Modul: Was sind Daten?
| Website: | ORCA.nrw |
| Kurs: | Grundwissen: Datenmanagement in Studium & wissenschaftlicher Praxis |
| Buch: | Modul: Was sind Daten? |
| Gedruckt von: | Gast |
| Datum: | Freitag, 22. November 2024, 15:01 |
Über dieses Modul
Hier erfahren Sie etwas über die Unterscheidung von ‚Daten‘, ‚Information‘ und ‚Wissen‘, Näheres über die begriffliche Rahmung von ‚Daten‘ und Sie erhalten eine Definition von Forschungsdaten.
- Wissenspyramide
- Daten in der Forschung
Lernziel (Verstehen): Die Studentinnen und Studenten können die Unterscheidung von Daten, Information und Wissen anhand der Wissenspyramide darstellen.
Lernziel (Wissen): Die Studentinnen und Studenten kennen eine Definition von Forschungsdaten.
Bearbeitungsdauer: ≈ 35 Min.
Wissenspyramide
Kennen Sie die Wissenspyramide? Sie ist eine weit verbreitetes und gängiges Konzept, das modellhaft den Prozess der Wissensentstehung verdeutlicht, indem sie die drei zentralen Begriffe — Daten, Information und Wissen — hierarchisch ordnet und idealtypisch voneinander abgrenzt.
Ordnen Sie die Begriffe (fett gesetzter Text) und Erläuterungen (kursiv gesetzter Text] per Drag-and-Drop zu und klicken auf 'Überprüfen'. Wiederholen Sie Ihre Eingabe bei Bedarf.
Erläuterung der Ebenen
Die Wissenspyramide ist ein geläufiges Konzept zur Veranschaulichung des Prozesses der Informationsverarbeitung. Sie findet insbesondere in der Informatik sowie im Daten- und Wissensmanagement breite Anwendung.
Es existieren verschiedene Darstellungen der Wissenspyramide. Einige
schließen eine oberste Ebene namens 'Weisheit' mit ein, die jedoch in der
Praxis schwer greifbar ist, da sie subjektiv und schwer zu
quantifizieren ist. Andere Modelle, ergänzen unterhalb der Ebene der Daten eine Zeichenebene, um die Bedeutung der Syntax verschiedner Schrift- und Symbolsystemen zu betonen.
ToDo: Recherche
Recherchieren
Sie im Netz nach der Wissenspyramide und finden Sie Näheres über dieses Konzept zur Unterscheidung von Daten,
Information und Wissen heraus, um sich weiter mit dem Thema vertraut zu machen.
- Können Sie einen Bezug zu den Inhalten Ihres fachwissenschaftlichen Studiums herstellen:
- Welche Daten werden in Ihrem Fach erhoben oder genutzt?
- Welche Information wird hieraus hergestellt?
- Welches Wissen wird generiert?
- Welche Methoden kommen in Ihrer Fachdisziplin zum Einsatz, um Daten zu erheben und Information herzustellen?
Teilen Sie Ihre Gedanken, Ideen und gefundenen Quellen im Notizpad zu dieser Lerneinheit.
Beispiel Matrikelnummer
Ein einfaches Beispiel für ein Datum ist z. B.
die Matrikelnummer für Studierende. Jede und Jeder von Ihnen hat bei der
Einschreibung an der Universität eine eindeutige, einmalig vergebene
Matrikelnummer erhalten. Wie die Studien- und Prüfungsverwaltung anhand der Verschlüsselung über die Matrikelnummer Wissen über Sie generiert und in welchem Verhältnis Daten, Information und Wissen dabei zueinander stehen, zeigen wir Ihnen hier beispielhaft.
Beispiel Interview
Wie sich die Zuordnung von Daten, Information und Wissen im Forschungsprozess eines Interviews darstellt, zeigen wir Ihnen hier an einem weiteren Beispiel.
Differenzierung von Daten
So verschieden wie die Forschungsgegenstände, Erkenntnisinteressen und
Methoden in der Wissenschaft sind, so verschieden sind die Daten und die
daraus gewonnenen Information, mit denen Wissenschaftlerinnen und
Wissenschaftler arbeiten. Die Vielfalt der Perspektiven, aus denen man
Daten je nach Struktur, Bearbeitungszustand oder Verwendungszweck
betrachten kann, zeigt, dass die Begriffsbedeutung von 'Daten'
kontextabhängig ist und immer wieder aufs Neue eingeordnet wird.
Wovon sprechen Menschen also, wenn sie von Daten sprechen?
