In Soziologie und Politikwissenschaft werden das gesellschaftliche und politische Zusammenleben sowie die ihnen zugrunde liegenden Prozesse erforscht. Während in der Soziologie soziale Strukturen, Praktiken und Interaktionen untersucht werden, richtet sich in der Politikwissenschaft der Blick auf politische Prozesse, institutionelle Zusammenhänge sowie die darin handelnden Akteur*innen. Beide empirische Disziplinen eint, dass sie sowohl hermeneutische als auch quantifizierende Erkenntnisinteressen verfolgen und mit Daten arbeiten, die Rückschlüsse auf individuelles oder kollektives Handeln ermöglichen.

Häufig handelt es sich dabei um personenbezogene Daten. Gleichzeitig ist das Spektrum der erhobenen Forschungsdaten sehr breit: Qualitative Daten wie Transkripte und Tonaufnahmen aus Interviews unterschiedlicher methodischer Ansätze (narrative, leitfadengestützte, problemzentrierte und Expert*inneninterviews), Gruppendiskussionen sowie ethnografische Beobachtungen gehören ebenso dazu wie quantitative Daten aus standardisierten Befragungen, systematischen Beobachtungen, Reallaboren oder amtlichen Statistiken. Hinzu kommen Dokumente wie Policy-Papiere, Debattenprotokolle, Parteiprogramme oder NGO-Berichte. Auch Foto-, Bild- und Videomaterial sowie Daten aus den sozialen Medien dienen häufig als Grundlage soziologischer und politikwissenschaftlicher Forschung. Die Kombination quantitativer und qualitativer Ansätze in Mixed-Methods-Studien sowie Längsschnitt- und Querschnittsuntersuchungen sind etablierte Formen der Datenerhebung.

Diese große Spannbreite bringt eine Vielzahl spezifischer Anforderungen an das Forschungsdatenmanagement in der Soziologie und Politikwissenschaft mit sich. So unterscheiden sich die Erfordernisse bei der Dokumentation, Aufbereitung und Nachnutzung je nachdem, ob es sich um standardisierte oder nicht-standardisierte Daten handelt. Dementsprechend müssen in Mixed-Methods-Studien unterschiedliche Anforderungen im Umgang mit Forschungsdaten beachtet werden. Eine zentrale Rolle spielt der Schutz personenbezogener Daten, etwa im Hinblick auf Anonymisierung und Pseudonymisierung und der Gewährleistung einer ethisch reflektierten Forschungspraxis.

Für Forschende in der Soziologie und Politikwissenschaft stehen verschiedene Anlaufstellen zur Verfügung, die bei Fragen rund um das Forschungsdatenmanagement unterstützen. Dazu gehört insbesondere das sozialwissenschaftliche Konsortium KonsortSWD – NFDI4Society der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI). Des Weiteren können bei sprach- und textbasierten Forschungsdaten das Konsortium Text+ oder bei wirtschaftsbezogenen Daten (bspw. in der Politischen Ökonomie) das Konsortium BERD@NFDI mögliche Ansprechpartner*innen sein. Ergänzt wird dieses Angebot durch die Fachinformationsdienste Soziologie mit seinem Kollaborationsportal SocioHub sowie Pollux – Fachinformationsdienst Politikwissenschaft. Darüber hinaus bieten GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften für quantitative und das Netzwerk von Forschungsdatenzentren (FDZ), Archiven und Repositorien QualiDataNet für qualitative Daten sowie verschiedene Forschungsdatenzentren methoden- und fachspezifische Beratungs- und Unterstützungsangebote an. Weitere disziplinspezifische Ansprechpartner*innen finden Sie unter Disziplinspezifische FDM-Projekte und -Initiativen.

Im Weiteren stellen wir Ihnen Angebote und Services im Bereich des Forschungsdatenmanagements im Bereich Soziologie und Politikwissenschaft vor. Ihnen fehlt ein Angebot? Sie finden Zusammenhänge nicht ganz richtig dargestellt oder haben Fragen? Wir freuen uns auf Ihre Mail.

Für Forschende hat der Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten (RatSWD) eine Handreichung zum Forschungsdatenmanagement in den Sozial-, Verhaltens- und Wirtschaftswissenschaften herausgegeben, in der grundlegende Informationen für datengenerierende sowie datennutzende Forschungsprojekte in knapper Form zusammengefasst sind. Eine weitere Handreichung aus der Reihe gibt Tipps und Orientierung beim Forschungsdatenmanagement in kleineren Projekten. Beide Handreichungen eignen sich besonders zum Einstieg in das Thema. Für qualitativ Forschende hat das Netzwerk QualidataNet zudem eine umfassendere Handreichung zu den spezifischen Herausforderungen und Lösungen beim Management qualitativer Daten veröffentlicht. Die Handreichung enthält Hinweise zur Planung und Durchführung aller notwendigen Schritte für ein nachhaltiges, ethisch und rechtlich adäquates Forschungsdatenmanagement qualitativer Daten. Sie kann ebenfalls zum Einstieg gelesen werden, beinhaltet jedoch auch detailliertere Informationen zu einzelnen Fragestellungen und Aspekten, die für fortgeschrittenere Projekte relevant sind.

