Pilotstudie einer surveybasierten Verknüpfung von Personen- und Betriebsdaten: Durchführung sowie Generierung einer Betriebsstudie als nachgelagerte Organisationserhebung zur SOEP-Innovationsstichprobe 2007

In this paper, we compare different approaches to the generation of datasets linking employees and firms, and present the specific advantages and disadvantages of each method. We discuss in detail the employee-first method, which has only been investigated so far in the survey research in initial US studies. We show that for Germany, this method provides reasonably comprehensive and error-free data on individuals. Our analyses are based on the results of a follow-up study of firms that was first tested in a SOEP Pretest in the year 2007 on more than 300 employees. Our results also show that the data edition method provides a relatively easy means of considerably improving the quality of contact addresses obtained through an open-ended survey question. The quality and number of the firm contact data as well as the number of participating firms can be increased as well through improvements in the different phases of the generation process. Der Beitrag diskutiert hinsichtlich der Erstellung verknüpfter Datensätze von Arbeitnehmern und Betrieben unterschiedliche Vorgehensweisen und die damit verbundenen spezifischen Vor- und Nachteilen. Ausführlich wird dabei die employee-first-method vorgestellt, zu dem bislang in der Surveyforschung lediglich entsprechende Vorbildstudien aus den USA vorliegen. Es kann für Deutschland gezeigt werden, dass mit Hilfe dieser Methodik erstens die Angaben der Personen hinreichend vollständig und fehlerfrei sind. Die Analysen basieren auf den Ergebnissen einer nachgelagerten Erhebung von Betrieben, die im SOEP-Pretest im Jahr 2007 erstmals bei mehr als 300 Beschäftigten erprobt wurde. Hierzu Weiterhin zeigen die Ergebnisse, dass mittels der Methode der Datenedition relativ einfach eine beachtliche Verbesserung der Güte der durch offene Abfrage erhaltenen Betriebskontaktadressen erreicht werden. Die Güte und Anzahl der Nennungen der Betriebskontaktdaten ebenso wie die Anzahl der teilnehmenden Betriebe kann zudem durch eine Reihe an Verbesserungen in den unterschiedlichen Phasen des Generierungsprozesses gesteigert werden.German Socio-Economic Panel Study, SOEP, Linked Employer-Employee-Data

Datenschutzrechtliche Anforderungen in der empirischen Bildungsforschung. Eine Handreichung. Version 2.1

Datenschutzrechtliche Anforderungen beeinflussen die Forschungspraxis in vieler Hinsicht und in unterschiedlichen Phasen eines Forschungsprojektes. Die Einhaltung dieser Anforderungen im Forschungsprozess ist eine zentrale Voraussetzung dafür, die erhobenen Forschungsdaten im gewünschten Sinne nutzen zu dürfen. Das betrifft sowohl die Auswertung der Daten, die Publikation der auf diesen Daten beruhenden Ergebnisse als auch deren Archivierung und Bereitstellung bei einem Forschungsdatenzentrum, die Projektnehmer/innen zunehmend von Forschungsförderern zur Auflage gemacht wird0F . Vor diesem Hintergrund befasst sich der vorliegende Text mit den Problemen und Herausforderungen, die sich für Forschungsprojekte im Zusammenhang mit datenschutzrechtlichen Anforderungen und der Nachnutzung von Forschungsdaten ergeben. Die Handreichung soll Forschende im Bereich der empirischen Bildungsforschung bei der Berücksichtigung der datenschutzrechtlichen Anforderungen in ihrer Forschungstätigkeit unterstützen. Das vorliegende Papier beruht auf Erfahrungen aus dem Projekt "Sicherung und Nachnutzung von Forschungsdaten aus dem BMBF-Rahmenprogramm zur Förderung der empirischen Bildungsforschung" (Laufzeit 10/2014 - 09/2016). Bei diesem Projekt handelte es sich um ein Kooperationsprojekt der Datenzentren der drei Institute DIPF, GESIS und IQB, die sich für diese Aufgabe zum "Verbund Forschungsdaten Bildung" zusammengeschlossen haben (vgl. Meyermann et al. 2017). In der zweiten Förderphase (10/2016 - 09/2019) ist geplant, den Verbund Forschungsdaten Bildung (VFDB) innerhalb der Forschungsdateninfrastruktur weiter auszubauen und so eine gemeinsame, zentrale Anlaufstelle für Forscher/innen der empirischen Bildungsforschung zu schaffen. Auf www.forschungsdaten-bildung.de können Forscher/innen eigene Forschungsdaten nachweisen, empirische Studien und Daten anderer suchen und finden sowie sich zu Themen des Forschungsdatenmanagements informieren. (DIPF/Orig.

