Hilfsdaten

Hilfsdaten, auch als auxiliary data bezeichnet, sind Daten, die neben dem Hauptdatensatz erhoben oder verwendet werden, um Analysen, Modelle oder Interpretationen zu unterstützen. Sie liefern Kontext, Kalibrierung, Qualitätsbewertungen oder Anknüpfungspunkte für die Datenverarbeitung, tragen aber nicht direkt zur Beantwortung der primären Forschungsfrage bei.

Zu den Typen gehören Kalibrierungsdaten, Referenzdaten, Metadaten, Begleit- oder Kontextdaten sowie Validierungs- oder Verbindungsdaten zur Nachverfolgung von Datensätzen. Beispiele sind sensorische Kalibrierungsmessungen, geographische Metadaten in der Fernerkundung, historische Referenzwerte zur Normalisierung oder Probanden- und Umweltinformationen, die bei der Interpretation helfen.

Im praktischen Einsatz finden Hilfsdaten Anwendung in der Statistik zur Gewichtung und Imputation, im maschinellen Lernen als zusätzliche Merkmale oder für Transferlernen, in der Umweltwissenschaft zur Kalibrierung von Modellen und in der Archäologie zur Kontextualisierung gefundener Artefakte. Sie unterstützen auch die Validierung von Messungen und die Reproduzierbarkeit von Studien.

Qualität, Relevanz und Ethik sind zentrale Aspekte. Hilfsdaten sollten auf Genauigkeit, Aktualität und Kompatibilität mit den Primärdaten geprüft werden, da Fehler zu Verzerrungen führen können. Datenschutz und Privatsphäre müssen berücksichtigt werden, wenn Hilfsdaten personenbezogene Informationen enthalten. Dokumentation, Metadaten und Herkunftsverfolgung (Data Provenance) erleichtern Governance, Reproduzierbarkeit und transparentes Data Management.

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