Skip to main content
SpringerLink
Log in

Privatheitsschutz durch Open Data und Trusted Third Parties: Plädoyer für die öffentliche Kontrolle sozialer Daten

  • Chapter
  • First Online:
Die Zukunft der Datenökonomie

Part of the book series: Medienkulturen im digitalen Zeitalter ((MEDIZE))

  • 4357 Accesses

Zusammenfassung

In diesem Beitrag werden auf Basis der Betrachtung der Potentiale und Probleme bei der Verwendung von Social-Media-Daten in der Forschung Überlegungen zur Bedeutung datenökonomischer Dynamiken und Strukturen im akademischen Bereich angestellt. Die Schwierigkeiten beim Zugang und Teilen der Daten werden ebenso betrachtet wie die Rolle von Plattformbetreibern und die Möglichkeiten zur Archivierung von in der Forschung genutzten Daten zum Zwecke der Ermöglichung von Sekundärnutzung und Nachvollziehbarkeit von Analyseergebnissen.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this chapter

Log in via an institution
Chapter
USD 29.95
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
eBook
USD 59.99
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
Softcover Book
USD 74.99
Price excludes VAT (USA)
  • Compact, lightweight edition
  • Dispatched in 3 to 5 business days
  • Free shipping worldwide - see info

Tax calculation will be finalised at checkout

Purchases are for personal use only

Institutional subscriptions

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literatur

  • AoIR – Association of Internet Researchers. 2018. Facebook Shuts the Gate after the Horse Has Bolted, and Hurts Real Research in the Process. https://aoir.org/facebook-shuts-the-gate-after-the-horse-has-bolted/. Zugegriffen: 23. April 2019.

  • Driscoll, K., und S.Walker. 2014. Working Within a Black Box: Transparency in the Collection and Production of Big Twitter Data. International Journal of Communication 8: S. 1745–1764.

    Google Scholar 

  • Ekbia, H., M. Mattioli, I. Kouper, G. Arave, A. Ghazinejad, T. Bowman, V. R. Suri, A. Tsou, S. Weingart, und C. R. Sugimoto. 2015. Big data, bigger dilemmas: A critical review. Journal of the Association for Information Science and Technology 66 (8): S. 1523–1545.

    Article  Google Scholar 

  • Frické, M. 2014. Big Data and Its Epistemology. Journal of the Association for Information Science and Technology 66 (4): S. 651–661.

    Article  Google Scholar 

  • Gitelman, L, Hrsg. 2013. „Raw Data Is an Oxymoron“. Cambridge, Mass., London: MIT Press.

    Google Scholar 

  • Hutton, L., und T. Henderson. 2015. „I didn’t sign up for this!“ Informed consent in social network research. Proceedings Ninth International AAAI Conference on Web and Social Media, Oxford University, May 26, 2015–May 29, 2015: S. 178–187.

    Google Scholar 

  • Karpf, D. 2012. Social Science Research Methods in Internet Time. Information, Communication & Society 15 (5): S. 639–661.

    Article  Google Scholar 

  • Karppi, T., und K. Crawford. 2016. Social media, financial algorithms and the hack crash. Theory, Culture & Society 33 (1): S. 73–92.

    Article  Google Scholar 

  • Kinder-Kurlanda, K. E., K. Weller, W. Zenk-Möltgen, J. Pfeffer, und F. Morstatter. 2017. Archiving Information from Geotagged Tweets to Promote Reproducibility and Comparability in Social Media Research. Big Data & Society 4 (2): S. 1–14.

    Article  Google Scholar 

  • Kinder-Kurlanda, K. E., und K. Weller. 2014. „I always feel it must be great to be a hacker!“: The role of interdisciplinary work in social media research. Proceedings of the 2014 ACM conference on Web Science: S. 91–98.

    Google Scholar 

  • Kitchin, R. 2014. Big Data, new epistemologies and paradigm shifts. Big Data & Society 1 (1): S. 1–12.

    Article  Google Scholar 

  • Lamla, J., und C. Ochs. 2019. Selbstbestimmungspraktiken in der Datenökonomie: Gesellschaftli-cher Widerspruch oder ‚privates‘ Paradox?, In Paradoxien des Verbraucherverhaltens, Hrsg. B. Blättel-Mink und P. Kenning, S. 25–39. Wiesbaden: Springer Gabler.

    Chapter  Google Scholar 

  • Lazer, D., R. Kennedy, G. King, A. Vespignani. 2014. The Parable of Google Flu: Traps in Big Data Analysis. Science 343 (6176): S. 1203–1205.

    Article  Google Scholar 

  • Leonelli, S. 2014. What difference does quantity make? On the epistemology of Big Data in biology. Big Data & Society 1 (1), S. 1–11.

    Article  Google Scholar 

  • Littman, J. 2019. Twitter’s Developer Policies for Researchers, Archivists, and Librarians. On Archivy (Blog). https://medium.com/on-archivy/twitters-developer-policies-for-researchers-archivists-and-librarians-63e9ba0433b2. Zugegriffen: 23. April 2019.

  • Manovich, L. 2011. Trending: The promises and the challenges of big social data. Debates in the digital humanities 2: S. 460–475.

    Google Scholar 

  • Mannheimer, S., A. Pienta, D. Kirilova, C. Elman, und A. Wutich. 2018. Qualitative data sharing: Data repositories and academic libraries as key partners in addressing challenges. American Behavioral Scientist 63 (5): S. 643–664.