Zu Beginn eines jeden Forschungsprojekts empfiehlt sich grundsätzlich die Erstellung eines Datenmanagementplans (DMP) empfiehlt sich grundsätzlich. Dieser beschreibt in allen Schritten von der Datenerhebung bis zur -archivierung, wie mit Daten im Verlauf eines Projekts umgegangen werden soll. Gerade bei qualitativen Forschungsprojekten, in denen Forschungsprozesse offen und zyklisch gestaltet werden, kann ein Datenmanagementplan aber eher als Living Document konzipiert werden. In Drittmittelprojekten wird das Schreiben eines DMP immer häufiger Voraussetzung einer Förderung. In Soziologie und Politikwissenschaft lassen sich disziplinübergreifende Tools und Vorlagen zur Erstellung von DMP nutzen (siehe Datenmanagemantplan). Zudem bietet STAMP eine Vorlage, die zwar ursprünglich für die Bildungsforschung entwickelt wurde, aber auch gut für sozialwissenschaftliche Projekte geeignet ist.

CESSDA bietet mit dem Data Management Expert Guide ein Online-Tool, mit dem sich Forschende einen Überblick über die verschiedenen Phasen und Schritte während des Forschungsdatenmanagements verschaffen können. Der Guide hat das Ziel, sozialwissenschaftlich Forschenden Hinweise und Handlungshilfen zu vermitteln, damit diese ihre Forschungsdaten über den gesamten Datenlebenszyklus entlang der FAIR-Prinzipien managen können.

Wenn Forschung mit Personen geplant wird, also personenbezogene Daten erhoben werden, ist es ratsam, sich frühzeitig mit den hierfür geltenden Regeln und rechtlichen Aspekten zu beschäftigen. Dazu gehört z. B. die frühzeitige Erstellung und Prüfung einer informierten Einwilligung oder auch Informed Consent für die Teilnahme von Personen an der Forschung. Das Forschungsdatenzentrum Qualiservice stellt juristisch geprüfte Mustervorlagen für informierte Einwilligungen auf Deutsch und Englisch zur Verfügung. Sollen die erhobenen Forschungsdaten zur Nachnutzung zur Verfügung gestellt werden, müssen die Forschungsteilnehmer*innen hier ebenfalls zustimmen und eine Einwilligung zur Archivierung und Sekundärnutzung unterschreiben, für die Qualiservice ebenfalls Vorlagen auf Deutsch und Englisch bereitstellt. Erläuterungen zu diesen Vorlagen und ihrem rechtlichen Hintergrund finden sich in einer dazugehörigen Handreichung. In einigen Fällen kann das schriftliche Einholen einer Einwilligung in die Forschung aber schwierig sein. Forschende können sich in der Handreichung für Alternativen zum schriftlichen Informed Consent über andere Möglichkeiten informieren.

Das Tool DARIAH ELDAH Consent Form Wizard stellt eine weitere Möglichkeit dar, Einwilligungsformulare in verschiedenen Sprachen zu generieren, die entlang der in der EU-gültigen General Data Protection Regulation formuliert sind.

Beim Planen größerer Forschungsprojekte empfiehlt es sich, frühzeitig zu überlegen, ob die gewonnenen Forschungsdaten zur Nachnutzung zur Verfügung gestellt werden sollen. Insbesondere bei qualitativen Forschungsdaten lässt sich der Arbeitsaufwand besser managen, wenn bereits von Projektbeginn an eine spätere potentielle Nachnutzbarkeit mitgedacht wird und sowohl finanzielle als auch zeitliche Ressourcen eingeplant werden. Bei der Entscheidung für oder gegen die Bereitstellung qualitativer Forschungsdaten zur Nachnutzung können sich Forschende an Forschungsdatenzentren wenden und sich beraten lassen. Darüber hinaus finden sich Informationen zur Entscheidungshilfe z. B. in den Arbeiten von Medjedovic und Witzel, in dem RatSWD-Working-Paper zu Archivierung und Zugang zu qualitativen Daten sowie in der Stellungnahme zur Bereitstellung und Nachnutzung von Forschungsdaten in der Soziologie der Deutschen Gesellschaft für Soziologie und in den Richtlinien zum Umgang mit Forschungsdaten in der Soziologie der Akademie für Soziologie. Forschende sollten bei der Planung ihres Projekts auch berücksichtigen, dass einige Fördermittelgeber mittlerweile die Nachnutzung gewonnener Forschungsdaten ausdrücklich befürworten (siehe Forschungsdatenmanagement und Forschungsförderer). Das Fachkollegium 111 der DFG (Soziologie, Politikwissenschaft, Kommunikationswissenschaft) hat in einer Stellungnahme erklärt, dass die Archivierung von Forschungsdaten förderfähig sein kann. Die Archivierung zur Nachnutzung wird für sinnvoll gehalten, gleichzeitig aber auch betont, dass sich eine Nachnutzung nicht grundsätzlich empfiehlt und es hier keine allgemeingültigen Standardlösungen gibt. Dementsprechend stellt die Nachnutzbarkeit der Daten auch kein Ausschlusskriterium für eine Förderfähigkeit dar. Ob und wie Daten in einem Projekt archiviert werden, sollte im Förderantrag begründet werden. Weitere Informationen zu Forschungsdatenzentren und Repositorien sind unter Veröffentlichen und Archivieren zu finden.

Die Fachgesellschaften in der Soziologie und der Politikwissenschaft bekennen sich zur Relevanz eines adäquaten Forschungsdatenmanagements und zum Teil auch zur Bereitstellung von Daten für die Nachnutzung, zu Open Science und Open Access. Während die Deutsche Gesellschaft für Soziologie in ihrer Stellungnahme zur Bereitstellung und Nachnutzung von Forschungsdaten in der Soziologie die Bereitstellung und Nachnutzung hinsichtlich Vor- und Nachteilen diskutiert sowie unbearbeitete Herausforderungen erkennt, spricht sich die Akademie für Soziologie in den Richtlinien zum Umgang mit Forschungsdaten in der Soziologie ausdrücklich dafür aus, sämtliche Forschungsdaten für Reproduktionen und Nachnutzungen zur Verfügung zu stellen. Die Akademie für Soziologie empfiehlt die Orientierung an den FAIR-Prinzipien, gibt konkrete Hinweise zur empfohlenen Vorgehensweise und möchte damit einen Beitrag in Richtung Open Data Policy leisten. Die Deutsche Gesellschaft für Soziologie möchte vor allem eine fachspezifische Reflexion zum Thema Forschungsdatenmanagement anregen und betont, dass aufgrund der Vielfalt von Forschungsprozessen und Daten in der Soziologie Möglichkeiten und Grenzen hier immer wieder ausgelotet werden müssten.

