Versionen vergleichen von : Daten / Forschungsdaten

Version: 2.0 vom 14.03.2024

Mit Markup vergleichen

Version: 1.0 vom 25.05.2023

AltNeu
7 7
8 DOI: 10.17175/wp_2023_003_v2 8 DOI: 10.17175/wp_2023_003
9 Nachweis im OPAC der Herzog August Bibliothek: 183976709X 9 Nachweis im OPAC der Herzog August Bibliothek: 183976709X
10 Erstveröffentlichung: 25.05.2023 10 Erstveröffentlichung: 25.05.2023
11 Version 2.0: 14.03.2024
12 Lizenz: Sofern nicht anders angegeben 11 Lizenz: Sofern nicht anders angegeben
15 Medienlizenzen: Medienrechte liegen bei den Autor*innen 14 Medienlizenzen: Medienrechte liegen bei den Autor*innen
16 Letzte Überprüfung aller Verweise: 22.02.2024 15 Letzte Überprüfung aller Verweise: 13.04.2023
17 GND-Verschlagwortung: Big Data | Forschungsdaten | Daten | Rohdaten | Terminologie |  16 GND-Verschlagwortung: Big Data | Forschungsdaten | Daten | Rohdaten | Terminologie | 
18 Empfohlene Zitierweise: Jonathan D. Geiger: Daten / Forschungsdaten. In: AG Digital Humanities Theorie des Verbandes Digital Humanities im deutschsprachigen 17 Empfohlene Zitierweise: Jonathan D. Geiger: Daten / Forschungsdaten. In: AG Digital Humanities Theorie des Verbandes Digital Humanities im deutschsprachigen
19 Raum e. V. (Hg.): Begriffe der Digital Humanities. Ein diskursives Glossar (= Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften / Working Papers, 2). Wolfenbüttel 2023. 25.05.2023. Version 2.0 vom 14.03.2024. HTML / XML / PDF. DOI: 10.17175/wp_2023_003_v2 18 Raum e. V. (Hg.): Begriffe der Digital Humanities. Ein diskursives Glossar (= Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften / Working Papers, 2). Wolfenbüttel 2023. 25.05.2023. HTML / XML / PDF. DOI: 10.17175/wp_2023_003
20 19
21 20
21Das Open Public Peer Review ist abgeschlossen Das Open Public Peer Review für diesen Beitrag ist abgeschlossen, die kommentierte HTML-Version des Beitrags finden Sie hier.
22 22
23
24
25 Version 2.0 (14.03.2024)
26 Umformulierungen und Verbesserungen gemäß Open Public Peer Review. Bibliografie aktualisiert
27 und ergänzt.
28 23
32 27
28
33 1. Begriffsdefinition 29 1. Begriffsdefinition
30
34 31
36 mit 33 mit
37 Digitaltechnologien verstanden. → Wissenschaftstheoretisch wird der Begriff an sich in der deutschsprachigen Digital-Humanities-Landschaft kaum 34 Digitaltechnologien verstanden. → Wissenschaftstheoretisch wird der Begriff kaum
38 bearbeitet, eine einheitliche Definition gibt es bis dato nicht. In den geistes- und 35 bearbeitet, eine einheitliche Definition gibt es bis dato nicht. In den geistes- und
42 Erscheinung treten. Eine einheitliche Definition liegt aber auch hier (noch) nicht 39 Erscheinung treten. Eine einheitliche Definition liegt aber auch hier (noch) nicht
43 vor und ist vielleicht auch nicht notwendig, da so die Vorteile eines diskursiven 40 vor – der Begriff bewegt sich in einem Spannungsfeld zwischen sprachlichen
44 Brückenkonzepts erhalten bleiben. Der Begriff bewegt sich in einem Spannungsfeld zwischen
45 sprachlichen
46 Definitionsversuchen, dem praktischen Umgang in Forschungskontexten und 41 Definitionsversuchen, dem praktischen Umgang in Forschungskontexten und
48 43
44
49 2. Begriffs- / Ideengeschichte 45 2. Begriffs- / Ideengeschichte
50 46
51 [3]Zu unserer heutigen alltäglichen Verwendung des Begriffs ›Daten‹ führt der Duden folgende Bedeutungsdimensionen auf: 47
52 [4]»1. Plural von Datum 48 [3]Zu unserer heutigen alltäglichen Verwendung des Begriffs ›Daten‹ führt der
49 Duden
50 folgende Bedeutungsdimensionen auf:
51
52 [4]
53 »1. Plural von Datum
53 2. (durch Beobachtungen, Messungen, 54 2. (durch Beobachtungen, Messungen,
