Ethical Issues in the Use of Big Data for Social Research

With the advent of Big Data (BD) in the social sciences, vast amounts of data (and the tools to analyze them) have become available faster than ethical and legal standards could develop regarding the use of such data. At the same time, data collectors and analysts face new moral dilemmas as the proliferation of personal and impersonal data clearly poses new challenges to traditional assumptions about privacy and autonomy. The discussion of such ethical challenges seems to lag behind and the literature specifically dealing with the research ethics of BD is still scarce. This article asks which ethical and legal aspects need to be considered when collecting and analyzing data on individuals from the web and combining them to gain an enriched picture of human activities. It proceeds to provide a brief overview of existing research ethics regulations and outlines areas of particular relevance to the challenges that come with the use of BD, such as the delineation of human subject research, the (im)possibility of informed consent for these new kinds of data, the sources and public availability of data and questions of risk and risk assessment. It also formulates some generic recommendations in order to stimulate further debate, one of which posits that social scientists must address and discuss the challenges that emerge in research applications of BD more widely than it is currently the case

Drawing Samples for the Longitudinal Study of Entrepreneurial Groups from Process-Generated Data: A Proposal Based on the German Register of Companies

The growing interest in entrepreneurial groups as collective actors of entrepreneurship raises questions of how and with what kind of data this unit of analysis can be studied. While sampling and access to data on individual entrepreneurs (self-employed) or their business ventures (formal firms) rest upon established routines, a methodological discussion about identifying and sampling entrepreneurial groups is still in its infancy. In this article, we look at process-generated data as a potential linchpin to study entrepreneurial groups. More particularly, this article critically reflects upon the opportunities and challenges of the German Commercial Registry (CR) to function as a sampling frame and data source for an examination of entrepreneurial groups. This reflection includes a discussion about the key characteristics of entrepreneurial groups in order to derive minimal criteria that the data needs to provide, an evaluation of the CR following a data source study approach, and finally an assessment of the error proneness of this data and its consequences for the study of entrepreneurial groups. On this basis, we propose a sampling strategy of entrepreneurial groups with CR data. As such, this article contributes to a general methodological discussion of process-generated data, as it extends and practically applies the concept of a data source study. It also contributes to a methodological discussion about entrepreneurial groups as it offers a procedure to deal with varying group boundaries and the intertwinement of group and business activity typical for this social unit of analysis

Die Messung individueller Vergebungstendenz im SOEP: Skaleneigenschaften der deutschen Version der Tendency-to-Forgive-Scale

This documentation presents the scale characteristics of a new scale measuring people's tendency to forgive. The tendency to forgive is understood here as an individual disposition to forgive other people when one has suffered injustice or harm from them. The scale is a German translation of a scale already validated in the USA. The scale was first tested in the 2009 SOEP Pretest (N=1,007) and showed satisfactory reliability and validity under the typical conditions of population surveys (low number of items, high heterogeneity of respondents). The convergent validity was tested based on the Big Five Personality dimensions as well as a scale measuring reciprocal behavior. Based on the satisfactory results from the pretest, the scale was included in 2010 in the main SOEP survey (N=18,913). Our evaluation of the reliability and factor structure using data from the main survey confirmed the results from the pretest.

Surveyforschung als sozialer Prozess: Koordination, Kooperation und Datenqualität

In diesem Beitrag wird die Praxis sozialwissenschaftlicher Umfrageforschung überblicksartig als sozialer Prozess der Kooperation und Koordination unterschiedlicher Akteure präsentiert und in soziologischer Hinsicht reflektiert. Der Beitrag ist dabei so angelegt, dass er einen Einblick über die Einbettung der einzelnen Forschungsschritte in soziale Kontexte gewährt und auf diese Weise Anknüpfungspunkte für die soziologische Erforschung des Datenerhebungsprozesses bietet. Ein solcher Anknüpfungspunkt besteht darin, großangelegte Bevölkerungsumfragen als sozialen Prozess zu verstehen, der sowohl eine (sozial-)räumliche als auch zeitliche Dimension aufweist (vgl. Bachleitner et al. 2010). Als Grundlage der Darstellung dient der Projektzyklus bei der praktischen Umsetzung sozialwissenschaftlicher Surveys, von der inhaltlichen Konzeption bis hin zur Aufbereitung der Daten. Als Beispiel wird der European Social Survey (ESS), eine großangelegte, europaweite, sozialwissenschaftliche Dateninfrastruktureinrichtung herangezogen. Systematisch werden die einzelnen Schritte der Umfragepraxis anhand des Konzeptes des Total Survey Errors (TSE; Groves, Lyberg 2010) thematisiert und darauf reflektiert, inwiefern die Qualität der finalen Daten von den sozialen Prozessen abhängt, die zur Entstehung der Daten notwendig sind. Durch diese Betrachtung kommt in den Blick, dass Surveyforschung auf die Kooperation unterschiedlichster Akteure angewiesen ist und unterschiedlicher Formen der Koordination bedarf. Kooperation und Koordination sind gleichzeitig Grundthemen der Soziologie, zu denen die Disziplin vielfältige theoretische Erklärungsansätze entwickelt hat

