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
- Schaible, Johann, Marcos Oliveira, Maria Zens, and Mathieu Génois. 2022. "Sensing Close-Range Proximity for Studying Face-to-Face Interaction." 1. In Handbook of Computational Social Science; Vol 1: Theory, Case Studies and Ethics, edited by Uwe Engel, Anabel Quan-Haase, Sunny Xun Liu, and Lars Lyberg, European Association of Methodology series, 219-239. Abingdon, Oxon: Routledge.
- Sen, Indira, Fabian Flöck, Katrin Weller, Bernd Weiß, and Claudia Wagner. 2021. "A Total Error Framework for Digital Traces of Human Behavior on Online Platforms." Public Opinion Quarterly 85 (S1): 399–422. doi: https://doi.org/10.1093/poq/nfab018.
- Lemke, Steffen, Olga Zagovora, Katrin Weller, Astrid Orth, Daniel Beucke, Julius Stropel, and Isabella Peters. 2020. *metrics: Recommendations from the DFG *metrics project for “measuring the reliability and perceptions of indicators for interactions with scientific products”. DINI Schriftenreihe. Humboldt-Universität zu Berlin. doi: https://doi.org/10.18452/22242.
- Kinder-Kurlanda, Katharina E., and Katrin Weller. 2020. "Perspective: Acknowledging data work in the social media research lifecycle." Frontiers in Big Data 3 (509954). doi: https://doi.org/10.3389/fdata.2020.509954.
- Bensmann, Felix, Lars Heling, Stefan Jünger, Loren Mucha, Maribel Acosta, Jan Göbel, Gotthard Meinel, Sujit Sikder, York Sure-Vetter, and Benjamin Zapilko. 2020. "An Infrastructure for Spatial Linking of Survey Data." Data Science Journal 19 (1): 27. doi: https://doi.org/10.5334/dsj-2020-027.
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