Die Deutsche Vereinigung für Politikwissenschaft bekennt sich klar zu Open Science und Open Access in der Politikwissenschaft. Fachspezifische Herausforderungen werden hier vor allem in einer zunehmenden Kommerzialisierung gesehen, weshalb der Wandel zu Open Access in der Politikwissenschaft ausdrücklich unterstützt wird. Informationen zu Angeboten rund um Open Access in der Politikwissenschaft finden sich hier. Die beiden soziologischen Fachgesellschaften haben bisher noch kein derartiges Bekenntnis veröffentlicht. Angebote sind aber auch in der Soziologie vorhanden und von open-access.network gesammelt.

Für eine adäquate Erfassung, Organisation und Dokumentation von Forschungsdaten in der Soziologie und Politikwissenschaft sollten einige fach- bzw. datenspezifische Aspekte berücksichtigt werden (neben den disziplinübergreifenden Regeln und Hinweisen zum Organisieren und Aufbereiten sowie Beschreiben und Dokumentieren).

Die sorgfältige und strukturierte Dokumentation eines Forschungsprozesses, insbesondere hinsichtlich Planung, Erhebung und Aufbereitung der Daten ist ein zentraler Bestandteil im Management von Forschungsdaten. Sie hilft dabei, die Nachvollziehbarkeit von Forschungsprojekten zu erhöhen, sowohl für die eigene Forschungsgruppe, als auch für eine potenzielle Nachnutzung der Daten durch Dritte. Ziel der Dokumentation ist es, die erhobenen Daten langfristig für die Forschung nutzbar zu machen, ihre Qualität bewertbar zu halten und ihre Erschließung auch ohne internes Projektwissen zu ermöglichen.

Eine gute Dokumentation umfasst dabei nicht nur technische Aspekte wie verwendete Dateiformate oder Softwareversionen, sondern auch Beschreibungen der Forschungsfragen, des Erhebungsdesigns, der Datenauswahlverfahren, Feldzugänge oder Kontextbedingungen der Erhebung. Dabei sollte das Dokumentieren bereits in der Projektplanung mitgedacht werden, um eine systematische und einheitliche Herangehensweise ohne Informationsverlust sicherzustellen. Die vollständige Dokumentation sollte bei der Archivierung der Forschungsdaten bereitgestellt werden und mit den Forschungsdatensätzen selbst auf dem Repositorium gespeichert werden. Forschungsdatenzentren verlangen dies in der Regel ohnehin, um die Dokumentation mit den Daten zur Verfügung stellen zu können und ihre Qualität und Wiederverwendbarkeit zu gewährleisten.

Ein hilfreiches Mittel zur systematischen inhaltlichen Beschreibung der Daten sind sogenannte kontrollierte Vokabulare. Sie bieten standardisierte Begriffe, die Forschende bei der Auswahl passender Schlagworte unterstützen. In der Soziologie bzw. Politikwissenschaft bietet ELSST – European Language Social Science Thesaurus eine terminologische Suche. Die Nutzung von kontrolliertem Vokabular ermöglicht eine einheitliche Beschreibung, verbessert die Auffindbarkeit der Daten in Repositorien und erleichtert den fachübergreifenden Austausch.

Sowohl bei quantitativen als auch bei qualitativen Forschungsprojekten gilt es zur Nachvollziehbarkeit einer Studie, auch theoretische Überlegungen und methodologische Entscheidungen transparent zu machen. Darüber hinaus gibt es spezifische Anforderungen an die Erfassung, Organisation und Dokumentation, die nachfolgend für quantitative und qualitative Daten untergliedert dargestellt sind.

Qualitative Daten

Für die Dokumentation und Kontextualisierung sozialwissenschaftlicher qualitativer Forschungsdaten können institutionelle, inhaltliche und methodische Kontexte relevant sein. Welche konkreten Informationen und Zusammenhänge hier wichtig sind, lässt sich je nach Forschungsprojekt und Forschungsdaten spezifizieren. Eine Anleitung für sozialwissenschaftliche qualitative Forschungsdaten ist in der Handreichung Kontextualisierung qualitativer Forschungsdaten für die Nachnutzung enthalten. Für qualitative Daten ist eine möglichst lückenlose Dokumentation, Organisation und Aufbereitung besonders zentral, denn zur Aufrechterhaltung der intersubjektiven Nachvollziehbarkeit des methodischen Vorgehens, des Forschungsprozesses und der Ergebnisse werden viele Informationen benötigt. Auch hat man es bei qualitativer Sozialforschung oftmals mit großen Datenmengen zu tun, z. B. Transkripten mit 100 Seiten oder die gesammelten Forschungsdaten setzen sich aus diversen Datenformaten und Dateiformaten zusammen, z. B. aus Transkripten, Beobachtungsprotokollen, Bildern oder audiovisuellem Material, was die gute Organisation der Daten von Anfang an besonders wichtig macht.

