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Links: Visualisierungswerkzeuge und Forschungsdatenmanagement

Heute mit Links, die wir in den letzten Wochen gesammelt haben – unsystematisch und sympathisch.

Visualisierungswerkzeuge

Auf opendata-tools.org haben die Autor*innen einige nützliche Programme für die Datenvisualisierung zusammengetragen.

forschungsdaten.info

forschungsdaten.info ist eine Plattform, die aus der Kooperation verschiedener Universitäten in Baden-Württemberg entstanden ist. Ziel der Webseite ist „eine Einführung in verschiedene Bereiche des Forschungs­daten­managements durch praxisnahe Artikel zu einzelnen Aspekten, die immer wieder in der Forschung auftauchen.“ Unter https://www.forschungsdaten.info/praxis-kompakt/links-zu-tools/ finden sich viele hilfreiche Werkzeuge für die Datenvisualisierung, das Projektmanagement oder auch die Zusammenarbeit.

connectedresearchers.com

Eine einfache aber unglaublich umfangreiche Liste mit allerlei Programmen für diverse Einsatzszenarien wurde unter http://connectedresearchers.com/online-tools-for-researchers/ von Thomas Crouzier zusammengetragen. Wir wussten z.B. noch gar nicht, dass bereits 5 (bzw. sicher noch mehr) Crowdfunding-Plattformen für die Wissenschaft existieren. Die Auswahl der Programme richtet sich vor allem an Naturwissenschaftler*innen. Wir werden die Auswahl in den nächsten Monaten sicherlich genauer unter die ominöse Lupe nehmen und das ein oder andere Programm auch bei uns die Datenbank aufnehmen. Aber jetzt erstmal Oskcar.

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Cover letter und Reviewer vorschlagen – aber wie?

Wir standen vor kurzem vor der Aufgabe, einen Zeitschriftenartikel für ein wissenschaftliches Magazin zu verfassen, um ihn anschließend zur Überprüfung (Review) an das Magazin zu senden. In den Hinweisen des Verlages standen allerlei hilfreiche Hinweise zur Formatierung. Außerdem wurde verlangt, einen Cover letter zu verfassen und zwei potentielle Reviewer vorzuschlagen. Was den Cover letter anbetraf, wurden wir schnell fündig, u.a. hier:

Wir glauben, dass es sich hier ähnlich dem Verfassen eines Lebenslaufes für eine Bewerbung verhält. Irgendwann kennt man die einzelnen Bausteine und setzt sich so nach und nach den Brief zusammen.

Reviewer vorschlagen – gutes Feedback vs. schlechte Note?

Und dann ging es darum zwei potentielle Reviewer vorzuschlagen. Ich denke, dass das Dilemma hinlänglich bekannt ist. Schlägt man hier jemanden vor, die/der extrem (aber wirklich extrem) gut über das Thema Bescheid weiß? Man holt sich damit ein verdammt relevantes und progressives Feedback ein, sicher. Hingegen riskiert man aber auch, dass die/der Reviewer die Schwächen schonungslos aufdeckt und dann vielleicht gar den Artikel ablehnt. Umgekehrt ist es dann so, dass das Feedback mitunter nicht ganz so nützlich für den Fortgang des Artikels ist, aber die Chancen des Abgelehntwerdens stehen auch nicht so hoch – das dachten wir zumindest.

Bei unserer Entscheidung haben uns folgende Seiten geholfen:

Nach etwas längerer Recherche schien es uns dann absurd, freiwillig auf das Feedback des bestmöglichen Reviewers zu verzichten. Wir entschieden uns dann dafür, zwei der in unserem Artikel zitierten Autoren als potentielle Reviewer vorzuschlagen. Die Artikel waren zum einen sehr relevant für unser Thema und zum anderen waren sie sehr verständlich geschrieben, was auf verständlich geschriebene Reviews hindeuten ließ.

Schlußendlich bekamen wir ein sehr ausführliches und hilfreiches Feedback. Einer unserer vorgeschlagenen Reviewer wurde tatsächlich ausgewählt und die Editor*innen des Magazins bedankten sich für unsere Vorschläge. Wir vermuten mal, dass es ganz schlicht den Editor*innen Arbeit erspart, was sich ja durchaus wiederum positiv auf den Fortgang des Artikels auswirken kann.

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Phänomenologie und QDA

Heute ein kleiner Literaturtip für alle phänomenologisch Arbeitenden unter euch. In der FQS 18(1) ist im Januar ein Beitrag zur Kombination von Phänomenologie und QDA-Software erschienen. Dabei werden vor allem die Skeptiker dazu aufgemuntert,  to „get over their methodological loyalties and join the digital world, claiming that all qualitative researchers, whatever their methodology, perform processes aided by QDAS.“ Aber lest selbst. Wir sind keine Phänomenologen und können schwer einschätzen, ob der Einsatz von QDA-Software bei phänomenologisch angelegten Arbeiten wirklich hilfreich sein kann. Interessant fanden wir den Hinweis im Abstract, dass „arguments against QDAS often identify problems more closely related to the researchers than QDAS.“ Und wer generell aus dem technikkritischen Lager kommt, der erhält sicher auch etwas Futter, denn: „But the concerns about technology of McLUHAN (2003 [1964]), HEIDEGGER (2008 [1977]), and FLUSSER (2013) cannot be ignored„. So denn, servus.

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f4/f5 – Updates und Praxisbeispiele

Im Herbst wiesen uns die Entwickler*innen von f4/f5 (f4transkript, f5transkript und f4analyse) auf neu erschienene Versionen und Praxisbeispiele f4analyse hin. Diese Info möchten wir hiermit mit ‚etwas‘ Verzögerung an euch weiterreichen (mittlerweile sind hier vielleicht abermals neue Versionen erschienen…who knows).

Praxisbeispiele f4analyse

Außerdem findet ihr auf der Seite zu f4analyse, dem QDA-Werkzeug in der f4/f5-Familie, einie Praxisbeispiele, die auf der Webseite selber etwas untergehen. Daher hier der explizite Hinweis:

Wir haben das Praxisbeispiel zur Qualitativen Inhaltsanalyse überflogen und als äußerst hilfreich empfunden. Es ist sehr verständlich und nachvollziehbar geschrieben und nimmt hoffentlich einigen die Angst vor der Erstbenutzung einer QDA-Software.