Programm der 8| KSWD

Nach der Finanzkrise wurden weitreichende regulatorische Reformen beschlossen und umgesetzt, um die Widerstandsfähigkeit des Finanzsystems zu stärken. Haben die Reformen die gewünschten Ziele erreicht? Traten unbeabsichtigte Nebenwirkungen auf?

Um diese Fragen zu beantworten, ist eine strukturierte evidenzbasierte Evaluierung notwendig. Im Jahr 2017 erarbeitete der Finanzstabilitätsrat (FSB) ein Rahmenwerk für die Evaluierung von Finanzmarktreformen. Auf Basis dieses Rahmenwerks überprüft der FSB unter anderem, ob die G20-Finanzmarktreformen die Too-big-to-fail-Problematik im Bankensektor eingedämmt haben. Eine solche Ex-post-Evaluierung von Reformen ist ein wesentlicher Bestandteil des makroprudenziellen Politikzyklus. Sie hilft dabei, die Regulierung und den Einsatz von Maßnahmen zu verbessern. Denn bei der Einführung von Reformen und Maßnahmen besteht grundsätzlich Unsicherheit darüber, ob alle Risiken identifiziert und die relevanten Wirkungskanäle ex-ante vollständig erfasst wurden.

Gesellschaft braucht Daten – nicht zuletzt, um politische Prozesse und Maßnahmen zu überprüfen und weiterzuentwickeln. Im Sinne eines Qualitätsmanagements der Politik und vor dem Hintergrund demokratischer Legitimation und Verantwortung spielt die Evidenzbasierung neuer Vorhaben und die Evaluierung umgesetzter Politikmaßnahmen eine zunehmend wichtigere Rolle. Internationale Erfahrungen und Initiativen sind Beleg hierfür.

In Deutschland verankerten die Staatssekretäre deutscher Bundesministerien im Jahr 2013 Anforderungen für Evaluationen durch einen Beschluss: Wesentliche Regelungsvorhaben, mit hohem finanziellen Aufwand, besonderer politischer Bedeutung oder Unsicherheit über die Wirkung sind nach 3-5 Jahren zu evaluieren. „Wesentlich“ sind Maßnahmen von mehr als 1 Mio. Euro Erfüllungsaufwand bzw. über 100.000 Stunden anfallenden Personaleinsatzes durch die Maßnahme pro Jahr. Evaluierungen sollen den Zusammenhang zwischen Ziel und Zweck von Regelungen und tatsächlich erzielter Wirkung und Kosten feststellen. Evaluierungskriterien sind die Erreichung der Ziele einer Regelung, Abschätzung von Nebenfolgen, Akzeptanz und Praktikabilität, sowie Verhältnismäßigkeit einer Regelung. Das jeweilige Ressort bestimmt Ziel, Art, Tiefe und Umfang der Evaluierung. Die Ressorts leiten die Evaluierungsberichte an den nationalen Normenkontrollrat und den Koordinator der Bundesregierung im Bundeskanzleramt weiter. Der Beschluss der Staatssekretäre wurde von der Bundesregierung im Arbeitsprogramm „Bessere Rechtsetzung und Bürokratieabbau 2018“ bestätigt. Mit diesem Programm sollen die Evaluationsverfahren weiterentwickelt werden.

Dieses Panel beleuchtet den Stand der Umsetzung von verschiedenen Seiten. Vertreterinnen und Vertreter von Bundeskanzleramt und Normenkontrollrat berichten über die Möglichkeiten und Herausforderungen einer Harmonisierung der Verfahren. Aus den Ressorts werden verschiedene Formen der Herangehensweise dargestellt und ein Bericht aus den Wirtschaftsforschungsinstituten der Leibniz Gemeinschaft ergänzt, wie die Wissenschaft die Ressorts bei der Bewältigung dieser Aufgaben unterstützen kann.

