Zusammenfassung
In der qualitativen Forschung besteht die Möglichkeit im Rahmen einer Sekundärnutzung qualitativer Daten zur Beantwortung einer Forschungsfrage auf bereits vorliegende Daten zurückzugreifen. Für dieses Vorgehen ist ein Management von Forschungsdaten erforderlich, welches sowohl ethische als auch rechtliche Aspekte berücksichtigt. Der vorliegende Beitrag setzt sich mit der qualitativen Sekundäranalyse auseinander und beleuchtet in dem Zuge forschungsmethodologische Aspekte. Zunächst wird der Stand der qualitativen Sekundäranalyse als bisher eher weniger etablierte Forschungsstrategie im Vergleich zur quantitativen Forschung dargelegt. Im Anschluss werden die Potenziale sowie Leistungen einer Sekundärnutzung dargelegt. Die Reanalyse als besondere Variante der Sekundäranalyse wird nachfolgend eingehender thematisiert. Darüber hinaus erfolgt eine Analyse methodologischer Prämissen. Abschließend werden Charakteristika qualitativer Daten wie Detailreichtum und die Herstellung einer Vertrauensbeziehung hinsichtlich einer rechtlich und ethisch vertretbaren Lösung für die Nachnutzung von qualitativen Daten diskutiert.
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Notes
- 1.
Die angesprochenen technischen Aspekte werden wiederum nicht in dieser Expertise behandelt.
- 2.
Der Begriff „Sekundäranalyse“ beschreibt eine Strategie, bei der zur Beantwortung einer Forschungsfrage auf bereits vorliegende Daten zurückgegriffen wird (vgl. Heaton 2004, S. 16). Bei der Sekundäranalyse handelt es sich um keine Methode im engeren Sinne, d. h., es kann keine spezifische Verfahrensweise beschrieben werden. Stattdessen betrifft sie eine Komponente in der Konstruktion von Untersuchungsplänen, nämlich die Auswahl des empirischen Materials. Alternativ oder ergänzend zur Erhebung von Daten wird auf Daten zurückgegriffen, die im Zusammenhang einer anderen Untersuchung erhoben wurden. Abhängig von den konkret zu nutzenden Daten, den Forschungszielen und der methodologischen Ausrichtung der Sekundäranalyse können verschiedene Forschungsdesigns sowie Erhebungs- und Auswertungsverfahren zur Anwendung kommen.
- 3.
Vgl. Internetauftritt des RatSWD, https://www.ratswd.de/forschungsdaten/fdz. Zugegriffen: 04. Juni 2019.
- 4.
Vgl. Pressemitteilung der Universität Bremen vom 08.02.2019, https://idw-online.de/de/pdfnews710308. Zugegriffen: 04. Juni 2019.
- 5.
„Archivierung und Sekundärnutzung qualitativer Interviewdaten – eine Machbarkeitsstudie“ (Laufzeit: 2003–2005). Ein durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördertes Gemeinschaftsprojekt des Archivs für Lebenslaufforschung an der Universität Bremen und des Zentralarchivs für Empirische Sozialforschung an der Universität zu Köln (heute: GESIS). Projektteam: Prof. Karl F. Schumann, Dr. Andreas Witzel, Irena Medjedovic, Diane Opitz und Britta Stiefel (Bremen) sowie Prof. Wolfgang Jagodzinski, Dr. Ekkehard Mochmann und Reiner Mauer (Köln).
- 6.
Insgesamt wurden deutschlandweit 1104 Projektleitungen qualitativer Forschungsprojekte, die zwischen 1994 und 2003 qualitatives Interviewmaterial erhoben hatten (insges. 1750 Projekte), angeschrieben. Von den Angeschriebenen nahmen knapp 40 Prozent an der schriftlichen Befragung teil (n = 430). In einer anschließenden mündlichen Befragung wurden weitere 36 Interviews mit einem Subsample geführt.
- 7.
Bis auf eine Ausnahme: Während die Sekundäranalyse gerade im Bereich interkulturell und transnational vergleichender Studien für die quantitative Forschung heute eine zentrale Rolle spielt, besteht hier für die qualitative Sekundäranalyse eine Leerstelle.
- 8.
- 9.
Vgl. Internetauftritt des UK Data Service: https://www.ukdataservice.ac.uk/use-data/teaching/teaching-resources/teaching-datasets.aspx. Zugegriffen: 10. Juni 2019.
- 10.
Insbesondere bei kleinen Datensätzen können diese auch separat, und zwar als (gegenseitige) Replikationen eingesetzt werden, um Hypothesen zu testen und die Reliabilität von Ergebnissen zu prüfen: Auch wenn die Fallzahl in jedem Datensatz klein ist, gilt die Reliabilität als gestützt, wenn alle Datensätze die gleichen Ergebnisse liefern (Hakim 1982, S. 17; siehe auch „cross-validation“ bei Thorne 1994, S. 267).
- 11.
Im Sinne einer erweiterten diskursiven Validierung mit empirischer Überprüfung von Deutungshypothesen am Material kann die Reanalyse als Überprüfung der Ergebnisse der Primärstudie durchgeführt werden. Hierbei ist jedoch zu beachten, dass auch bei der als „Hypothesentest“ angelegten Reanalyse eine andere Lesart derselben Daten am Werk ist.
- 12.
Leitfaden abrufbar über: www.qualiservice.org/fileadmin/text/Leitfaden_Studienreport_Kontexte.pdf. Zugegriffen: 13. Juni 2019.