61 Größen 62 Größen
62 Gebrauch  Mathematik[...]«[1] 63 Gebrauch  Mathematik[...]«
64 [1]
65
63 [5]Etymologisch stammt der Singular zu Daten – ›Datum‹ – aus dem Lateinischen und leitet 66 [5]Etymologisch stammt der Singular zu Daten – ›Datum‹ – aus dem Lateinischen und leitet
64 sich von ›dare‹ (›geben‹) ab. Er wurde in deutschen 67 sich von ›dare‹ (›geben‹) ab. Er wurde schon in der Antike und in deutschen
65 Datierungsformen seit dem 13. Jahrhundert verwendet für die Tages- und Ortsangaben 68 Datierungsformen seit dem 13. Jahrhundert verwendet für die Tages- und Ortsangaben
67 ›gegebene Größe, Angabe, Beleg‹ wird ›Datum‹ oder pluralisiert als ›data‹ von der 70 ›gegebene Größe, Angabe, Beleg‹ wird ›Datum‹ oder pluralisiert als ›data‹ von der
68 Wissenschaftssprache im 17. und 18. Jahrhundert aufgegriffen.[2] Der eingedeutschte 71 Wissenschaftssprache im 17. und 18. Jahrhundert aufgegriffen. Der eingedeutschte
69 Plural ›Daten‹ wurde seit Beginn des 19. Jahrhunderts verwendet (insbesondere dem 72 Plural ›Daten‹ wurde seit Beginn des 19. Jahrhunderts verwendet und seit den 1950ern
70 englischen ›data‹ entlehnt) und seit den 1950ern 73 verstärkt im Zusammenhang mit Computertechnik zusammengebracht.[2]
71 verstärkt mit Computertechnik zusammengebracht.[3] Es ist darauf hinzuweisen, dass genauere etymologische Analysen noch ausstehen. 74
75
72 [6]Um der Begriffsentwicklung und den damit einhergehenden Wörtern, Intensionen und 76 [6]Um der Begriffsentwicklung und den damit einhergehenden Wörtern, Intensionen und
73 Extensionen gerecht zu werden, kann in einer ersten Näherung zwischen verschiedenen 77 Extensionen gerecht zu werden, muss zwischen verschiedenen Begriffen differenziert
74 Begriffen differenziert 78 werden: (1) einem historischen expliziten Datenbegriff im nicht-technischen Sinne,
75 werden: (1) einem historischen, expliziten Datenbegriff im nicht-technischen Sinne,
76 (2) einem historischen, aber impliziten Datenbegriff im technischen Sinne und (3) 79 (2) einem historischen, aber impliziten Datenbegriff im technischen Sinne und (3)
77 einem modernen, expliziten Datenbegriff (im technischen Sinne). 80 einem modernen expliziten Datenbegriff (im technischen Sinne).
81
78 [7]Unter (1) lassen sich alle Begrifflichkeiten in geisteswissenschaftlichen Traditionen 82 [7]Unter (1) lassen sich alle Begrifflichkeiten in geisteswissenschaftlichen Traditionen
81 dessen Prägung gemeinhin George Edward Moore und Bertrand Russell zugeschrieben 85 dessen Prägung gemeinhin George Edward Moore und Bertrand Russell zugeschrieben
82 wird, obgleich auch Kant schon von Daten in diesem Sinne spricht.[4] (2) nähert sich dem 86 wird.[3] (2) nähert sich dem
83 Datenbegriff extensional. Gemeint sind hier alle zeichenhaften Strukturen, die sich 87 Datenbegriff extensional. Gemeint sind hier alle zeichenhaften Strukturen, die sich
85 Form vorliegen (›analoge Daten‹). Beispiele hierfür sind Tabellenstrukturen, wie sie 89 Form vorliegen (›analoge Daten‹). Beispiele hierfür sind Tabellenstrukturen, wie sie
86 für die Geschichtswissenschaften von Benjamin Steiner untersucht 90 für die historischen Geschichtswissenschaften von Benjamin Steiner untersucht
87 wurden,[5] oder die sozialstatistischen 91 wurden,[4] oder die sozialstatistischen
88 Studien von Adolphe Quetelet (1796–1874). Schließlich umfasst (3) digitale Daten in 92 Studien von Adolphe Quetelet (1796–1874). Schließlich umfasst (3) digitale Daten in
90 digitaler Form vorliegen. Der in diesem Sinne gebrauchte Begriff taucht durchaus in 94 digitaler Form vorliegen. Der in diesem Sinne gebrauchte Begriff taucht durchaus in