In den letzten Jahren haben im Bereich der Markt- und Sozialforschung neben traditionellen zufallsbasierten Stichprobenverfahren vor allem sog. Non-Probability-Stichproben enorm an Bedeutung gewonnen. In der Statistik bestand an der Notwendigkeit der Verwendung von Zufallsstichproben (mit bekannten Auswahlwahrscheinlichkeiten) zur Schätzung von gesellschaftlichen Merkmalen sehr lange kein Zweifel. Besonders die zurückgehende Bereitschaft der Bevölkerung an der stetig steigenden Zahl an Umfragen teilzunehmen, hat dies aber nicht allein in Deutschland geändert.

Vor allem Online-Erhebungen nutzen zunehmend neben Zufallsstichproben auch Non-Probability-Stichproben. Hier rekrutieren sich die Teilnehmenden selbst für die Studien. Die Auswahlwahrscheinlichkeiten aus der Grundgesamtheit bleiben dabei unbekannt. Diese Stichproben werden mithilfe statistischer Verfahren gewichtet und so an bekannte Randverteilungen der Grundgesamtheit angepasst. Um die Ergebnisse auf die Grundgesamtheit verallgemeinern zu können, wird angenommen, dass – gegeben die zur Gewichtung verwendeten Variablen - die Teilnahme nicht mit den inhaltlich interessierenden Variablen der Surveys korreliert ist. Konfidenzintervalle, die Aufschluss über die Unsicherheit der Schätzung auf Basis der Stichprobe geben, lassen sich im klassischen Sinne auf Basis solcher Stichproben nicht bestimmen. Diese Session führt anhand dreier Vorträge in die derzeitige Praxis von Non-Probability Stichproben ein und diskutiert die Möglichkeiten wie auch Grenzen solcher Verfahren.

Die Arbeitsgruppe "Weiterentwicklung der Kriminal- und Strafrechtspflegestatistik" des Rats für Sozial- und Wirtschaftsdaten hat zur Verbesserung der amtlichen Kriminalitäts- und Justizstatistiken und zu einem verstetigten Viktimisierungssurvey Vorschläge veröffentlicht. Gleichzeitig hat die Bundesregierung dazu konkrete Ziele in ihrem Koalitionsvertrag formuliert. Einen Gesetzentwurf hat der Deutsche Bundestag in diesem Zusammenhang bereits 2019 diskutiert. Ziel des Entwurfes ist die Durchführung von statistikbegleitenden, bundesweit repräsentativen, an wissenschaftlichen Standards orientierten Befragungen zur Aufhellung des sog. Dunkelfeldes der Kriminalität. Für eine evidenzbasierte Sicherheitspolitik sollen darüber hinaus die Kriminal- und Strafrechtspflegestatistiken optimiert und für Verlaufsanalysen wie auch grundsätzlich zur wissenschaftlichen Nutzung zugänglich werden.

Die Podiumsdiskussion behandelt den Mehrwert von Registerdaten im Zusammenspiel mit Viktimisierungssurveys. Darauf aufbauend sollen die Weiterentwicklungen der Kriminal- und Strafrechtspflegestatistik und die Analysemöglichkeiten für die Forschung im Mittelpunkt stehen. In der kriminologischen Forschung gibt es noch große Defizite in Fragen des Forschungsdatenmanagements und der Sekundärdatennutzung z.B. bezüglich des Datenzugangs über ein Forschungsdatenzentrum (FDZ). Im Austausch zwischen Wissenschaft, polizeilicher und justizieller (Register-)Datenproduktion sollen in der Paneldiskussion mögliche gemeinsame Wege entstehen.

"Offene Wissenschaft" (Open Science) fordert Forschende heraus. Sie setzt eine nachhaltige Sicherung und Bereitstellung qualitätsgesicherter Forschungsdaten voraus, damit diese auffindbar, zugänglich, verknüpfbar und nachnutzbar sind. Ein umfassendes Forschungsdatenmanagement spielt dabei eine zentrale Rolle. Es umfasst mindestens die Qualitätssicherung, die nachvollziehbare Dokumentation des gesamten Datenlebenszyklus von der Erhebung bis zur Auswertung sowie die Berücksichtigung von Datenschutzbestimmungen.