- 13.
Neben den deskriptiven erzeugen und arbeiten Datenserviceeinrichtungen mit weiteren Metadaten, wie z. B. mit sog. strukturellen und administrativen Metadaten, die für das interne Datenmanagement notwendig sind (weiter ausgeführt in Kretzer 2013, S. 101).
- 14.
Für Sekundäranalysen oder -nutzungen ist nicht unbedingt der gesamte Datensatz einer Studie von Interesse. Vielmehr werden z. B. einzelne Interviews als die Einheit der Information angesehen, sodass innerhalb von Datensätzen oder über die Grenzen eines Datensatzes hinweg neue Datenkollektive zusammengestellt werden. Metadaten auch auf der Ebene der einzelnen Daten zu erstellen, ist daher relevant, um dieses „Sorting“ zu ermöglichen (für nähere Ausführungen zur Fallauswahl in Sekundäranalysen s. Medjedović 2018, S. 116 ff.).
- 15.
Diese Art von Informationen wird typischerweise in Form von Studienbeschreibungen in Datennachweissystemen bzw. sog. Bestandskatalogen bereitgestellt. Sie enthalten in der Regel eine kurze Zusammenfassung der Studie und Angaben zu den wesentlichen Eckdaten, die einen Überblick über die Studie vermitteln. Potenziellen Sekundärforschenden ermöglichen sie die Prüfung folgender Fragen in Bezug auf die Passung bzw. Nutzbarkeit der jeweiligen Daten: Was ist die Zielsetzung der Studie und ihr konzeptioneller Rahmen? Welche Inhalte werden tatsächlich behandelt? Wie wurden die Daten erhoben (Untersuchungsdesign, Methoden, Sampling)? Wie wurden die Daten aufgezeichnet und transkribiert? Von welcher Qualität sind die Daten? Welches Kodierungsverfahren wurde eingesetzt? Wann wurden die Daten erhoben (Aktualität)? (s. auch „Assessment Tool“ in Hinds et al. 1997, S. 420–421 sowie Heaton 2004, S. 93).
- 16.
Siehe: Hoyle and the DDI Qualitative Data Working Group (o. J.):“A Qualitative Date Model for DDI”, https://www.ddialliance.org/sites/default/files/AQualitativeDataModelForDDI.pdf. Zugegriffen: 13. Juni 2019.
- 17.
Nach der DS-GVO fallen hierunter personenbezogene Daten, „aus denen die rassische und ethnische Herkunft, politische Meinungen, religiöse oder weltanschauliche Überzeugungen oder die Gewerkschaftszugehörigkeit hervorgehen, sowie die Verarbeitung von genetischen Daten, biometrischen Daten zur eindeutigen Identifizierung einer natürlichen Person, Gesundheitsdaten oder Daten zum Sexualleben oder der sexuellen Orientierung einer natürlichen Person“ (dies. Art. 9, Abs. 1).
- 18.
Hier ist die faktische Anonymisierung gemeint, also Maßnahmen die dazu führen, dass die personenbezogenen Angaben in den Daten so weit reduziert oder verändert sind, dass die Daten nur mit einem unverhältnismäßig hohen bzw. unrealistischen Aufwand einer bestimmten Person zugeordnet werden können (Medjedovic und Witzel 2010, S. 75; Schaar 2017, S. 12). Die sog. formale Anonymisierung, sprich die Trennung direkter Identifzierungsmerkmale wie Kontaktdaten, Adressen von den Daten sollte so frühzeitig wie möglich nach der Erhebung erfolgen. Als absolut anonym können Daten betrachtet werden, die absolut keinen Personenbezug enthalten, somit über die Löschung z. B. von ganzen Interviewpassagen erreicht werden (vgl. Liebig et al. 2014, S. 13 ff.).
- 19.
Die neue DS-GVO gibt diesem Einwand insofern Recht, da auch sie in der Regel von pseudonymisierten Daten ausgeht. Nur gilt der hier vorgebrachte Einwand gegen die Archivierung bzw. Sekundärnutzung auch für die Praxis in der Primärforschung. Auch hier werden Anonymisierungen zugesagt.
- 20.
Pseudonymisierte Daten sind im rechtlichen Sinne grundsätzlich personenbeziehbare Daten, da bzw. solange sie „durch Heranziehung zusätzlicher Informationen einer natürlichen Person zugeordnet werden könnten“ (DS-GVO Erwägungsgrund 26, Satz 2). Diese zusätzlichen Informationen können sich aus dem Umstand ergeben, dass Pseudonymisierungen in Form von Referenzlisten dokumentiert werden. Datenzentren schützen derartige Listen mit Zuordnungsmerkmalen gesondert, u. a. durch eine strikt getrennte Aufbewahrung (Treuhändermodell möglich). „Für den Inhaber der Liste mit Identifikationsmerkmalen handelt es sich um personenbezogene Daten, für einen Dritten jedoch nicht.“ (Liebig et al. 2014, S. 16).
- 21.
Datenzentren vergeben sog. Digital Object Identfitier (DOIs), die eine verlässliche Identifikation und Zitation der Daten oder Datensätze ermöglichen.
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Medjedović, I. (2020). Forschungsdatenmanagement und Sekundärnutzung qualitativer Daten. In: Wazlawik, M., Christmann, B. (eds) Forschungsdatenmanagement und Sekundärnutzung qualitativer Forschungsdaten. Sexuelle Gewalt und Pädagogik, vol 6. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-30047-0_2
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