91 (modernen) geistes- und kulturwissenschaftlichen Diskursen auf (beispielsweise bei 95 (modernen) geistes- und kulturwissenschaftlichen Diskursen auf, beispielsweise bei
92 Armin Nassehi[6], bei Yuk Hui[7] oder in der Informationsphilosophie von Luciano Floridi[8]). Zudem 96 Armin Nassehi, der Daten weniger zeichen-haft als mehr form-gebend begreift,[5] in der Philosophie Yuk Huis, der den
97 Charakter des Gegeben-seins (›givenness‹) von Daten technisch-materiell auflädt[6] oder in der
98 Informationsphilosophie von Luciano Floridi, in der Daten als Rohform von
99 Informationen begriffen werden.[7] Zudem
93 sei an dieser Stelle auf eine Begriffsdifferenzierung von Rob Kitchin und Martin 100 sei an dieser Stelle auf eine Begriffsdifferenzierung von Rob Kitchin und Martin
94 Dodge hingewiesen, die zwischen ›data‹ (potenzielle Fakten) und ›capta‹ (erhobene 101 Dodge hingewiesen, die zwischen ›data‹ (potenzielle Fakten) und ›capta‹ (erhobene
95 Daten) unterscheiden.[9] 102 Daten) unterscheiden.[8]
96 Diese Begriffsdeutungsversuche weichen in ihrer konkreten Ausgestaltung durchaus 103 Diese Begriffsdeutungsversuche weichen in ihrer konkreten Ausgestaltung durchaus
98 Phänomene – stimmen sie aber alle überein. 105 Phänomene – stimmen sie aber alle überein.
99 [8]Im Angesicht dieser Differenzierung: Welches Grundverständnis von ›Daten‹ haben denn 106
100 die Digital Humanities? Die Begriffstraditionen nicht-technischer Daten (1) spielen 107 [8]Welcher dieser Begriffe ist nun relevant für den Diskurs rund um den Datenbegriff
108 in
109 den Digital Humanities? Die Begriffstraditionen nicht-technischer Daten (1) spielen
101 hier keine Rolle, doch es gibt auch keinen (prominenten) Dissens in Bezug auf 110 hier keine Rolle, doch es gibt auch keinen (prominenten) Dissens in Bezug auf
107 des (technischen) Datenbegriffs, wohl aber zu Unsicherheiten hinsichtlich des 116 des (technischen) Datenbegriffs, wohl aber zu Unsicherheiten hinsichtlich des
108 Verhältnisses zwischen ›Daten‹ und den sogenannten ›Forschungsdaten‹, wobei sich diese 117 Verhältnisses zwischen ›Daten‹ und den sogenannten ›Forschungsdaten‹.
109 Frage auch in anderen Disziplinen stellt. 118
110 [9]Auffälligerweise gibt es trotz der heutigen Omnipräsenz des Forschungsdatenbegriffs 119 [9]Auffälligerweise gibt es trotz der heutigen Omnipräsenz des Forschungsdatenbegriffs
111 in den Digital Humanities keine umfängliche wissenschaftstheoretische 120 in den Digital Humanities keine umfängliche wissenschaftstheoretische
112 Auseinandersetzung mit diesem – am ehesten noch in Form von sogenannten Trainingsdaten 121 Auseinandersetzung mit diesem. Was aussteht, ist allerdings weniger eine begriffliche
113 und deren Einfluss auf die Auswertungsergebnisse[10] oder Big Data[11]. Was aussteht, ist allerdings weniger eine begriffliche
114 Transferleistung vom Datenbegriff auf die Forschung, sondern institutionelle 122 Transferleistung vom Datenbegriff auf die Forschung, sondern institutionelle
117 Ebene des Forschungsprozesses entfaltet und sich in einem Spannungsfeld zwischen 125 Ebene des Forschungsprozesses entfaltet und sich in einem Spannungsfeld zwischen
118 Forschungspraxis, Wissenschaftspolitik und Wissenschaftstheorie bewegt. Die folgenden 126 Forschungspraxis, Wissenschaftspolitik und Wissenschaftstheorie bewegt.
119 Erläuterungen sollen daher nicht zu einer Definition hinführen, die die produktive 127
120 Kraft des Forschungsdatenbegriffs als Brückenkonzept zerstören würde, sondern eine
121 ausgewogene Mischung unterschiedlicher theoretischer und politischer Perspektiven
122 auf den Begriff präsentieren.
