Citizen Science Workflows


Laura Zinser – Webseite zur Masterarbeit

Webseite zur Masterarbeit:
Citizen Science Workflows – Qualitässicherung, Qualitätsmanagement und Handlungsempfehlungen anhand ausgewählter Beispiele

Zusammenfassung


Data quality issues are the Achilles heel of citizen science projects.
– Balász et al. 2021: 141 1

Citizen Science bietet als partizipativer Forschungsansatz für die freiwillige Beteiligung von Bürger_innen in der Wissenschaft ein großes Potenzial. Aus einer Zusammenarbeit können die Gesellschaft, die Beteiligten sowie die Wissenschaft profitieren. Von einer Demokratisierung der Wissenschaft und ihrer internen Forschungsabläufe über die Sammlung großer Datensätze bis hin zu mehr Akzeptanz und Verständnis für wissenschaftliche Prozesse: Es findet auf zahlreichen Ebenen eine gegenseitige Bereicherung statt. Zu einer der größten Herausforderungen von Citizen Science gehört eine angemessene, wissenschaftliche Qualitätssicherung der Daten. Nicht zuletzt auch deshalb, da die Beteiligten keine akademischen Voraussetzungen vorweisen müssen und somit im Umgang mit wissenschaftlichen Standards ungeübt sein können. Insbesondere in den Geistes-, Kultur- und Sozialwissenschaften, bei denen sich der Citizen Science-Ansatz noch nicht nachhaltig durchsetzen konnte – wie es etwa bei den Naturwissenschaften der Fall ist – gibt es nur wenige Untersuchungen zum Qualitäts- und Datenmanagement. Aus diesem Grund wird sich im Rahmen dieser Masterarbeit mit folgender Forschungsfrage beschäftigt:

  • Wie gehen etablierte Projekte aus den Citizen Humanities im deutschsprachigen Raum mit den Herausforderungen des Daten- und Qualitätsmanagements praktisch um?

Für die kritische Auseinandersetzung mit der Forschungsfrage wird eine Mehrfachstudie mittels leitfadengestützter Expert_inneninterviews und einer qualitativen Inhaltsanalyse geführt. Zu den untersuchten Projekten gehören das Interreg-Projekt Zeit.shift und das Netzwerkprojekt Jewish Places. Die Ergebnisse sind hier zusammengefasst.

Poster

Zur Masterarbeit existiert auch ein wissenschaftliches Poster.


Kontakt

  1. Balász, Bálint/ Peter Mooney/ Eva Nováková/ Lucy Bastin/ Jamal Jokar Arsanjani (2021): Data Quality in Citizen Sciende, in: The Science of Citizen Science, S. 139-157. ↩