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Ziel dieser Studie war es, die Einstellung gegenüber Datenaustausch- und Datenerhebungsorganisationen vor und nach der Einführung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der EU von Personen in Deutschland zu messen. Die Daten stammen aus einer dreistufigen Split-Panel-Webbefragung unter Personen ab 18 Jahren in Deutschland, die aus einem deutschen, Nicht-Wahrscheinlichkeits-Online-Panel rekrutiert wurden. Im April 2018 (vor dem Inkrafttreten der DSGVO) füllten 2.095 Teilnehmer den Welle 1-Fragebogen über Gerätebesitz, Social Media-Nutzung, Vertrauen in verschiedene Datenerfassungsorganisationen, Bereitschaft zum Datenaustausch, allgemeines Vertrauen, Bewusstsein und Wissen über die DSGVO sowie Datenschutzbelange aus. Im Juli und Oktober 2018 (nach Inkrafttreten der DSGVO) wurden die Befragten aus den früheren Wellen zu einer zweiten und dritten Webumfrage eingeladen, die die meisten Fragen der ersten Welle wiederholte. Zusätzlich zu den Teilnehmern aus den früheren Wellen wurden auch neue Teilnehmer zu den Wellen 2 und 3 eingeladen. Insgesamt 2.046 (Welle 2) und 2.117 (Welle 3) Teilnehmer füllten den Fragebogen der folgenden Wellen aus. 1.269 Teilnehmer nahmen an allen drei Wellen teil.

Themen:

Welle 1

Besitz von Smartphone, Handy, PC, Tablet und/oder E-Book-Reader; Social-Media-Nutzung: Account mit Benutzernahme und Passwort bei ausgewählten Anbietern (Google, Facebook, Twitter, LinkedIn, Xing); Vertrauen in Institutionen (Google, Facebook, Bundesamt für Statistik, Universitätsforscher) im Hinblick auf den Schutz persönlicher Daten und Begründung diese Einschätzung; Wahrscheinlichkeitsskala im Hinblick auf den Schutz persönlicher Daten bei den zuvor genannten Institutionen und Gründe für diese Einschätzung; Einverständnis mit dem Zuspielen persönlicher Daten der Sozialversicherungsträger zu den Umfragedaten; allgemeines Personenvertrauen; Bekanntheit der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der EU; Wissenstest: Ziele der DSGVO (offen); Gefühl verletzter Privatsphäre durch folgende Institutionen: Google, Facebook, Staatliche Behörden, Universitätsforscher; allgemeine Datenschutzbedenken.

Welle 2:

Besitz von Smartphone, Handy, PC, Tablet und/oder E-Book-Reader; Social-Media-Nutzung: Account mit Benutzernahme und Passwort bei ausgewählten Anbietern (Google, Facebook, Twitter, LinkedIn, Xing); Vertrauen in Institutionen (Google, Facebook, Bundesamt für Statistik, Universitätsforscher) im Hinblick auf den Schutz persönlicher Daten; allgemeines Personenvertrauen; Bekanntheit der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der EU; Wissenstest: Ziele der DSGVO (offen); Einverständnis mit dem Speichern verschiedener persönlicher Daten durch Facebook bzw. Google (Name, E-Mail Adresse, Wohnadresse, Geburtsdatum, Telefonnummer, Einkommen, Familienstand, Anzahl der Kinder, aktueller Standort, Internetbrowserverlauf, Accountnamen von anderen sozialen Medien und von Dritten erhaltene Daten); Gefühl der Verletzung der Privatsphäre durch folgende Institutionen: Google, Facebook, Staatliche Behörden, Universitätsforscher; allgemeine Datenschutzbedenken.

Welle 3:

Besitz von Smartphone, Handy, PC, Tablet und/oder E-Book-Reader; Social-Media-Nutzung: Account mit Benutzernahme und Passwort bei ausgewählten Anbietern (Google, Facebook, Twitter, LinkedIn, Xing); Vertrauen in Institutionen (Google, Facebook, Bundesamt für Statistik, Universitätsforscher) im Hinblick auf den Schutz persönlicher Daten; allgemeines Personenvertrauen; Bekanntheit der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der EU; Wissenstest: Ziele der DSGVO (offen); Besorgnis über Privatsphäre im Allgemeinen; Verständlichkeit von auszugweise wiedergegebenen Inhalten der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der EU (bzw. zu Fluggastrechten bei Nichtbeförderung und Flugverspätungen); geschätzte Popularität von Smartphones (Anteil der Smartphonebesitzer je 100 erwachsene Deutsche); Wiederholung der Frage nach dem Vertrauen in Datenerfassungsunternehmen (Google, Facebook) im Hinblick auf den Schutz personenbezogener Daten sowie zum allgemeinen Personenvertrauen; Bereitschaft zum Datenaustausch durch Google (bzw. Facebook oder das Statistische Bundesamt) für Forschungszwecke (bzw. für kommerzielle Zwecke).

