Datenerhebung

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Jede wissenschaftliche Arbeit ist grundlegend unterteilt in die Generierung oder Recherche von Daten und deren Auswertung. In den Geowissenschaften gibt es viele Möglichkeiten zur Datengenerierung: z.B. Geländeuntersuchungen und Kartierungen, Analytik, Laborversuche und Experimente oder Fernerkundung. Aber auch über eine Literaturrecherche und Datenbanken können Daten erfasst werden. Die Art der Datenerhebung und Datenerfassung richtet sich dabei immer daran, welches Ziel damit erreicht werden soll bzw. welche Forschungsfrage damit beantwortet werden soll. Bei einer guten und wissenschaftlich korrekten Datenerhebung und Datenbehandlung gibt es jedoch einige Aspekte zu beachten, welche im Folgenden etwas genauer erläutert werden.


Quantitative und qualitative Forschung

Es gibt in den Geowissenschaften viele Möglichkeiten zur Datensammlung aus unterschiedlichsten Quellenarten:

Hierbei kann Fachliteratur ausgewertet werden (Literaturrecherche in der Bibliothek, sowie auch online). Außerdem können Feldstudien und Geländekartierungen absolviert, Laborversuche und Experimente durchgeführt, Geländeproben genommen werden.

Hierbei muss man sich erst einmal im Klaren sein, ob man eine quantitative oder qualitative Forschung durchführt:

Die Datenerhebung der quantitativen Forschung

Bei der Datenerhebung für die quantitative Forschung bietet sich das Analysieren möglichst vieler bereits vorhandener Daten und des Inhalts von Berichten an, welche sich in Datenbanken finden lassen, sowie das Durchführen von Sekundäranalysen.
Bei quantitativen Feldversuchen liegt der Fokus auf Umfragen und Interviews, Messungen von Experimenten und Beobachtungen, Laborversuchen und Statistiken (hier sollte auch immer eine Fehlerberechnung/-Betrachtung durch mögliche unsaubere Durchführung mit eingebaut werden). Hierbei geht es also eher um die Beschaffung von möglichst vielen Zahlen, Daten und Informationen.

Die Datenerhebung der qualitativen Forschung

Bei der Datenerhebung für die qualitative Forschung nutzt man Fachliteratur (hierbei empfiehlt sich die Schneeballmethode bei der Literaturverzeichnisse/Quellenangaben nach geeignetem Material durchsucht werden (hier nähere Informationen über diese Methode), deren Inhalt qualitativ analysiert werden sollte, prägnante Interviews und Beobachtungen.
Allgemein liegt der Fokus weniger auf dem stark strukturierten, sondern auf einem spezifischen Fall und ist eher subjektiv geprägt, was z.B. bei der Formulierung der Hypothesen genutzt werden kann. Hier geht die Forschung also mehr in die Tiefe und auf spezifische Einzelheiten ein.

Tipp:
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Es ist meist ratsam beide Methoden der Forschung zu kombinieren, da sich diese oft optimal ergänzen. Außerdem lässt sich auch immer ein eigener Gegencheck durch Anwendung mehrerer Analysemethoden empfehlen (in den Geowissenschaften wäre dies bei der Erforschung einer Gesteinszusammensetzung z.B. die logische Überlegung sowie die laborische Gesamtgesteinsanalyse (→ macht die Mineralzusammensetzung Sinn?))


Der Unterschied zwischen Datenerhebung und Datenerfassung ist Folgender:

  • „Die Datenerhebung zielt darauf ab, mathematisch nicht zugängliche Daten zu erheben. Anders als bei der Datenerfassung, erfolgt die Datenerhebung zu keinem Zeitpunkt simultan; die gewonnenen Daten müssen subjektiv interpretiert werden.“


Dadurch ist ein Vergleich mit Daten anderer Studien, welche unter unterschiedlichen Forschungsbedingungen durchgeführt wurden, selten. Hier werden also Daten bereitgestellt, egal ob schriftlich, digital (wie das Speichern der Anzahl von Aufrufen einer Website) oder mündlich (beispielsweise in Form eines Interviews), welche jedoch noch nicht unmittelbar verfügbar sind.

