Datenmaterial

Datenmaterial bezeichnet in der Wissenschaft die in einer Studie gesammelten, erzeugten oder verwendeten Daten sowie die dazugehörigen Metadaten. Es umfasst Rohdaten, verarbeitete Daten und Informationen, die Erzeugung, Speicherung und Verarbeitung dokumentieren. Der Begriff betont, dass Daten eine zentrale Ressource der Wissensproduktion sind und nicht bloßes Nebenprodukt. Eine sorgfältige Handhabung ist für Analyse, Reproduzierbarkeit und Transparenz wesentlich.

Datenmaterial liegt in vielen Formen vor: Quantitative Daten (numerische Messwerte) und qualitative Daten (Transkripte, Notizen). Es kann strukturiert (Datenbanken, Tabellen), semi-strukturiert oder unstrukturiert (Text, Bilder, Audio, Video) sein. Die Zuverlässigkeit hängt von Repräsentativität, Genauigkeit, Vollständigkeit und Nachvollziehbarkeit ab; die Dokumentation von Erhebungsmethoden und Verarbeitungsprozessen ist entscheidend.

Managementpraktiken zielen darauf ab, Datenmaterial sicher zu speichern und nutzbar zu machen. Datenmanagementpläne, Versionskontrolle und Metadaten ermöglichen Nachvollziehbarkeit. Die FAIR-Prinzipien Findable, Accessible, Interoperable und Reusable helfen, Daten wiederverwendbar zu machen. Typische Formate sind CSV, JSON, XML, Datenbankexporte und standardisierte Text- oder Bildkorpora; Repositorien unterstützen Langzeitaufbewahrung und Zitierbarkeit.

Rechtliche und ethische Aspekte umfassen Datenschutz, Einwilligungen und gegebenenfalls Anonymisierung. Die Einhaltung von Vorgaben wie der DSGVO ist oft erforderlich. Lizenzbedingungen regeln, wie das Datenmaterial genutzt, geteilt und zitiert werden darf.

In der Forschung bildet das Datenmaterial die Grundlage für Analyse, Verifikation und Replikation. Eine angemessene Speicherung, Backups, Zugriffskontrollen und Provenance-Aufzeichnungen sichert Integrität und Wiederverwendbarkeit für künftige Studien.