Demographie: Geschlecht; Alter (Geburtsjahr); Bundesland; Schulbildung; berufliche Qualifikation.

Zusätzlich verkodet wurde: laufende Nummer; Befragten ID; Experimentalgruppen DSGVO Info; Dauer (Reaktionszeit in Sekunden); Gerätetyp, mit dem der Fragebogen ausgefüllt wurde.

Der Fragebogen beinhaltete auch zwei Experimente, eines über die Auswirkungen von DSGVO-bezogenen Informationen auf das Vertrauen in Datenerfassungsunternehmen und eines über den Komfort des Datenaustauschs mit verschiedenen Unternehmen aus verschiedenen Gründen.

Data sharing is key for replication and re-use in empirical research. Scientific journals can play a central role by establishing data policies and providing technologies. In this study factors of influence for data sharing are analyzed by investigating journal data policies and author behavior in sociology. The websites of 140 journals from sociology were consulted to check their data policy. The results are compared with similar studies from political science and economics. For five selected journals with a broad variety all articles from two years are examined to see if authors really cite and share their data, and which factors are related to this.

A newer version of this dataset is available at https://doi.org/10.7802/2284

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The empirical social sciences largely rely on the collection and analysis of research data. In recent years, several recommendations on the more open sharing of research data have been published. These recommendations aim at making science more transparent and replicable. In reality, however, many important research datasets are still not accessible. The project investigates how different factors influence the data sharing behavior of the authors of research papers in sociology and political sciences. It starts with an analysis of journal attributes and the articles published by selected journals to show how authors deal with their data. Second, a survey among the authors is conducted based on the Theory of Planned Behavior. This shows how personal characteristics are related to authors' data sharing behavior.

The empirical social sciences largely rely on the collection and analysis of research data. In recent years, several recommendations on the more open sharing of research data have been published. These recommendations aim at making science more transparent and replicable. In reality, however, many important research datasets are still not accessible. The project investigates how different factors influence the data sharing behavior of the authors of research papers in sociology and political sciences. It starts with an analysis of journal attributes and the articles published by selected journals to show how authors deal with their data. Second, a survey among the authors is conducted based on the Theory of Planned Behavior. This shows how personal characteristics are related to authors' data sharing behavior.

Data from online survey among authors of the social sciences using social media data for their research and having published journal articles based on social media data between 2018 and 2021. The questionnaire consists of several closed and open-ended questions in seven main sections: a) data acquisition and use of secondary data, b) past data sharing behaviour, c) data sharing intentions, d) data documentation, e) use of other forms of data, f) personality and g) demography. The questions to measure factors that influence researchers' data sharing decisions were designed using the Theory of Planned Behavior (Icek Ajzen).

Data from online survey among authors of the social sciences using social media data for their research and having published journal articles based on social media data between 2018 and 2021. The questionnaire consists of several closed and open-ended questions in seven main sections: a) data acquisition and use of secondary data, b) past data sharing behaviour, c) data sharing intentions, d) data documentation, e) use of other forms of data, f) personality and g) demography. The questions to measure factors that influence researchers' data sharing decisions were designed using the Theory of Planned Behavior (Icek Ajzen).

Die DZHW-Wissenschaftsbefragung 2019 ist eine Onlinebefragung des hauptberuflichen wissenschaftlich-künstlerischen Personals an deutschen Universitäten, pädagogischen, theologischen, Kunst- und Musikhochschulen sowie medizinischen Hochschulen. Sie wird als Trendstudie zur Erforschung der Arbeits- und Forschungsbedingungen an deutschen Universitäten und gleichgestellten Hochschulen in regelmäßigen Abständen wiederholt.
Die ersten beiden Wissenschaftsbefragungen fanden in den Jahren 2010 und 2016 statt. Die Wissenschaftsbefragung 2019 wurde von November 2019 bis Februar 2020 durchgeführt. Die COVID19-Pandemie ab März 2020 hatte dementsprechend noch keine Auswirkungen auf die Befragung der Wissenschaftler:innen, die sich folglich auf ihren regulären Forschungsalltag beziehen konnten.
Die DZHW-Wissenschaftsbefragung ist als Mehrthemenbefragung konzipiert. Jede Befragung enthält ein Kerninstrument (ein über mehrere Wellen konstantes Erhebungsprogramm) mit zentralen Fragen zu den Arbeits- und Forschungsbedingungen und Module mit tiefergehenden Fragen zu forschungspolitisch aktuellen Themen und Forschungsschwerpunkten. Das Kerninstrument wird komplementiert durch Schwerpunktthemen, für die die Instrumente in Kooperation mit Forschergruppen innerhalb und außerhalb des DZHW entwickelt werden. Die Schwerpunktthemen der Wissenschaftsbefragung 2019 waren Open Data, Forschungsinformationen, Autorschaft, Wissenstransfer und Fachkulturen.

