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.
Empfundene Einengungen oder Verletzungen der Privatsphäre und Wunsch nach gesetzlichen Regelungen zum Schutze persönlicher Daten.
Themen: Wichtigste politische Ziele; Bedeutung der Privatsphäre und wahrgenommene Entwicklung von Einengungen bzw. Verletzungen der Privatsphäre; Nennung der Institutionen, die eine Verletzung der Privatsphäre durchführten; Einstellung zur Veröffentlichung von Privatangelegenheiten in Presse und Rundfunk; empfundene Belästigung durch Reklamesendungen; Einstellung zur zentralen Registrierung im Wahlregister und zur Informationsspeicherung in Computern; Skala der als nichtöffentlich gewünschten persönlichen Daten.
With The Privacy Longitudinal Study, we surveyed and investigated privacy attitudes, perceptions, and behaviors in the German population.
Pls find further information on ongoing projects and publications here: https://osf.io/y35as/
In our longitudinal study a representative panel of participants was surveyed five times over the course of three years between 2014 and 2017. The aim of this survey is to help generate profound knowledge about the German population's attitudes, behaviors, and perceptions surrounding privacy. We are grateful that we were able to follow up on this aim with the support of the German Ministry of Education and Research (Bundesministerium für Bildung und Forschung, BMBF) and with the support of the "Forum Privatheit" (www.forumprivatheit.de) – an interdisciplinary research consortium that has been collaborating since 2012 on questions of informational self-determination and privacy. At the core of the survey, we measured people's behavior in different mediated and non-mediated communication settings. We believe that in Germany and around the globe, the term privacy is now mostly connected to the online world. However, online privacy has to be managed also through offline communication. Moreover, privacy in offline settings is also affected by our online communication. In our survey, we asked respondents to report their perceptions, behaviors, and beliefs regarding typical communication situations that they might encounter in all kinds of social media and – of course – in face-to-face communication.
A newer version of this dataset is available at https://doi.org/10.7802/2117 . -------------------------------------------------------------------------------------
With The Privacy Longitudinal Study, we surveyed and investigated privacy attitudes, perceptions, and behaviors in the German population. In our longitudinal study a representative panel of participants was surveyed five times over the course of three years between 2014 and 2017.
The aim of this survey is to help generate profound knowledge about the German population's attitudes, behaviors, and perceptions surrounding privacy. We are grateful that we were able to follow up on this aim with the support of the German Ministry of Education and Research (Bundesministerium für Bildung und Forschung, BMBF) and with the support of the "Forum Privatheit" (www.forumprivatheit.de) – an interdisciplinary research consortium that has been collaborating since 2012 on questions of informational self-determination and privacy.
At the core of the survey, we measured people's behavior in different mediated and non-mediated communication settings. We believe that in Germany and around the globe, the term privacy is now mostly connected to the online world. However, online privacy has to be managed also through offline communication. Moreover, privacy in offline settings is also affected by our online communication. In our survey, we asked respondents to report their perceptions, behaviors, and beliefs regarding typical communication situations that they might encounter in all kinds of social media and – of course – in face-to-face communication.
Pls find further information on ongoing projects and publications here: https://osf.io/y35as/
Lebenszufriedenheit und Vertrauen. Meinung zu verschiedenen Datenschutz- und Sicherheitsszenarien. Wahrnehmung von Datenschutz- und Sicherheitsfragen. Privatsphäre und Datenschutz. Werte.
Themen: A: Lebenszufriedenheit; Vertrauen in Menschen; Institutionenvertrauen (Landesparlament und Regierung, Rechtssystem, Polizei, Presse und Rundfunk, Politik, Wirtschaft); Häufigkeit der Mediennutzung (Fernsehen, Radio, gedruckte Zeitung, Internet, soziale Netzwerke).
