Pollux – der Fachinformationsdienst für die Politikwissenschaft unterstützt politikwissenschaftlich Forschende beim Management ihrer Forschungsdaten. Auf dieser Seite finden Sie einen praxisnahen Überblick mit fachspezifischen Informationen, Links und Hinweisen zu Angeboten rund um das Forschungsdatenmanagement (FDM).
Weiterführende Informationen zu allgemeinen und speziell politikwissenschaftlichen Aspekten des Forschungsdatenmanagements bietet das Portal forschungsdaten.info.
Neben Pollux, dem Forschungsdatenzentrum für qualitative sozialwissenschaftliche Daten Qualiservice und GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften ist das Konsortium KonsortSWD – NFDI4Society der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) eine wichtige Anlaufstelle für politikwissenschaftlich Forschende zu Fragen und Anliegen rund um das Thema Forschungsdaten.
Informationsangebote
Beratung & Weiterbildung
Datenpublikation
Forschungsdaten finden & nachweisen
Vernetzung
Forschungsdaten sind ein zentraler Bestandteil wissenschaftlicher Arbeit und ein sorgfältiger Umgang mit ihnen lohnt sich. Forschungsdatenmanagement (FDM) bedeutet, Forschungsdaten systematisch zu organisieren, nachvollziehbar zu dokumentieren, langfristig zu sichern und – wenn möglich – für eine Nachnutzung bereitzustellen.
Ein nachhaltiges Forschungsdatenmanagement orientiert sich an den sogenannten „FAIR-Prinzipien“. Demnach sollen Forschungsdaten Findable (auffindbar), Accessible (zugänglich), Interoperable (interoperabel) und Reusable (wiederverwendbar) sein. FAIRe und offene Forschungsdaten sind ein zentraler Baustein transparenter Wissenschaft. Zusammen mit weiteren Elementen wie dem freien Zugang zu Forschungsergebnissen (Open Access) werden diese Bausteine unter dem Begriff Open Science gebündelt. (siehe Schaubild 1).
Auch die Deutsche Vereinigung für Politikwissenschaft (DVPW) bekennt sich in ihrer Stellungnahme zu Open Science und Open Access und betont, dass diese die Qualität von Forschung fördern.
Transparenz und Nachvollziehbarkeit
FDM macht Forschung überprüfbar und reproduzierbar. Es dokumentiert nicht nur die erhobenen Daten, sondern auch die forschungsmethodischen Schritte und den Kontext der Forschung zur besseren Nachvollziehbarkeit.
Anerkennung und Sichtbarkeit
Forschungsdaten sind Teil wissenschaftlicher Leistung. Nur durch die Veröffentlichung von Forschungsdaten können diese auch zitiert und als wissenschaftliche Leistung messbar gemacht werden. Damit erhöht sich auch die Sichtbarkeit der eigenen Forschung.
Langfristige Sicherung
Ein strukturierter Umgang mit Forschungsdaten schützt vor Datenverlust – auch über Projektlaufzeiten hinaus.
Sekundärnutzung ermöglichen
Forschungsdaten sind kein „Einmalprodukt“, sondern bieten großes Potenzial für neue Fragestellungen. Durch ein FAIRes FDM werden die Voraussetzungen für eine sinnvolle Nachnutzung geschaffen.
Gute wissenschaftliche Praxis
Die Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) beschreiben angemessene Standards für wissenschaftliches Arbeiten. Empfehlung 17 hebt die Sicherung und Veröffentlichung von Forschungsdaten hervor.
Förderbedingungen und institutionelle Anforderungen
Viele Forschungsförderer erwarten einen transparenten Umgang mit Forschungsdaten, häufig in Form eines Datenmanagementplans. Auch viele Hochschulen und Forschungseinrichtungen haben mittlerweile entsprechende Empfehlungen und Policies etabliert.
