Garbage in - Garbage out? Datenqualität im Umgang mit digitalen Verhaltensdaten

Abstract

Während in den quantitativen Sozialwissenschaften Umfragedaten seit jeher das Herzstück der Informationsgewinnung bilden, spielten Beobachtungsdaten und andere Datenquellen eine eher untergeordnete Rolle. Soziale Medien und mobile Endgeräte lassen nun digitale Verhaltensdaten immer mehr in den Mittelpunkt sozialwissenschaftlicher Forschung rücken. Doch selbst die innovativsten und umfangreichsten Datenmengen sind unzureichend, wenn sie nicht von hoher Qualität sind. Dieser Artikel diskutiert anhand eingängiger Beispiele die grundlegenden Herausforderungen bei der Analyse digitaler Verhaltensdaten und präsentiert einen zentralen Ansatz zur Evaluation ihrer Qualität.

While survey data has always been at the heart of information gathering in the quantitative social sciences, observational data and other data sources have played a rather subordinate role. Social media and mobile devices are now making new forms of digital behavioral data increasingly central to social science research. However, even the most innovative and comprehensive data sets are insufficient if they are not of high quality. This article discusses the basic challenges of analyzing digital behavioral data using several use cases. Ultimately, it presents one central framework to evaluate the applicability of digital behavioral data for social science research.