123 128
125 130
131
132
126 3.1 Mehrdeutigkeiten 133 3.1 Mehrdeutigkeiten
134
127 135
131 Begriffs expliziert und ihn in ein Begriffsnetzwerk einordnet bzw. ihn als 139 Begriffs expliziert und ihn in ein Begriffsnetzwerk einordnet bzw. ihn als
132 Wittgensteinschen Familienbegriff[12] entpuppen lässt: ›Daten‹ ... 140 Wittgensteinschen Familienbegriff[9] entpuppen lässt: ›Daten‹ ...
141
133 142
134 ... haben eine enge Beziehung zum Zeichenbegriff (z. B. 143 ... haben eine enge Beziehung zum Zeichenbegriff (z. B.
135 in der Wissenstreppe von North[13]). 144 in der Wissenstreppe von North[10]).
136 ... haben eine enge Beziehung zum Informationsbegriff 145 ... haben eine enge Beziehung zum Informationsbegriff
137 (z. B. bei Floridi[14]). 146 (z. B. bei Floridi[11]).
138 ... haben eine enge Beziehung zum Wertebegriff (im Sinne 147 ... haben eine enge Beziehung zum Wertebegriff (im Sinne
142 ... können in unterschiedliche Arten unterteilt werden. 151 ... können in unterschiedliche Arten unterteilt werden.
143 Typische Datenarten sind qualitative und quantitative Daten, nominale, 152 Typische Datenarten sind qualitative und quantitative Daten oder nominale,
144 ordinale und Intervalldaten oder unstrukturierte, strukturierte und 153 ordinale und Intervalldaten oder unstrukturierte, strukturierte und
149 ... sind Abbilder, d. h. sie stehen nicht für sich, 158 ... sind Abbilder, d. h. sie stehen nicht für sich,
150 sondern für etwas anderes (→ Modell).[15] 159 sondern für etwas anderes (→ Modell).
160
151 161
161 DFG) in ihrer jeweiligen Forschungsdatenstrategie darlegen. 171 DFG) in ihrer jeweiligen Forschungsdatenstrategie darlegen.
172
162 [12]Die DFG definiert Forschungsdaten beispielsweise primär extensional: 173 [12]Die DFG definiert Forschungsdaten beispielsweise primär extensional:
174
163 [13]»Zu Forschungsdaten zählen u. a. Messdaten, Laborwerte, 175 [13]»Zu Forschungsdaten zählen u. a. Messdaten, Laborwerte,
166 ebenfalls zentrale Ergebnisse wissenschaftlicher Forschung darstellen und werden 178 ebenfalls zentrale Ergebnisse wissenschaftlicher Forschung darstellen und werden
167 daher ebenfalls unter den Begriff Forschungsdaten gefasst.«[16] 179 daher ebenfalls unter den Begriff Forschungsdaten gefasst.«
180 [12]
181
182
168 [14]Die wissenschaftlich einschlägige Plattform forschungsdaten.info definiert 183 [14]Die wissenschaftlich einschlägige Plattform forschungsdaten.info definiert
169 Forschungsdaten intensional: 184 Forschungsdaten intensional:
170 [15]»Forschungsdaten sind (digitale) Daten, die während 185
186 [15]
187 »Forschungsdaten sind (digitale) Daten, die während
171 wissenschaftlicher Tätigkeit (z. B. durch Messungen, Befragungen, Quellenarbeit) 188 wissenschaftlicher Tätigkeit (z. B. durch Messungen, Befragungen, Quellenarbeit)
174 Verständnis von Forschungsdaten mit unterschiedlichen Anforderungen an die 191 Verständnis von Forschungsdaten mit unterschiedlichen Anforderungen an die
175 Aufbereitung, Verarbeitung und Verwaltung der Daten.«[17] 192 Aufbereitung, Verarbeitung und Verwaltung der Daten.«
176 [16]Neben intensionalen und extensionalen Definitionsvarianten existieren zudem auch 193 [13]
177 funktionale:[18] 194
195
196 [16]Neben intensionalen und extensionalen Deutungsansätzen existieren zudem auch
197 funktionale:[14]
198
199
178 200
186 208
209
187 [17]Zur Schaffung einer Übersicht über die während eines Forschungsprojektes bzw. in 210 [17]Zur Schaffung einer Übersicht über die während eines Forschungsprojektes bzw. in
192 Beispiel für einen Zugriff auf den Datenbegriff in der Wissenschaft, der eine 215 Beispiel für einen Zugriff auf den Datenbegriff in der Wissenschaft, der eine
193 praktische Verwaltung der Forschungsdaten systematisch ermöglicht und seinerseits 216 praktische Verwaltung der Forschungsdaten systematisch ermöglicht.
