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Beobachtungsdaten

Beobachtungsdaten sind Daten, die durch systematische Beobachtung von Ereignissen, Objekten oder Verhaltensweisen gewonnen werden, meist ohne gezielte Eingriffe oder Manipulationen seitens des Forschenden. Sie können quantitativ sein (Messwerte, Zeitreihen) oder qualitativ (Beschreibungen, Notizen) und entstehen aus direkten oder indirekten Quellen.

In den Wissenschaften finden sich Beobachtungsdaten in der Astronomie (Lichtkurven, Spektren), der Meteorologie (Temperatur, Niederschlag), der

Sie werden durch Instrumente und Sensoren erfasst, aber auch durch Beobachtungen von Forschenden, Ton- oder Videomitschnitte,

Beobachtungsdaten unterliegen typischerweise Verzerrungen wie Messfehlern, Beobachterverzerrungen, Stichprobenbias oder unvollständigen Aufzeichnungen. Die Nicht-Randomisierung erschwert kausale Aussagen.

Sie dienen der Beschreibung, Mustererkennung und Hypothesengenerierung. Analytische Ansätze reichen von deskriptiver Statistik bis zu explorativen

Die Qualität, Standardisierung und Langzeitarchivierung von Beobachtungsdaten sowie der Schutz von personenbezogenen Daten sind zentrale Aspekte.

Umweltforschung
(Variationen
von
Populationen)
sowie
den
Sozial-
und
Verhaltenswissenschaften
(Feldnotizen,
Interviewtranskripte,
Umfrageantworten).
Protokollnotizen
oder
strukturierte
Befragungen.
Wichtige
Metadaten
umfassen
Zeitpunkt,
Ort,
Messinstrument,
Kalibrierung,
Datendienstwege
und
Qualitätskennzahlen.
Validierung,
Reproduzierbarkeit
und
klare
Dokumentation
von
Methoden,
Kalibrierungen
sowie
Fehlermargen
sind
entscheidend,
ebenso
die
Angabe
von
Unsicherheiten.
Modellen.
Kausale
Schlüsse
sollten
vorsichtig
gezogen
werden;
bei
der
Anstellung
von
evidenzbasierter
Kausalität
werden
oft
zusätzliche
Methoden
wie
Matching
oder
kontrollierte
Vergleiche
genutzt,
sofern
möglich.
Offene
Datenmodelle,
klare
Lizenzen
und
nachvollziehbare
Protokolle
fördern
Reproduzierbarkeit
und
Wiederverwendung.