Die Folge über Datenquellen und Datenqualen episode artwork

EPISODE · Dec 7, 2020 · 42 MIN

Die Folge über Datenquellen und Datenqualen

from Reject and Resubmit (formerly Desk Reject) · host Alexander Staub, Philipp Becker and Marco Leander Rapp

Die Forschungsfrage für das Dissertations- oder Publikationsprojekt wird von der Forscherin gründlich erarbeitet, getrieben von einem Problem was sie Nachts nicht schlafen lässt. Penibel wird die Frage mit Bezug auf die aktuellsten und wichtigsten wissenschaftlichen Erkenntnisse daraufhin geschärft, eine bedeutsame Forschungslücke zu füllen. Das theoretische Modell steht und Hypothesen wurden anhand der relevanten Theorie abgeleitet. Danach wird ähnlich akkurat am Forschungsdesign gearbeitet: Pre-tests werden durchgeführt, das Forschungsdesign nachjustiert und schlussendlich können im Rahmen eines randomisierten Experiments die Daten erhoben werden. So ähnlich wird vielen angehenden Jungforscherinnen erklärt, wie man entlang eines (deduktiven) wissenschaftlichen Prozesses an Daten gelangt, um die eigene empirische Forschung durchzuführen. In der Praxis sieht das Forscherinnenleben jedoch oft ganz anders aus. Abgesehen davon, dass randomisierte Experimente nur eines der Werkzeuge im Methodenbaukasten von Wissenschaftlerinnen ist, variiert die Sequenz der Schritte von Forschungsfrage bis zur Datenakquise und -analyse teilweise drastisch. Auch bei den Hosts läuft die Forschung nicht ganz nach dem oben beschriebenen Standards. In dieser Folge dreht sich darum alles um das Thema Daten. Die Hosts unterhalten sich darüber: • Welche Daten sie für ihre aktuellen Projekte verwenden • Wie und wann sie an die Daten dafür gekommen sind • Herausforderungen in der Akquise und Analyse verschiedener Datenquellen • Welche Art von Daten sie gerne in der Zukunft analysieren möchten Die geteilten Erkenntnisse sind wie immer nur eine Momentaufnahme basierend auf den subjektiven Erfahrungen der Hosts. Natürlich gibt es noch viele weitere Datenquellen, Analyseverfahren und Projektverläufe. Selbst wenn die Hosts weniger planlos wären, könnte man das Thema im Rahmen einer 40-minütigen Podcastfolge jedoch nicht gebührend behandeln.

Die Forschungsfrage für das Dissertations- oder Publikationsprojekt wird von der Forscherin gründlich erarbeitet, getrieben von einem Problem was sie Nachts nicht schlafen lässt. Penibel wird die Frage mit Bezug auf die aktuellsten und wichtigsten wissenschaftlichen Erkenntnisse daraufhin geschärft, eine bedeutsame Forschungslücke zu füllen. Das theoretische Modell steht und Hypothesen wurden anhand der relevanten Theorie abgeleitet. Danach wird ähnlich akkurat am Forschungsdesign gearbeitet: Pre-tests werden durchgeführt, das Forschungsdesign nachjustiert und schlussendlich können im Rahmen eines randomisierten Experiments die Daten erhoben werden. So ähnlich wird vielen angehenden Jungforscherinnen erklärt, wie man entlang eines (deduktiven) wissenschaftlichen Prozesses an Daten gelangt, um die eigene empirische Forschung durchzuführen. In der Praxis sieht das Forscherinnenleben jedoch oft ganz anders aus. Abgesehen davon, dass randomisierte Experimente nur eines der Werkzeuge im Methodenbaukasten von Wissenschaftlerinnen ist, variiert die Sequenz der Schritte von Forschungsfrage bis zur Datenakquise und -analyse teilweise drastisch. Auch bei den Hosts läuft die Forschung nicht ganz nach dem oben beschriebenen Standards. In dieser Folge dreht sich darum alles um das Thema Daten. Die Hosts unterhalten sich darüber: • Welche Daten sie für ihre aktuellen Projekte verwenden • Wie und wann sie an die Daten dafür gekommen sind • Herausforderungen in der Akquise und Analyse verschiedener Datenquellen • Welche Art von Daten sie gerne in der Zukunft analysieren möchten Die geteilten Erkenntnisse sind wie immer nur eine Momentaufnahme basierend auf den subjektiven Erfahrungen der Hosts. Natürlich gibt es noch viele weitere Datenquellen, Analyseverfahren und Projektverläufe. Selbst wenn die Hosts weniger planlos wären, könnte man das Thema im Rahmen einer 40-minütigen Podcastfolge jedoch nicht gebührend behandeln.

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Die Folge über Datenquellen und Datenqualen

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Frequently Asked Questions

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This episode is 42 minutes long.

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This episode was published on December 7, 2020.

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