Die Kontextualisierung ist bei qualitativen Forschungsdaten zudem dann essenziell, wenn die Daten für eine spätere Nachnutzung aufbereitet werden sollen. In diesem Fall empfiehlt sich der frühzeitige Kontakt zu den Forschungsdatenzentren und Archiven, die Infrastrukturen für die Archivierung und Nachnutzung von Daten bereitstellen. Dieser Prozess ist bei qualitativen Forschungsdaten mit höheren Aufwänden verbunden, weshalb schon früh im Verlaufe des Forschungsprojekts eine Kooperation von Forschenden und Forschungsdatenzentren bzw. Archiven initiiert werden sollte (siehe Veröffentlichen und Archivieren).

Zur Organisation und Aufbereitung qualitativer Daten zählt auch die Transkription von Audiomaterial oder auch Videos. Die Wahl des Transkriptionsverfahrens hängt zum einen davon ab, wie, also mit welchem Verfahren und mit welchem Ziel, die Daten ausgewertet werden sollen. Zum anderen sollte im Sinne der Forschungspragmatik abgewogen werden, wie umfassend und in welchem Detailgrad Transkripte vorliegen müssen. Komplexe Transkriptionsverfahren erhöhen den Informationsgehalt von Transkripten (z. B. Betonungen und Rhythmus des Gesagten, Dialekte etc.), sind gleichzeitig aber schwieriger zu lesen und in ihrer Erstellung höchst aufwändig. Die Transkription nach simpleren Regeln kann einerseits zu einem Datenverlust im Transkript führen, andererseits sind derartige Regelsysteme leichter zu erlernen, schneller umsetzbar und besser lesbar.

Mittlerweile gibt es auch diverse KI-gestützte Angebote zur automatisierten Transkription. Forschende sollten hier genauestens prüfen, ob die Verwendung derartiger Tools datenschutzrechtlich in Ordnung ist. Dabei ist z. B. zu überprüfen, ob Daten auf Servern außerhalb Deutschlands verarbeitet werden. Forschende sollten sich hier am besten bei den zuständigen Ansprechpartner*innen für Datenschutz- und Forschungsdatenmanagement ihres Forschungsinstituts bzw. ihrer Universität informieren, da es oft einrichtungsspezifische Regularien gibt. Zwei kostenlose und datenschutzkonform arbeitende Tools zur automatisierten Transkription sind noscribe von der Universität Hildesheim und Whisper von der Universität Koblenz.

Für Forschende, die mit audiovisuellen oder sprachbasierten Forschungsdaten etwa aus Interviews oder Gruppendiskussionen arbeiten, kann eine zusätzliche Annotation des Audio- oder Videomaterials sinnvoll sein. Beim Annotieren werden Kommentare oder Notizen hinzugefügt, um die Analyse der Daten verständlicher und zugänglicher zu machen. Spezialisierte Tools wie EXMARaLDA ermöglichen beispielsweise die zeitlich genaue Markierung von gesprochener Sprache, Themenwechseln oder Pausen. Dies ist relevant, wenn es um die detaillierte Analyse von Gesprächsverläufen oder interaktiven Kommunikationssituationen geht.

Ein weiterer essenzieller Schritt ist die Aufbereitung der Daten nach den Regeln der DSGVO zum Datenschutz, sofern es sich um personenbezogene Daten handelt. Hier ist die Anonymisierung oder Pseudonymisierung der Forschungsdaten entscheidend. In der Handreichung Anonymisierung und Pseudonymisierung qualitativer textbasierter Forschungsdaten finden sich ausführliche Informationen und Vorschläge zur DSGVO-konformen Aufbereitung der eigenen Forschungsdaten. Bei der Anonymisierung bzw. Pseudonymisierung der Daten ist dabei immer zwischen Erhalt der sozialwissenschaftlich relevanten Informationen und dem Personenschutz abzuwägen. Das Löschen oder Schwärzen von Inhalten empfiehlt sich hier häufig nicht, da somit zu viel Information verloren geht. Bei qualitativen Forschungsdaten stellen sich darüber hinaus besondere Herausforderungen, denn in der Regel enthalten diese nicht nur direkte Identifikatoren (z. B. Eigennamen), sondern auch indirekte Identifikatoren, z. B. wenn ganze Biografien in narrativen Interviews erzählt werden und die Interviewteilnehmer*innen über Zusammenhänge oder individuelle Merkmale wiedererkennbar sind (z. B. Bei Personen des öffentlichen Lebens wie Politiker*innen). Auch Ersetzungen sollten daher bei qualitativen Forschungsdaten mit Bedacht und regelgeleitet vorgenommen werden. Unterstützung bei diesem Aufbereitungsschritt bietet das Tool QualiAnon, mit dem sich Forschungsdaten flexibel anonymisieren lassen, wobei Zusammenhänge (z. B. zwischen einzelnen Fällen) erhalten bleiben und Exportmöglichkeiten die sichere und abgetrennte Aufbewahrung der anonymisierten und nicht-anonymisierten Daten gewährleisten. Im dazugehörigen Manual wird die Anwendung der kostenlosen Software erklärt.

Quantitative Daten

Unbearbeitete Forschungsdaten liegen in der Regel als Rohdaten vor. Damit sie für die Forschung genutzt werden können, müssen sie aufbereitet werden. Dadurch können sie auch für andere Forschende nutzbar gemacht werden. Werden Daten nicht korrekt aufbereitet, können sich Fehler einschleichen, die im Endeffekt die Ergebnisse der gesamten Analyse verfälschen können. Deshalb sollte möglichst gründlich gearbeitet werden.

Die Handreichung mit Hinweisen zur Aufbereitung quantitativer Daten des Forschungsdatenzentrum Bildung vom Verbund Forschungsdaten Bildung (VerbundFDB) bietet einen übersichtlichen Überblick über die einzelnen Schritte, die bei der Arbeit mit quantitativen Daten zu beachten sind, inkl. einer Checkliste und lässt sich auf die Sozial- und Politikwissenschaften übertragen.

