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https://doi.org/10.21241/ssoar.96764

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Defining and Evaluating Data Quality for the Social Sciences: Position Paper

[comment]

Birkenmaier, Lukas
Daikeler, Jessica
Fröhling, Leon
Gummer, Tobias
Lechner, Clemens
Lux, Vanessa
Schwalbach, Jan
Sen, Indira
Silber, Henning
Weiß, Bernd
Weller, Katrin
Wolf, Christof
Abel, Dennis
Breuer, Johannes
Dietze, Stefan
Dimitrov, Dimitar
Döring, Holger
Hebel, Anna
Hochman, Oshrat
Jünger, Stefan
Katsanidou, Alexia
Kohne, Julian
Kunz, Tanja
Mangold, Frank
Mathiak, Brigitte
Piepenburg, Joachim G.
Pollak, Reinhard
Quandt, Markus
Rammstedt, Beatrice
Roßmann, Joss
Schellhammer, Sebastian
Stroppe, Anne-Kathrin
Soldner, Felix
Stier, Sebastian
Wagner, Claudia
Watteler, Oliver
Weiß, Julia
Zapilko, Benjamin
Ziaja, Sebastian

Corporate Editor
GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften

Abstract

Die Autor*innen haben festgestellt, dass ein allgemeines Verständnis von Datenqualität für sozialwissenschaftliche Daten erforderlich ist. Bestehende Rahmenwerke bieten zwar wertvolle Orientierungshilfen für die Bewertung der Datenqualität, konzentrieren sich jedoch in der Regel auf bestimmte Dimens... view more

Die Autor*innen haben festgestellt, dass ein allgemeines Verständnis von Datenqualität für sozialwissenschaftliche Daten erforderlich ist. Bestehende Rahmenwerke bieten zwar wertvolle Orientierungshilfen für die Bewertung der Datenqualität, konzentrieren sich jedoch in der Regel auf bestimmte Dimensionen oder Datentypen. Die Autor*innen sind der Meinung, dass diese Rahmenwerke zwar von entscheidender Bedeutung sind, dass aber eine umfassendere Perspektive auf die Datenqualität erforderlich ist, um die inhärente Mehrdimensionalität der Qualitätsaspekte in sozialwissenschaftlichen Daten vollständig zu erfassen. Daher bietet dieses Positionspapier einen einheitlichen Rahmen für die Bewertung der Datenqualitätsdimensionen sozialwissenschaftlicher Daten.... view less


The authors have identified the need for a commonly shared understanding of data quality for social science data. While existing frameworks offer valuable guidance for assessing data quality, they tend to concentrate on specific dimensions or data types. The authors contend that while these framewor... view more

The authors have identified the need for a commonly shared understanding of data quality for social science data. While existing frameworks offer valuable guidance for assessing data quality, they tend to concentrate on specific dimensions or data types. The authors contend that while these frameworks are crucial, a more comprehensive perspective on data quality is needed to fully capture the inherent multidimensional nature of quality aspects in social science data. Hence, this position paper provides a unfied framework for assessing data quality dimensions of social science data.... view less

Keywords
social science; social research; data capture; data preparation; data; analysis; data quality; integrity; reliability

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

Document language
English

Publication Year
2024

City
Köln

Page/Pages
32 p.

Series
GESIS Papers, 2024/06

ISSN
2364-3781

Status
Published Version; reviewed

Licence
Creative Commons - Attribution 4.0


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