Hier zeigen wir Ihnen eine kleine Übersicht über die Unterscheidungs- und Beschreibungsmerkmale von Daten, die sicherlich noch weiter ergänzt werden kann:
Unterscheidung nach klassischen Medientyp, z. B.:
 |
 |
 |
 |
| Text-Daten | Audio-Daten | Bild-Daten | Video-Daten |
Unterscheidung nach Art und Herkunft, z. B.
 |
 |
 |
 |
| Geo-Daten | numerische Daten | Sensor-Daten | Mess-Daten |
Unterscheidung nach physischer Form, z. B.:
Unterscheidung nach physischer Form, z. B.:
 |
 |
| analoge Daten | digitale Daten |
physische
Speicherform |
elektronische Speicherform |
Unterscheidung nach Speicherformat, z. B.:
| .txt |
.docx |
.pdf |
.csv |
.xlsx |
.jpg |
|
| Textdateien | Microsoft Word-Dokumente | Portable Document Format | Comma-Separated Values | Microsoft Excel-Dokumente | Joint
Photographic Experts Group |
|
| .svg |
.png |
.gif |
.wav |
.mp3 |
.flac |
|
| Scalable Vector Graphics |
Portable Network Graphics | Graphics Interchange Format | Waveform Audio File Format | MPEG-1 Audio Layer 3 | Free Lossless Audio Codec | |
| .geojson |
.gpx |
.shapefile |
.csv |
.tsv |
.json |
|
| Geospatial JavaScript Object Notation | GPS Exchange Format | Geodatenformat für Informationssysteme | Comma-Separated Values | Tab-Separated Values | JavaScript Object Notation | |
| .python |
.html/css |
.sql |
.xml |
.mets |
||
| Quellcode Python | Quellcode für Webseiten | Structured Query Language | Extensible Markup Language | Metadata Encoding and Transmission Standard |
Info! Die Datei-Formate legen fest, auf welche Art und Weise digitale Daten in Dokumenten organisiert, strukturiert und gespeichert werden.
Unterscheidung nach der Verwendungszusammenhang, z. B.:
 |
 |
| Primärdaten | Sekundärdaten |
Daten, die direkt, an erster Stelle, gesammelt werden. |
Daten, die bereits vorhandenen sind. |
Unterscheidung nach Verarbeitungsstand, z. B.:
 |
 |
 |
| Rohdaten | verarbeitete Daten | aggregierte Daten |
| Unbearbeitete,
im Originalzustand vorliegende Daten. |
Daten, die durch Analyse, Bereinigung
oder Transformation aus Rohdaten erstellt werde, wie z. B. eine tabellarische Aufbereitung. |
Zusammengefasste oder gruppierte
Daten zur Vereinfachung oder Übersichtlichkeit. |
Unterscheidung nach Datentyp in der Programmierung, z. B.:
 |
 |
 |
 |
| Integer (Ganzzahlen) | Float (Fließkommazahlen) | String (Zeichenkette) | Boolean (Boolesche Werte) |
| repräsentiert ganze Zahlen, ohne Dezimalstellen | Darstellung von Dezimalzahlen mit Nachkommastellen | repräsentieren Text oder
Zeichenketten |
Datentypen, die nur zwei mögliche Werte haben: Wahr (True) oder Falsch (False). |
| Beispiele sind 1, -5 und 100. | Beispielsweise: 3.76549034 |
Beispiele sind "Hallo, Welt!" oder auch "12345". | Verwendung z. B. in bedingten Anweisungen und logischen Ausdrücken |
Unterscheidung nach Verwendungszweck, z. B.:
 |
 |
 |
|
| Fach |
Geschichte |
Medizin |
Maschinenbau |
| Datenbeschreibung |
Archivdaten |
Patientendaten |
Konstruktionsdaten |
| Verwendungszweck |
historische Netzwerkforschung und Dokumentation |
medizinische Versorgung und
Forschung |
technische Planung und
Entwicklung |
| Forschungsgegenstand |
Historische Dokumente, Briefe,
Tagebücher |
Medizinische Aufzeichnungen,
Laborergebnisse |
Technische Zeichnungen,
Computer-Aided-Design-Modelle (CAD) |
| Medientyp |
Text |
Text und Zahlen |
Grafiken und technische Notation |
| Datei-Format |
Digitalisierte Papiervorlagen (TIFF, JPEG2000) |
Elektronische Patientenakte
(EPA) |
AutoCAD-Zeichnungen (DWG) Austauschformat für 3-D-Modelle (STEP) |
| Software |
Archivverwaltungssoftware (z. B.
