BEWERTEN
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Unabhängig davon, ob Ihnen ein Text, ein Bild, eine Statistik oder ein Datensatz vorliegen, sollten Sie die Information stets überprüfen und bewerten bevor Sie diese nachnutzen.

Hierzu können die folgenden sechs Kriterien genutzt werden.

Autorität :
Wer?
Aktualität :
Wann?
Zweck :
Wieso?
Zielgruppe :
Für wen?
Abdeckung :
Welcher Beitrag?
Inhalt :
Was?
Autorität :
Wer?

Die Autorität geht der Frage nach, wer die Information bzw. die Statistik bereitgestellt oder sogar erstellt hat und ob die betreffende Person/Institution über die nötigen Qualifikationen innerhalb des Themengebiets verfügt. Hintergrund ist, dass jeder in der Lage ist, eine Statistik zu erstellen, die sein Argument belegt; das heißt aber noch lange nicht, dass diese Statistik auch der Richtigkeit entspricht. Wer hingegen Informationen über die eigene Reputation oder eine Kontaktmöglichkeit bereitstellt, erscheint glaubwürdiger.

 

Folgende Fragen aus der "Data Credibility Checklist"[1] können dabei helfen, die Autorität zu beurteilen:

  • Wer hat die Daten erhoben/produziert?
  • Wer stellt die Daten bereit?
  • Wer ist verantwortlich für die Qualität der Daten?
  • Wer hat für die Erhebung/Produktion der Daten bezahlt?
  • Hat jemand diese Daten schon einmal nachgenutzt (bzw. zitiert)? Wer?
  • Gibt es Informationen über Updates mit Veröffentlichungsdatum?

 


[1] Zilinski, Lisa D.; Nelson, Megan S. (2014): Thinking critically about data consumption. Creating the data credibility checklist. In: Proceedings of the American Society for Information Science and Technology, 51(1): S. 1–4. Zugriff über https://doi.org/10.1002/meet.2014.14505101107 (20.05.2019).

Aktualität :
Wann?

Wann wurde die betreffende Statistik erstellt und für welchen Zeitrahmen gilt sie? Zum Teil veralten Statistiken nicht. Die meisten Statistiken bedürfen jedoch einer stetigen Aktualisierung, weshalb immer ein Blick auf das Publikationsdatum und - sofern diese Information vorhanden ist - auf die Aktualität der verwendeten Daten geworfen werden muss.

Zweck :
Wieso?

Jede Statistik soll als Werkzeug ein Argument stützen. Die gelieferte Information kann z. B. dazu dienen zu belehren, zu bewerben oder zu unterhalten. Nur wenn man diesen Hintergrund der Erstellung einer Statistik berücksichtigt, kann überprüft werden, ob die Statistik glaubwürdig ist. Es bleibt demnach die Leitfrage: Wieso wurde die Statistik erstellt?

Zielgruppe :
Für wen?

Die Zielgruppe einer Information ist stark verbunden mit ihrem Zweck. Dementsprechend werden diese beiden Kriterien in diesem Leitfaden zusammen beschrieben. Für wen wurde die Statistik erstellt? Es gilt: Statistiken sind in der Regel für eine spezifische Zielgruppe erstellt worden, um diese Zielgruppe zu überzeugen.

Abdeckung :
Welcher Beitrag?

Statistiken können "für sich stehen"[1] oder erst in Zusammenhang mit einem Bericht oder weiteren Statistiken Sinn ergeben. Gleichzeitig können sie lediglich redundante Informationen zu bereits vorliegenden Daten liefern. Deshalb muss stets die Frage gestellt werden: Welchen Beitrag liefert die vorliegende Statistik?

 

Folgende Fragen aus der "Data Credibility Checklist"[2] können dabei helfen, die Abdeckung zu beurteilen:

  • Was ist abgedeckt?
  • Was ist nicht abgedeckt?
  • Ist es relevant für meine Forschungsfrage?
  • Warum ist es relevant für meine Forschungsfrage?

[1] Trotzdem sollten Sie nie eine Information - und insbesondere eine Statistik - nachnutzen, zu der Ihnen keine Zusatzinformation z. B. in einer Beschreibung im Untertitel des Diagramms vorliegt. Die Statistik allein kann keine Aussage über die vorliegende Datenlage, die AutorInnen oder den Erhebnungszeitpunkt liefern.

[2] Zilinski, Lisa D.; Nelson, Megan S. (2014): Thinking critically about data consumption. Creating the data credibility checklist. In: Proceedings of the American Society for Information Science and Technology, 51(1): S. 1–4. Zugriff über https://doi.org/10.1002/meet.2014.14505101107 (20.05.2019).

Inhalt :
Was?

Der wichtigste Schritt ist die inhaltliche Überprüfung der Daten bzw. der Statistik. Hierbei müssen insbesondere die zugrundeliegende Erhebungsmethode sowie die verwendeten Berechnungsmethoden untersucht werden.

 

Zusätzlich gibt es spezifische Merkmale, die einen Hinweis darauf liefern, ob die Qualität der Daten ausreichend ist. Diese können mithilfe der folgenden Fragen aus der "Data Credibility Checklist"[1] beurteilt werden:

  • Sind Metadaten enthalten? Sind dort die Daten zu Updates und Erstellung einfach zu finden?
  • Welche Namenskonventionen wurden z. B. für die Variablen oder die Einheiten benutzt?
  • Durch welchen Prozess wird die Qualität sichergestellt? Prüft z.B. der Datenanbieter die Qualität der Daten, indem eine erneute Berechnung durchgeführt wird?
  • Wie wird mit fehlenden Daten umgegangen?
  • Kann eine Datei geöffnet werden und man versteht den Inhalt (Stichwort: human readable and machine readable )?

 


[1] Zilinski, Lisa D.; Nelson, Megan S. (2014): Thinking critically about data consumption. Creating the data credibility checklist. In: Proceedings of the American Society for Information Science and Technology, 51(1): S. 1–4. Zugriff über https://doi.org/10.1002/meet.2014.14505101107 (20.05.2019).

 

Autorität