194 durch seine Anwendung bestimmte Deutungsräume von Daten stiftet. 217
218
219
195 220
199 224
225
226
227
228
200 3.2 Differenzen der Begriffsverwendung 229 3.2 Differenzen der Begriffsverwendung
230
201 231
208 wissenschaftstheoretische Überlegungen, die sich beispielsweise auch in der 238 wissenschaftstheoretische Überlegungen, die sich beispielsweise auch in der
209 sogenannten guten wissenschaftlichen Praxis manifestieren[19] und daher auch (zumindest tentativ) 239 sogenannten guten wissenschaftlichen Praxis manifestieren[15] und daher auch (zumindest tentativ)
210 über Disziplingrenzen hinweg generalisiert werden können. 240 über Disziplingrenzen hinweg generalisiert werden können.
241
211 242
214 245
246
215 [19]Der Dissens in den Digital Humanities in Bezug auf Forschungsdaten kann also 247 [19]Der Dissens in den Digital Humanities in Bezug auf Forschungsdaten kann also
216 verdichtet werden zu der Frage: Was sind Forschungsdaten (und was nicht) in den 248 verdichtet werden zu der Frage: Was sind Forschungsdaten (und was nicht) in den
217 jeweiligen Disziplinen und warum? Die praktische Verwaltung von Forschungsdaten sowohl 249 jeweiligen Disziplinen und warum? Die Verwaltung von Forschungsdaten sowohl auf der
218 auf der
219 Ebene einzelner Wissenschaftler*innen als auch auf institutioneller und 250 Ebene einzelner Wissenschaftler*innen als auch auf institutioneller und
220 infrastruktureller Ebene erfordert sehr viele Ressourcen für den großen kuratorischen 251 infrastruktureller Ebene erfordert unter Umständen sehr viele Ressourcen und steht
221 Aufwand, sodass eine Auswahl notwendigerweise getroffen werden muss. Selektionskriterien 252 daher unter einem Legitimationsdruck. Dies schließt sowohl die Erzeugung von
222 hierfür 253 Forschungsdaten als auch sämtliche datenkuratorische Aktivitäten ein. Daten und
254 Metadaten sind in diesem Sinne nie vollständig, welche sind aber notwendig? Kriterien
223 lassen sich aus verschiedenen Dimensionen der Ausgangsfrage ableiten und können als 255 lassen sich aus verschiedenen Dimensionen der Ausgangsfrage ableiten und können als
224 Grundlage für eine intensionale bzw. funktionale Definition von Forschungsdaten 256 Grundlage für eine intensionale bzw. funktionale Definition von Forschungsdaten
225 dienen.[20] 257 dienen.[16]
258
259
260
226 261
231 strukturiert sein. 266 strukturiert sein.
267
232 Wahrheitskriterium: Alle Daten, die notwendig sind, um aus ihnen einen 268 Wahrheitskriterium: Alle Daten, die notwendig sind, um aus ihnen einen
234 können, sind Forschungsdaten.Hier geht es um eine Reflexion der Datenbasis 270 können, sind Forschungsdaten.Hier geht es um eine Reflexion der Datenbasis
235 selbst. Daten sind niemals ›roh‹[21]: Kognitive Verzerrungen sind in jede Datenbasis eingeschrieben und 271 selbst. Daten sind niemals ›roh‹[17]: Kognitive Verzerrungen sind in jede Datenbasis eingeschrieben und
236 spiegeln oft soziale Machtstrukturen wider, wie sie beispielsweise in den gender 272 spiegeln oft soziale Machtstrukturen wider, wie sie beispielsweise in den gender
237 oder decolonial studies herausgearbeitet werden. 273 oder decolonial studies herausgearbeitet werden.
