Veranstaltungsprogramm

In our research project “Divorce and Diagnosis (DiDi)”, we examine how divorce impacts health and mortality in Germany. Up to date, there is no German data source that allows to analyze these interdisciplinary questions on the microdata level. Thus, we compiled a new dataset: the Combined Demographic Histories (CDH). The CDH integrates various types of register data from the German Pension Insurance into a single, comprehensive source. It includes information on employment, earnings, health, mortality, and selected family-related variables. The dataset opens up new avenues for research at the intersection of employment, health, and mortality, as well as certain aspects of family life, such as female fertility and divorce. The data covers the period from 2011 to 2024 and includes a random sample of 20% of the population in Germany with a pension account (approximately 15 million persons per year). The data will be updated annually and allows to observe individuals over time. In this presentation, we illustrate the setup and contents of the data and elaborate on how we will make the data available for other research projects.

Trends wie das Homeoffice verändern die Mobilität in Deutschland. Um auf Änderungen reagieren und Entwicklungen antizipieren zu können, sind repräsentative Daten zur Alltagsmobilität erforderlich. Die Studie „Mobilität in Deutschland (MiD)“ ist eine der weltweit größten Erhebungen der Alltagsmobilität mit zuletzt 218.101 befragten Haushalten. Vor dem Hintergrund einer geringer werdenden Teilnahmebereitschaft und einer höheren Datenverfügbarkeit wird die Studie MiD aktuell von der Bundesanstalt für Straßen- und Verkehrswesen (BASt) weiterentwickelt.

Im neuen Konzept sind zwei Studien vorgesehen: Die „MiD Basis“ wird alle fünf Jahre als groß angelegte Erhebung durchgeführt, um differenzierte Analysen zu ermöglichen. Ergänzt wird dies durch eine jährliche Panelbefragung, „MiD aktuell“, um kurzfristige Entwicklungen abbilden zu können. Um die Daten zur Nachnutzung verfügbar zu machen, wurde der BASt MobilityData-Campus (MDC) gegründet. Derzeit werden die Daten auf zwei Wegen bereitgestellt – höher aggregierte Daten zum Download und granularere Daten im Rahmen eines Remote Access.

Um den Response Burden der Befragung zu verringern, sollen Wege zukünftig auch teilautomatisiert über Smartphone-basiertes Tracking erfasst werden. Diese Änderung im Erhebungsdesign stellt zugleich eine methodische Herausforderung dar. In Vorstudien wird aktuell geprüft, wie neue und klassische Erhebungsmodi in einer Befragung kombiniert und Sensordaten datenschutzkonform distribuieren zu können.

Die Sekundärnutzung von sensiblen qualitativen Forschungsdaten ist zentral für die Weiterentwicklung einer nachhaltigen Forschungsdateninfrastruktur. Qualitative Daten sind reichhaltig, kontextreich und von hohem wissenschaftlichem Potenzial. Dennoch bleibt trotz erkennbarem Kulturwandel hin zum Data Sharing ihre Nachnutzung immer noch zögerlich und wird eher informell, in enger Kooperation mit den Primärforschenden umgesetzt. Gleichzeitig sind Forschende unsicher, wie sie an geeignete Sekundärdaten gelangen und welche Möglichkeiten der Nachnutzung bestehen. Um die Kultur der Nachnutzung qualitativer Daten adäquat zu fördern, braucht es Wissen darüber, welche Voraussetzungen Forschende heute als notwendig für die Sekundärnutzung ansehen und welche Hindernisse den Weg blockieren.

Um ein Bild von realen Bedarfen, Barrieren und Lösungsansätzen aus der Forschungspraxis zu zeichnen und konkrete Anhaltspunkte für die Weiterentwicklung der Forschungsdateninfrastruktur zu erhalten, führte QualidataNet einen Workshop mit Forschenden durch. Der Beitrag stellt die Ergebnisse des Workshops vor. Er zielt auf eine kritische Bestandsaufnahme der aktuellen Situation und trägt aktiv zur Verwirklichung des KSWD-Mottos „Data4Society“ bei, indem er die Stimme von Forschenden in die Gestaltung der Dateninfrastruktur einbringt – mit dem Ziel, eine verantwortungsvolle, nachhaltige und praxisnahe Forschungsdatenlandschaft zu schaffen, die die Besonderheiten qualitativer Forschung ernst nimmt.

Das Datenportal für die Rassismus- und Rechtsextremismusforschung (DP-R|EX) weist thematisch relevante Forschungsdaten aus verschiedenen Datenzentren und Repositorien nach und macht diese über Metadaten sicht- und durchsuchbar. Hierfür wurden kontrollierte Vokabulare entwickelt, die Theorien und Konzepte, gesellschaftliche (Minderheits-)Gruppen und Datenarten abbilden, die in den interdisziplinär geprägten Forschungsbereichen von Bedeutung sind. Auf Basis von mittlerweile fast 500 inhaltlich erschlossenen Studien (N = 484) wurde ein Datensatz generiert, der Inhalte und zentrale Erhebungscharakteristika der nachgewiesenen Studien quantitativ abbildet und deren Nutzungsstatistiken, soweit diese verfügbar sind. Diese Datengrundlage wird für eine Exploration der Datenlandschaft anhand der produzierten Forschungsdaten genutzt, wobei der Schwerpunkt auf FAIRen, nachnutzbaren Daten aus dem deutschsprachigen Raum liegt. Untersucht wird, (1) welche Konzepte in der empirischen R|EX-Forschung besonders häufig operationalisiert werden, (2) in welchen Kombinationen sie erhoben werden und (3) wie sich die Studienanalgen je nach Befragtengruppe oder Fokus auf Einstellungen zu bestimmten Minderheitsgruppen unterscheiden. Die Ergebnisse liefern einen systematischen Überblick über thematische Schwerpunkte und typische Operationalisierungsstrategien im Feld. Damit leistet die Analyse einen deskriptiv-analytischen Beitrag zur Transparenz und Reflexion der bestehenden Forschungslandschaft.