Management dat ve výzkumném projektu

Český sociálněvědní datový archiv Sociologického ústavu AV ČR, v.v.i. Jilská 1, 110 00 Praha 1, Česká republika; http://archiv.soc.cas.cz

Seminář Sociologického ústavu SAV Bratislava, 26. června 2013

Management dat ve výzkumném projektu Jindřich Krejčí [email protected]

DVĚ NOVÉ KNIHY O DATECH

Lyons, P.: Theory, Data and Analysis. Data Resources for the Study of Politics in the Czech Republic. Theories of Political Attitudes and Public Opinion Origins and Nature of Political Attitude Surveying Election Survey Research Comparative Survey Research Elite Survey Research Expert and Manifesto Data Research

Interpretation of Political Survey Data Conceptualising Survey Data and Interpretation of Questionnaire Responses Prague 2012/2013 - Institute of Sociology.

Cesty k datům. Zdroje a management sociálněvědních dat v České republice Jindřich Krejčí a Yana Leontiyeva (eds.), Tomáš Čížek, Dana Hamplová, Dalibor Holý, Johana Chylíková, Daniel Chytil, Pat Lyons, Martina Mysíková, Zuzana Podaná, Petr Soukup, Jiří Šafr, Jan Váně, Martin Vávra Praha 2012/2013 SOCIOLOGICKÉ NAKLADATELSTVÍ (SLON) v koedici se Sociologickým ústavem AV ČR, Jilská 1, 110 00 Praha 1 slon@slon-knihy,cz, www.slon-knihy.cz 470 stran, doporučená cena 540 Kč ISBN 978-80-7419-111-4

Krejčí: Management dat, Bratislava 26. 6. 2013

Snímek

4

I. Management dat ve výzkumném projektu a archivace dat Koncepce správy dat a výzkumný projekt Založení a správa datového souboru v průběhu výzkumného projektu Standardy dokumentace a archivace dat Sociálněvědní datové archivy: jejich úloha, služby a nástroje Standardizace proměnných v sociálněvědním výzkumu Mezinárodní klasifikace vzdělání a problémy při aplikaci Měření sociálního statusu a sociálních tříd na základě povolání

II. Zdroje dat pro sociálněvědní výzkum Mezinárodní sociálněvědní komparativní výzkum a ČR Datová základna české sociologie Data z výzkumů volebního chování v ČR Data získaná z komparativních politologických šetření Šetření ČSÚ a statistiky trhu práce Přehled výzkumů o rodině Mezinárodní výzkumy v oblasti vzdělávání Statistiky a výzkumy imigrantů aneb jak srovnávat nesrovnatelné Výzkumy věnující se podobám religiozity v České republice po roce 1989 Výzkum kriminality

Snímek

5

MANAGEMENT DAT VE VÝZKUMNÉM PROJEKTU SDÍLENÍ DAT A

DATA A KONCEPCE VÝZKUMU A

PŘÍLOHA - MANAGEMENT DAT

Proč management dat

efektivita výzkumné práce, redukce chyb verifikovatelnost

zabezpečení etických a legálních předpokladů výzkumu umožnění sdílení dat


Snímek

7

Sdílení dat mezi výzkumnými týmy  proměna výzkumného prostředí velké množství dat snadná dostupnost - internet nové typy dat - BIG DATA význam sekundární analýzy význam spolupráce ve výzkumu sdílení dat  management dat ►

při přípravě a vytváření databáze je třeba počítat se zveřejněním, sdílením a sekundární analýzou


Snímek

8

Cyklus života dat (Humprey)

Snímek

9

ICPSR: fáze managementu dat

Snímek

10

Snímek

11

Otevřený přístup k výzkumným datům “otevřenost znamená přístup za rovných podmínek pro mezinárodní vědeckou komunitu za nejnižší možnou cenu, nejlépe nepřesahující mezní náklady distribuce. Otevřený přístup k výzkumným datům z veřejného financování by měl být snadný, časově nenáročný, uživatelsky přívětivý a nejlépe založený na Internetu.” (OECD Principles and Guidelines for Access to Research Data ... http://www.oecd.org/dataoecd/9/61/38500813.pdf)

pouze výzkumná data vzniklá z veřejných fondů za účelem veřejně přístupného vědeckého výzkumu omezení ► ► ► ► ►

ochrana soukromí osob a osobních údajů ochrana obchodních tajemství a duševního vlastnictví zajištění národní bezpečnosti ochrana ohrožených druhů nenarušení právních jednání (sub judice)

technické bariéry - chybějící infrastruktura... ošetření autorských práv Krejčí: Management dat, Bratislava 26. 6. 2013

