<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/">
  <title>EconStor Collection:</title>
  <link rel="alternate" href="https://hdl.handle.net/10419/224180" />
  <subtitle />
  <id>https://hdl.handle.net/10419/224180</id>
  <updated>2026-04-28T16:54:19Z</updated>
  <dc:date>2026-04-28T16:54:19Z</dc:date>
  <entry>
    <title>Akkreditierung und Qualitätssicherung von Forschungsdatenzentren (FDZ) durch den Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten (RatSWD)</title>
    <link rel="alternate" href="https://hdl.handle.net/10419/312123" />
    <author>
      <name />
    </author>
    <id>https://hdl.handle.net/10419/312123</id>
    <updated>2025-02-26T02:03:48Z</updated>
    <published>2025-01-01T00:00:00Z</published>
    <summary type="text">Title: Akkreditierung und Qualitätssicherung von Forschungsdatenzentren (FDZ) durch den Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten (RatSWD)
Editors: Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten (RatSWD)</summary>
    <dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
  </entry>
  <entry>
    <title>Vernetzung sozialwissenschaftlicher Forschung in gesellschaftlichen Krisen: Koordinierungsinitiativen und Empfehlungen zur Datenharmonisierung</title>
    <link rel="alternate" href="https://hdl.handle.net/10419/272260" />
    <author>
      <name />
    </author>
    <id>https://hdl.handle.net/10419/272260</id>
    <updated>2023-11-03T02:32:37Z</updated>
    <published>2023-01-01T00:00:00Z</published>
    <summary type="text">Title: Vernetzung sozialwissenschaftlicher Forschung in gesellschaftlichen Krisen: Koordinierungsinitiativen und Empfehlungen zur Datenharmonisierung
Editors: Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten (RatSWD)
Abstract: Die Corona-Pandemie hat gezeigt, dass es innerhalb der empirischen Sozialforschung einer besseren Vernetzung und Koordination von Datenerhebungen bedarf, um auf gesellschaftliche Krisen schneller und besser reagieren zu können. Vor diesem Hintergrund hat der RatSWD eine Arbeitsgruppe gegründet, die sich im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Projekts "Bessere Ergebnisse durch Interoperabilität und standardisiertes Forschungsdatenmanagement: Vernetzung empirischer sozialwissenschaftlicher Forschung in gesellschaftlichen Krisen (Best_FDM)" mit den angesprochenen Themen auseinandergesetzt hat. Die Handreichung stellt die angestoßenen Initiativen und Empfehlungen des Projekts vor und bietet eine Kommentierung des dort entwickelten Standardfragenkatalogs (RatSWD Output 4b).</summary>
    <dc:date>2023-01-01T00:00:00Z</dc:date>
  </entry>
  <entry>
    <title>Handreichung "Umgang mit der Kenntnisnahme von Straftaten im Rahmen der Durchführung von Forschungsvorhaben"</title>
    <link rel="alternate" href="https://hdl.handle.net/10419/268813" />
    <author>
      <name>Tauschhuber, Max</name>
    </author>
    <author>
      <name>Vogel, Paul</name>
    </author>
    <author>
      <name>Hilgendorf, Eric</name>
    </author>
    <id>https://hdl.handle.net/10419/268813</id>
    <updated>2023-11-08T02:13:52Z</updated>
    <published>2023-01-01T00:00:00Z</published>
    <summary type="text">Title: Handreichung "Umgang mit der Kenntnisnahme von Straftaten im Rahmen der Durchführung von Forschungsvorhaben"
Authors: Tauschhuber, Max; Vogel, Paul; Hilgendorf, Eric
