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'Dieser Artikel beschreibt den Gebrauch (archivierter) Oral Histories als prozess-generierte Daten. Er erklärt, wie SozialwissenschafterInnen solchen Daten sachkundig lokalisieren und benutzen, und wie sie die Eigenschaften solcher Daten systematisch und effektiv beurteilen können. Der Artikel beschreibt Oral History als eine Methode und als eine Quellen- bzw. Datenform; er beschreibt Gesichtspunkte der Oral History, die die Datenanalyse und -interpretation beeinflussen, einschließlich Projektdesign, Aufnahmetechnologie, Interviewstrategien, Interviewerfähigkeiten und -training, die Beziehung zwischen Interviewer und Interviewpartner und die dialogische Konstruktion der Quellen, rechtliche und ethische Aspekte, Zusammenfassungen und Transkripte sowie die Oralität der Quellen und die Bedeutung, sich die Quellen anzuhören. Der Artikel problematisiert dann den Gebrauch von Oral History als Quellen, indem Subjektivität, Erinnerung, Retrospektivität und Narrativität erörtert und die Bedeutungen, Werte und Gültigkeit solcher Daten untersucht werden.' (Autorenreferat)

'In Deutschland werden prozessproduzierte bzw. Befragungsdaten von verschiedenen Institutionen erhoben. Zwar ist der Zugang zu diesen Daten für Wissenschaftler generell möglich, eine Verknüpfung von Datensätzen verschiedener Datenproduzenten ist derzeit jedoch nicht realisierbar. Ein neues Projekt (KombiFiD) verknüpft daher Unternehmensdaten des Statistischen Bundesamtes, der Deutschen Bundesbank und der Bundesagentur für Arbeit. Die Projektziele sind dabei zum einen, die Möglichkeiten der Verknüpfbarkeit von Datensätzen verschiedener Datenproduzenten zu prüfen, und zum anderen, der Wissenschaft einen kombinierten Datensatz anzubieten, mit dem neue Forschungsfragen behandelt werden können. Im Folgenden werden das Projekt, die ausgewählten Datensätze sowie mögliche Matchingprobleme beschrieben. In diesem Zusammenhang werden u.a. auch Vor- und Nachteile von Umfrage- bzw. prozessgenerierten Datensätzen benannt.' (Autorenreferat)

'Der Beitrag befasst sich mit methodischen Fragen der sozialwissenschaftlichen Auswertung historischen Quellenmaterials. Sein Schwerpunkt liegt auf der Auseinandersetzung mit Problemen der Stichprobenbildung in historischen Massenakten und den aus der erzielbaren Datenqualität resultierenden Konsequenzen. Den Bezugspunkt bildet ein Forschungsprojekt, in dessen Rahmen eine Reihe großer Stichproben biographischer Daten zu Angehörigen der Wehrmacht und der Waffen-SS während des Zweiten Weltkrieges erhoben worden ist. Der Datensatz kombiniert vier der wichtigsten personenbezogenen Quellenbestände zu dieser Untersuchungsgruppe: die Personalunterlagen und -register der Wehrmacht sowie Daten des Roten Kreuzes über vermisste bzw. aus der Kriegsgefangenschaft heimkehrende Soldaten. Miteinander verbunden beschreiben die Daten das Leben eines Soldaten von seiner Geburt bis zum Ende seines Kriegsdienstes durch eine große Bandbreite unterschiedlicher Variablen. Die erhobenen Stichproben stehen digital im Bundesarchiv zur Verfügung.' (Autorenreferat)

The paper introduces the HSR Forum on digital data by discussing what big data are. The authors show that big data are not a new type of social science data but actually one of the oldest forms of social science data. In addition, big data are not necessarily digital data. Regardless, current methodological debates often assume that "big data" are "digital data." The authors thus also show that digital data have a big drawback concerning data quality because they do not cover the whole population – due to so-called digital divides, not everybody is on the internet, and who is on the internet, is socially structured. The result is a selection bias. Based on this analysis, the paper concludes that big data and digital data are data like any other type of data – they have both advantages and specific blind spots. So rather than glorifying or demonising them, it seems much more sensible to discuss which specific advantages and drawbacks they have as well as when and how they are better suited for answering specific research questions and when and how other types of data are better suited – these are the questions that are addressed in this HSR Forum.