Hochschulen und Bibliotheken spielen hier als Gatekeeper und Schnittstelle zwischen Datennutzenden und -anbietenden eine zentrale Rolle beim Zugang zu Forschungsdaten. Die Fachinformationsdienste (FID) nehmen sich dabei verstärkt Herausforderungen im Zusammenhang mit Daten sowie dem Zugang zu ihnen an und strukturieren den Austausch zu Bedarfen zwischen den Hochschulen (und ihren Bibliotheken) und den Wissenschaftscommunities. In dieser Session stellen die im Bereich der Disziplinen des RatSWD einschlägigen FID ihr Engagement im Bereich Forschungsdaten und Forschungsdatenmanagement vor. Im Anschluss an die Kurzvorträge werden die Herangehensweisen diskutiert und gemeinsam Kopplungsmöglichkeiten z.B. mit dem Angebot der Forschungsdatenzentren (FDZ) und dem Engagement des RatSWD entwickelt.

Neue Informationstechnologien sind bei Datenerhebungen in den Sozial-, Verhaltens- und Wirtschaftswissenschaften nicht mehr wegzudenken. Dazu zählen Datenerfassungen anhand von Wearables (Sensoren außerhalb von Smartphones, die z. B. physiologische Maße und Aktivitäten erheben), Mobile Sensing (z. B. Erfassung von Ort, Bewegung, Geräuschen, Licht, Smartphone-Nutzung mittels Smartphone-Sensoren), die Erfassung des selbstberichteten Erlebens mittels Smartphone-Fragebogen, oder auch das Ambient Monitoring (in die Umwelt integrierte Sensoren, die z. B. Bewegung, Ton und Bilder erfassen). Klassische Primärdaten werden zudem immer öfter durch weitere Daten aus Sensoren oder Applikationen der Geräte oder Paradaten ergänzt.

Für die Wissenschaft eröffnen sich durch diese neuen Informationstechnologien ungeahnte methodische Perspektiven wie die weitreichende Erfassung sozialer Umfelder und Interaktionen. Allerdings ergeben sich durch diese Technologien auch besondere Herausforderungen für wissenschaftliche Standards in Bezug auf die Datenqualität sowie für Datenschutz und Forschungsethik, mit denen sich eine Arbeitsgruppe des RatSWD beschäftigt und hieraus Empfehlungen abgeleitet hat. Die Session behandelt innovative Forschungsprojekte aus Soziologie, und Psychologie, die Daten mit neuen Informationstechnologien erhoben und analysiert haben. Darüber hinaus werden die Empfehlungen des RatSWD vorgestellt.

Spätestens seit dem Zensus 2011 und der Veröffentlichung des Berichts des Normenkontrollrates über die deutsche Registerlandschaft ist klar, dass Deutschland konzeptionell an einer zukunftstauglichen Verwaltungsdaten-Infrastruktur arbeiten und seine Verwaltungsregister verbessern muss. Auch die Aktivitäten rund um eGovernment und die Pläne der EU ab 2024 in 10-jährigen Zeitraum vergleichbare Daten über die Bevölkerung zwischen zwei Zählungen zu erheben, verdeutlichen dies. Die Möglichkeiten zum Datenaustausch und der Vernetzung von Registern rücken dabei unweigerlich in den Fokus.

Was bedeuten diese Entwicklungen für die Qualitätssicherung und die Passgenauigkeit von Definitionen für unterschiedliche Verwendungen? Wie kann die Nach-Nutzbarkeit über den primären Erhebungszweck hinaus für die amtliche Statistik und damit auch die Verfügbarkeit der Daten für die Wissenschaft sichergestellt werden? Diese Fragen, sowie die Rechte und Pflichten, die in anderen europäischen Ländern bereits gesetzlich verankert sind, werden in dieser Session diskutiert.

