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SoRa Survey - Befragung zu georeferenzierten Daten

[working paper]

Jünger, Stefan
Zapilko, Benjamin

Corporate Editor
GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften

Abstract

Zwischen dem 15. Oktober 2018 und dem 13. Januar 2019 wurden innerhalb des von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderten Projekts "Sozial‐Raumwissenschaftliche Forschungsdateninfrastruktur" (SoRa) 39 Personen zum Thema georeferenzierte Daten befragt. Ziel der Befragung war zum einen zu... view more

Zwischen dem 15. Oktober 2018 und dem 13. Januar 2019 wurden innerhalb des von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderten Projekts "Sozial‐Raumwissenschaftliche Forschungsdateninfrastruktur" (SoRa) 39 Personen zum Thema georeferenzierte Daten befragt. Ziel der Befragung war zum einen zu erfassen, inwiefern Vorkenntnisse zu Daten und Methoden unter Forschenden vorhanden sind und zum anderen, welche Bedarfe an etwaigen Services und Datenangeboten bestehen. Dazu wurden unterschiedliche Fragen zu den Erfahrungen und Interessen der Befragten aus jenen Bereichen entwickelt und in einem Online‐Survey eingesetzt. Das vorliegende Papier beschreibt kurz die Motivation und den Hintergrund der Befragung, ihre Durchführung und in größeren Umfang die Ergebnisse. Wir starten mit einer kurzen Einführung zur Relevanz des Themas und seine Einbindung im Projektkontext sowie einer Stichprobenbeschreibung. Danach stellen wir die Ergebnisse aufgeschlüsselt nach Themenblöcken vor. In einem letzten Schritt ordnen wir die Ergebnisse angesichts ihrer Implikationen für die Ziele des Surveys ein. Im Anhang befindet sich zudem der Fragebogen der Erhebung.... view less

Keywords
data capture; interdisciplinary research; data exchange; data access

Classification
Methods and Techniques of Data Collection and Data Analysis, Statistical Methods, Computer Methods

Document language
German

Publication Year
2020

City
Köln

Page/Pages
29 p.

Series
GESIS Papers, 2020/02

ISSN
2364-3781

Status
Published Version; reviewed

Licence
Creative Commons - Attribution 4.0


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