The quality of methodology sections is the result of interaction between academic cultures of data sharing, effective application of rules, academic excellence and good quality Research Data Management (RDM).This data set is based on the coding of 66 published empirical articles that used data from at least one wave of the European Values Survey (http://dx.doi.org/10.4232/1.11005) and was published at least in pre-print form between 1984 and 2013. It tests for an article describing the methodology of data collection.

A characteristic of recent decades of scholarly work in the social sciences has been the increased amounts of empirical research. Access and availability of data are prerequisites for further research, replication work, and scientific development. As international peer-reviewed journals have gradually become the central forum for research debate, moves towards data sharing are dependent upon the policies of journals regarding data availability. This dataset presents data availability policies in political science in the year 2011.

The Power-Sharing Event Dataset (PSED) contains information on 41 countries from different continents on the promises and practices of power-sharing between governments and rebels for a five-year period after the conclusion of a peace agreement (unless violence recurred earlier). The collected data covers the period from 1989 to 2006. The main features of the dataset are the specific focus on government-rebel dyads during post-conflict periods, an exact temporal mapping of implemented or abolished power-sharing events, and detailed descriptions for each power-sharing arrangement put into practice. An explanation of the theoretical impetus behind the PSED as well as an in-depth discussion of its concepts, variables and coding procedure can be found in the PSED data feature (publication see below).

This survey dataset is part of the project "Looking for data: information seeking behaviour of survey data users", a study of secondary data users' information-seeking behaviour. The overall goal of this study was to create evidence of actual information practices of users
of one particular retrieval system for social science data in order to inform the development
of research data infrastructures that facilitate data sharing.

In the project, data were collected based on a mixed methods design. The research design included a qualitative study in the form of expert interviews and – building on the results found therein – a quantitative web survey of secondary survey data users. The survey dataset comprises 1,458 valid cases (1,727 cases including incomplete contributions). The transcripts of the expert interviews are also available through this data archive upon request.

The core result of this study is that community involvement plays a pivotal role in survey
data seeking. The analyses show that survey data communities are an important
determinant in survey data users' information seeking behaviour and that community
involvement facilitates data seeking and has the capacity of reducing problems or barriers.

In the quantitative part of the study, the following hypotheses were tested:
(1) The data seeking hypotheses:
(1a) When looking for data, information seeking through personal contact is used more
often than impersonal ways of information seeking.
(1b) Ways of information seeking (personal or impersonal) differ with experience.
(2) The experience hypotheses:
(2a) Experience is positively correlated with having ambitious goals.
(2b) Experience is positively correlated with having more advanced requirements for data.
(2c) Experience is positively correlated with having more specific problems with data.
(3) The community involvement hypothesis:
Experience is positively correlated with community involvement.
(4) The problem solving hypothesis:
Community involvement is positively correlated with problem solving strategies that require
personal interactions.

The calculations made to test these hypotheses can be reproduced with the syntax file LfdAnalysis.do that is provided together with the survey dataset.

Contents of the dataset on country/macro level includes nine variables considering school and education system characteristics as well as country characteristics:
number of school types/tracks for 9th grade/15-year-olds; age at first selection; preschool obligation; compulsory school years/education years (with pre-primary school); government expenditure on education, total (% of GDP); mean years of schooling; Human Development Index (HDI); Gender Inequality Index (GII); women's share of seats in parliament (in %)

The data set contains information on 82 countries and regions that participated in the PISA study. Most of the data are for the school year period of 2017/18, however older and newer data is used as well if other sources were not available. The documents used to create the dataset (including European Commisssion, OECD, education ministries) can be found in the reference list in the excel file and can be requested from the author.