Snímek

12

Opatření k prosazení principů OA Na mezinárodní úrovni definovány principy (OECD 2007) Národní politiky: strategie rozvoje výzkumné infrastruktury Konkrétní opatření: poskytovatelé podpory definována politika sdílení dat (principy otevřeného přístupu) jako součást pravidel poskytování podpory ► požadován "plán managementu dat" jako součást grantové aplikace - posouzení souladu s principy v datové politice ► kontrola splnění při hodnocení projektu ►

Dopad na politiky jednotlivých institucí Obvyklý problém = chybějící infrastruktura


Snímek

13

Etika etické kodexy a normy (např. WAPOR, ESOMAR, ISO 20252:2006...) ►

respondenty je třeba chránit před škodlivými dopady výzkumu i po skončení terénu - tj. při archivaci, zpřístupnění a sekundárním používání dat - informace individuálního charakteru jsou důvěrné; zvláště citlivé údaje

►

respondenti jsou svéprávní, mají právo znát účel a způsob využití jimi poskytnutých informací a rozhodovat o možnostech jejich využití - tato rozhodnutí je pak nezbytné respektovat.

►

vždy je třeba zajistit adekvátní využití získaných informací v souladu se stanoveným účelem - proto, aby úsilí respondentů nevyšlo vniveč; data pořízená z veřejných zdrojů je třeba maximální využít (-> sdílení dat)


Snímek

14

Ochrana osobních údajů Zákon č. 101/2000 Sb. (ČR) přímé, nepřímé identifikace ► osobní údaje, citlivé údaje ► informovaný souhlas respondenta ► registrace u Úřadu na ochranu osobních údajů ►

projekt výzkumu bude potřeba informovaný souhlas respondentů? • pokud ano, v jakém rozsahu? ► budeme data anonymizovat? ►

úřad pro ochranu osobních údajů MEDARD, http://medard.soc.cas.cz/


Snímek

15

Informovaný souhlas participace dobrovolně a se znalostí a bez nepříznivých důsledků podrobné informace, jednoznačné k čemu se souhlas váže na základě přímého jednání ze zákona (ČR): • • • •

v jakém rozsahu je poskytován komu a k jakému účelu na jaké období kdo jej poskytuje

při organizaci šetření: • • • • • • • •

účel výzkumu co participace představuje k čemu je to dobré, jaká jsou rizika možnost odmítnout specifikace použití dat způsob zajištění důvěrnosti uchování dat kdo, jak a do kdy bude mít přístup k datům


Snímek

16

Autorská práva ochrana duševního vlastnictví (IPR) Zákon 121/2000 Sb. (ČR) databáze uspořádání, způsob výběru... - autorské dílo souborné ► už v době vzniku (nemusí být označeno (c)) ► ochrana před ztrátou příjmu a morální újmou způsobenou neautorizovaným šířením ► ochraně podléhá dílo, nikoliv fakta v něm uvedená ► např. u hloubkového rozhovoru je držitelem práv na záznam výzkumník, ale k jednotlivým výrokům informant -> svolení ► práva jsou osobnostní - nepřenosná (právo osobovat si autorství, změny, dohled nad plněním povinností ) a majetková (rozmnožování, zveřejňování, vystavování, ►

půjčování, zpřístupnění)

►

postoupení licenční smlouvou (užití omezené/neomezené, jednotlivé/veškeré, výhradní/nevýhradní)

Krejčí: Management dat, Bratislava 26. 6. 2013 21/03/2012

Snímek

17

...autorská práva lze citovat výňatky nebo celá drobná díla v odůvodněné míře pro účely kritiky, recenze, vědecké či odborné práce ► lze využít pro výukové, ilustrační účely (uvádět autora, název a pramen) ► držiteli autorských práv jsou všichni spoluautoři - tedy členové výzkumného týmu, nikoliv pouze hlavní řešitel projektu ►