Daten dienen nicht unmittelbar der Gesellschaft. Sie müssen u. a. von der Wissenschaft genutzt und zum Sprechen gebracht werden. Die Wissenschaft spricht freilich eine eigene Sprache, ja sogar ganz verschiedene hochspezialisierte Sprachen. Wenn die Wissenschaft mit der Gesellschaft spricht, ist eine eigene Sprache oder sind unter Umständen sogar verschiedene Sprachen notwendig, je nachdem ob die Wissenschaft mit Profis oder Laien spricht. Der Vortrag setzt sich mit diesen Feldern auseinander und betont insbesondere, was die Wissenschaft nicht (ver)sprechen sollte.

Der Vortrag beschäftigt sich mit den neuen Trends der metrischen Erfassung und Bewertung der Gesellschaft, wie sie sich etwa in Formen von Ratings, Scorings und der Selbstvermessung finden lassen. Die Quantifizierung des Sozialen bleibt dabei nicht einfach nur eine spezifische Beschreibungsform der Gesellschaft, sondern stellt zum Teil eine Realität sui generis her. Sie konkurriert dabei mit wissenschaftlichen Beschreibungsformen, die ebenso Indikatoren und Daten nutzen, die sie allerdings selbst erheben.

Der Vortrag wirft daher die Frage auf, was die fortschreitende Datafizierung für die Gesellschaft bedeutet. Zunächst verändert sie unsere alltagsweltlich geprägten Vorstellungen von Wertigkeit und gesellschaftlichem Status. Zudem entsteht aus der quantifizierenden Vermessung des Sozialen eine Ausbreitung, wenn nicht gar Universalisierung von Wettbewerb. Wir können nun in vielen Aspekten unserer sozialen Existenz, in denen dies vorher nicht explizit möglich war, anhand von Mehr-oder-Weniger- oder Besser-oder-Schlechter-Vergleichen anderen gegenübergestellt werden.

Daraus ergibt sich ein Trend in Richtung einer verstärkten gesellschaftlichen Hierarchisierung, weil Rangdarstellungen, auf Differenzerzeugung ausgelegte Bewertungsformen und Zahlen, Tabellen und Grafiken letztlich qualitative Unterschiede in quantitative Ungleichheiten transformieren. Die datafizierte Gesellschaft beobachtet und etabliert fortwährend Differenzen zwischen Individuen, die als Ungleichheiten ausgebildet werden und sich mit ganz konkreten Vor- und Nachteilen verbinden.

Die FAIR-Prinzipien formulieren Grundsätze für eine nachhaltige Wiederverwendbarkeit von Daten. FAIR steht für Auffindbarkeit (Findability), Zugänglichkeit (Accessibility), Interoperabilität (Interoperability) und Nachnutzbarkeit (Re-usability) von Daten und Metadaten. Die Anwendung der Grundsätze gewährleistet den interdisziplinären und internationalen Zugang zu Daten und ihre Nutzung. Viele Disziplinen setzen die FAIR-Prinzipien bereits um und häufig wird die Umsetzung auch von Drittmittelgebern verlangt. Die FAIR-Prinzipien sind somit zum internationalen Standard geworden.

In dieser Session werden die Umsetzungsmöglichkeiten der FAIR-Prinzipien in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften diskutiert. Die Herausforderung ist hier, dass viele der verwendeten Mikrodaten sensibel sind und oft nur durch (akkreditierte) Forschungsdatenzentren zur Verfügung gestellt werden können. Zudem wird in der Session aufgezeigt, wie, die FAIR-Prinzipien die Nachvollzieh- und Reproduzierbarkeit von Forschungsergebnissen in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften erhöhen und einen notwendigen Kulturwandel stimulieren können. Dieser Kulturwandel betrifft speziell das Teilen (Sharing) von Informationen, Daten und Ergebnissen.