Hinweise zur Anonymisierung qualitativer Daten. Version 1.1

Datenschutzrechtliche Bestimmungen einzuhalten und Persönlichkeitsrechte von Untersuchungspersonen zu wahren, ist eine zentrale Anforderung an die Archivierung und Nachnutzung von personenbezogenen Forschungsdaten. Einen der Bausteine hierzu stellt die Anonymisierung der Forschungsdaten dar. Mit dem Begriff "Anonymisierung" wird hier der Prozess bezeichnet, aus Forschungsdaten diejenigen Informationen zu entfernen, die eine Identifikation konkreter Personen ermöglichen würden. Der Leitfaden gibt einen Überblick über die Anonymisierung von qualitativen Interviewtranskripten sowie qualitativen Audio- und Videomaterialien, die in der Empirischen Bildungsforschung, vor allem in der Schul- und Unterrichtsforschung, vielfach verwendet werden. (DIPF/Autor

Hinweise zur Anonymisierung von quantitativen Daten. Version 1.2

Das vorliegende Dokument soll Forscherinnen und Forschern als eine praktisch orientierte Handreichung bei der Anonymisierung quantitativer Daten dienen. (DIPF/Autor

Potentiale der Sekundärforschung mit qualitativen Daten – ein Workshopbericht. Version 1.1

Der Beitrag berichtet vom gleichnamigen Workshop, der im November 2017 am DIPF stattfand. Ausrichter waren die Kommission qualitative Bildungs- und Biograhpieforschung der DGfE sowie der Verbund Forschungsdaten Bildung. (DIPF/Autor

The Linked Employer–Employee Study of the Socio-Economic Panel (SOEP-LEE): Project Report

Weinhardt M, Meyermann A, Liebig S, Schupp J. The Linked Employer–Employee Study of the Socio-Economic Panel (SOEP-LEE): Project Report. SOEPpapers on Multidisciplinary Panel Data Research. Vol 829. Berlin: DIW; 2016

Forschungsdatenmanagement in der Forschungsförderung

Die Anforderungen an gutes und nachhaltiges Forschungsdatenmanagement steigen stetig, die Angebote, nicht zuletzt durch den Aufbau der NFDI, werden zahlreicher und auch die Forschungsförderer verlangen in der Antragsphase immer detailliertere Angaben. Um die Beratung der Forschenden bei der Antragstellung zu verbessern, haben sich die Mitglieder der Unterarbeitsgruppe „Datenmanagementpläne“ in der DINI/nestor AG Forschungsdaten mit Vertreter:innen der Forschungsförderer zu Hintergrundgesprächen getroffen. Die Ergebnisse der ersten Austauschrunden mit der Deutschen Forschungsgemeinschaft, dem Bundesministerium für Bildung und Forschung zusammen mit dem Projektträger Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum, Vertreter:innen der Generaldirektion der Europäischen Kommission, Research and Innovation zusammen mit der Kooperationsstelle EU der Wissenschaftsorganisationen sowie den Förderreferent:innen der VolkswagenStiftung werden im Artikel dargestellt und anschließend diskutiert