Zum Verhältnis von Citizen Science und Sozialforschung

Citizen Science beschreibt die aktive Einbeziehung von "Laien" in die wissenschaftliche Wissensproduktion, d.h. eine Zusammenarbeit zwischen freiwilligen Bürger*innen und Wissenschaftler*innen, die in wissenschaftlichen Einrichtungen arbeiten. Die Ziele von Citizen Science sind oft vielfältig und umfassen bspw. die Förderung der Wissenschaften durch die Einbeziehung des Wissens und der Fähigkeiten von Nicht-Wissenchaftler*innen und die Förderung der wissenschaftlichen Kompetenz einer breiteren Öffentlichkeit in Bezug auf wissenschaftliche Standards und Praktiken. Angesichts der Vorteile, die Citizen Science verspricht, ist es überraschend, dass dieser Ansatz in den Sozialwissenschaften und insbesondere der Soziologie nicht weiterverbreitet ist. In der Tat stellt Social Citizen Science bzw. Citizen Social Science ein relativ neues Feld dar. In diesem Beitrag werden daher zunächst unterschiedliche Formen von Citizen Science erörtert, die sich entlang der beiden Dimensionen (1) Grad der Integration von Nicht-Wissenschaftler*innen und (2) an den allgemeinen Schritten und Aufgaben im Forschungsprozess einordnen lassen. Anschließend wird das Verhältnis von Citizen Science und soziologischer Forschung erörtert, wobei die Besonderheiten der Sozialforschung in ihren verschiedenen Formen dargestellt und mit den bestehenden Citizen Science-Ansätzen verglichen werden. Darüber hinaus werden die Potenziale und möglichen Hindernisse für die Übernahme von Citizen Science-Ansätzen in den Sozialwissenschaften bzw. der Soziologie erörtert

Zum Verhältnis von Citizen Science und Sozialforschung

Citizen Science beschreibt die aktive Einbeziehung von „Laien“ in die wissenschaftliche Wissensproduktion, d.h. eine Zusammenarbeit zwischen freiwilligen Bürger*innen und Wissenschaftler*innen, die in wissenschaftlichen Einrichtungen arbeiten. Die Ziele von Citizen Science sind oft vielfältig und umfassen bspw. die Förderung der Wissenschaften durch die Einbeziehung des Wissens und der Fähigkeiten von Nicht-Wissenchaftler*innen und die Förderung der wissenschaftlichen Kompetenz einer breiteren Öffentlichkeit in Bezug auf wissenschaftliche Standards und Praktiken. Angesichts der Vorteile, die Citizen Science verspricht, ist es überraschend, dass dieser Ansatz in den Sozialwissenschaften und insbesondere der Soziologie nicht weiterverbreitet ist. In der Tat stellt Social Citizen Science bzw. Citizen Social Science ein relativ neues Feld dar. In diesem Beitrag werden daher zunächst unterschiedliche Formen von Citizen Science erörtert, die sich entlang der beiden Dimensionen (1) Grad der Integration von Nicht-Wissenschaftler*innen und (2) an den allgemeinen Schritten und Aufgaben im Forschungsprozess einordnen lassen. Anschließend wird das Verhältnis von Citizen Science und soziologischer Forschung erörtert, wobei die Besonderheiten der Sozialforschung in ihren verschiedenen Formen dargestellt und mit den bestehenden Citizen Science-Ansätzen verglichen werden. Darüber hinaus werden die Potenziale und möglichen Hindernisse für die Übernahme von Citizen Science-Ansätzen in den Sozialwissenschaften bzw. der Soziologie erörtert

Surveyforschung als sozialer Prozess: Koordination, Kooperation und Datenqualität

In diesem Beitrag wird die Praxis sozialwissenschaftlicher Umfrageforschung überblicksartig als sozialer Prozess der Kooperation und Koordination unterschiedlicher Akteure präsentiert und in soziologischer Hinsicht reflektiert. Der Beitrag ist dabei so angelegt, dass er einen Einblick über die Einbettung der einzelnen Forschungsschritte in soziale Kontexte gewährt und auf diese Weise Anknüpfungspunkte für die soziologische Erforschung des Datenerhebungsprozesses bietet. Ein solcher Anknüpfungspunkt besteht darin, großangelegte Bevölkerungsumfragen als sozialen Prozess zu verstehen, der sowohl eine (sozial-)räumliche als auch zeitliche Dimension aufweist (vgl. Bachleitner et al. 2010). Als Grundlage der Darstellung dient der Projektzyklus bei der praktischen Umsetzung sozialwissenschaftlicher Surveys, von der inhaltlichen Konzeption bis hin zur Aufbereitung der Daten. Als Beispiel wird der European Social Survey (ESS), eine großangelegte, europaweite, sozialwissenschaftliche Dateninfrastruktureinrichtung herangezogen. Systematisch werden die einzelnen Schritte der Umfragepraxis anhand des Konzeptes des Total Survey Errors (TSE; Groves, Lyberg 2010) thematisiert  und darauf reflektiert, inwiefern die Qualität der finalen Daten von den sozialen Prozessen abhängt, die zur Entstehung der Daten notwendig sind. Durch diese Betrachtung kommt in den Blick, dass Surveyforschung auf die Kooperation unterschiedlichster Akteure angewiesen ist und unterschiedlicher Formen der Koordination bedarf. Kooperation und Koordination sind gleichzeitig Grundthemen der Soziologie, zu denen die Disziplin vielfältige theoretische Erklärungsansätze entwickelt hat