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

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.
Lietz, Haiko. 2020. "Drawing impossible boundaries: Field delineation of Social Network Science." Scientometrics 125 2841–2876. doi: https://doi.org/10.1007/s11192-020-03527-0.

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