B: Meinung zu verschiedenen Datenschutz- und Sicherheitsszenarien (jeder Befragte wird nach einer zufälligen Auswahl zu vier dieser Szenarien gefragt) 1. NSA-Überwachung: Regierungen sollten vs. sollten nicht die Kommunikation von Menschen in anderen Ländern überwachen; Auswirkungen der Praktiken der ausländischen Regierungen auf die Rechte und Freiheiten der Menschen (hilft, die Rechte und Freiheiten zu schützen, gefährdet die Rechte und Freiheiten der Menschen oder hat keine Auswirkungen), Einstellung zu diesen Praktiken der Kommunikationsüberwachung (Gefühl der Verletzbarkeit, Welt wird zu einem besseren Ort, Vertrauen in Regierungen, die das Internet und digitale Kommunikation überwachen, auch wenn sie aus einem anderen Land sind, Wohltätigkeitsorganisationen müssen sich keine Sorgen um persönliche Informationen ihrer Mitglieder machen). 2. Biometrische Zutrittskontrollsysteme: Die Schule sollte versus sollte nicht Menschen, die die Schule betreten oder verlassen um ihre Fingerabdrücke bitten, um sich zu identifizieren; Auswirkungen solcher Praktiken der Schule auf Rechte und Freiheiten (schützt, gefährdet oder hat keine Auswirkungen); Einstellung zu diesem Szenario (es wäre besser, den Zugang zur Schule durch Mitarbeiter zu kontrollieren, die Kinder und Eltern kennen, Eltern sollten vor solchen Entscheidungen konsultiert werden, Vertrauen, dass die Schule Fingerabdrücke sicher aufbewahrt); Gründe für diese Meinung (es wäre eher zu verhindern, dass falsche Leute in die Schule gelangen, billiger, weniger Informationen über Menschen sammeln, gegen die Abgabe von Fingerabdrücke im Allgemeinen und gegen die Abgabe von Fingerabdrücken von Kindern, Technologie würde nicht funktionieren, anderer Grund). 3. Smart Grids / Meter: Energieunternehmen sollten versus sollten nicht Daten von Smart Metern verwenden, um ein detaillierteres Bild über das Energienutzungsverhalten ihrer Kunden zu erhalten, Auswirkungen der Praktiken der Energieunternehmen auf Rechte und Freiheiten (schützt, gefährdet oder hat keine Auswirkungen); Haltung gegenüber diesem Szenario (Energieunternehmen sollten Informationen nur sammeln, um Haushalte abzurechnen und nicht für einen anderen Zweck, Energieunternehmen sollten in der Lage sein, Daten zu sammeln, um neue Produkte für die Verbraucher auf Grundlage der verwendeten Energie anbieten zu können, Energieunternehmen sollten den Behörden Informationen zur Erkennung von Betrug oder kriminellem Verhalten vermitteln, jede Möglichkeit unterstützen, die dazu beiträgt Energieknappheit des Landes zu vermeiden, ein intelligenter Zähler würde zur Senkung des Energieverbrauchs beitragen, erhobene Daten sind sicher). 4. Internet-Überwachung: Sicherheitsbehörden sollten versus sollten nicht spezielle Arten von Internetnutzung über terroristische Propaganda beobachten; Auswirkungen dieser Praktiken der Sicherheitsbehörden auf die Rechte und Freiheiten (schützt, gefährdet oder hat keine Auswirkungen); präferierte Reaktion von Eltern, wenn sie herausfinden, dass ihr Sohn Webseiten besucht, die terroristische Propaganda enthalten (die Eltern sollten sich Sorgen machen, die Eltern könnten sich zu Recht Sorgen machen, je nach ihrem familiären Hintergrund, Eltern sollten sich keine Sorgen machen, da Sicherheitsbehörden den Unterschied erkennen zwischen unschuldigen Nutzern und denen, die sie beobachten müssen). 5. ANPR-Systeme (automatische Kennzeichenerkennung): Örtliche Behörden sollten in der Lage sein, ANPR-Systeme zu verwenden, die alle Fahrzeuge identifizieren und verfolgen und ihre Durchschnittsgeschwindigkeit in den Vorortstraßen berechnen; Auswirkungen der Praktiken der örtlichen Behörden auf Rechte und Freiheiten (schützt, gefährdet oder hat keine Auswirkungen); bessere oder schlechtere Alternativen zu ANPR-Kameras (Straßenplanung in einer Weise, die zu schnelles Fahren erschwert (z. B. durch Installieren von Rüttelschwellen), Erhöhung der Polizeipräsenz, Installation von Geschwindigkeitskontrollkameras, die zu schnell fahrende Fahrzeuge identifizieren, jedoch nicht verfolgen, einfacher für Pendler, Alternativen zu nutzen, z.B. durch die Verbesserung der öffentlichen Verkehrsmittel oder die Einführung von Anreizen für Radfahrer); Grund für diese bessere Alternative (effektiver bei der Geschwindigkeitsreduzierung, billiger, sammelt weniger Informationen über Menschen, mehr Respekt vor Rechten und Freiheiten, betrifft nur Menschen, die zu schnell fahren, anderer Grund). 