Vorwort

doppelpfeilDer vorliegende Wegweiser Auffinden – Zitieren – Dokumentieren: Forschungsdaten in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften greift einige grundsätzliche Aspekte im Umgang mit quantitativen Forschungsdaten auf und orientiert sich dabei an den Regeln guter wissenschaftlicher Praxis (vgl. DFG, 2013; DFG, 1998).

Der Wegweiser soll nicht nur Nachwuchswissenschaftler beim Umgang mit Forschungsdaten unterstützen, sondern ist nach unserer Überzeugung auch für etablierte Wissenschaftler hilfreich. Sicher kann dieser Wegweiser nicht alle Fragen beantworten, die in diesem Zusammenhang bestehen, aber er liefert nützliche Hinweise zu elementaren Fragestellungen.

Wie auch in anderen Wissenschaftsdisziplinen bilden Forschungsdaten in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften eine immer wichtiger werdende Grundlage für wissenschaftliche Erkenntnisse.

Eine wesentliche Ursache für die steigende Bedeutung liegt in der besseren und einfacheren Verfügbarkeit von Forschungsdaten. So haben sich durch das Internet die Möglichkeiten zur Nachnutzung bereits existierender Datensätze deutlich verbessert. Statistische Ämter, aber auch Forschungsinstitutionen und Infrastruktureinrichtungen in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften stellen heute eine Vielzahl von Datensätzen zu unterschiedlichsten Themen für die wissenschaftliche
Forschung bereit. Folglich ist es heute relativ einfach, Studien und Analysen auf Basis bereits bestehender Datensätze durchzuführen. Mit Hilfe geeigneter Statistik-Programme (wie SPSS, Stata oder R) lassen sich solche Daten analysieren. Diese Art der Analyse findet sich vor allem in Dissertationen, aber auch bereits in etlichen Bachelor- und Masterarbeiten.

Auch machen die stetig wachsenden technischen Möglichkeiten immer komplexere Analysen möglich. All dies trägt dazu bei, dass in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften verstärkt empirisch geforscht wird.

Auch die Forschungsförderer erkennen die verstärkte Bedeutung von Forschungsdaten: Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) beispielsweise betont sowohl die gesteigerten Erkenntnismöglichkeiten der Wissenschaft durch Nachnutzung von Daten als auch monetäre Aspekte wie die Vermeidung von Kosten durch unnötige Doppeluntersuchungen (vgl. Winkler-Nees, 2012). Sie verlangt daher bereits seit einigen Jahren bei der Beantragung von Projekten, bei denen Daten erhoben werden, eine Erklärung zur (Nach-)Nutzung der gewonnen Daten. Die National Science Foundation (NSF) schreibt in den USA seit 2011 gar das Vorlegen von Data-Management-Plänen für derartige Anträge zwingend vor.

Auf europäischer Ebene wird im 8. Forschungsrahmenprogramm der EU, besser bekannt als »Horizon 2020«, nicht nur der freie Zugang zu wissenschaftlichen Publikationen festgeschrieben, sondern es werden auch die von einigen Beispielprojekten gewonnenen Forschungsdaten für andere Wissenschaftler im Internet zur Verfügung gestellt.

Auch verschiedene renommierte Fachzeitschriften verlangen – bei Einreichungen auf empirischer Basis – zunehmend häufiger eine Übermittlung der verwendeten Datensätze sowie der erstellten Syntax einer statistischen Auswertung.

In Hinblick auf die Entwicklung von Dokumentationsstandards sei angemerkt, dass die angemessene Dokumentation der »Produktion« empirischer Daten in den experimentellen Naturwissenschaften seit über 100 Jahren zur gängigen Praxis der Forschenden gehört: Labor-Bücher, die Experimente protokollieren, sind nichts anderes als Dokumentationen der Datenproduktion.

Mit der Bedeutung, die der Datenanalyse und ihrer Nachprüfbarkeit inzwischen zukommt, geraten auch neue Fragestellungen ins Blickfeld:3neueFragen2

  • Wo kann ich die für meine Fragestellung geeigneten Daten finden oder muss ich mangels existierender Daten selbst Daten erheben?
  • Wenn ich Daten von anderen nachnutze, wie muss ich diese Daten zitieren?
  • Wie dokumentiere ich eigene Forschungsdaten, damit sie sinnvoll nachgenutzt werden können?

Konkret soll dieser Wegweiser zum Ersten dazu dienen, passende Forschungsdaten für eigene empirische Untersuchungen zu finden. Dazu liefert er einen Überblick über relevante Quellen solcher Daten. Zum Zweiten werden Hinweise gegeben, wie verwendete Forschungsdaten wissenschaftlich korrekt zitiert werden können und was bei der Zitation zu beachten ist. Zum Dritten werden abschließend Ratschläge für eine sinnvolle Dokumentation von selbst erhobenen Forschungsdaten gegeben.

Wir hoffen, dass dieser Wegweiser insbesondere Studierenden und Nachwuchswissenschaftlern eine Hilfestellung im Umgang mit Forschungsdaten in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften bietet und beim wissenschaftlich korrekten Umgang mit dieser wichtigen wissenschaftlichen Ressource unterstützt.

Abschließend möchten wir der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) für die Finanzierung des Projektes European Data Watch Extended (EDaWaX – www.edawax.de), welches zwischen 2011 und 2016 von der DFG gefördert wird, danken. Diese Handreichung entstand im Kontext des EDaWaX-Projektes. Es ist ein aus der Forschung stammender (erster) Wegweiser und soll kein Lehrbuch – das es noch zu schreiben gilt – ersetzen.

Die Idee für diesen Wegweiser wurde bei der Panel-Diskussion „Warum sollte ich meine Datensätze mit anderen teilen? Die empirische Wirtschaftsforschung und der Weg zu mehr Transparenz“ auf der Jahrestagung des Vereins für Socialpolitik (VfS) in Düsseldorf 2013 geboren. Insofern gehört auch die Vereinigung der Volkswirte zu seinen Förderern.

doppelpfeilDer vorliegende Text und die angegebenen Quellen wurden erstmals in dieser Form zusammengestellt. Die Autoren freuen sich daher über Feedback, da es mit Sicherheit vielfältige Ergänzungs- und Überarbeitungsmöglichkeiten gibt. Daher unsere Bitte: Helfen Sie, diese Handreichung weiter zu entwickeln, indem Sie den Autoren Ihre Anregungen mailen oder Ihre Kommentare auf diesem Blog hinterlassen.

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Kiel/Hamburg, Nürnberg/Berlin und Köln/Mannheim im Dezember 2014

Klaus Tochtermann (ZBW)
Regina Riphahn (RatSWD)
York Sure-Vetter (GESIS)

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