In der politikwissenschaftlichen Forschung kommen vielfältige Forschungsdaten und Erhebungsmethoden zum Einsatz. Dabei spielen sowohl quantitative als auch qualitative Forschungsdaten sowie ihre Kombination in Mixed-Methods-Studien eine Rolle. Diese große Spannbreite bringt eine Vielzahl spezifischer Anforderung an das FDM mit sich. Daher ist es hilfreich, sich frühzeitig mit geeigneten Tools, Services und Anlaufstellen vertraut zu machen.
Können Sie für Ihr Forschungsprojekt bereits erhobene Daten nachnutzen? Hier finden Sie eine Auswahl von Angeboten, in der Sie nach relevanten Forschungsdaten zur wissenschaftlichen Nachnutzung suchen können:
Bereits in der Projektplanung und vor Beginn der Datenerhebung sollte das FDM mitgedacht werden. Eine Orientierung bietet dazu die vom RatSWD herausgegebene Handreichung zum „Forschungsdatenmanagement in den Sozial-, Verhaltens- und Wirtschaftswissenschaften“, in der grundlegende Informationen für datengenerierende sowie datennutzende Forschungsprojekte zusammengefasst sind. Auch für kleine Projekte steht eine Handreichung zur Verfügung.
Wichtig ist zudem, Forschungsdatenzentren frühzeitig über die geplante Datennutzung zu informieren, um den Aufwand für FDM-Maßnahmen realistisch einzuschätzen. Mögliche Archive für Ihre Forschungsdaten können die oben aufgelisteten fach- und methodenspezifischen Forschungsdatenzentren sein sowie fachübergreifende Repositorien Ihrer Universität. Die Archivierung von Forschungsdaten ist bei vielen Forschungsförderern wie der DFG förderfähig, muss jedoch in der Regel bereits im Projektantrag einkalkuliert werden. Forschungsdatenzentren helfen Ihnen bei der Kalkulation. Laut einer Stellungnahme des Fachkollegiums 111 der DFG (Soziologie, Politikwissenschaft, Kommunikationswissenschaft) ist die Nachnutzbarkeit (Veröffentlichung) von Forschungsdaten nicht zwingend erforderlich für die Förderwürdigkeit. Gerade wenn nicht beabsichtigt ist, Daten zu archivieren, sollte das im Förderantrag jedoch gut begründet werden.
Grundsätzlich empfiehlt es sich, bei Forschungsprojekten einen Datenmanagementplan (DMP) anzufertigen. In Drittmittelprojekten ist dies oftmals verpflichtend. Ein DMP beschreibt, wie Forschungsdaten im Projekt erhoben, gespeichert, dokumentiert, gepflegt, verarbeitet, weitergegeben, veröffentlicht und archiviert werden sollen. Er hält außerdem fest, welche Ressourcen benötigt werden, welche rechtlichen Rahmenbedingungen gelten und wie Verantwortlichkeiten geregelt sind. Der DMP sollte über die gesamte Projektlaufzeit hinweg aktuell gehalten werden. Zur Erstellung eines DMP können verschiedene disziplinübergreifende Tools und Vorlagen genutzt werden (einige sind hier aufgeführt), auch der STAMP lässt sich gut in politikwissenschaftlichen Projekten anwenden.
Bei der Datenerhebung gilt es, alle Forschungsschritte bestmöglich zu dokumentieren. Eine möglichst vollständige Dokumentation und Aufbereitung der Daten ist zentral, um das methodische Vorgehen, den Forschungsprozess und die Ergebnisse nachvollziehen zu können. 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. Die Datendokumentation sollte parallel mit der Datenerhebung erfolgen und prozessbegleitend fortgeführt werden.
