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Data Management in der qualitativen Sozialforschung

Modul 1: Einführung in Data Sharing im Kontext qualitativer Sozialforschung

- Dilek Ä°kiz-Akıncı

Im Einführungsmodul der Fortbildungsreihe „Data Management in der qualitativen Sozialforschung“ wird Grundlagenwissen zum Thema Data Sharing im Kontext qualitativer Sozialforschung vermittelt. Das Teilen und Nachnutzen von Daten wird in die breite Open Science Initiative eingeordnet und eine kritische Reflexion zum Konzept von Open Data vorgenommen. Vorgeschlagen wird das kontrollierte und kuratierte Data Sharing für wissenschaftliche Nachnutzungszwecke u.a. auf Basis der FAIR-Prinzipien. Orientiert am Forschungsdatenlebenszyklus werden zudem die datenschutzrechtlichen und forschungsethischen Herausforderungen und Anforderungen an das Forschungsdatenmanagement (wie z.B. die Anonymisierung der Daten) für eine nachhaltige Datennutzung dargestellt. Des Weiteren werden nationale und internationale Forschungsdateninfrastrukturen, wie z.B. Repositorien und Forschungsdatenzentren, sowie Initiativen zur Qualitätsentwicklung im Datenmanagement vorgestellt.

Die Teilnehmer*innen

• kennen die Anliegen der FAIR-Data Initiative und reflektieren diese kritisch im Hinblick auf die Besonderheiten qualitativer Sozialforschung;

• kennen die Angebote bestehender Forschungsdateninfrastrukturen zu Forschungsdatenmanagement, Archivierung und Bereitstellung qualitativer Daten und können Beratung zielgerichtet in Anspruch nehmen;

• setzen sich kritisch-reflexiv mit Fragen zu Open Data und Data Sharing in der qualitativen Sozialforschung auseinander und bekommen Einblick an spezifischen Fachkulturen ausgerichtete Lösungsansätze.

Beschreibung

Das Modul vermittelt Grundkenntnisse der Anforderungen und Herausforderungen im Data Sharing in der qualitativen Sozialforschung.

Methodik

Der Workshop beinhaltet Inputphasen und interaktive Arbeitsphasen. Im Rahmen der Inputphasen erhalten die Teilnehmenden grundlegendes Wissen zu den oben genannten Themen. In den Arbeitsphasen wird dieses Wissen auf Beispiele (u.a. der eigenen Forschung) angewendet und diskutiert.

Modul 2: Rechtliche Grundlagen des Teilens qualitativer Daten

- Bugra Bas, Referent für Datenschutz

Ziel

Ziel des Workshops ist es einen Ãœberblick über die rechtlichen Rahmenbedingungen von sozialwissenschaftlichen Open Data zu erhalten. Besonderes Augenmerk wird auf die Arbeit mit pseudonymisierten qualitativen Forschungsdaten (z.B. Interviews, ethnographische Beschreibungen etc.) gelegt. Dieser Ãœberblick soll die Teilnehmenden befähigen eigene Forschungsprojekte so zu planen, dass die dort erhobenen qualitativen Forschungsdaten unter Achtung des Datenschutzes in Open Data Repositorien zur Nachnutzung bereitgestellt werden können. Zudem lernen die Teilnehmenden rechtliche Besonderheiten bei der Nachnutzung von (qualitativen) Open Data für eigene Forschungsaktivitäten kennen.

Beschreibung

Das Modul vermittelt die nötigen Grundkenntnisse in Datenschutz und Urheberrecht um eigenständig mit (qualitativen) Open Data zu arbeiten.

Datenschutz

Die Teilnehmer*innen

• kennen die datenschutzrechtlichen Grundlagen auf europäischer, Bundes- und Landesebene;

• haben einen international vergleichenden Blick für Unterschiede in den Datenschutzgesetzen

• kennen die Ausnahmen, die das europäische und deutsche Datenschutzrecht für wissenschaftliche Forschung vorsehen und reflektieren diese vor dem Hintergrund konkreter Anwendungsszenarien;

• kennen die rechtlichen Grundlagen für die Erstellung von informierten Einwilligungen;

• kennen die rechtlichen Bedingungen für eine Archivierung und Bereitstellung von Daten in Repositorien,

• können für ein eigenes Forschungsvorhaben ein individuelles Datenschutzkonzept erstellen.

Urheberrecht

Die Teilnehmer*innen

• kennen die Grundlagen des Urheberrechtsgesetzes (UrhG) und können diese auf verschiedene Szenarien qualitativer Sozialforschung anwenden;

• reflektieren eine eigene Datenerhebung hinsichtlich möglicher urheberrechtlicher Herausforderungen.

Modul 3: Forschungsethische Fragen im Kontext von Open Data

- Prof. Dr. Stefan Aufenanger, Vorsitzender Ethikkommission der DGfE

Ziel

Das Modul zielt auf die Vermittlung von Wissen und Kompetenzen, wie forschungsethische Aspekte bei der Planung, Durchführung und Auswertung empirischer Forschungsprojekte beachtet und bearbeitet werden müssen.

Beschreibung

In Forschungsanträgen sowie bei Publikation in vielen Zeitschriften wird zur Bearbeitung derselben eine forschungsethische Stellungnahme einer entsprechenden Fachkommission verlangt. Aber auch zur Professionalität von Forschenden gehört es, immer in deren Projekten forschungsethische Aspekte zu beachten. Der Workshop führt in die zentralen Prinzipien einer Forschungsethik ein, zeigt auf, wie Kommissionen zur Forschungsethik arbeiten und wie bei diesen ein Antrag gestellt werden muss. Außerdem wird gezeigt, wie Informations- und Einwilligungsschreiben formuliert werden müssen, damit die Betroffenen sie auch verstehen können. Besonders eingegangen wird auch auf die Frage, wie forschungsethisch mit dem Einsatz von Anwendungen aus dem Bereich von künstlicher Intelligenz im Forschungsprozess umgegangen werden soll.