274
238 Reproduktionskriterium: Alle Daten, die im Rahmen einer wissenschaftlichen Forschung 275 Reproduktionskriterium: Alle Daten, die im Rahmen einer wissenschaftlichen Forschung
256 293
294
257 [20]Im Anschluss an die Frage, was Forschungsdaten in den Digital Humanities sind und 295 [20]Im Anschluss an die Frage, was Forschungsdaten in den Digital Humanities sind und
258 was nicht, finden sich zudem Diskurse, die datengetriebene Forschungsmethoden und 296 was nicht, stellt
259 Vergleiche zwischen den Datenkulturen unterschiedlicher wissenschaftlicher Disziplinen
260 thematisieren.[22] Außerdem stellt
261 sich die Frage nach der adäquaten Form von Forschungsdaten. Hier sind vor allem die 297 sich die Frage nach der adäquaten Form von Forschungsdaten. Hier sind vor allem die
262 heuristischen FAIR[23]- und 298 heuristischen FAIR[18]- und
263 CARE[24]-Prinzipien zu nennen, 299 CARE[19]-Prinzipien zu nennen,
264 die bereits eine ganze Bandbreite von Aspekten (praktische Zugänglichkeit, 300 die bereits eine ganze Bandbreite von Aspekten (praktische Zugänglichkeit,
271 Forschungsprojekte antizipieren, andererseits Forschungsprojekte überhaupt erst 307 Forschungsprojekte antizipieren, andererseits Forschungsprojekte überhaupt erst
272 möglich werden lassen), Open Educational Resources (OER) oder Podcasts oder sogar 308 möglich werden lassen), Open Educational Resources (OER) oder Podcasts. Hier sind
273 in einem sehr weiten Sinne Daten aus der Projektkoordination. Hier sind
274 noch weitere begriffliche Differenzierungen notwendig, was wieder auf das diskursive 309 noch weitere begriffliche Differenzierungen notwendig, was wieder auf das diskursive
275 Spannungsfeld, in dem der Forschungsdatenbegriff ausgehandelt wird, verweist; nicht 310 Spannungsfeld, in dem der Forschungsdatenbegriff ausgehandelt wird, verweist.
276 zuletzt auch, um nicht sämtliche Daten in der Wissenschaft zu Forschungsdaten im engeren
277 Sinne werden zu lassen. Für eine Beschreibung dieser Aushandlungsprozesse, in denen
278 sich unterschiedliche Anforderungen an Begriffskonstruktionen artikulieren, bieten
279 sich möglicherweise Peter Galisons Konzept der »trading zones« an[25] oder – diskurstheoretischer – Jürgen Links Konzept des Interdiskurses[26].
280 311
290 [2] 321 [2]
291 Siehe hierzu auch Meyns 2019. 322 Vgl. Pfeifer et al. 1993, Eintrag zu ›Datum‹.
292 323
293 [3] 324 [3]
294 Vgl. Pfeifer et al. 1993, Eintrag zu ›Datum‹. 325 Vgl. Hatfield 2021.
295 326
296 [4] 327 [4]
297 Vgl. Hatfield 2021. 328 Steiner 2008.
298 329
299 [5] 330 [5]
300 Steiner 2008. 331 Vgl. Nassehi 2019.
301 332
302 [6] 333 [6]
303 Vgl. Nassehi 2019. 334 Vgl. Hui 2016, S. 48–49.
304 335
305 [7] 336 [7]
306 Vgl. Hui 2016. 337 Vgl. Floridi 2011.
307 338
308 [8] 339 [8]
309 Vgl. Floridi 2011. 340 Vgl. Kitchin / Dodge 2011, S. 261.
310 341
311 [9] 342 [9]
312 Vgl. Kitchin / Dodge 2011, S. 261.
313
314 [10]
315 Vgl. Birhane et al. 2021.
316
317 [11]
318 Vgl. Schmale 2015.
319
320 [12]
321 Vgl. Wittgenstein 1999, § 343 Vgl. Wittgenstein 1999, §
323 345
324 [13] 346 [10]
325 Vgl. North 347 Vgl. North
327 349
328 [14] 350 [11]
329 Vgl. Floridi 2011. 351 Vgl. Floridi 2011.
330 352
331 [15] 353 [12]
332 Vgl. hierzu beispielsweise auch Leonelli 2019.
333
334 [16]
335 Deutsche Forschungsgemeinschaft 2021. 354 Deutsche Forschungsgemeinschaft 2021.
336 355
337 [17] 356 [13]
338 forschungsdaten.info 2023, Stichwort Forschungsdaten. 357 forschungsdaten.info 2023, Stichwort Forschungsdaten.
339 358
340 [18] 359 [14]
341 Vgl. Arnold 2017. 360 Vgl. Arnold 2017.
342 361
343 [19] 362 [15]
344 Vgl. 363 Vgl.
346 365
347 [20] 366 [16]
348 Vgl. Arnold 2017. 367 Vgl. Arnold 2017.
349 368
350 [21] 369 [17]
351 Vgl. z. B. Klein 370 Vgl. z. B. Klein
353 372
354 [22] 373 [18]
355 Vgl. beispielsweise Leonelli / Tempini 2020.
356
357 [23]
358 Vgl. Wilkinson et al. 2016. 374 Vgl. Wilkinson et al. 2016.
359 375
360 [24] 376 [19]
361 Vgl. Carroll et al. 2019. 377 Vgl. Carroll et al. 2019.
362 378
363 [25]
364 Vgl. Galison 2010.
365
366 [26]
367 Vgl. Link 2013.
368 379
375 386
387
388
376 Eckhart Arnold: Forschungsdaten aus wissenschaftstheoretischer Sicht. 2017. 389 Eckhart Arnold: Forschungsdaten aus wissenschaftstheoretischer Sicht. 2017.
