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Datenproduktion

Forschungsdatenmanagement beginnt bei der Datenerhebung.

Systematisches Forschungsdatenmanagement darf sich nicht nur auf die Archivierung und den Zugang zu Daten konzentrieren. Es muss immer auch den Prozess der Datensammlung berücksichtigen. In den Sozial-, Verhaltens-, Erziehungs- und Wirtschaftswissenschaften stellt die Dokumentation und Qualitätssicherung von Forschungsdaten aus verschiedenen Gründen eine besondere Herausforderung dar. So wird erstens für die empirische Forschung ein sehr breites Spektrum von Datentypen verwendet, das sowohl strukturierte Daten, die z.B. in Umfragen erhoben werden, als auch unstrukturierte Daten wie Video-, Audio- und Textdaten umfasst.

Zweitens verwenden die genannten Wissenschaften traditionell Daten, die außerhalb der Wissenschaft generiert werden, wie z.B. Verwaltungsdaten oder in jüngerer Zeit Beobachtungs-, Verhaltens- und Trackingdaten. Bei Letzteren ist die methodische Qualität weniger transparent, und oft sind zusätzliche Schritte nötig, um die Daten für die Wissenschaft nutzbringend zu machen. Dieser Aufgabenbereich zielt daher darauf ab, die Qualität der Datenproduktion durch die Etablierung und kontinuierliche Verbesserung des FDM in den Sozial-, Verhaltens-, Bildungs- und Wirtschaftswissenschaften weiter zu steigern.

Harmonized Variables – Umfragedaten leichter kombinieren durch standardisierte und harmonisierte Variablen

Die Potentiale von Umfragedaten aus verschiedenen Quellen heben und deren Interoperabilität erreichen.

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Linking Textual Data

Verknüpfung von Textdaten mit anderen Datenarten.

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CODI – Automatische Kodierung offener Angaben

Textantworten auf offene Fragen effizient und qualitätsgesichert automatisch in standardisierte Kategorien fassen.

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Open Data Format

Offenes, nicht-proprietäres Format für den Austausch von Forschungsdaten und Metadaten für den Einsatz mit den gängigen Statistikprogrammen.

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FDM-Unterstützung in der qualitativen Sozialforschung

Tools, Templates und Handreichungen zu zentralen ethischen, rechtlichen und praktischen Herausforderungen im FDM qualitativer Daten.

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