Die Teilnehmer*innen

• gewinnen einen Einblick in aktuelle Diskussionslinien um Forschungsethik;

• reflektieren die Funktion und den Einfluss von Ethikkommissionen für bzw. auf wissenschaftliche Forschung;

• diskutieren und Erproben Möglichkeiten einer forschungsethischen Selbstkontrolle durch Supervision und kollegiale Beratung;

• reflektieren, inwiefern sich wissenschaftliche Professionalität in Forschungsbeziehungen niederschlägt;

• kennen verschiede (auch prozessbezogene) Möglichkeiten des Einholens informierter Einwilligungen sowie der zielgruppenbezogenen Formulierung von Informationsschreiben.

Methodik

Neben Präsentationsphasen des Referenten gibt es Gruppenphasen in Breakout-Räumen, in denen exemplarisch Beispiele für forschungsethische Problemsituationen diskutiert werden. Die Teilnehmenden haben die Möglichkeit, Fragen aus ihrer eigenen Forschungsarbeit einzubringen und zu diskutieren.

Modul 4: Methodologische und epistemologische Aspekte der Archivierung und Nachnutzung qualitativer Daten

- Dr. Judith Eckert.

Ziel

Das Modul dient der vertieften Auseinandersetzung mit methodologischen und epistemologischen Fragen der Archivierung und Nachnutzung qualitativer Forschungsdaten, insbesondere von Interviews. Behandelt werden u.a. folgende Fragen: Wie lässt sich gewinnbringend mit bereits vorhandenen Daten arbeiten? Welches Kontextwissen brauchen Sekundärforschende, um Daten sinnvoll interpretieren zu können? Wie lassen sich Daten im Verlauf des Forschungsprozesses so aufbereiten und dokumentieren, dass sie für eine über den Primärkontext hinausreichende wissenschaftliche Nutzung geeignet sind? Welche Bedeutung haben methodologische Besonderheiten für spätere Zugriffe mit anderen methodischen Zugriffen? Wie kann bereits durch die Aufbereitung der Daten (z.B. Verschlagwortung) eine spätere gute Auffindbarkeit vorbereitet werden? Das Modul hat informierende Anteile, ist aber auch reflexiv und diskursiv angelegt. Letztlich soll es darum gehen, dass die Teilnehmer*innen eine eigene begründete Position gegenüber den im Workshop behandelten Aspekten des Data Sharings und der Datennachnutzung entwickeln.

Beschreibung

Die Teilnehmer*innen

• reflektieren anhand konkreter Forschungsbeispiele Potenziale, Bedingungen und Grenzen der produktiven Nachnutzung qualitativer Forschungsdaten;

• setzen sich mit Prozessen, Arbeitsschritten und forschungsethischen Aspekten des Data Sharings auseinander;

• sind vertraut mit zentralen Begriffen und Konzepten des Data Sharings und der Sekundäranalyse qualitativer Daten (u.a. Data Fit, Metadaten, Kontextualisierung);

• kennen unterschiedliche Kontextdimensionen und können standardisierte und projektspezifische Kontextualisierung sinnvoll kombinieren;

• können methodische Praktiken der Primärforschenden und methodenbezogene Erwartungen der Sekundärforschenden vor dem Hintergrund der jeweiligen methodologischen und epistemologischen Positionen einordnen;

• verstehen die Archivierung und Nachnutzung qualitativer Daten im Rahmen eines Kommunikationsprozesses zwischen Primärforschenden, Archivar*innen bzw. Archiven und Sekundärforschenden.

Methodik

Im Workshop kommen neben kurzen Inputs der Dozentin verschiedene aktivierende Methoden zum Einsatz.

Modul 5: Folgen der Datafizierung qualitativer Wissenschaft und Möglichkeiten ihrer aktiv-kritischen Mitgestaltung

- Prof Dr. Sigrid Hartong

Ziel

Die bisherigen Blicke der Workshopreihe abrundend, ist das Ziel dieses letzten Workshops den Blick nochmals etwas übergreifender auf Folgen der Datafizierung qualitativer Wissenschaft zu richten. Themen sind hierbei unter anderem die Eigendynamiken, die mit der Etablierung und dem kontinuierlichen Ausbau von Forschungsdateninfrastrukturen in Gang gesetzt werden, oder die wachsende Automatisierung von Forschung über (zunehmend KI-gestützte) Technologien. Genauso geht es aber auch um die Frage, welche Möglichkeiten wir als Forschende haben, an der Gestaltung dieser Datafizierung aktiv-kritisch mitzuwirken.

Die Teilnehmer*innen

- kennen die Risiken, die von den Eigendynamiken digitaler Infrastrukturen ausgehen;

- lernen aktuelle Entwicklungen „automatisierter Forschung“ sowie Vor- und Nachteile dieser Automatisierung kennen

- kennen unterschiedliche Gestaltungsansätze für die kritisch-gestaltende Auseinandersetzung mit Datenmanagement.

Beschreibung

Das Modul vermittelt Grundkenntnisse der kritischen Folgeneinschätzung im Bereich Datafizierung von Wissenschaft, sowie Ansätze der Gestaltung auf der Ebene der Einzelforschung.

Methodik

Der Workshop beinhaltet Inputphasen und interaktive Arbeitsphasen. Im Rahmen der Inputphasen erhalten die Teilnehmenden grundlegendes Wissen zu den oben genannten Themen. In den Arbeitsphasen wird dieses Wissen auf Beispiele (u.a. der eigenen Forschung) angewendet und diskutiert.

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