Warum strukturierte Forschungsdaten wichtig sind: Zuverlässige Recherche und Analytik
Da Umfang und Komplexität der weltweiten Forschungsergebnisse stetig zunehmen, ist die Art und Weise, wie wissenschaftliche Daten strukturiert und kategorisiert werden, zu einer strategischen Grundlage für zuverlässige Recherche, Bewertung und Entscheidungsfindung geworden. Schlecht strukturierte oder uneinheitlich kategorisierte Forschungsdaten können zu unvollständigen Ergebnissen, irreführenden Analysen und fehlerhaften Vergleichen führen – selbst wenn die Analysen technisch einwandfrei erscheinen.
Auf der Grundlage der Erkenntnisse aus dem Bericht „Research categorization and the value of structured data“ des Institute for Scientific Information (ISI) untersucht dieses Webinar, warum eine sorgfältige Datenkuratierung, stabile Klassifikationen und aussagekräftige Metadaten für aussagekräftige Forschungsanalysen unerlässlich sind. Anhand konkreter Beispiele zeigen wir, wie schwache oder unvollständige Datenstrukturen Zitatanalysen, Benchmarking, Kooperations-indikatoren und Leistungsbewertungen verfälschen können – und wie strukturierte Ansätze wie die Themennormalisierung und zeitbezogene Metriken dazu beitragen, diese Risiken zu mindern.
Sie erlangen ein tieferes Verständnis dafür, wie hochwertige Daten zuverlässige Recherche-ergebnisse liefern, faire und verantwortungsvolle Analysen ermöglichen sowie evidenzbasierte Entscheidungen für Institutionen, Förderer und politische Entscheidungsträger stützen.
Außerdem erörtern wir in diesem Webinar praktische Auswirkungen auf Rahmenwerke zur Forschungsbewertung, strategische Planung und den verantwortungsvollen Umgang mit Kennzahlen in einem sich rasch wandelnden wissenschaftlichen Ökosystem.
