Über die Kunst, Phänomene in den Sozialwissenschaften messbar zu machen

Eine wichtige Herausforderung der sozialwissenschaftlichen Umfrageforschung besteht darin, nicht direkt beobachtbare Merkmale (Phänomene) von Personen oder Personengruppen zu definieren und messbar zu machen. Während es vergleichsweise einfach ist, beobachtbare, faktische oder objektive Merkmale (z.B. Kinderzahl, Einkommen) relativ fehlerfrei zu erfassen, ist das mit nicht direkt beobachtbaren Merkmalen deutlich komplizierter. Dazu

Reproduzierbarkeit leicht gemacht – „GESIS Notebooks“ für eine offene Wissenschaft

Die „GESIS Notebooks“ versetzen Wissenschaftler*innen in die Lage, hochkomplexe Forschungsprozesse mit wenig Aufwand und größtmöglicher Unterstützung nachzuvollziehen. In einer web-basierten interaktiven Arbeitsumgebung lassen sich komplexe Rechenprozesse virtuell durchführen, ohne eine leistungsstarke und teure Hardwareinfrastruktur selbst vorhalten zu müssen. Dadurch wird die Reproduzierbarkeit von Forschung deutlich einfacher; somit unterstützen die „GESIS Notebooks“

It’s Not Such ‘A Fair Way Off’ to Process Open Data: Facing Requirements on Open Access and the FAIR Data Principles.

Dr. Sebastian Netscher clarifies the difference between Open Data and FAIR Data, and explains why even access-restricted data can conform to FAIR principles. He recommends that researchers focus on processing shareable data and rely on the existing research infrastructure of data archives and repositories. Dr. Sebastian Netscher erklärt den Unterschied