6. ISP-Daten (nur Befragte, die das Internet nutzen): Unternehmen, die Dienste im Internet anbieten, sollten nicht in der Lage sein, Informationen über den Befragten und Andere zu verkaufen; Auswirkungen des Verkaufens von ISP-Daten durch Unternehmen (schützt, gefährdet oder hat keine Auswirkungen); Haltung gegenüber diesem Szenario (mag maßgeschneiderte Anzeigen und Angebote auf der Grundlage des vorherigen Online-Verhaltens, Zustimmung sollte erforderlich sein, bevor Informationen über das persönliche Online-Verhalten an andere Unternehmen offen gelegt werden, man sollte im Internet tun können was man will ohne Überwachung des persönlichen Online-Verhaltens durch Unternehmen, Besorgnis, dass Unternehmen regelmäßig das persönliche Online-Verhalten beobachten). 7. DNA-Datenbanken: Die Polizei sollte versus sollte grundsätzlich nicht in der Lage sein, auf die DNA-Proben von Menschen zuzugreifen um sie für kriminalistische Untersuchungen zu nutzen; Auswirkungen dieses Zugriffs auf DNA-Proben von Menschen durch die Polizei auf Rechte und Freiheiten der Menschen (schützt, gefährdet oder hat keine Auswirkungen); (Polizei sollte nie Zugang zu diesen Daten haben, Zugang zu diesen Daten nur mit richterlicher Erlaubnis, Zugang nur bei Personen, die eines sehr ernsten Verbrechens verdächtigt werden bzw. bei Personen, die generell eines Verbrechens verdächtigt werden, aber nicht bei jedermann, Zugriff auf Daten von jedermann). 8. Überwachung von Menschenansammlungen: Polizei sollte versus sollte nicht Demonstrationen und Fußball-Spiele durch uniformierte Polizisten und Zivilstreifen, mittels CCTV-Kameras, mit Hilfe von Hubschraubern und Drohnen und Telefonüberwachung überwachen, und indem sie versuchen, Menschen auf Social Media zu finden; Auswirkungen dieser Praktiken auf Rechte und Freiheiten (schützt, gefährdet oder hat keine Auswirkungen); Einstellung zu diesem Szenario (Polizei sollte sich nur auf uniformierte Polizisten stützen bei der Kontrolle von Betrunkenen, Teilnehmer von Demonstrationen oder Fußballspielen sollten erwarten, von der Polizei mit verschiedenen Möglichkeiten überwacht zu werden, Menschen sollten nicht überwacht werden, bevor irgendwelche Schwierigkeiten aufgetreten sind, unnötig alle zu überwachen, nur weil es ein paar Störenfriede gibt); Polizei sollte sich nur auf uniformierte Polizisten stützen (es wäre effektiver, die Menschenmenge zu kontrollieren oder Störenfriede zu stoppen, billiger, weniger Sammeln von Informationen über Menschen, respektvolle Wahrung von Rechten und Freiheiten, anderer Grund).
C: Sicherheit Split A: Häufigkeit von Sorgen im vergangenen Jahr über verschiedene Probleme im Land (arme Menschen ohne Zugang zu Gesundheitsversorgung, Jugendarbeitslosigkeit, Steuerhinterziehung durch Unternehmen, fehlende Gleichstellung von Frauen, Terroranschläge überall im Land, übermäßiger Alkohol- und Drogenkonsum junger Menschen, extreme Wetterbedingungen, Schädigung der nationalen Internet-Infrastruktur durch Viren); Split B: Häufigkeit der Sorgen im letzten Jahr hinsichtlich: schwere Erkrankung, Verlust des Arbeitsplatzes, Opfer eines Diebstahls in der Nachbarschaft zu werden, persönliche Diskriminierung, Opfer eines Bombenanschlags im eigenen Land bzw. der eigenen Stadt zu werden, Einwandererfamilien in der Nachbarschaft, Opfer einer Naturkatastrophe zu werden, eigener Computer wird gehackt).
