Datensätze zitieren: verwendete Version und Herkunft nachvollziehbar angeben

1. Klären, welches Forschungsobjekt du verwendet hast

Ein Forschungsartikel, ein Datensatz und ein daraus erstelltes Diagramm sind unterschiedliche Objekte. DataCite beschreibt Datenzitation als bibliografischen Verweis auf Forschungsdaten, der Zugang, Anerkennung und Nachvollziehbarkeit unterstützt. Wenn du Daten selbst auswertest, genügt deshalb nicht automatisch der Hinweis auf einen begleitenden Artikel. Wenn du dagegen nur eine dort berichtete Zahl wiedergibst, muss der Nachweis erkennen lassen, dass deine Aussage aus dieser Veröffentlichung stammt. Behaupte nicht durch die Zitierweise eine eigene Datenanalyse, die du gar nicht durchgeführt hast.

Im eigenen fiktiven Beispiel lädst du einen Datensatz zur Nutzung von Hochschulbibliotheken herunter und berechnest eine neue Tabelle. Halte die Datenquelle getrennt von einer Veröffentlichung fest, die das Erhebungsverfahren erklärt. Deine Tabelle ist eine eigene Auswertung dieser Daten, keine unveränderte Übernahme der Tabelle aus dem Artikel. Notiere für dich drei Ebenen: Woher stammen die Beobachtungen? Wo wird ihre Erhebung erläutert? Welche Verarbeitung hast du selbst vorgenommen? Diese Trennung erleichtert später Quellenvermerk und Methodenteil.

Weiterführend: DataCite: Data Citation

2. Metadaten aus dem Repository übernehmen und kontrollieren

Beginne auf der offiziellen Datensatzseite, nicht mit dem lokalen Dateinamen. Sammle verantwortliche Personen oder Institutionen, Titel, Veröffentlichungsjahr, Version, Repository und vorhandenen persistenten Identifikator. Prüfe einen angebotenen Zitiervorschlag gegen den vorgeschriebenen Stil deiner Hochschule. Die genaue Zeichensetzung und Reihenfolge richten sich nach diesem Stil. Ergänze keine vermuteten Autorennamen oder Jahreszahlen. Wenn ein Feld fehlt, suche in der Dokumentation oder kläre den Fall nach den Regeln für fehlende Angaben.

Lege eine eigene Quellenkarte an, bevor du die Datei bearbeitest. Im fiktiven Beispiel könnte sie den Arbeitstitel Bibliotheksnutzung und die vom Repository ausgewiesene Version enthalten. Erfinde für die Übung keinen DOI, der wie ein echter Identifikator aussieht. Verwende in deinen Notizen zunächst eine ausdrücklich offene Stelle und ersetze sie erst durch eine geprüfte Angabe. Kontrolliere durch Öffnen des Links, ob er tatsächlich zur Datenressource führt und nicht nur zur Projektstartseite oder zum begleitenden Aufsatz.

3. Eine bestimmte Fassung statt eines beweglichen Ziels angeben

DataCite unterscheidet Identifikatoren für einzelne Versionen von solchen, die mehrere Versionen zusammenfassen. Bei größeren Inhaltsänderungen empfiehlt DataCite neue DOIs; kleinere Änderungen können unter demselben DOI mit aktualisierten Metadaten geführt werden. Prüfe deshalb nicht nur, ob ein DOI vorhanden ist, sondern wofür er steht. Eine allgemeine Ressourcenseite kann auf eine neuere Fassung wechseln. Deine Angabe sollte weiterhin erkennen lassen, welche Daten in deine Berechnung eingegangen sind.

Angenommen, du hast im fiktiven Beispiel Version 1 ausgewertet und vor Abgabe erscheint Version 2 mit korrigierten Fällen. Ändere nicht bloß den Literaturverzeichniseintrag auf die neue Version. Entweder bleibst du bei der tatsächlich verwendeten Fassung und erläuterst relevante Grenzen, oder du prüfst die neue Fassung und wiederholst die betroffenen Auswertungen nachvollziehbar. Halte in beiden Fällen deine Entscheidung fest. Eine neuere Quellenangabe bei unveränderten alten Ergebnissen würde eine Datenbasis behaupten, die diesen Ergebnissen nicht zugrunde liegt.

Weiterführend: DataCite: Versioning

4. Ausschnitt und Transformation im Methodenteil beschreiben

Die Quellenangabe identifiziert den Datensatz, erklärt aber noch nicht deine Nutzung. Dokumentiere zusätzlich, welche Dateien, Erhebungswellen, Variablen und Fälle du ausgewählt hast. Beschreibe Umkodierungen und den Umgang mit fehlenden Werten dort, wo der Analyseweg erläutert wird. Bei laufend aktualisierten Daten brauchst du eine nachvollziehbare Beschreibung des tatsächlich bezogenen Stands, gegebenenfalls mit Abrufzeitpunkt und dokumentierter Abfrage. Orientiere dich an den Zitierhinweisen des Datenanbieters; eine beliebige Startseitenadresse konserviert keinen historischen Ausschnitt.

Erstelle für dein Projekt eine Rückverfolgungsprobe: Wähle eine Zeile deiner Ergebnistabelle und gehe über das Auswertungsskript zur Eingabedatei und zur Datensatzseite zurück. Kannst du feststellen, welche Fassung und Auswahl diese Zeile erzeugt hat? Falls nicht, ergänze die Dokumentation jetzt. Ein selbst gewählter Dateiname wie final_neu genügt nicht. Trenne außerdem Originaldatei und Arbeitsfassung. So kannst du eine lokale Bearbeitung nachvollziehen, ohne sie mit einer offiziell veröffentlichten Datenversion zu verwechseln.

5. Nachweis, Berechtigung und tatsächlichen Zugriff getrennt prüfen

Ein korrekter Quellenverweis bedeutet nicht automatisch, dass du die Daten weitergeben darfst. Prüfe die vom Anbieter ausgewiesenen Nutzungsbedingungen und die Vorgaben deines Projekts, bevor du Dateien in einen öffentlichen Anhang legst. Beschreibe eingeschränkten Zugang sachlich, statt einen frei verfügbaren Download zu versprechen. Veröffentliche keine Zugangsdaten oder personenbezogenen Rohdaten als Beleg deiner Arbeit. Für Nachvollziehbarkeit können Metadaten, Auswertungscode und eine Beschreibung des zulässigen Zugangs hilfreich sein, auch wenn die eigentlichen Daten nicht offen geteilt werden dürfen.

Der Abschlusswerk-Zitiergenerator kann bei unterstützten Quellenarten eine Formatierungshilfe sein. Er bestätigt weder Datenversion noch Nutzungsrecht. Falls kein passender Datensatztyp angeboten wird, verwende keine sachlich falsche Ersatzkategorie nur für eine hübsche Ausgabe. Erstelle den Eintrag anhand des verbindlichen Stils und prüfe alle Felder an der Originalseite. Gleiche zum Schluss Kurzbeleg, Literaturverzeichnis, Tabellenhinweis und Methodenteil ab. Sie sollen auf dieselbe Datenbasis verweisen und klar zwischen fremden Daten und deiner eigenen Analyse unterscheiden.