Für die Aufbereitung quantitativer Forschungsdaten gibt es eine Reihe an Mindestanforderungen, die eingehalten werden sollten. In einem ersten Schritt ist es wichtig, Variablen klar, korrekt und verständlich zu benennen, um die Nachnutzung sicherzustellen. Im Anschluss sollten die Daten auf fehlende Werte geprüft werden. Dabei sollten am besten numerische Werte außerhalb des Wertebereichs der Variable oder negative Werte gewählt werden.

Ein wichtiger Bestandteil der Datendokumentation ist das Codebook, das umfassend über den Aufbau und die Inhalte des Datensatzes informiert. Es enthält u.a. Angaben zu den Variablen, der Kodierung fehlender Werte, den Kategorien und der Struktur des Datensatzes. Ein Variable report ist dabei typischerweise Teil des Codebooks. In vielen Statistikprogrammen wie SPSS, Stata oder R lassen sich Codebooks automatisch erstellen.

Sämtliche Materialien, die für die Datenerhebung genutzt wurden (Fragebögen, Leitfäden etc.) sollten archiviert werden. Für eine einfachere Nachnutzung wird ebenfalls empfohlen, zusätzliches Dokumentationsmaterial bereitzustellen. Neben einem Codebuch können so auch Informationen dokumentiert werden, die im Datensatz selbst nicht zu finden sind. Außerdem sollten Informationen zum Untersuchungsdesign, insbesondere der Stichprobe festgehalten werden. Diese Informationen ermöglichen es, auch für Dritte potenzielle Nachnutzungsszenarien der Daten zu schaffen, aber auch mögliche Datenprobleme später aufklären zu können

Ein weiterer Teil des Standardprozesses sind die Einhaltung rechtlicher Rahmenbedingungen, insbesondere im Bereich des Datenschutzes. Da in den Sozial- und Politikwissenschaften sehr viel mit sensiblen, personenbezogenen Daten gearbeitet wird, muss sichergestellt werden, dass die Daten pseudonomysiert bzw. anonymisiert sind, damit keine Rückschlüsse auf das Individuum hergestellt werden können. Auch zur Anonymisierung quantitativer Forschungsdaten hat der VerbundFDB eine Handreichung publiziert, die unterschiedliche Anonymisierungsstrategien erklärt.

Nach der Datenerhebung sowie bei größeren Veränderungen des Datensatzes sollten außerdem Plausibilitäts- und Konsistenzprüfungen durchgeführt werden, um die korrekte Erfassung der Daten zu überprüfen.

Zu guter Letzt sollte bei der Vergebung von Dateinamen darauf geachtet werden, dass diese möglichst kurz sind und ohne Sonderzeichen auskommen. Ebenso müssen die Daten an sich korrekt formatiert werden. Auch dazu bietet der VerbundFDB Hilfestellung für die einzelnen Datentypen.

Forschungsdaten können in Repositorien archiviert und über diese veröffentlicht werden. Einen Überblick sowie eine Suchfunktion mit einer großen Auswahl an Sucheinstellungen bietet das Verzeichnis re3data.

Einen weiteren Überblick über disziplin- und datenspezifische Repositorien bietet die Webseite von KonsortSWD. Dort finden Sie eine Übersicht von Forschungsdatenzentren, bei denen Daten archiviert werden können und andere thematische Repositorien.

Die Recherche von Vorarbeiten und insbesondere bereits vorhandenen Datensätzen hat nach den Regeln der Guten Wissenschaftlichen Praxis bereits im Planungsstadium eines neuen Forschungsvorhabens zu erfolgen. Dadurch können zeit- und kostenintensive doppelte Erhebungen vermieden werden. Forschungsdaten lassen sich in Repositorien oder Datenportalen finden.

Außerdem werden in Forschungsdatenzentren sensible Daten unter Einhaltung des Datenschutzes archiviert und für Forschende zur Verfügung gestellt. Die Qualitätssicherung bei der Akkreditierung von Forschungsdatenzentren gewährleistet einen Mindeststandard und begleitet die Arbeit der Forschungsdatenzentren fortwährend durch ein Monitoring. Aktuell hat der Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten (RatSWD) 39 FDZ akkreditiert. Auf dessen Webseite findet sich eine Übersicht über die einzelnen FDZ und ihr jeweiliges Datenangebot.

Zusätzlich stellt KonsortSWD mit dem Projekt RDCnet einen Service bereit, der es Forschenden ermöglicht, flexibler auf sensible Daten zuzugreifen. Das RDCnet basiert dabei auf Kooperationen zwischen verschiedenen FDZ, um deren Datenangebote gegenseitig zugänglich zu machen. Dadurch können Forschende sensible Daten nicht nur am Standort der datenbereitstellenden Institution analysieren, sondern auch an den Standorten der kooperierenden Einrichtungen. Dies stärkt eine nachhaltige Forschungsdateninfrastruktur, da Zeit und Reisekosten eingespart werden.

QualidataNet

Mit QualidataNet wurde im Rahmen der NFDI und KonsortSWD ein „central point of entry“ für das Recherchieren und Finden qualitativer Forschungsdaten ins Leben gerufen. Das Netzwerk bündelt in seiner Suchmaschine nicht nur die Datenbestände zahlreicher Forschungsdatenzentren und Repositorien, sondern stellt auch Informationen über Forschungsdaten, das Managen und Teilen sowie über Angebote unterschiedlicher Archivierungsinfrastrukturen zur Verfügung.