'Prozessproduzierte Daten der staatlichen Verwaltungsorgane der DDR wie der Zentrale Kaderdatenspeicher des Ministerrates (ZKDS) bieten die einzigartige Möglichkeit, die Rekrutierungsmodi von Funktionseliten, die Sozialstrukturentwicklung und die gesellschaftliche Differenzierung im Sozialismus umfassenden Analysen zu unterziehen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Umfragedaten oder den scientific use files aus anderen prozessproduzierten Datenquellen sind bei DDR-Daten insbesondere 1. die ideologische Beeinträchtigung bestimmter Variablen und Kategorien sowie 2. Phänomene von shifting validity zu beachten. Beide Problemkreise überschneiden sich und erfordern bestimmte Strategien bei der Datenaufbereitung und der Interpretation statistischer Ergebnisse. Außerdem treten teilweise erhebliche Qualitäts- bzw. Validitätsgefälle zwischen Daten auf, die in unterschiedlichen Organisationen, Staatsorganen oder Hierarchieebenen erfasst wurden. Im Beitrag werden die konzeptionellen und datentechnischen Herausforderungen skizziert und Beispiele aus der Forschungspraxis des SFB 580 vorgestellt.' (Autorenreferat)

'Um Variablen wie 'Ethnizität' als unabhängige Variable etwa in demographischen Analysen verwenden zu können, müssen sie über die Zeit und verschiedene Länder hinweg einheitlich klassifiziert sein. Am Beispiel der Messung der Ethnizität in norwegischen Volkszählungen zeigt der Beitrag, dass man bei prozessproduzierten Daten nicht notwendig von der räumlichen und zeitlichen Stabilität der Messinstrumente ausgehen kann. Hierauf aufbauend diskutiert der Beitrag Ursachen für diese Inkompatibilitäten und macht einen Vorschlag zur Harmonisierung der Daten.' (Autorenreferat)

Der Beitrag befasst sich mit methodischen Fragen der sozialwissenschaftlichen Auswertung historischen Quellenmaterials. Sein Schwerpunkt liegt auf der Auseinandersetzung mit Problemen der Stichprobenbildung in historischen Massenakten und den aus der erzielbaren Datenqualität resultierenden Konsequenzen. Den Bezugspunkt bildet ein Forschungsprojekt, in dessen Rahmen eine Reihe großer Stichproben biographischer Daten zu Angehörigen der Wehrmacht und der Waffen-SS während des Zweiten Weltkrieges erhoben worden ist. Der Datensatz kombiniert vier der wichtigsten personenbezogenen Quellenbestände zu dieser Untersuchungsgruppe: die Personalunterlagen und -register der Wehrmacht sowie Daten des Roten Kreuzes über vermisste bzw. aus der Kriegsgefangenschaft heimkehrende Soldaten. Miteinander verbunden beschreiben die Daten das Leben eines Soldaten von seiner Geburt bis zum Ende seines Kriegsdienstes durch eine große Bandbreite unterschiedlicher Variablen. Die erhobenen Stichproben stehen digital im Bundesarchiv zur Verfügung. ; The paper discusses methodological issues relating to the use of historical sources by social scientists. It is focussed on the particularities of sampling historical mass data and an assessment of the achievable data quality in respect to the theoretical uses of such material. Conclusions are drawn from a project in which a number of samples have been created that contains biographical data on German males who served in the Wehrmacht or the Waffen-SS during the Second World War. This dataset combines the four most important collections of individual-related files for this target group: the army's personnel files and personnel registers, as well as Red Cross information on prisoners of war and missing soldiers. The data contains a large number of variables covering a soldier's life from birth to the end of his military service and is available at the German Federal Archives.

'Web-basierte prozess-generierte Daten werden durch soziales Handeln von Nutzern erzeugt und vom jeweiligen Anbieter ohne ursprünglich wissenschaftliches Interesse aufgezeichnet. Die Autoren veranschaulichen ihre Idee einer vorteilhaften Anwendung prozess-generierter Daten mittels eines Forschungsbeispiels aus dem Bereich der partnerschaftlichen Präferenzen, welches auf Emailkontaktierungen bei einer Onlinedating-Seite fußt. Dieser Ansatz folgt dem Paradigma der Präferenzindikation mit Hilfe der Beobachtung von Wahlakten. Vor- und Nachteile dieses Ansatzes werden im Vergleich mit dem Paradigma der 'angegebenen Präferenzen', wie sie traditionell bei der Fragebogenforschung verwendet werden, diskutiert. Beide Ansätze weisen unterschiedliche informationale Einschränkungen auf und induzieren unterschiedliche Validitätsprobleme. Die Autoren schließen mit einem Ausblick auf Forschungsstraegien, die die beiden quantitativen Paradigmen integrieren.' (Autorenreferat)