    Article  Google Scholar 

  • Ruppert, E. 2013. Rethinking empirical social sciences. Dialogues in Human Geography 3 (3): S. 268–273.

    Article  Google Scholar 

  • Ruths, D., J. Pfeffer. 2014. Social media for large studies of behavior. Science 346 (6213): S. 1063–1064.

    Article  Google Scholar 

  • Savage, M., und R. Burrows. 2007. The Coming Crisis of Empirical Sociology. Sociology 41 (5), S. 885–899.

    Article  Google Scholar 

  • Simonite, T. 2012. What Facebook knows. MIT Technology Review. https://www.technologyreview.com/s/428150/what-facebook-knows/. Zugegriffen: 23. April 2019.

  • Sparks, R. T., C. E. Walker, und S. M. Pompea. 2015. Social Media Programs at the National Optical Astronomy Observatory. IAU General Assembly 29, No. 2257571.

    Google Scholar 

  • Thomas, R., und M. Walport, 2008. Data Sharing Review Report. http://amberhawk.typepad.com/files/thomas-walport-datasharingreview2008.pdf. Zugegriffen: 23. April 2019.

  • Tufekci, Z. 2014. Big Questions for Social Media Big Data: Representativeness, Validity and Other Methodological Pitfalls. Proceedings Eighths International AAAI Conference on Weblogs and Social Media, Ann Arbor, Michigan, USA, June 1–4, 2014: S. 505–514.

    Google Scholar 

  • Twitter. 2014. Developer agreement & policy: Twitter developer agreement. https://dev.twitter.com/overview/terms/agreement-and-policy. Zugegriffen: 23. April 2019.

  • Van Dijck, J. 2014. Datafication, dataism and dataveillance: Big Data between scientific paradigm and ideology. Surveillance & Society 12 (2): S. 197–208.

    Article  Google Scholar 

  • Weller, K. 2019. Big Data & New Data: Ein Ausblick auf die Herausforderungen im Umgang mit Social-Media-Inhalten als neue Art von Forschungsdaten. In Forschungsdatenmanagement sozialwissenschaftlicher Forschungsdaten: Grundlagen und praktische Lösungen für den Umgang mit quantitativen Forschungsdaten, Hrsg. U. Jensen, und S. Netscher, S. 193–210. Opladen, Berlin, Toronto: Barbara Budrich.

    Google Scholar 

  • Weller, K., und K. Kinder-Kurlanda. 2015. Uncovering the Challenges in Collection, Sharing and Documentation: The Hidden Data of Social Media Research? Standards and Practices in Large-Scale Social Media Research: Papers from the 2015 ICWSM Workshop. Proceedings Ninth International AAAI Conference on Web and Social Media, Oxford University, May 26, 2015 – May 29, 2015: S. 28–37.

    Google Scholar 

  • Weller, K., und K. E. Kinder-Kurlanda. 2017. To Share or Not to Share? Ethical Challenges in Sharing Social Media-based Research Data. In Internet Research Ethics for the Social Age, Hrsg. M. Zimmer und K. E. Kinder-Kurlanda, S. 115–129. New York u.a.: Peter Lang.

    Google Scholar 

  • Willson, M., und T. Leaver. 2015. Zynga’s FarmVille, social games, and the ethics of big data mining. Communication Research and Practice 1 (2): S. 147–158.

    Article  Google Scholar 

  • Wira-Alam A., S. Müller, und N. Schumann. 2015. Datorium: Sharing platform for social science data. Proceedings of the 14th International Symposium on Information Science: S. 244–249.

    Google Scholar 

  • Zimmer, M. 2010. But the data is already public: on the ethics of research in Facebook. Ethics and Information Technology 12 (4): S. 313–325.

    Article  Google Scholar 

Download references

Author information

Authors and Affiliations

  1. GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, Köln, Deutschland

    Katharina Kinder-Kurlanda

Authors
  1. Katharina Kinder-Kurlanda
    View author publications

    You can also search for this author in PubMed Google Scholar

Corresponding author

Correspondence to Katharina Kinder-Kurlanda .

Editor information

Editors and Affiliations

  1. Kassel, Hessen, Germany

    Carsten Ochs

  2. CC „Neue Technologien“, Fraunhofer Institut für System- & Innovationsforschung ISI, Karlsruhe, Germany

    Michael Friedewald

  3. Ludwig-Maximilians-Universität München, München, Germany

    Thomas Hess

  4. Universität Kassel, Kassel, Hessen, Germany

    Jörn Lamla

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 2019 Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature

About this chapter

Check for updates. Verify currency and authenticity via CrossMark

Cite this chapter

Kinder-Kurlanda, K. (2019). Privatheitsschutz durch Open Data und Trusted Third Parties: Plädoyer für die öffentliche Kontrolle sozialer Daten. In: Ochs, C., Friedewald, M., Hess, T., Lamla, J. (eds) Die Zukunft der Datenökonomie. Medienkulturen im digitalen Zeitalter. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-27511-2_6

Download citation

  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-27511-2_6

  • Published:

  • Publisher Name: Springer VS, Wiesbaden

  • Print ISBN: 978-3-658-27510-5

  • Online ISBN: 978-3-658-27511-2

  • eBook Packages: Social Science and Law (German Language)

Publish with us

Policies and ethics

Search

Navigation