Zum Netzwerk von QualidataNet gehören das FDZ Qualiservice an der Universität Bremen, das Forschungsdatenzentrum Bildung am DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung, das FDZ am Deutschen Zentrum für Hochschul- und Wissenschaftsforschung (DZHW), das FDZ für Betriebs- und Organisationsdaten am Deutschen Institut für Wirtschaftsforschung, das Archiv für Gesprochenes Deutsch am Leibniz-Institut für Deutsche Sprache, das FDZ eLabour mit Schwerpunkt in der Arbeits- Industrie- und Wirtschaftssoziologie und das FDZ aviDa für audio-visuelle Daten an der TU Berlin. Die Liste der Netzwerkpartner und damit auch die Suche nach Datenbeständen wird stetig erweitert.

Qualiservice

Ein Netzwerkpartner von QualidataNet ist das FDZ Qualiservice, in dessen Online-Katalog QSearch die bei Qualiservice kuratierten und zur Nachnutzung verfügbaren Datensätze gesammelt sind. Qualiservice berät Wissenschaftler*innen zu den verschiedenen nachnutzbaren Datensätzen (Transkripte, Audioaufnahmen, Fotos, Videos, Feldnotizen und weitere qualitative Materialarten). Qualiservice stellt darüber hinaus Kontextmaterial zu den jeweiligen Datensätzen zu Verfügung, z.B. Codebooks, Methodenberichte, Interviewleitfäden, Postskripte und Exporte von Codingdateien. Durch Metadaten und detaillierte Kontextinformationen, die Wissenschaftler*innen in Form eines Studienreports zum jeweiligen Datensatz uneingeschränkt einsehen können, können interessierte Nachnutzer*innen den passenden Datensatz ausfindig machen. Um den Datafit noch besser einschätzen zu können, empfiehlt sich auch die Nachfrage nach weiteren Kontextmaterialien sowie Mikrometadaten zu einem Datensatz. Nach Klärung des Nachnutzungsinteresses und dem Abschluss einer Nachnutzungsvereinbarung mit Qualiservice stehen die Daten für die Forschung und mit Einschränkungen auch für die akademische Lehre zur Verfügung. Der Datenbestand bei Qualiservice wird stetig erweitert.

Quantitative Forschungsdaten - GESIS

Die GESIS-Suche bietet Zugriff auf Informationen rund um sozialwissenschaftliche Forschungsdaten, Publikationen zu Forschungsdaten sowie Open-Access-Publikationen. Thematisch verknüpfte Inhalte werden direkt in der Trefferliste angezeigt – etwa passende Publikationen zu den recherchierten Forschungsdaten.

FID Politikwissenschaft – Pollux

Der Fachinformationsdienst (FID) Politikwissenschaft - Pollux hat zum Ziel, Politikwissenschaftler*innen einen überregionalen, fachspezifischen und schnellen Zugriff auf Spezialliteratur und forschungsrelevante Informationen zu ermöglichen. Mit rund 13 Millionen Nachweisen politikwissenschaftlicher Publikationen, darunter über 15.000 Forschungsdatensätzen, ist Pollux das zentrale Literatur- und Rechercheportal für die Politikwissenschaft in Deutschland. Die einzelnen Titel sind entweder sofort elektronisch verfügbar oder im Portal mit einem Hinweis auf die besitzende Bibliothek versehen. Darüber hinaus haben Politikwissenschaftler*innen kostenfreien Zugriff auf das Zeitungsarchiv Factiva, den Politikmonitoring und -analysedienst Polit-X sowie auf etliche E-Books. Eine Übersicht der verfügbaren Datensätze finden Sie hier.

Datenportal für die Rassismus- und Rechtsextremismusforschung (DP-R|EX)

Das Datenportal für die Rassismus- und Rechtsextremismusforschung (DP-R|EX) unterstützt die Erforschung der Ursachen und Konsequenzen von Rassismus und Rechtsextremismus (R|EX-Forschung), indem der Zugang zu qualitativ hochwertigen Forschungsdaten vereinfacht wird. Ein zentrales Element ist das integrierte Such-Widget, das strukturierte Studienbeschreibungen mit themenspezifischen Informationen zu Kontext, Bedeutung und Charakteristika von Rassismus- und Rechtsextremismusdaten enthält.

Das Statistikportal der Statistischen Ämter des Bundes und der Länder

Das Statistikportal der Statistischen Ämter des Bundes und der Länder bietet einen zentralen Zugang zu amtlichen statistischen Daten in Deutschland. Über verschiedene Auskunftsdatenbanken sowie interaktive Visualisierungen und Analysen lassen sich umfassende Informationen zu gesellschaftlichen, wirtschaftlichen und ökologischen Themen abrufen.

GovData

GovData, das Datenportal für Deutschland, bietet einen einheitlichen, zentralen Zugang zu Verwaltungsdaten aus Bund, Ländern und Kommunen sowie zu Daten von Unternehmen der Daseinsvorsorge, Hochschulen, Forschende, Forschungseinrichtungen und Forschungsfördereinrichtungen. Ziel ist es, diese Daten an einer Stelle auffindbar und so einfacher nutzbar zu machen.

Cessda Data Catalogue

Der CESSDA Data Catalogue ist eine zentrale Anlaufstelle für die Recherche nach sozialwissenschaftlichen Forschungsdaten aus ganz Europa. Der Katalog beinhaltet sowohl quantitative, qualitative als auch Mixed-Methods Daten und verzeichnet über 39.000 Datensätze aus mehr als 20 europäischen Ländern. Die Forschungsdaten lassen sich gezielt nach Themen, Stichwörtern, Erhebungsmethoden oder Herkunftsländern filtern.