Abstract: Die Kenntnisnahme von Straftaten im Forschungsprozess ist ein forschungsethisches Dilemma und birgt für Forschende Unsicherheiten: Wenn beim Forschen Straftaten bekannt werden, ist oft unklar: Müssen Forschende die Kenntnis von Straftaten verschweigen oder müssen oder sollten sie sie offenbaren? Die Handreichung des Rat für Sozial und Wirtschaftsdaten (RatSWD) "Umgang mit der Kenntnisnahme von Straftaten im Rahmen der Durchführung von Forschungsvorhaben" beschäftigt sich mit der Klärung dieser Frage anhand von vier Praxisbeispielen. Diese kommen aus der Rechtsextremismusforschung, beschäftigen sich mit dem Bekanntwerden von Kindesmissbrauch, einer Selbsttötungsabsicht und einer möglichen Vernachlässigung von Pflegebedürftigen, die während eines narrativen Interviews bekannt wird. Ausführlich werden mit der Handreichung straf-, datenschutzrechtliche und weitere gesetzliche Vorgaben sowie Ethikleitlinien anhand der Beispiele erörtert und Lösungswege des Dilemmas anschaulich erklärt. In Auftrag gegeben wurde die juristische Arbeit von der Arbeitsgruppe Forschungsethik und der Task Force Recht des RatSWD, die dazu auch die Praxisbeispiele erarbeiteten. Die Handreichung wurde von Prof. Dr. Dr. Eric Hilgendorf und Mitarbeitern des Lehrstuhls für Strafrecht, Strafprozessrecht, Rechtstheorie, Informationsrecht und Rechtsinformatik der Universität Würzburg erstellt.</summary>
    <dc:date>2023-01-01T00:00:00Z</dc:date>
  </entry>
  <entry>
    <title>Erhebung und Nutzung unstrukturierter Daten in den Sozial-, Verhaltens- und Wirtschaftswissenschaften: Herausforderungen und Empfehlungen</title>
    <link rel="alternate" href="https://hdl.handle.net/10419/270310" />
    <author>
      <name />
    </author>
    <id>https://hdl.handle.net/10419/270310</id>
    <updated>2023-11-22T02:43:04Z</updated>
    <published>2023-01-01T00:00:00Z</published>
    <summary type="text">Title: Erhebung und Nutzung unstrukturierter Daten in den Sozial-, Verhaltens- und Wirtschaftswissenschaften: Herausforderungen und Empfehlungen
Editors: Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten (RatSWD)
Abstract: Die zunehmende Digitalisierung unserer Lebenswelt in den letzten Jahrzehnten hat zu einer Reihe von neuen Datenquellen für die Sozial-, Verhaltens- und Wirtschaftswissenschaften geführt. Hierzu gehören vor allem auch unstrukturierte Daten, die sich dadurch auszeichnen, dass sie nicht in Form eines festen Datenformats vorliegen und daher nicht einfach datenanalytisch weiterverarbeitet werden können (z. B. Facebook-Texte, Instagram-Bilder, YouTube-Videos, Twitter-Nachrichten). Die Nutzung unstrukturierter Daten ist mit spezifischen Herausforderungen verknüpft, die gerade dadurch entstehen, dass die Daten typischerweise nicht in einer kontrollierten wissenschaftlichen Studie erhoben werden, sondern häufig im natürlichen Lebensumfeld anfallen. Aufbauend auf den Ergebnissen eines Expert:innen-Workshops werden die spezifischen Herausforderungen bei der Erhebung und Nutzung unstrukturierter Daten beschrieben und Empfehlungen formuliert. Diese orientieren sich am Total Error Framework und beziehen sich auf die Datengenerierung (Definition von Untersuchungseinheiten, Coverage und Sampling Error, Nonresponse und Missing Data Error), die Datenaufbereitung (Spezifikationsfehler, Validität, Messfehler und inhaltliche Fehler) sowie die Datenanalyse (Record Linkage und Verarbeitungsfehler, Modellierungsfehler, analytische Fehler). Abschließend werden offene Fragen und Herausforderungen bei der Forschung mit unstrukturierten Daten diskutiert. Der Output richtet sich einerseits an Studierende sowie Forschende der Sozial-, Verhaltens- und Wirtschaftswissenschaften, andererseits an alle, die mit unstrukturierten Daten arbeiten und Schlüsse aus diesen für praktische Anwendungsfragen ziehen.</summary>
    <dc:date>2023-01-01T00:00:00Z</dc:date>
  </entry>
</feed>