Hier kommt dann die Datenerfassung ins Spiel:

  • „Die Datenerfassung sammelt mathematisch unmittelbar zugängliche Daten. Die Erfassung erfolgt stets simultan oder zeit folgerichtig; es werden objektive Daten gewonnen, sodass ein Vergleich mit ähnlichen Forschungen ermöglicht wird.“


Hierbei handelt es sich also um die automatisierten oder manuellen Arbeitsschritte, die notwendig sind um die gewonnen Daten in eine nutzbare, maschinenlesbare Form zu bringen.

Die Primär- und Sekundärforschung

Außerdem lässt sich zwischen der Primär- und der Sekundärforschung unterscheiden:

  • Die Primärforschung umfasst die Generierung neuer Daten. Die Auswahl der Methode richtet sich dabei immer daran, welches Ziel damit erreicht werden soll bzw. welche Forschungsfrage damit beantwortet werden soll.sind.


  • Die sekundäre Forschung befasst sich hingegen mit den bereits erhobenen Daten aus vorherigen Forschungen, was natürlich zeitlich einen Vorteil mit sich bringt, aber auch die Nutzung von Daten ermöglicht, deren Erhebung vielleicht selbstständig aufgrund von finanziellen, logistischen, organisatorischen oder zeitlichen Gründen nicht möglich gewesen wäre.


Beachte:
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Was es bei der Sammlung der Daten jedoch unbedingt zu beachten gibt, ist die ausreichende Kennzeichnung der Passagen und Nennung der verschiedenen Datenquellen. Sollte beispielsweise ein Bild mittels Photoshop zur besseren Visualisierung verändert worden sein, muss dies klar gekennzeichnet werden. Dies geschieht in Form von korrekter Zitierweise und einem Quellen- bzw. Literaturverzeichnis. Im Methodikteil der Arbeit muss außerdem genau beschrieben werden, mit welchen Mitteln und unter welchen Bedingungen die Daten erhoben wurden.



Natürlich ist die bloße Erwähnung von Daten noch keine adäquate wissenschaftliche Arbeit. Erst die darauffolgende genaue Analyse und Bewertung bzw. Interpretation macht die Arbeit dann zu einer vollständigen und beachtenswerten Forschungsarbeit. Außerdem muss ein Bezug zur Forschungsfrage unbedingt hergestellt werden, da es ja Ziel der gesamten Arbeit ist diese zu beantworten.

Die Teil- und die Vollerhebung von Daten

Ein weiterer Punkt, über den man sich bei der Datensammlung im Vorhinein Gedanken machen sollte, ist der Umfang dieser. Hier lässt sich zwischen der Teil- und der Vollerhebung unterscheiden:

  • Die Teilerhebung umfasst lediglich einen Teil des Gesamtdatensatzes und es werden die repräsentativen Daten ausgewählt, welche eine Aussage über die Gesamtheit der Daten treffen lässt.


  • Die Vollerhebung hingegen, führt die Gesamtheit eines Datensatzes auf z.B. die Gesamtheit von Stimmen bei einer Abstimmung. Logischerweise ist dies nur bei Datensätzen mit einem geringen Gesamtumfang geeignet.


Fazit

Schlussendlich sollte eine gute wissenschaftliche Datenerhebung/ Datenerfassung folgende fünf Kriterien erfüllen:

1. Objektivität

2. Reliabilität

3. Validität

4. Transparenz

5. Reproduzierbarkeit

Die präsentierten Informationen müssen also vom Forschenden, ohne jeglichen Einfluss einer bestimmten Meinung oder Geisteshaltung und unter stets gleichbleibenden Bedingungen erfasst werden und zu guter Letzt natürlich durch Repräsentativität zur Beantwortung der Forschungsfrage beitragen. Es sollten also auch mögliche relevante Abschweifungen vom gewünschten Ergebnis nicht beschönigt werden und die Ergebnisse von Versuchen und Experimenten sollten jederzeit von anderen Personen mit gleichen Mitteln reproduzierbar sein

Beachte:
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Bei Probenanalysen durch externe Labore beispielsweise, empfiehlt sich der Versand dieser an mehrere, unabhängige Labore zum direkten Vergleich von Ungenauigkeiten).



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Referenzen

https://www.surveymonkey.de/mp/quantitative-vs-qualitative-research/
http://www.geo.uzh.ch/microsite/olwa/olwa/de/html/unit1_kap15.html
https://eldorado.tu-dortmund.de/bitstream/2003/21609/1/04002.pdf

Autor:innen

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Dieser Artikel wurde geschrieben und gegengelesen von:
Luis Krampert, Elena Wilbert, Donja Assbichler, Simon Kübler
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