Informationsplattform zu krisen- und katastrophenrelevanten Daten

Die Informationsplattform Krisen- und Katastrophendaten leistet einen Beitrag zur besseren Auffindbarkeit und Nutzung von Daten, mit denen Fragestellungen im Kontext von Krisen und Katastrophen aus einer sozialwissenschaftlichen Perspektive empirisch untersucht werden können. Das Portal umfasst eine Ressourcensammlung mit Informationsseiten, Datensätzen und Erhebungsinstrumenten sowie Handreichungen zu verknüpften Themen.

Forschungsförderer fordern zunehmend, dass in Drittmittelprojekten erhobene Forschungsdaten archiviert und zur Nachnutzung bereitgestellt werden. Damit einher geht häufig die Verpflichtung zur Erstellung eines Datenmanagementplans (siehe Abschnitt Informieren und Planen). Grundsätzlich unterscheiden sich die Rechte und Pflichten von Forschenden im Umgang mit Forschungsdaten in der Soziologie und Politikwissenschaft nicht von anderen Disziplinen. Eine umfassende Übersicht zu rechtlichen Aspekten wie dem Urheberrecht, Datenschutz oder Text- und Data-Mining finden Sie in unserer Rechtssektion.

Allerdings ergeben sich disziplintypische Schwerpunkte, die vor allem auf dem häufigen Umgang mit personenbezogenen Daten zurückzuführen sind. Sobald personenbezogene Daten erhoben, gespeichert oder verarbeitet werden, betrifft das nicht nur forschungsethische Überlegungen (siehe Abschnitt Ethik und Gute Wissenschaftliche Praxis), sondern auch verbindliche Regelungen der DSGVO. Im Forschungskontext ist sie mit Blick auf den Schutz der Identitäten und Rechte der Untersuchungspersonen relevant und legt dafür geeignete Maßnahmen fest.

Gerade in der soziologischen und politikwissenschaftlichen Forschung spielt die DSGVO eine besondere Rolle, da Art. 9 DSGVO explizit Bezug nimmt auf die Verarbeitung personenbezogener Daten, die u. a. Aufschluss über politische Meinungen oder ethnische Herkunft geben. Die Untersuchungspersonen müssen der Verarbeitung solcher Daten ausdrücklich über die informierte Einwilligungserklärung zustimmen. Daneben sind die Pseudonymisierung und Anonymisierung der erhobenen Daten wichtige Komponenten zur Einhaltung der DSGVO (s. Abschnitt Daten erfassen, organisieren und dokumentieren). Eine praktische Orientierung bietet die Handreichung zum Datenschutz in der Forschung des RatSWD.

Auch bei der Beauftragung von Umfrageinstituten oder der Durchführung von Omnibus-Umfragen muss darauf geachtet werden, dass alle Auftraggeber*innen die DSGVO einhalten.

Bei der späteren Archivierung von Forschungsdaten in einem Repositorium oder Forschungsdatenzentrum müssen die Daten in der Regel vollständig anonymisiert sein. Ist dies nicht möglich, kann eine Nutzung vertraglich geregelt werden, etwa durch Vorkehrungen, die den Datenzugang auf autorisierte Personen oder bestimmte Räume (z.  B. Vor-Ort-Nutzung in einem FDZ) beschränken.

Ebenso kann das Urheberrecht eine Rolle bei der Archivierung von Forschungsdaten spielen. So ist es beispielsweise nicht erlaubt, urheberrechtlich geschützte Werke (z. B. komplette Bücher, Artikel oder Transkripte Dritter) ohne Genehmigung zu archivieren oder weiterzugeben. Urheberrechtsfragen sollten daher frühzeitig im Projektverlauf geklärt werden. Obwohl Forschungsdaten selbst tendenziell nicht vom Urheberrecht geschützt sind, kann bei selbst erhobenen qualitativen Daten die urheberrechtliche Schutzfähigkeit im Einzelfall eine Rolle spielen. Hier empfiehlt es sich, rechtzeitig Rücksprache mit den Rechtsstellen der eigenen Einrichtungen zu halten.

Forschungsethik umfasst ethische Grundsätze und Prinzipien, die das Forschungshandeln leiten und dabei sowohl die Beziehung zwischen Forschenden und Forschungssubjekten als auch mögliche Auswirkungen der Forschungstätigkeit auf beispielsweise Gesellschaft oder Umwelt berücksichtigen.

In der Soziologie und Politikwissenschaft erfolgt dabei in der Regel eine Bezugnahme auf die Leitlinien der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) zur guten wissenschaftlichen Praxis, welche grundlegende Prinzipien für ein transparentes und verantwortungsvolles Forschungshandeln vorgeben.

Der RatSWD hat zudem in einem Output forschungsethische Grundsätze und Prüfverfahren in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften formuliert. Diese umfassen die wissenschaftliche Qualität von Forschung, die Integrität der Forschenden, das Vermeiden von Schädigung und die Wahrung der Rechte von Teilnehmenden. 

Insbesondere im Bereich des Forschungsdatenmanagements spielen die FAIR-Prinzipien eine zentrale Rolle, da sie Transparenz und Reproduzierbarkeit von Forschungsergebnissen fördern. Dabei ist stets eine sorgfältige Abwägung zwischen den Anforderungen Guter Wissenschaftlicher Praxis und dem Schutz der Forschungsteilnehmenden vorzunehmen. Dies umfasst eine umfassende Risikoabschätzung, die Minimierung potenzieller Schäden sowie eine transparente Kommunikation.

Für Forschungsvorhaben, die sensible Daten beinhalten, ist häufig ein Ethikvotum durch eine Ethikkommission erforderlich, um eine verantwortungsvolle Datenarchivierung zu sichern und Fördermöglichkeiten zu gewährleisten. Dazu hat die DFG Informationen für Geistes- und Sozialwissenschaften bereitgestellt. Eine Übersicht sozial- und wirtschaftswissenschaftlicher Ethikkommissionen findet sich auf der Seite des RatSWD.