377 PDF. [online]Abeba Birhane / Vinay Uday Prabhu / Emmanuel Kahembwe: Multimodal Datasets: Misogyny, 390 PDF. [online]
378 Pornography, and Malignant Stereotypes. In: arxiv. Computers and Society. 05.10.2021. 391
379 DOI: 10.48550/arXiv.2110.01963Stephanie Russo Carroll / Maui Hudson / Jan Chapman / Oscar Luis 392 Stephanie Russo Carroll / Maui Hudson / Jan Chapman / Oscar Luis
380 Figueroa-Rodríguez / Jarita Holbrook / Ray Lovett / Simeon Materechera / Mark Parsons 393 Figueroa-Rodríguez / Jarita Holbrook / Ray Lovett / Simeon Materechera / Mark Parsons
381 / Kay Raseroka / Desi Rodriguez-Lonebear / Robyn Rowe / Rodrigo Sara / Jennifer 394 / Kay Raseroka / Desi Rodriguez-Lonebear / Robyn Rowe / Rodrigo Sara / Jennifer
382 Walker: Die CARE-Prinzipien für indigene Data Governance. 01.09.2019. DOI: 10.5281/zenodo.5995059Deutsche Forschungsgemeinschaft: Umgang mit Forschungsdaten. Checkliste für 395 Walker: Die CARE-Prinzipien für indigene Data Governance. 01.09.2019. DOI: 10.5281/zenodo.5995059
396
397
398 Deutsche Forschungsgemeinschaft: Umgang mit Forschungsdaten. Checkliste für
383 Antragstellende zur Planung und zur Beschreibung des Umgangs mit Forschungsdaten in 399 Antragstellende zur Planung und zur Beschreibung des Umgangs mit Forschungsdaten in
384 Forschungsvorhaben. Versionsdatum 21.12.2021. PDF. [online]Deutsche Forschungsgemeinschaft: Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher 400 Forschungsvorhaben. Versionsdatum 21.12.2021. PDF. [online]
401
402 Deutsche Forschungsgemeinschaft: Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher
385 Praxis. Kodex. Stand: April 2022 / korrigierte Version 1.1. PDF. [online] 403 Praxis. Kodex. Stand: April 2022 / korrigierte Version 1.1. PDF. [online]
386 Duden. Letzter Zugriff: 28.02.2023. HTML. [online]Luciano Floridi: Semantic Information and the Veridicality Thesis. In: The 404
405
406 Duden. Letzter Zugriff: 28.02.2023. HTML. [online]
407
408 Luciano Floridi: Semantic Information and the Veridicality Thesis. In: The
387 Philosophy of Information. Oxford 2011, S. 80–107. DOI: 409 Philosophy of Information. Oxford 2011, S. 80–107. DOI:
388 10.1093/acprof:oso/9780199232383.003.0004forschungsdaten.info: Datenlebenszyklus. Letzte Änderung: 28.11.2022. HTML. [online]forschungsdaten.info: Glossar. Letzte Änderung: 13.02.2023. HTML. [online]Peter Galison: Trading with the Enemy. In: Trading Zones and Interactional Expertise. 410 10.1093/acprof:oso/9780199232383.003.0004
389 Creating New Kinds of Collaboration. Hg. von Michael E. Gorman. Cambridge, US-MA 2010, 411
390 S. 25–52. DOI: 10.7551/mitpress/8351.003.0004Gary Hatfield: Sense Data. In: The Stanford Encyclopedia of Philosophy. Hg. von 412 forschungsdaten.info: Datenlebenszyklus. Letzte Änderung: 28.11.2022. HTML. [online]
391 Edward Nouri Zalta. Stanford 2021. HTML. [online]Yuk Hui: On the Existence of Digital Objects. Minneapolis u. a. 2016. [Nachweis im GVK] Rob Kitchin / Martin Dodge: Code/Space. Software and Everyday Life. Cambridge, US-MA 413
392 2011. [Nachweis im GVK] Lauren Klein: »There’s no such thing as raw data«. In: FEED. Blogbeitrag vom 414 forschungsdaten.info: Glossar. Letzte Änderung: 13.02.2023. HTML. [online]
393 22.06.2020. [online]Sabina Leonelli: What Distinguishes Data from Models?. In: European Journal for Philosophy 415
