Was sind Forschungsdaten?

Forschungsdaten stellen all jene Daten dar, die auf Grundlage wissenschaftlicher Methoden gesammelt, erzeugt, entwickelt, beschrieben und/oder ausgewertet sowie angemessen dokumentiert werden.[1]

Forschungsdaten können unter anderem folgende Formate haben:

  • Ton- und Videoaufnahmen von Interviews
  • Transkripte von Texten und Sprachaufnahmen
  • Annotationen und Exzerpte
  • Bibliographien
  • Text- und Sprachkorpora
  • Auswertungen quantitativer Sozialforschung und Daten statistischer Erhebungen
  • Computerskripte, Quellcode
  • Abbildungen von physischen Objekten, Grafiken oder Diagramme
  • Netzwerkanalysen und -visualisierungen
  • Geodaten

Daten, worunter wir Informationen über Eigenschaften von Analyseeinheiten verstehen, werden auf Grundlage wissenschaftlicher Methoden und durch entsprechende Dokumentation zu Forschungsdaten. Die Dokumentation der Forschungsdaten erfolgt wiederum mithilfe von Metadaten.

1. Im folgenden wissenschaftlichen Artikel werden mit Hilfe von Pierre Bourdieus Kulturtheorien Speisekarten untersucht. Dabei wird auf einen als Datensatz veröffentlichten Korpus zurückgegriffen.

  • Artikel:
    Jurafsky, Dan/Chahuneau, Victor/Routledge, Bryan R./Smith, Noah A.: Linguistic Markers of Status in Food Culture: Bourdieu’s Distinction in a Menu Corpus. In: Journal of Cultural Analytics (2016). DOI: 
    10.31235/osf.io/j9tga.
  • Dazugehöriger Datensatz:
    Jurafsky, Dan: "Linguistic Markers of Status in Food Culture: Bourdieu’s Distinction in a Menu Corpus" data and scripts. Harvard Dataverse (2016), V1. DOI: https://doi.org/10.7910/DVN/QMLCPD.

2. Im folgenden Data Paper wird ein Datensatz beschrieben, der im Zusammenhang mit archäologischen Ausgrabungen von Schädelknochen steht:

  • Radović, Marija/Stefanović, Sofija/Edinborough, Kevan: Cranial Age Assessment and Cranial Pathology from the Mesolithic-Neolithic Inhabitants of the Danube Gorges, Serbia. In: Journal of Open Archaeology Data 4 (2015), S. e5. DOI: http://doi.org/10.5334/joad.aj

3. Im folgenden Data Paper wird eine Datenbank zu frühen afroamerikanischen Filmen beschrieben:

  • Cifor, Marika/Girma, Hanna/Norman, Shanya/Posner, Miriam: Early African-American Film Database, 1909–1930. In: Journal of Open Humanities Data 4 (2018), S. 1. DOI: http://doi.org/10.5334/johd.7

Vorteile eines planvollen Datenmanagements

Ein planvolles Datenmanagement ist ein wichtiger Aspekt im Alltag von Forschenden, da es diese verschiedentlich unterstützt:

  • Systematische Erhebung, Erfassung und Ablage von Forschungsdaten erleichtert die eigene Forschung und schützt vor Datenverlust;
  • Durch die Veröffentlichung von Forschungsdaten wird die Sichtbarkeit der eigenen Forschung erhöht und das eigene akademische Profil akzentuiert; [2]
  • Die Nachvollziehbarkeit und Transparenz von Forschungsleistungen wird erhöht;
  • Neue Kollaborationen und Netzwerke mit anderen Forschenden können entstehen;
  • Fachwissen bleibt erhalten und ermöglicht neue Forschung;
  • Veröffentlichte Forschungsdaten können für Sekundäranalysen mit neuen Forschungsfragen und -methoden oder für Kombinationen von Daten aus verschiedenen Quellen genutzt werden;
  • Aktuellen Anforderungen von Seiten der Forschungsförderung wird entsprochen und die Chancen für eine Bewilligung erhöhen sich.

Fußnoten

[1] In Anlehnung an Puhl, Johanna u.a.: Diskussion und Definition eines Research Data LifeCycle für die digitalen Geisteswissenschaften. DARIAH-DE Working Papers Nr. 11 (2015), Göttingen. urn:nbn:de:gbv:7-dariah-2015-4-4, S. 14. 

[2] Vgl. zum Zitationsvorteil https://www.forschungsdaten.org/index.php/Data_citation#Litertaur_zum_Zitationsvorteil_durch_.22data_sharing.22, am 19.11.2019. — Piwowar, Heather/Vision, Todd J.: Data Reuse and the Open Data Citation Advantage. In: PeerJ PrePrints 175 (2013). DOI: https://doi.org/10.7717/peerj.175

Bildnachweise

Header Forschungsdaten: „Mraconia Church in the Small Kazan Danube on Romania Serbia Border” © Gary Bembridge via Flickr, CC BY 2.0

Forschungsdatenpyramide: © BSB/A. Štanzel, CC BY 4.0 | Forschungsdaten managen: eigene Bearbeitung © Gaelen Pinnock (http://scarletstudio.net/), CC BY 4.0 | Forschungsdaten veröffentlichen: eigene Bearbeitung © Gaelen Pinnock (http://scarletstudio.net/), CC BY 4.0 | Forschungsdaten nutzen: eigene Bearbeitung © Gaelen Pinnock (http://scarletstudio.net/), CC BY 4.0

Kontakt

Dr. Arnošt Štanzel

Email: arnost.stanzel(at)bsb-muenchen.de
Telefon: +49 (0)89/28638-2832