Zusätzlich sensibilisieren Ethik-Kodexe der Fachvereinigungen, wie der der Deutschen Vereinigung für Politikwissenschaft (DVPW), Forschende für den ethischen Umgang mit Forschungsdaten.

Besondere Herausforderungen ergeben sich in sensiblen Forschungsfeldern wie politischem Extremismus, sexualisierter Gewalt oder psychischen Erkrankungen, wo Anonymisierung, Datenschutz, informierte Einwilligung und der Schutz der Teilnehmenden besonders im Fokus stehen. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist der Umgang mit Kenntnissen über Straftaten im Forschungskontext. Dazu bietet eine Handreichung des RatSWD Orientierung.

Auch der Umgang mit Daten indigener und marginalisierter Gruppen verlangt eine sorgfältige ethische Reflexion. Die CARE-Prinzipien (Collective benefit, Authority to control, Responsibility, Ethics) ergänzen hierbei die FAIR-Kriterien und legen den Schwerpunkt auf die Achtung der Rechte und Interessen indigener Gemeinschaften im Rahmen der Datenverwaltung und -nutzung.

Der RatSWD hat eine Sammlung Best-Practice Forschungsethik erstellt. Über das Portal können Forschende, Mitglieder von Ethikkommissionen und Lehrende strukturiert auf relevante Informationen und Vorlagen zur Forschungsethik von Forschungseinrichtungen, Fachgesellschaften und Förderinstitutionen zugreifen.

DDI Alliance

Die Data Documentation Initiative (DDI) ist ein internationaler Standard für die Beschreibung von Daten, die durch Umfragen und andere Beobachtungsmethoden in den Sozial-, Verhaltens-, Wirtschafts- und Gesundheitswissenschaften erzeugt werden. DDI ist ein kostenloser Standard, mit dem verschiedene Phasen im Lebenszyklus von Forschungsdaten dokumentiert und verwaltet werden können, z. B. Konzeption, Sammlung, Verarbeitung, Verteilung, Entdeckung und Archivierung. Die Dokumentation von Daten mit DDI erleichtert das Verständnis, die Interpretation und die Nutzung - durch Menschen, Softwaresysteme und Computernetzwerke.

CESSDA

Das Consortium of European Social Science Data Archives (CESSDA) bietet umfassende, integrierte und nachhaltige Datenservices für die Sozialwissenschaften und vereint sozialwissenschaftliche Datenarchive aus ganz Europa. Ziel ist es, sozialwissenschaftliche Forschungsergebnisse zu fördern und nationale sowie internationale Forschung und Zusammenarbeit zu unterstützen.

Der RDM Compas ist die Informations- und Trainingsplattform von KonsortSWD und richtet sich an alle Akteur*innen im Bereich des professionellen Forschungsdatenmanagements - z. B. Datenkuratierende an FDZ oder Data Stewards – sowie an Personen, die eine solche Tätigkeit anstreben.

RDM Compas besteht aus drei zentralen Angeboten, der Knowledge Base, dem Trainingscenter und dem Zertifikatskursmodul Datenkuratierung und Datenmanagement sensibler Daten in Forschungsdatenzentren (FDZ).

Entwickelt wurde die Plattform zur Unterstützung einer standardisierten Aus- und Weiterbildung im Bereich des professionellen Forschungsdatenmanagements und der Datenkuratierung. Die Angebote des RDM Compas können kostenfrei von Interessierten genutzt werden.

Darüber hinaus stehen auf Zenodo frei zugängliche Schulungsmaterialien zur Verfügung, etwa Folien zu dem Zertifikatskurs FDM in den Sozialwissenschaften der nordrhein-westfälischen Landesinitiative fdm.nrw. Der Kurs vermittelt grundlegende und fortgeschrittene Kenntnisse im Forschungsdatenmanagement mit Fokus auf die Anforderungen sozialwissenschaftlicher Forschung.

Der CESSDA Data Management Expert Guide bietet Sozialwissenschaftler*innen eine strukturierte Einführung in das Forschungsdatenmanagement. Zusätzlich steht eine interaktive, spielerische Version des Guides zur Verfügung. Der gesamte DMEG kann auch über Zenodo heruntergeladen werden: https://doi.org/10.5281/zenodo.3820472.

Auch der FID Politikwissenschaft Pollux stellt Materialien zum Forschungsdatenmanagement bereit. Die Präsentationsfolien des Workshops Data matters! Forschungsdaten managen in der Politikwissenschaft sind öffentlich zugänglich. Die Folien zum Modul 1: Quantitative Daten sind hier verfügbar: https://doi.org/10.5281/zenodo.15687384.

Website: “QUASUS Methodenportal der Pädagogischen Hochschule Freiburg”
Autor*innen: QUASUS
Letzter Aufruf: 17.05.2025
https://www.ph-freiburg.de/quasus

Website: „Weitere Informationen zum Forschungsdatenmanagement“
Autor*innen: GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften
Letzter Aufruf: 17.05.2025
https://www.gesis.org/datenservices/daten-managen/was-ist-forschungsdatenmanagement/weitere-quellen-zu-forschungsdatenmanagement

Handbuch: “Handbuch Methoden der empirischen Sozialforschung”
Autor*innen: Nina Baur, Jörg Blasius
Erscheinungsjahr: 2022
https://doi.org/10.1007/978-3-658-37985-8

Handbuch: „Forschungsdatenmanagement sozialwissenschaftlicher Umfragedaten“
Autor*innen: Uwe Jensen, Sebastian Netscher, Katrin Weller (Hrsg.)
Erscheinungsjahr: 2019
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