D: Privatsphäre Wichtigkeit: zu wissen, wer Informationen über den Befragten hat, zu kontrollieren, wer Zugang zu eigenen medizinischen Dateien hat, das Internet anonym zu nutzen, Telefongespräche zu führen, ohne überwacht zu werden, Abstimmungsverhalten des Befragten bei Wahlen privat halten, eigene religiöse Überzeugungen privat halten, Teilnahme an einer Demonstration und Treffen mit Menschen ohne überwacht zu werden.
E: Privatsphäre und Datenschutz Ausmaß des Einflusses was mit persönlichen Informationen geschieht; Kenntnis über das Recht, zu wissen, wer Daten über einen hält, wissen, welche Daten genau über einen selbst gehalten werden, um etwaige ungenaue Daten zu korrigieren, um Hilfe von Behörden zur Ausübung dieser Rechte zu suchen; individuelle Aktivitäten zum Schutz persönlicher Informationen (z. B. persönliche Weigerung zur Übermittlung nicht erforderlicher Informationen, Aufforderung an ein Unternehmen, den eigenen Namen aus den Listen zu entfernen, die das Unternehmen für Marketingzwecke verwendet hat usw.); individuell erlebte Privatsphäre: Gefühl des Unwohlseins in unterschiedlichen Situationen aufgrund des Gefühls, dass die Privatsphäre eingedrungen wurde (online, ein Bild wurde ohne eigenes Wissen online gestellt, am Flughafen für einen Sicherheitscheck gestoppt, von der Polizei gestoppt (z B. wegen Geschwindigkeitsüberschreitung oder Trunkenheit), beim Besuch einer Bank für persönliche Geschäfte, beim Einkaufen in einem Supermarkt, beim Besuch eines öffentlichen Platzes (z. B. ein Platz, Regierungsgebäude, Fußballstadion), Praktiken von Regierung und Industrie: positive oder negative Auswirkungen spezifischer Technologieanwendungen auf die Privatsphäre (Split 1) bzw. auf die Sicherheit (Split 2) (Nutzung von Kameraüberwachung (z. B. Verkehrssicherheit, Straßenkriminalität), Nutzung biometrischer Technologien wie Fingerabdruckscannen (z. B. Identitätsprüfung), Verwendung von Geräten, (z. B. Smart Meter, CCTV-Kameras) im öffentlichen Verkehr, Nutzung von Techniken zur Überwachung des Internetverkehrs (z. B. Überwachung von Besuchen auf verschiedenen Websites), Einsatz von Körperscannern (z. B. auf Flughäfen).
F: Werte Links-Rechts-Selbst-Einstufung; Religiosität; Wichtigkeit des Schutzes der Privatsphäre, von Maßnahmen gegen wichtig Sicherheitsrisiken (z. B. internationaler Terrorismus, organisierte Kriminalität), zur Verteidigung der Bürgerrechte und der Menschenrechte; die Vorteile von Wissenschaft und Technik sind größer als jede schädliche Wirkung; nicht klug genug, um Wissenschaft und Technik zu verstehen, kann selbst entscheiden, was in meinem Leben passieren wird; Menschen wie ich haben keine Chance im Leben; wohlfühlen mit Risiken.
Demographie: Geschlecht; Alter (Kategorien); Beschäftigungsstatus oder Haupttätigkeit; Art des Gebiets, in dem der Befragte lebt; höchster Bildungsgrad; Zugehörigkeit zu einer Minderheit (ethnische Minderheit, Einwanderer, religiöse, sexuelle Minderheit, eine Minderheit im Hinblick auf eine Behinderung, keine, eine andere Minderheit); Häufigkeit der Treffen mit Freunden, Verwandten oder Arbeitskollegen).
