Massendaten in der Psychologie

Ziele und Themenspektrum

Das Aufkommen von Massendaten nimmt immer stärker zu. Es betrifft die Geschäftswelt, die Computerwissenschaften, Regierungen, Sozial- und Verhaltenswissenschaften und damit auch die psychologische Forschung.

Vier Merkmale charakterisieren Massendaten, nämlich das Datenvolumen, die Datenproduktionsgeschwindigkeit, die Datenvielfalt und die Datenglaubwürdigkeit. Ein großes Volumen an Daten bezieht sich auf die Größe des Datensatzes. Ist dieser zu groß, kann das zu Problemen bei der Speicherung und Analyse führen. Eine hohe Datenproduktionsgeschwindigkeit bedeutet, dass die Daten sehr schnell erzeugt werden und/oder in kurzer Zeit bearbeitet werden müssen (z.B. in Echtzeit). Eine große Datenvielfalt bedeutet, dass verschiedene Arten von strukturierten und unstrukturierten Daten, eine Mischung aus Text, Bildern, Videos und Zahlen zusammenkommen. Ein weiteres Merkmal von Massendaten ist die Datenglaubwürdigkeit, welche die Qualität (bzw. Validität) der Daten abbildet. Einige Beispiele von Massendaten, die für die Psychologie relevant sein könnten, sind Verhaltensdaten aus sozialen Medien, Gesundheits-/Fitnesstrackern, Positionsdaten wie z.B. Reiserouten, sowie genetische Daten.

Das Gesamtziel dieses Forschungsbereichs ist es, sich mit Methoden und Anwendungen zu beschäftigen, die Massendaten in der Psychologie nutzen. Zukünftige Forschungsthemen könnten sein, sind jedoch nicht darauf beschränkt:

  • Methodische und statistische Fragen bezüglich der Sammlung, Handhabung, Verarbeitung und Analyse von Massendaten in der Psychologie.
  • Beispielanwendungen zur Nutzung von Massendaten um psychologische Forschungsfragen zu behandeln.
  • Psychologische Interventionen basierend auf Massendaten
  • Inferenz-Modelle, die Massendaten berücksichtigen
  • Vergleiche von Massendaten und traditionellen Datenquellen (wie Selbsteinschätzungen oder Fremdbeobachtungen)
  • Synthese von traditionellen Datenquellen mit Massendaten
  • Implikationen von Massendaten für psychologische Infrastrukturen

Ansprechpartner

Prof. Dr. Michael Bosnjak
(kommissarisch)

+49 (0)651 201-2705

 

Veranstaltungen

Twin Conference 2019:
Big Data and Research Synthesis, 27. bis 31. Mai 2019, Dubrovnik, Kroatien

Big Data in Psychology 2018, 7. bis 9. Juni 2018:
https://www.psycharchives.org/handle/20.500.12034/626

Herausgeberschaften

Social Science Computer Review

Special Issue "Big Data in the Behaviorial Social Sciences" (to appear 2020)  

Call for papers 

Mitglieder

Gastwissenschaftler/innen

  • Prof. Dr. Mike Cheung, National University of Singapore
    (June 2018)

Kooperationspartner

  • Prof. Dr. Mike Cheung, National University of Singapore