The growing interest in entrepreneurial groups as collective actors of entrepreneurship raises questions of how and with what kind of data this unit of analysis can be studied. While sampling and access to data on individual entrepreneurs (self-employed) or their business ventures (formal firms) rest upon established routines, a methodological discussion about identifying and sampling entrepreneurial groups is still in its infancy. In this article, we look at process-generated data as a potential linchpin to study entrepreneurial groups. More particularly, this article critically reflects upon the opportunities and challenges of the German Commercial Registry (CR) to function as a sampling frame and data source for an examination of entrepreneurial groups. This reflection includes a discussion about the key characteristics of entrepreneurial groups in order to derive minimal criteria that the data needs to provide, an evaluation of the CR following a data source study approach, and finally an assessment of the error proneness of this data and its consequences for the study of entrepreneurial groups. On this basis, we propose a sampling strategy of entrepreneurial groups with CR data. As such, this article contributes to a general methodological discussion of process-generated data, as it extends and practically applies the concept of a data source study. It also contributes to a methodological discussion about entrepreneurial groups as it offers a procedure to deal with varying group boundaries and the intertwinement of group and business activity typical for this social unit of analysis.

Prozessproduzierte Daten der staatlichen Verwaltungsorgane der DDR wie der Zentrale Kaderdatenspeicher des Ministerrates (ZKDS) bieten die einzigartige Möglichkeit, die Rekrutierungsmodi von Funktionseliten, die Sozialstrukturentwicklung und die gesellschaftliche Differenzierung im Sozialismus umfassenden Analysen zu unterziehen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Umfragedaten oder den scientific use files aus anderen prozessproduzierten Datenquellen sind bei DDR-Daten insbesondere 1. die ideologische Beeinträchtigung bestimmter Variablen und Kategorien sowie 2. Phänomene von shifting validity zu beachten. Beide Problemkreise überschneiden sich und erfordern bestimmte Strategien bei der Datenaufbereitung und der Interpretation statistischer Ergebnisse. Außerdem treten teilweise erhebliche Qualitäts- bzw. Validitätsgefälle zwischen Daten auf, die in unterschiedlichen Organisationen, Staatsorganen oder Hierarchieebenen erfasst wurden. Im Beitrag werden die konzeptionellen und datentechnischen Herausforderungen skizziert und Beispiele aus der Forschungspraxis des SFB 580 vorgestellt. ; Process-generated data from the vanished East German socialist society offer an in-depth picture of elite recruitment, change of social structure, and societal differentiation. However, in marked contrast to generic survey data or scientific use files derived from other types of process-generated data, in those remnants of GDR administration 1. the ideological 'contamination' of various items, and 2. the occurrence of shifting validity has to be observed. Either phenomenon demands special attention in data handling and the interpretation of statistical results. Ideological bias (e.g., the forging of biographical data) is a general problem encountered when analyzing social background or political affiliation of elites, whereas coding errors and missing data are conditional on the administrative body, sector, and hierarchy position the data were assembled from. The author shall discuss techniques of validity evaluation and adjustment that have proved helpful while analyzing the Central Cadre Database of the Council of Ministers (ZKDS).

'Die Visualisierung und Analyse sozialer Netzwerke für eine historische Fragestellung kann mit Hilfe der sozialen Netzwerkanalyse durchgeführt werden. Doch ist die dafür benötigte Datengenerierung ein bislang wenig diskutiertes Problem: Wie werden qualitative, prozess-produzierte Daten derart kodiert, dass sie für die Soziale Netzwerkanalyse verwendbar sind? Im Rahmen meiner historischen Arbeit zu eugenischen Netzwerken in Österreich von 1900 bis 1980 sollen soziologische Methoden, wie die Soziale Netzwerkanalyse und die Inhaltsanalyse nutzbar gemacht werden. Dieser Beitrag beschäftigt sich mit den spezifischen Problemen der Begrenzung von Netzwerken und prozess-produzierter Daten und der inhaltsanalytischen Verfahren für die Kodierung wissenschaftlicher und nicht-wissenschaftlicher Texte an Hand des Beispieles der eugenischen Sterilisierung in Österreich.' (Autorenreferat)