TweetsKB is a public RDF corpus of anonymized data for a large collection of annotated tweets. The dataset currently contains data for nearly 3.0 billion tweets, spanning more than 9 years (February 2013 - August 2022). Metadata information about the tweets as well as extracted entities, sentiments, hashtags, user mentions and URLs are exposed in RDF using established RDF/S vocabularies. For the sake of privacy, we anonymize user IDs and we do not provide the text of the tweets. For a list of the previous dataset parts, example queries and more information see the TweetsKB's home page: https://data.gesis.org/tweetskb/.
TweetsKB is a public RDF corpus of anonymized data for a large collection of annotated tweets. The dataset currently contains data for nearly 3.0 billion tweets, spanning more than 9 years (February 2013 - August 2022). Metadata information about the tweets as well as extracted entities, sentiments, hashtags, user mentions and URLs are exposed in RDF using established RDF/S vocabularies. For the sake of privacy, we anonymize user IDs and we do not provide the text of the tweets. For a list of the previous dataset parts, example queries and more information see the TweetsKB's home page: https://data.gesis.org/tweetskb/.
TweetsCOV19 is a semantically annotated corpus of Tweets about the COVID-19 pandemic. It is a subset of TweetsKB and aims at capturing online discourse about various aspects of the pandemic and its societal impact. Metadata information about the tweets as well as extracted entities, sentiments, hashtags, user mentions, and resolved URLs are exposed in RDF using established RDF/S vocabularies (for the sake of privacy, we anonymize user IDs and we do not provide the text of the tweets). More information are available through TweetsCOV19's home page: https://data.gesis.org/tweetscov19/.
We also provide a tab-separated values (tsv) version of the dataset. Each line contains features of a tweet instance. Features are separated by tab character ("\t"). The following list indicate the feature indices:
1. Tweet Id: Long.
2. Username: String. Encrypted for privacy issues.
3. Timestamp: Format ( "EEE MMM dd HH:mm:ss Z yyyy" ).
4. #Followers: Integer.
5. #Friends: Integer.
6. #Retweets: Integer.
7. #Favorites: Integer.
8. Entities: String. For each entity, we aggregated the original text, the annotated entity and the produced score from FEL library. Each entity is separated from another entity by char ";". Also, each entity is separated by char ":" in order to store "original_text:annotated_entity:score;". If FEL did not find any entities, we have stored "null;".
9. Sentiment: String. SentiStrength produces a score for positive (1 to 5) and negative (-1 to -5) sentiment. We splitted these two numbers by whitespace char " ". Positive sentiment was stored first and then negative sentiment (i.e. "2 -1").
10. Mentions: String. If the tweet contains mentions, we remove the char "@" and concatenate the mentions with whitespace char " ". If no mentions appear, we have stored "null;".
11. Hashtags: String. If the tweet contains hashtags, we remove the char "#" and concatenate the hashtags with whitespace char " ". If no hashtags appear, we have stored "null;".
12. URLs: String: If the tweet contains URLs, we concatenate the URLs using ":-: ". If no URLs appear, we have stored "null;"
To extract the dataset from TweetsKB, we compiled a seed list of 268 COVID-19-related keywords.
You can find the previous part 3 at https://doi.org/10.5281/zenodo.4593523 .
Nutzung von Social Media und onlinebasierten Anwendungen im Rahmen wissenschaftlicher Tätigkeit an deutschen Hochschulen und Forschungseinrichtungen.
Themen: Berufliche und private Nutzung von Online-Werkzeugen und Social Media; Häufigkeit der beruflichen Nutzung von Online-Werkzeugen und Social Media; aktive und passive Nutzung ausgewählter Web 2.0-Anwendungen; Einsatz von Online-Werkzeugen und Social Media in verschiedenen wissenschaftlichen Tätigkeitsfeldern (Forschung, Lehre, Administration, Kommunikation) und vertiefend Aktivitäten innerhalb des Tätigkeitsbereiches Forschung; Einstellungen gegenüber Internet und Social Media; Bekanntheit und Verbreitung von Virtuellen Forschungsumgebungen; Online-Zugriffsmedien; erfragte Werkzeuge und Anwendungen: Soziale Netzwerke (Facebook, Google+), Wissenschaftliche/Berufliche Netzwerke (Xing, Academia.edu), Videokonferenz/VoIP (Skype, Adobe Connect), Mikroblogs (Twitter), Weblogs, Wikipedia, andere Wikis (Firmenwiki, fachspezifische Wikis etc.), Content Sharing/Cloud-Dienste (Dropbox, Slideshare), Online-Texteditoren (EtherPad, Google Docs), Internetforen, Mailinglisten, Chat/Instant Messaging (Skype, ICQ), Online-Archive/Datenbanken (Deutsche Digitale Bibliothek, Arxiv.org), Social Bookmarking Services (Delicious, Bibsonomy), Literaturverwaltung (Mendeley, Zotero), Video/Foto Community-Portale (YouTube, Flickr), Lernmanagementsysteme, Terminierungs- und Koordinationswerkzeuge (Assana, Foodle, Trello).