• nikoliv pouze učitel, ale také všichni studenti (ale škola má právo na uzavření licenční smlouvy o užití školního díla)

porady, technické a administr. či pomocné práce nevedou k autorství ► činnosti dané pracovní smlouvou => zaměstnavatel vykonává svým jménem autorova majetková práva k dílu ► studenti nejsou zaměstnanci univerzity, tj. majetková práva kompletně na univerzitu nepřecházejí ► akademické instituce majetková práva někdy přenechávají svým zaměstnancům ► licence typu Creative Commons (tvůrčí společenství) ►


Snímek

18

Data a projekt výzkumu využití existujících databází pro sekundární analýzu příprava vlastních výzkumných nástrojů dotazníky z dokumentace dat ► využití existujících dat při ověřování ►

zajištění formálních a legálních předpokladů pořízení dat a práce s daty design správy dat rozpočet ► pořádek -> usnadnění analýzy, předcházení chybám ►


Snímek

19

Cíle managementu dat integrita dat, kvalita dat - přesnost a správnost výzkumu srozumitelnost pro všechny potenciální uživatele efektivita výzkumné práce - čas a náklady

autenticita dat - možnost replikace, opravy analýz zajištění legálních a formálních předpokladů šetření zabezpečení a zachování dat zpřístupnění dat


Snímek

20

PŘÍLOHA: MANAGEMENT DAT PŘI ŘEŠENÍ PROJEKTU

Náklady managementu dat (rozpočet projektu) získání informovaného souhlasu anonymizace zabezpečení a přístup k datům digitalizace, transkripce (např. přepis rozhovorů) formátování a správa souborů popis dat a kódování čištění popis kontextu dat dokumentace (zjišťování dokumentace v průběhu procesu nebo dodatečně) metadata (vytváření popisu - dokumentace k datům) formáty souborů (náklady konverze audiovizuálních dat atp.) plánování, rozdělení rolí a odpovědnosti (spolupráce více institucí atp.) operacionalizace (plánování a implementace datového managementu) UKDA/JISC Costing Tool: http://www.data-archive.ac.uk/media/257647/ukda_jiscdmcosting.pdf Snímek

22

Pojmenování datových souborů systematicky, krátké názvy odkazující na obsah a/nebo vznik rozlišení sérií, verzí a edicí (viz dále) konzistentní formát nezávislost jména na umístění a software ►

nepoužívat speciální znaky, místo mezer podtržítka, velká/malá písmena mohou být při převodu nestabilní (převoditelnost mezi systémy)...

►

scalability (rozsah kódu odpovídá počtu verzí, y2k problem...)

když hodně souborů (např. fotografie) lze použít nástroje na automatické přejmenování (batch renaming), např.: ►

Ant Renamer (http://www.antp.be/software/renamer) ► RenameIT (http://sourceforge.net/prpjects/renameit) ► Bulk Rename Utility (http://www.bulkrenameutility.co.uk/)


Snímek

23

Struktura datového souboru flat file - obdélníkový datový soubor, datová matice hiearchický soubor: záznamy vyššího a nižšího řádu uspořádány v hiearchické struktuře (např. data z šetření domácností, kde v jedné úrovni jsou zaznamenány údaje o domácnostech a v další úrovni údaje o jednotlivých členech domácností) relační databáze: systém datových tabulek a asociací mezi nimi. např. výzkum domácností, kdy údaje členů domácnosti jsou zaznamenány v samostatných tabulkách propojených parametrem reprezentujícím sounáležitost a vztah mezi členy domácnosti (lze např. vyhledávat řádky se shodnými atributy a vytvářet podsoubory)


Snímek

24

Příklad: SHARE


Snímek

25

Who answers what in the CAPI questionnaire? mergeid - unique identifier for all waves. “CC-hhhhhh-rr”, “CC” = country code, “hhhhhh”= household identifier, “rr” = respondent identifier within each household

hhid identifies the household to which a person belonged when entering the panel

hhidW identifies the household, where “W” refers to the specific wave Krejčí: Management dat, Bratislava 26. 6. 2013

Snímek

26

Proměnné variable names, varible labels řazení a označení dotváří strukturu souboru vzájemné vztahy mezi proměnnými ► návaznost na další prvky výzkumu (různé zdroje dat, návaznost na dotazník, jiné soubory atp.) ► pomocné proměnné pro organizaci a správu souboru ►

variable names = volací znaky v software (nezačínat číslem, 8 míst...) => převoditelnost formátu dat

přehlednost prezentace dat systémy značení ► ► ►

číselný kód (V001, V002...) kód odkazující na výzkumný nástroj (Q1a, Q1b... mnemotechnická jména (BIRTH, EDUC...)

