Sam/Sund_SDUB_DDA_(Surveydata i eksperiment og tidsserie)

Hvordan kan opbygning af forskningsdokumentation – i henhold til ’best practice’ – gennem hele forskningsprocessen bidrage til at styrke forskerens arbejde samt styrke datadeling mellem forskere, bevaring af forskningsdata, citeringsmuligheder, sammenligning af data over tid mv?

I særdeleshed er vi interesseret i at belyse:

-          Hvordan bør data lagres, mens de er aktive i forskningen?

-          Hvornår er det hensigtsmæssigt at arkivere data?

-          Hvordan sikrer man korrekt håndtering af personfølsomme data?

-          Hvordan dokumenteres data i serie, så sammenlignelighed sikres og kan udnyttes?

-          Hvordan kan man være proaktiv med at håndtere krav fra bevillingsgivere (DFF, H2020, private fonde)?

-          Hvordan kan forskningsdokumentationen anvendes til at kvalificere efterfølgende dataindsamlinger?

-          Hvordan kan det blive nemmere (for andre) at finde og anvende data?

Det er forventningen, at arbejdet med spørgsmålene vil munde ud i en ’best practice’ som vil kunne indgå i en kommende vejledning (projekthåndbog eller lign.), som kan anvendes i samfundsvidenskabelige forskningsmiljøer. Samtidig vil casen kunne udpege understøttende software til både forskningsproces og formidling af data.

Demonstration af DMPOnline er centralt.

 Syddansk Universitetsbibliotek, Dansk Data Arkiv/Rigsarkivet, forskere på Institut for Statskundskab, Syddansk Universitet

Digitale data (samlinger) der eksisterer før forskningsprojektet går i gang. Fx samlingens navn

Hvad påtænkes disse data anvendt til ? (uddybende beskrivelse af forskningsspørgsmål  og -mål)

Hvem har ansvaret for disse data?

Er der særlige juridiske forhold? (personfølsomme oplysninger, patenter, ophavsret...)

Hvem kan få adgang til data? (betingelser)

Hvor befinder disse data sig?

Hvor store datamængder tænkes behandlet (fx antal Gb / Tb samt antal objekter/filer)

Hvilke filformater indgår i samlingen? (TEI, JP2, MP3, …)

Hvilke kendte værktøjer tænkes anvendt? (gerne link til værktøjet)

Kræver data/værktøjer specifikt software/system?

Der anvendes data fra følgende projekter:

A)    Surveyeksperiment

Eksperimentet er gennemført med det formål at undersøge, hvordan den offentlige opinion bliver påvirket af mediers brug af personeksempler i nyhedsdækningen af politiske reformer.

Data er indsamlet februar-marts 2014 af Epinion på basis af interviews i et webpanel (Computer-Assisted Web Interviewing; 1,012 respondenter). Stimuli: 1) artikel med ’værdigt trængende’ personeksempel, 2) artikel med ’ikke værdigt trængende’ personeksempel, 3) artikel uden personeksempel.

Datasættet foreligger digitalt og i anynomiseret form hos forskere på Institut for Statskundskab, Syddansk Universitet. Datasættet indeholder 15 variable og ligger i én fil i SPSS-format.

B)    Kommunalvalgsundersøgelsen 2013 (tidsserie)

Kommunalvalgsundersøgelser er gennemført (ensartet) i forbindelse med hvert valg siden 1993.

I DDAs samling findes data fra undersøgelser i 1978, 1981, 1983, 1993, 2005 og 2009. Metadata og data for disse undersøgelser er bevaret i DDA's arkiveringsformat DDI-Lifecycle og kan herfra konveretes til det statistikformat, brugeren ønsker.

Kommunalsvalgsundersøgelsen 2013 afleveres til arkivering i DDA som del af projektet.

Teknisk beskrivelse af hvert datasæt i kommunalsundersøgelserne skal tilføjes.   

Hvad er forholdet mellem eksisterende data og de nye data ? ( Er det afledte data? Skal alle datasæt bevares?)

Hvad påtænkes de nye data anvendt til ? (uddybende beskrivelse af forskningsspørgsmål og tilgangsvinkel)

Hvilke filformater tænkes de nye data at blive lagret i ?

Hvor store mængder nye data er der tale om ? (størrelse og antal objekter/filer)

Har de nye data værdi efter projektets afslutning, således at de bør bevares? (i givet fald hvilken værdi og for hvem)

Hvilke kendte værktøjer tænkes anvendt på de nye data? (gerne link til værktøjet)

Overvejes udvikling af nye værktøjer?