Der vom Verwaltungsapparat der DDR erhobene Datenspeicher "Gesellschaftliches Arbeitsvermögen" (DS GAV) ist eine einzigartige Datenquelle für die 1980er Jahre, die eine Vielzahl von Einträgen zu soziodemographischen und sozioökonomischen Merkmalen, Qualifikation und Beschäftigung für mehr als 7 Millionen ehemalige DDR-Bürger umfasst. Der DS GAV wurde erhoben, um das Management des Humanvermögens in der Zentralverwaltungswirtschaft der DDR effizienter zu gestalten, um also eine kontrollierte Arbeitskraftallokation und Personalfluktuation zwischen Wirtschaftszweigen und Unternehmen zu garantieren; das Potenzial dieses Projekts wurde jedoch höchstwahrscheinlich niemals in hinlänglicher Weise ausgenutzt. Fünfzehn Jahre nach dem Zusammenbruch des ostdeutschen Staatssozialismus bietet der DS GAV eine Quelle für die quantifizierende historische Sozialforschung auf dem Weg zu einer Soziologie der DDR-Gesellschaft. Ein Jenaer Forschungsprojekt zu DDR-Eliten und Prozessen sozialer Differenzierung, Teil des Sonderforschungsbereichs 850, stützt sich u.a. auf diese Datenquelle. Die Verfasser diskutieren den historischen Hintergrund, die Datenaufbereitung, die Explorationsphase und erste soziologische Analysen auf der Basis des DS GAV.

Der vom Verwaltungsapparat der DDR erhobene Datenspeicher "Gesellschaftliches Arbeitsvermögen" (DS GAV) ist eine einzigartige Datenquelle für die 1980er Jahre, die eine Vielzahl von Einträgen zu soziodemographischen und sozioökonomischen Merkmalen, Qualifikation und Beschäftigung für mehr als 7 Millionen ehemalige DDR-Bürger umfasst. Der DS GAV wurde erhoben, um das Management des Humanvermögens in der Zentralverwaltungswirtschaft der DDR effizienter zu gestalten, um also eine kontrollierte Arbeitskraftallokation und Personalfluktuation zwischen Wirtschaftszweigen und Unternehmen zu garantieren; das Potenzial dieses Projekts wurde jedoch höchstwahrscheinlich niemals in hinlänglicher Weise ausgenutzt. Fünfzehn Jahre nach dem Zusammenbruch des ostdeutschen Staatssozialismus bietet der DS GAV eine Quelle für die quantifizierende historische Sozialforschung auf dem Weg zu einer Soziologie der DDR-Gesellschaft. Ein Jenaer Forschungsprojekt zu DDR-Eliten und Prozessen sozialer Differenzierung, Teil des Sonderforschungsbereichs 850, stützt sich u.a. auf diese Datenquelle. Die Verfasser diskutieren den historischen Hintergrund, die Datenaufbereitung, die Explorationsphase und erste soziologische Analysen auf der Basis des DS GAV. ; The Datenspeicher 'Gesellschaftliches Arbeitsvermögen' (Data Fund of Societal Work Power, DS GAV) of the GDR administration is a unique database from the 1980's that comprises a variety of entries on the socio-demographic and socio-economic traits, the qualification, and the employment of more than 7 million former inhabitants of the GDR. The DS GAV was built up and maintained in order to establish a more efficient human resource management in the centralized state economy of the GDR i.e., to guarantee controlled allocation of manpower and fluctuation of personnel between sectors and enterprises, but the potential of the project was most likely never used in a sufficient way. 15 years alter the collapse of state socialism in East Germany, the DS GAV serves as a source for quantitative historical social research towards a sociology of GDR society. A research project on GDR elites and processes of societal differentiation which is part of the Sonderforschungsbereich 580 (Collaborative Research Center), Jena, Germany, uses the DS GAV among other databases from GDR times. The paper discusses historical background, data handling, exploration and first sociological analyses based on the DS GAV.

In the aftermath of the "explosion" of "hard" data sets in the 1960s for the study of international relations, there has been a movement back toward the use of various experts to quantify the more elusive aspects of the international situation. These aspects range from the beliefs and perceptions of decision makers to the array of stresses that confront nation-states both internally and externally. This volume reflects the most recent and innovative work in the use of data generated by academic, policy, and other experts. The authors discuss expert-generated data as a means of data making, data refinement, and policy analysis. They present all of the major expert-based approaches and offer a variety of methodological and substantive applications.