variable labels ►

srozumitelnost, návaznost na prvky výzkumu (kódy otázek, zdroje dat...), délka, diakritika

formát proměnné (typ proměnné, počet znaků) ►

možnosti analýzy, velikost souboru Snímek

27

Hodnoty proměnných

naměřené hodnoty / odpovědi / audio / video / vzorky ... numerické kódování - ve všech stat. softwarech => převoditelnost

někdy komplikovaný kognitivní proces (teoreticky a analyticky zal.) ►

příklad ISCO (Harry)

kódované kategorie by měly být vztaženy k obsahu testovaných hypotéz, nicméně kódovací struktury jsou využitelné ve více výzkumech standardizace dokumentace, značení (value labels)

kódování - samostatný proces u složitějších úloh Krejčí: Management dat, Bratislava 26. 6. 2013

Snímek

28

Doporučení ke kódování Identifikační proměnné na začátku záznamů - jednoznačnost Kódy kategorií vzájemně exkluzivní, vyčerpávající a přesně definované Kódujte v největší možné podrobnosti. Informaci pak lze převést na méně podrobnou, opačně to nejde Uzavřené otázky: kódovací schéma v digitálním formátu, kvůli zabránění omylům Otevřené otázky: jakékoliv kódovací schéma je třeba uvést v dokumentaci Úplné odpovědi v textovém formátu: posouzení dat z hlediska ochrany osobních údajů Kontrola kódování: opětovné zakódování nezávislým kodérem - ověření práce kodéra i kódovacího schématu Série odpovědí: jestliže série odpovědí vyžadují více než jedno místo, je vhodné aplikovat společné kódovací schéma rozlišující hlavní a sekundární kategorie atd. Shodné kódovací struktury pro více znaků - systematicky vytvořené kódovací schéma Přebírání kódovacích struktur z jiných šetření - standardizace Krejčí: Management dat, Bratislava 26. 6. 2013

Snímek

29

Chybějící hodnoty Žádná odpověď (No Answer, NA) Odmítnutí (Refusal) Neví (Do not Know, DK) Chyba zpracování (Processing Error) Nehodí se (Not Applicable/Inapplicable, NAP, INAP) Chybí přiřazená hodnota (No Match) Chybí údaj jednotný systém kódování


Snímek

30

Zajištění integrity vkládání dat - programování software (data-entry, CATI/CAPI) vývoj technologií a změny koncepce designu doporučení ► nepřetěžovat operátory - kódování a vkládání jako samostatné úlohy ► méně kroků - redukce možností vzniku chyb ► specializovaný software umožňuje nastavit platné hodnoty a filtry ► dvojí vkládání a srovnání výsledků. ► provést kontrolu úplnosti záznamů. ► provést logickou kontrolu a kontrolu konzistence dat, např.: • kontrola rozsahu hodnot (např. věk respondenta vyšší než 100 let je nepravděpodobný), • kontrola nejnižších a nejvyšších hodnot a extrémů, • kontrola poměrů souvisejících proměnných (např. dosaženému stupni vzdělání by měl odpovídat věk), • srovnání s historickými daty (např. počet členů domácnosti mezi dvěma vlnami panel. výzk.).

řadu kontrol lze provádět automaticky za pomoci počítače ► určité procento, např. 5 - 10%, by mělo projít podrobnou hlubší kontrolou ► změny by měly být dokumentovány a původní data obnovitelná ►


Snímek

31

Anonymizace ochrana osobních údajů odstranění přímých identifikací - anonymní kódy malé skupiny, nepřímé identifikace odstranění ► agregace údajů, redukce podrobnosti ►

• geografické a časové informace ►

ošetření extrémních hodnot


Snímek

32

Vážení Různé druhy vah, různý účel ►

Designové váhy: kompenzce rozdílu pravděpodobností výběru jednotek v souboru

►

Vážení výpadků návratnosti: kompenzace rozdílů návratnosti u různých skupin

►

Poststratifikační váhy: dosažení shody rozložení podle známých charakteristik populace

►

Přizpůsobení poměrů skupin: různé skupiny mohou být zastoupené odlišně vzhledem k reálným poměrům