394 of Science 9 (2019). 15.01.2019. DOI: 10.1007/s13194-018-0246-0Sabina Leonelli / Niccolò Tempini: Data Journeys in the Sciences. Cham 2020. DOI: 416 Gary Hatfield: Sense Data. In: The Stanford Encyclopedia of Philosophy. Hg. von
395 10.1007/978-3-030-37177-7Jürgen Link: Diskurs, Interdiskurs, Kollektivsymbolik. Am Beispiel der aktuellen Krise 417 Edward Nouri Zalta. Stanford 2021. HTML. [online]
396 der Normalität. In: Zeitschrift für Diskursforschung 1 (2013), H. 1. S. 7–23. [online]Chris Meyns: ›Data‹ in the Royal Society’s Philosophical Transactions, 1665–1886. 418
397 In: Royal Society 74 (2019), H. 3. 09.10.2019. DOI: 10.1098/rsnr.2019.0024Armin Nassehi: Muster. Theorie der digitalen Gesellschaft. München 2019. 419 Yuk Hui: On the Existence of Digital Objects. Minneapolis u. a. 2016. [Nachweis im GVK]
398 [Nachweis im GVK] Klaus North: Wissensorientierte Unternehmensführung. Wissensmanagement gestalten. 420
399 Wiesbaden 2016. [Nachweis im GVK] Wolfgang Pfeifer et al.: Etymologisches Wörterbuch des Deutschen. Digitalisierte 421
422 Rob Kitchin / Martin Dodge: Code/Space. Software and Everyday Life. Cambridge, MA
423 2011. [Nachweis im GVK]
424
425 Lauren Klein: »There’s no such thing as raw data«. In: FEED. Blogbeitrag vom
426 22.06.2020. [online]
427
428 Armin Nassehi: Muster. Theorie der digitalen Gesellschaft. München 2019.
429 [Nachweis im GVK]
430
431 Klaus North: Wissensorientierte Unternehmensführung. Wissensmanagement gestalten.
432 Wiesbaden 2016. [Nachweis im GVK]
433
434 Benjamin Steiner: Die Ordnung der Geschichte. Historische Tabellenwerke in der
435 Frühen Neuzeit (= Norm und Struktur, 34). Köln 2008. [Nachweis im GVK]
436
437 Wolfgang Pfeifer et al.: Etymologisches Wörterbuch des Deutschen. Digitalisierte
400 und von Wolfgang Pfeifer überarbeitete Version im Digitalen Wörterbuch der deutschen 438 und von Wolfgang Pfeifer überarbeitete Version im Digitalen Wörterbuch der deutschen
401 Sprache. Berlin 1993. HTML. [online]Wolfgang Schmale: Big Data in den historischen Kulturwissenschaften. In: Digital Humanities. 439 Sprache. Berlin 1993. HTML. [online]
402 Praktiken der Digitalisierung, der Dissemination und der Selbstreflexivität. Hg. von 440
403 Wolfgang Schmale. Franz Steiner Verlag 2015, S. 125–138. [Nachweis im GVK] Benjamin Steiner: Die Ordnung der Geschichte. Historische Tabellenwerke in der 441 Mark D. Wilkinson / Michel Dumontier / IJsbrand Jan Aalbersberg / Gabrielle
404 Frühen Neuzeit (= Norm und Struktur, 34). Köln 2008. [Nachweis im GVK] Mark D. Wilkinson / Michel Dumontier / IJsbrand Jan Aalbersberg / Gabrielle
405 Appleton / Myles Axton / Arie Baak / Niklas Blomberg / Jan-Willem Boiten / Luiz 442 Appleton / Myles Axton / Arie Baak / Niklas Blomberg / Jan-Willem Boiten / Luiz
422 459
460 Ludwig Wittgenstein: Philosophische Untersuchungen. In: Ludwig Wittgenstein
461 Werkausgabe, Band 1. Hg. von Gertrude Elisabeth Margaret Anscombe / Rush Rhees /
462 Georg Henrik von Wright. Frankfurt / Main 1999, S. 231–485. [Nachweis im GVK]
463
464
465
423 466
427 470
471
428 Abb. 1: Datenlebenszyklus von Forschungsdaten. [Grafik: forschungsdaten.info 2022] 472 Abb. 1: Datenlebenszyklus von Forschungsdaten. [Grafik: forschungsdaten.info 2022]
473
429 474