Die Bedeutung von hoher Datenqualität
Um die Glaubwürdigkeit und Integrität sozialwissenschaftlicher Forschungsdaten zu gewährleisten, müssen die Daten von hoher Qualität sein. Dies ist von entscheidender Bedeutung, da ungenaue, unvollständige oder inkonsistente Daten tiefgreifende Folgen für die gezogenen Schlussfolgerungen haben können, was wiederum die Validität von Analysen untergraben und das Vertrauen in die kommunizierten Ergebnisse untergraben kann. Folglich müssen potenzielle Gefahren für die Qualität sozialwissenschaftlicher Forschungsdaten identifiziert, transparent berichtet und letztlich verringert werden.
Der derzeitige Stand der Datenqualitätspraktiken in den Sozialwissenschaften ist jedoch fragmentiert. Diese Fragmentierung ergibt sich aus der Vielfalt der Methoden und theoretischen Rahmen, die in verschiedenen sozialwissenschaftlichen Disziplinen verwendet werden, wobei jede ihre eigenen Standards und Normen hat. Darüber hinaus hat die rasante Entwicklung neuer Formen von Datenerhebungsmethoden und Datentypen die Entwicklung einheitlicher Datenqualitätsstandards überholt. Darüber hinaus erschwert der interdisziplinäre Charakter vieler sozialwissenschaftlicher Projekte die Schaffung einer gemeinsamen Grundlage für die Bewertung der Datenqualität, da Forschende aus verschiedenen Bereichen unterschiedliche Prioritäten und Perspektiven darauf haben können, was "qualitativ hochwertige" Daten ausmacht.
Der Forschungsschwerpunkt "Data Quality" wird bei GESIS kontinuierlich weiterentwickelt. Dies betrifft sowohl spezifische Forschungsprojekte als auch die Interdependenzen zwischen den einzelnen Forschungsbereichen und dem Forschungsschwerpunkt. Wir werden Sie zukünftig auf diesen Seiten über die Weiterentwicklung informieren.
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