►

Kombinované, celkové váhy


Snímek

33

Dokumentace - metadata formát výzkumné nástroje, codebook, syntax, technická/metodologická zpráva, protokol o experimentu, popis transformací, schéma databáze ► mezinárodní standard DDI - standardizovaná struktura, XML ►

tři základní úrovně ►

projekt ► databáze ► proměnné a případy


Snímek

34

Informace o projektu původ datového souboru název výzkumu (včetně zkratek, alternativních, cizojazyčných názvů...) ► institucionální informace (autoři, instituce, sponzoři a čísla grantů, zadavatelé...) ► abstrakt projektu, cíle, koncepty, hypotézy, odkazy na navazující projekty ►

popis a metody sběru dat ► ► ► ► ► ► ► ► ► ►

►

popis všech zdrojů, z nichž jsou data získána časové vymezení sběru dat časové a geografické pokrytí cílová populace jednotky pozorování popis výběrového designu včetně opory metody sběru dat původní výzkumný instrument a další materiály použité při sběru dat (zvací dopisy, pokyny pro tazatele atp.) použitá klasifikační schémata a koncepty návratnost a další vyhodnocení (např. známé odchylky od populace) identifikace změn metodiky u časových sérií a longitudiálních výzkumů


Snímek

35

Informace o databázi popis datových souborů ► ► ► ► ►

specifikace verze a edice souboru (pokud jich je víc) struktura souborů specifikace vztahů a propojení informace o rozsahu (počet záznamů a proměnných) informace o formátech a kompatibilitě.

editace a modifikace dat metody a výsledky kontrol integrity, validizace, čištění dat, příp. dalších postupů ošetření kvality dat (kalibrace, imputace chybějících hodnot, okontrola a opravy přepisu atp.) ► anonymizace ► transformace a konstrukce odvozených proměnných ► vážení (identifikace proměnných pro vážení a popis metod a jejich konstrukce) ►


Snímek

36

...informace o databázi přístup k datům ►

vymezení přístupnosti, specifikace podmínek používání, informace o ochraně osobních údajů

katalogizační a citační informace ►

bibliografická informace, doporučená citace, klíčová slova, katagolizační údaje

odkazy na související materiály a zdroje, pokud je to relevantní


Snímek

37

Informace o proměnných a případech informace o proměnných v souboru jména proměnných ► označení a popis proměnných a jejich hodnot včetně popisu odvozených proměnných ► k dispozici by mělo být přesné původní znění otázky ► frekvence, základní třídění apod. (?) ►

informace o případech v souboru ►

specifikace případů, pokud je to relevantní


Snímek

38

Verze a edice databáze správa dat, analýzy => více verzí a edicí => strategie jejich správy jednoznačná identifikace verzí a edicí, přehled o rozdílech ► zajištění autenticity (zabránit neautorizovaným zásahům) ►

doporučení stanovit podmínky používání dat a seznámit s nimi uživatele ► rozlišovat mezi verzemi sdílenými více výzkumníky a prac. verzemi jednotlivců ► zavést jednoznačné a systematické značení verzí a edicí datového souboru ► vést záznamy o vytváření verzí a edicí, jejich obsahu a vzájemných vztazích ► dokumentovat provedené změny ► zachovávat původní verze datových souborů, resp. materiály umožňující rekonstrukce původních souborů (např. syntax) ► stanovit „master file“ a přijmout opatření k zachování jeho autenticity, tj. vhodně jej umístit a vymezit přístupová práva a odpovědnosti, kdo a jaké změny smí provádět ► pokud je více kopií stejné verze, kontrolovat jejich shodnost ►


Snímek

39

Zálohování, formáty a média proces - pravidelné zálohování a obnova digitální média z principu nespolehlivá ► software, instituce atd. procházejí změnami + další rizika ►

kratší čas - operabilita formáty navázané na kokrétní software, ale lépe jejich transportní verze (SPSS: *.por) ► diakritika => kódování znaků (UTF 8) ►

delší čas jednoduché textové formáty (ASCII - fixní/volné) + strukturovaná dokumentace ► PDF/A (archivační verze PDF definovaná ISO) ►

média nezáleží jen na typu, ale i kvalitě; náchylnost k fyzickému poškození ► nejméně dvě různé formy archivace ► pravidelné přehrávání na nová média ►


Snímek

40

Děkuji za pozornost a prosím o Vaše otázky

Snímek

41

Management dat ve výzkumném projektu

Recommend Documents