Neue Datentypen - Alternative und Ergänzung zu klassischen Forschungsdaten

Sozialwissenschaftler*innen nutzen vermehrt neue Datentypen als Alternative oder Ergänzung zu klassischen Umfrage- oder Interviewdaten. Beispiele für diese neuen Datentypen sind administrative Daten, finanzielle bzw. geschäftliche Transaktionsdaten, Internet- und Social-Media-Daten, Geodaten oder Bild- und Audiodaten. Diese neuen Datentypen bringen spezifische Herausforderungen für technische Infrastrukturen, rechtliche Regelungen, ethisch verantwortungsvolle Forschung und Erhaltung der Daten mit sich.

Unsere Forschungsschwerpunkte im Bereich Neue Datentypen

Verlinkung digitaler Verhaltensdaten (z.B. aus sozialen Medien) mit Umfragedaten
Digitale Erhaltung von Social-Media-Daten, um Zugang zu ermöglichen und zugleich den Datenschutz zu berücksichtigen
Georeferenzierung von Umfragedaten, um diese mit hochauflösenden Geodaten (z.B. zu Eigenschaften von Stadtvierteln) zu verbinden

Génois, Mathieu, Maria Zens, Marcos Oliveira, and Johann Schaible. 2023. "[Poster:] Exploration of contact behaviour during scientific conferences." IC2S2 2023: International Conference on Computational Social Science, 2023-07-17.
Batzdorfer, Veronika. 2022. "Conspiracy theories on Twitter: Emerging motifs and temporal dynamics during the COVID-19 pandemic." ODISSEI Conference for Social Science in the Netherlands 2022, Open Data Infrastructure for Social Science and Economic Innovations, Utrecht, 2022-11-03.
Batzdorfer, Veronika. 2022. "Theory-driven modelling of complex socio-psychological constructs in text." Invited Panel Talk on the Workshop on Computational Linguistics for Political Text Analysis (CPSS-2022), Universität Potsdam, 2022-09-12.
Batzdorfer, Veronika. 2022. "R Programming Workshop for the BMBF Conference on Research on Digitalisation for Cultural Education. "Analysing Social Media and Text Mining in R"." Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, Nürnberg.
Breuer, Johannes, Stefan Jünger, and Veronika Batzdorfer. 2022. "GESIS Summer School in Survey Methodology. Introduction to R for Data Analysis." GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, Köln.

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