und Anerkennen von Aussagen 

Datenübertragung

Bei der Aufbereitung sozialwissenschaftlicher Daten zur Weiterverwendung durch andere sollten eine Reihe von Aspekten berücksichtigt werden:

  • Bitten Sie um frühzeitige Genehmigung, um Ihre Daten von befragten Teilnehmern wiederzuverwenden und weiterzugeben
  • Es sollte genügend Zeit eingeplant werden, um Studien- / projektspezifische Einwilligungsformulare zu erstellen
  • Die Anonymisierung der Datensätze sollte unter Berücksichtigung der Vereinbarungen in den Einverständniserklärungen erfolgen und von Personen mit guten Datenmanagementfähigkeiten und Erfahrung mit Qualitätskontrollprozessen überwacht werden
  • Daten sollten über sichere Datenübertragungsmethoden verfügbar gemacht werden
  • Zusammen mit den Datensätzen sollte eine unterstützende Dokumentation zur Verfügung gestellt werden.
  • Eine Datennutzervereinbarung und Lizenzierung sollten verwendet werden, um sicherzustellen, dass keine Versuche unternommen werden, Testteilnehmer erneut zu identifizieren oder zu kontaktieren, dass die Datenersteller anerkannt und korrekt zitiert werden und dass die genehmigten Bedingungen, unter denen der Datensatz verwendet werden kann, klar umrissen werden.