Dabei variieren die Anforderungen an die Dokumentation je nach verwendeter Methode, erhobenen Daten und Forschungsprojekt. Bei quantitativen Umfragen etwa liefern neben dem Fragebogen selbst auch das verwendete Codebook wichtige Erläuterungen zu den Forschungsdaten. Eine Handreichung des Verbunds Forschungsdaten Bildung fasst wichtige Aspekte zur Aufbereitung quantitativer Daten zusammen. Hinsichtlich qualitativer Forschungsdaten ist die sogenannte „Kontextualisierung“ der Daten entscheidend. Hierbei können methodische, institutionelle und inhaltliche Kontexte relevant sein. Dies beinhaltet Kontextmaterialien wie den Projektantrag, den Interviewleitfaden oder Memos. Qualiservice hat eine entsprechende Handreichung zur Kontextualisierung qualitativer Forschungsdaten für die Nachnutzung veröffentlicht.
In der Politikwissenschaft werden häufig personenbezogene Daten erhoben, z.B. im Rahmen von Interviews oder Umfragen. Diese müssen gemäß Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) sowie ethischer Standards besonders geschützt werden. Zentrale Maßnahmen hierbei sind:
Informierte Einwilligung (Informed Consent)
Zur Einhaltung des Datenschutzes ist eine schriftliche Zustimmung der Forschungspersonen zur Teilnahme an der Studie erforderlich, nachdem über die Studie informiert wurde. Diese Zustimmung erfolgt durch die informierte Einwilligung/Informed Consent. Qualiservice stellt hierfür Mustervorlagen zur Verfügung. In der begleitenden Handreichung finden Sie weitere Hinweise dazu. Auch der Verbund Forschungsdaten Bildung bietet Formulierungsbeispiele.
Pseudonymisierung und Anonymisierung
Personenbezogene Daten können entweder vollständig anonymisiert oder pseudonymisiert werden, um die Identifizierbarkeit auszuschließen oder stark einzuschränken. Die notwendigen Anonymisierungsstrategien variieren je nach Forschungsdesign. Beispielsweise sind Personen des öffentlichen Lebens wie Politiker:innen im Zweifelsfall auch durch indirekte Identifikatoren schneller erkennbar als andere. Der Grad der Anonymisierung hängt daher immer von der Grundgesamtheit sowie dem Mehrwert der Forschung ab. Wichtig ist, die Änderungen in den Daten zu dokumentieren. Für die Anonymisierung quantitativer Daten kann die sogenannte "k-Anonymität" ein nützliches Verfahren sein. Für qualitative Daten liefert die Qualiservice-Handreichung "Anonymisierung und Pseudonymisierung qualitativer textbasierter Forschungsdaten" ausführliche Informationen und Vorschläge zur DSGVO-konformen Aufbereitung.
Tooltipp: QualiAnon
Ermöglicht eine DSGVO-konforme Anonymisierung, wobei etwa Fallzusammenhänge erhalten bleiben und sichere Exportfunktionen eine getrennte Aufbewahrung ermöglichen.
Besondere Sorgfalt ist bei sensiblen Forschungsfeldern geboten – etwa zu politischem Extremismus, sexualisierter Gewalt oder psychischen Erkrankungen. Hier stehen Anonymisierung, Datenschutz, informierte Einwilligung sowie der Schutz der Teilnehmenden besonders im Fokus. Für den Umgang mit Kenntnissen über Straftaten im Forschungskontext 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.
Zusätzlich sensibilisieren Ethik-Codices der Fachvereinigungen, wie der der Deutschen Vereinigung für Politikwissenschaft (DVPW), Forschende für den ethischen Umgang mit Forschungsdaten.
Für Forschungsvorhaben, die sensible Daten beinhalten, kann ein Ethikvotum durch eine Ethikkommission erforderlich sein, 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.
Tooltipp: GESIS Datenservice
Ermöglicht Forschenden der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften, quantitative Primär- und Sekundärdaten einfach und sicher zu dokumentieren, zu veröffentlichen und zu teilen.
Tooltipp: Qualiservice
Ermöglicht es Forschenden aus allen sozialwissenschaftlichen Disziplinen, ihre qualitativen Primärforschungsdaten (z.B. Interviews, Feldnotizen) zu archivieren und für weitere wissenschaftliche Nutzungen zur Verfügung zu stellen.