Demographie: Alter (Geburtsjahr und kategorisiert); Geschlecht; höchster akademischer Abschluss; Funktion, in der der Befragte an der Hochschule/Forschungseinrichtung tätig ist; Fachbereichszugehörigkeit; Fachgebiet innerhalb der Fächergruppe; Hochschulzugehörigkeit; Dauer der bisherigen wissenschaftlichen Tätigkeit; prozentuale Aufteilung der wissenschaftlichen Tätigkeit nach Tätigkeitsbereichen.
Nutzung von Social Media und onlinebasierten Anwendungen im Rahmen wissenschaftlicher Tätigkeit an deutschen Hochschulen und Forschungseinrichtungen.
Themen: Beurteilung zu Tätigkeiten und Umfang wissenschaftlicher Tätigkeiten; berufliche und private Nutzung von Online-Werkzeugen und Social Media; Häufigkeit der beruflichen Nutzung von Online-Werkzeugen und Social Media; aktive und passive Nutzung ausgewählter Web 2.0-Anwendungen; Einsatz von Online-Werkzeugen und Social Media in verschiedenen wissenschaftlichen Tätigkeitsfeldern (Forschung, Lehre, Administration, Kommunikation) und vertiefend Aktivitäten innerhalb des Tätigkeitsbereiches Forschung; Gründe gegen die Nutzung onlinebasierter Werkzeuge für die eigene berufliche Tätigkeit; Informationsquellen über neue Online-Werkzeuge; Einstellungen gegenüber Internet und Social Media; Bekanntheit und Verbreitung von Virtuellen Forschungsumgebungen; Online-Zugriffsmedien; erfragte Werkzeuge und Anwendungen: Soziale Netzwerke (Facebook, Google+), Wissenschaftliche/Berufliche Netzwerke (Xing, Academia.edu), Videokonferenz/VoIP (Skype, Adobe Connect), Mikroblogs (Twitter), Weblogs, Wikipedia, andere Wikis (Firmenwiki, fachspezifische Wikis etc.), Content Sharing/Cloud-Dienste (Dropbox, Slideshare), Online-Texteditoren (EtherPad, Google Docs), Internetforen, Mailinglisten, Chat/Instant Messaging (Skype, ICQ), Online-Archive/Datenbanken (Deutsche Digitale Bibliothek, Arxiv.org), Social Bookmarking Services (Delicious, Bibsonomy), Literaturverwaltung (Mendeley, Zotero), Video/Foto Community-Portale (YouTube, Flickr), Lernmanagementsysteme.
Demographie: Alter (Geburtsjahr); Geschlecht; höchster akademischer Abschluss; Funktion, in der der Befragte an der Hochschule/Forschungseinrichtung tätig ist; Fachbereichszugehörigkeit; Fachgebiet innerhalb der Fächergruppe; Hochschulzugehörigkeit; Dauer der bisherigen wissenschaftlichen Tätigkeit; prozentuale Aufteilung der wissenschaftlichen Tätigkeit nach Tätigkeitsbereichen; Teilnahmehäufigkeit an wissenschaftlichen Konferenzen in 2012; Anzahl der Mitgliedschaften in Fachorganisationen, Berufsorganisationen bzw. Fachgesellschaften und Anzahl der offiziellen Ämter.
Zusätzlich verkodet wurde: lfd. Nr.; Region (grob); Gewichtungsfaktoren; Skalen Privacy Concerns, Computer Anxiety, Computer Self Effiacy und Curiosity.
