Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/270310 
Erscheinungsjahr: 
2023
Schriftenreihe/Nr.: 
RatSWD Output Series, 7. Berufungsperiode No. 2
Verlag: 
Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten (RatSWD), Berlin
Zusammenfassung: 
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.
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Creative-Commons-Lizenz: 
cc-by Logo
Dokumentart: 
Research Report

Datei(en):
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Größe
886.47 kB





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