Datenmanagementpläne in der Forschung – von Grundlagen zu Grundfragen

Datenmanagementpläne werden zunehmend als wichtiges Element der guten wissenschaftlichen Praxis verstanden und bei der Beantragung von Fördermitteln eingefordert. Die Workshopreihe „Datenmanagementpläne in der Forschung – von Grundlagen zu Grundfragen“ hatte zum Ziel, die unterschiedlichen Perspektiven auf Datenmanagementpläne zu beleuchten und einen Austausch zwischen allen am Thema Beteiligten zu ermöglichen. Hierzu wurde im ersten Workshop zunächst ein gemeinsames Verständnis für Definition und Inhalte eines Datenmanagementplans geschaffen. In den zwei folgenden Veranstaltungen wurden die Perspektiven der Forschungsförderer und der Forschenden diverser Fachbereiche beleuchtet. Die abschließende vierte Veranstaltung stellte verschiedene Tools zur Erstellung von Datenmanagementplänen vor. Der vorliegende Artikel informiert über Inhalte und Ergebnisse der vier Workshops und gibt einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen

Data for Psychological Research in the Educational Field: Spotlights, Data Infrastructures, and Findings from Research

In recent years, there has been a growing emphasis on the importance of open data and data sharing in scientific research (Nosek et al., 2015; van der Zee & Reich, 2018). However, in the educational field, access to FAIR (findable, accessible, interoperable, and reusable) data remains a significant challenge (Wilkinson et al., 2016). This special collection addresses this challenge by highlighting psychological data in educational research and showcasing examples of data that have been shared and made available to the scientific community in accordance with FAIR principles. With this special collection, we aim to explicitly encourage the use of shared research data for individual research projects

Handreichung: Forschungsdatenzentren gründen

Die Verbesserung des Zugangs zur Forschungsdaten ist derzeit ein zentrales wissenschaftspolitisches Thema. Forschungsdatenzentren (FDZ) haben sich in den vergangenen 20 Jahren als Modell für einen sicheren Datenzugang etabliert. In ihrer Datenstrategie sieht die Bundesregierung deshalb die Stärkung der bestehenden Forschungsdatenzentren und die Gründung neuer Forschungsdatenzentren vor. Diese Handreichung soll einen ersten Einblick in Aufgaben und Strukturen von Forschungsdatenzentren geben. Zwar unterscheiden sich Forschungsdatenzentren in Abhängigkeit von Umfang und Art des Datenangebotes und der Nutzungsfrequenz stark voneinander, bestimmte Aufgaben muss jedoch jedes Forschungsdatenzentrum erfüllen, um einen nutzungsfreundlichen Datenzugang anbieten zu können. Diese Handreichung fasst daher die Erfahrungen von 41 Forschungsdatenzentren zusammen, die sich seit 2001 durch den Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten haben akkreditieren lassen. Forschungsdatenzentren sind vor allem für die Einrichtung eines Zugangs zu schützenswerten Daten notwendig, andere Daten können auch über eines der zahlreichen Repositorien für Forschungsdaten veröffentlicht werden (vgl. Abschnitt 2). Allerdings ist die Bereitstellung von Daten immer mit der Notwendigkeit der Aufbereitung, Dokumentation und langfristigen Sicherung der Daten verbunden (vgl. Abschnitt 3). Dafür wird ausreichend und qualifiziertes Personal benötigt, das an der Schnittstelle zwischen Fachwissenschaft und Informationsinfrastrukturen arbeitet (vgl. Abschnitt 4). Die Leistungsfähigkeit des Forschungsdatenzentrums hängt entscheidend von der Qualität der IT-Infrastruktur ab (vgl. Abschnitt 5). Bei der Bereitstellung von schützenswerten Daten und im operativen Betrieb des Forschungsdatenzentrums müssen schließlich zahlreiche rechtliche Fragen berücksichtigt werden (vgl. Abschnitt 6). Die Handreichung schließt mit einem kurzen Einblick in den Prozess der Gründung eines Datenzentrums (vgl. Abschnitt 7) und die Akkreditierung durch den Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten (vgl. Abschnitt 8)