AtoM), Texterkennungssoftware (OCR) |
Software für Patientenakten (z. B. Epic),
medizinische Bildverarbeitungssoftware (z. B. OsiriX) |
Software für technische Zeichnungen (z. B. AutoCAD) Software für CAD-Modellierung (z. B. SolidWorks) |
Exkurs Binärcode
Letztendlich bestehen alle digitalen Daten auf unterster Zeichenebene
aus einer Abfolge von binären Zahlen (0 und 1), dem sogenannten Binär-
oder auch Maschinencode, welcher verwendet wird, wenn Daten von einem
Computer verarbeitet werden. Die Nullen und Einsen repräsentieren dabei die Zustande 'AN' und 'AUS' bzw. richtiger 'niedrige elektrische Spannung' und 'hohe elektrische Spannung'.
Umwandlung in Binärcode
Um die Umwandlung von menschenlesbarem zu maschinenlesbarem Code zu
veranschaulichen, stellen wir Ihnen hier beispielhaft einen
Binärcode-Konverter für Text gemäß dem Zeichenkodierungsschema American Standard Code for Information Interchange (8
Bit) zur Verfügung.
ToDo:
Lassen Sie sich zunächst den im Binärcode kodierten Text mit Klick
auf 'Umwandeln' anzeigen, um näheres über den Standard zu erfahren. Spielen Sie mit dem Beispielcode oder erzeugen Sie eigene Übersetzungen. Finden Sie z. B. heraus, wie Zeilenumbrüche oder Leerzeichen kodiert sind?
Generieren Sie hier selbst eine Ausgabe in Binärcode.
Forschungsdaten I
Als Forschungsdaten können alle Daten aufgefasst werden, die innerhalb des Forschungsprozesses entstehen. Welche Art von Daten dies genau sind, wird innerhalb von Definitionen in der Regel nicht näher bestimmt, da dies abhängig vom Kontext der Verwendung ist.
Folgende drei Definitionen von Forschungsdaten präsentieren wir Ihnen:
Unter digitalen Forschungsdaten verstehen wir [...] alle digital vorliegenden Daten, die während des Forschungsprozesses entstehen oder ihr Ergebnis sind.
(Kindlinger & Schirmbacher, 2013)
(Kindlinger & Schirmbacher, 2013)
Forschungsdaten sind (digitale) Daten, die während wissenschaftlicher
Tätigkeit (z. B. durch Messungen, Befragungen, Quellenarbeit) entstehen.
Sie bilden eine Grundlage wissenschaftlicher Arbeit und dokumentieren
deren Ergebnisse.
(Universität Konstanz, o. J. a)
(Universität Konstanz, o. J. a)
Zu Forschungsdaten zählen u. a. Messdaten, Laborwerte, audiovisuelle
Informationen, Texte, Surveydaten oder Beobachtungsdaten, methodische
Testverfahren sowie Fragebögen. Korpora und Simulationen können
ebenfalls zentrale Ergebnisse wissenschaftlicher Forschung darstellen
und werden daher ebenfalls unter den Begriff Forschungsdaten gefasst. Da
Forschungsdaten in einigen Fachbereichen auf der Analyse von Objekten
basieren (z. B. Gewebe-, Material-, Gesteins-, Wasser- und Bodenproben,
Prüfkörper, Installationen, Artefakte und Kunstgegenstände), muss der
Umgang mit diesen ebenso sorgfältig sein und eine fachlich adäquate
Nachnutzungsmöglichkeit, wann immer sinnvoll und möglich, mitgedacht
werden. Ähnliches gilt, wenn Software für die Entstehung oder
Verarbeitung von Forschungsdaten erforderlich ist.
(Deutsche Forschungsgemeinschaft, o.J. b)
(Deutsche Forschungsgemeinschaft, o.J. b)
Folglich können Forschungsdaten in sehr verschiedenen Formen vorliegen. Sie dienen als Grundlage der wissenschaftlichen Arbeit, der Dokumentation des Zustandekommens der Daten und Information und zur Präsentation der Ergebnisse in nachvollziehbarer Weise. Aufgrund der überwiegenden Verwendung digitaler Medien geht man in den meisten Fällen davon aus, dass Forschungsdaten in digitaler Form vorliegen, was jedoch die Einbeziehung analog vorkommender Daten nicht ausschließt.
Info! Der planvolle Umgang mit Forschungsdaten nimmt im Wissenschaftsbetrieb eine zunehmend wichtige Rolle ein, denn durch die Nutzung digitaler Technologien entstehen einerseits zunehmende große Datenmengen, und andererseits eröffnen sich neue analytisch-methodische Zugangswege, die eine zielgerichtete Verwaltung der Daten entlang des gesamten Forschungsprozesses erfordern.