Im Zentrum der Session steht die Forschung zu den Wechselwirkungen zwischen Digitalisierung und Gesellschaft. Im neuen sich noch etablierenden Forschungsfeld sollen darauf fokussierte Institute Dynamiken, Mechanismen und Implikationen der Digitalisierung besser verstehen helfen und Handlungsoptionen für Politik, Wirtschaft und Gesellschaft aufzeigen.

Die methodische Bandbreite in der Datenerhebung ist dabei sehr hoch. Mit neuen innovativen Datenarten und Analysemethoden wird interdisziplinär gearbeitet. Beispielhaft stellen qualitative oder quantitative Befragungen, die Analyse von Webcontent und -nutzung (ggf. mit Hilfe Künstlicher Intelligenz) und die Forschung zu Bewertungs-Methoden (wie z.B. Scoring, Rating, Indikatoren) völlig unterschiedliche Anforderungen an ein Forschungsdatenmanagement.

Die Ansätze tragen dazu bei, gesellschaftliche Digitalisierungsprozesse aus verschiedenen Perspektiven zu verstehen und zu gestalten. Gleichzeitig entstehen gesellschaftlich wertvolle Datensammlungen, von denen die gesamte Wissenschaftscommunity durch ein strukturiertes und für die Datennachnutzung offenes Forschungsdatenmanagement profitieren könnte. Die Session soll Wege dazu aufzeigen und Forschenden die Möglichkeit geben, ihre Wünsche gegenüber "Internetinstituten" zu kommunizieren.

Amtliche Mikrodaten, ob von den statistischen Ämtern oder den Sozialversicherungsträgern[1], sind eine wichtige Datenquelle für die empirische Sozial- und Wirtschaftsforschung. In den letzten 15 Jahren wurde die Erschließung dieser Daten für die wissenschaftliche Forschung sukzessive über sogenannte Forschungsdatenzentren (FDZ) vorangetrieben. Allerdings kann ein großer Teil dieses Mikrodatenbestands bislang nicht vollumfänglich am Arbeitsplatz der Forschenden, sondern nur in Einrichtungen der FDZ genutzt werden. Diese Zugangswege binden sowohl bei der Forschung wie auch in den FDZ Ressourcen, die an anderer Stelle besser genutzt werden könnten.

Deshalb ist es an der Zeit, über eine Modernisierung des Datenzugangs in Deutschland nachzudenken, mit dem Ziel den Datenzugang sowohl aus der Perspektive der Forschung als auch der Datenproduzenten effizienter zu gestalten. Vorbilder könnten die statistischen Ämter der nordischen Länder oder auch der Niederlande sein, die schon seit geraumer Zeit die rechtlichen und technischen Voraussetzungen geschaffen haben, um ihre Daten für die Forschenden im eigenen Land an deren Arbeitsplatz über Remote Access zugänglich zu machen. In der Session soll nach einer kurzen Skizzierung der Situation in Deutschland am Beispiel von Dänemark und Finnland die derzeitige Praxis des Remote Access in den nordischen Ländern skizziert und diskutiert werden. Im dritten Beitrag soll der potenzielle Nutzen eines Remote Access aus Sicht der Forschung dargestellt werden. Der vierte Beitrag diskutiert den potenziellen Nutzen aus der Sicht eines FDZ.

[1] Noch stellen nicht alle Sozialversicherungsträger ihre Daten für Forschungsvorhaben zur Verfügung. Wenn wir hier und im Folgenden von Sozialversicherungsträger sprechen, beziehen wir uns daher ausschließlich auf die Bundesagentur für Arbeit (BA) und die Deutsche Rentenversicherung Bund (RV).

Das Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen wird für die Sozialwissenschaften von entscheidender Bedeutung sein, um die Datenflut voll auszunutzen, die sich aus der zunehmenden Digitalisierung der Gesellschaft ergibt. Derzeit gibt es viele Versuche, einzelne Big-Data-Quellen von teils fragwürdiger Qualität zu verwenden. Die spannendsten Projekte beruhen auf einer Kombination verschiedener Daten, von denen einige noch mit herkömmlichen Modi erfasst wurden. Dieser Vortrag wird einige Ansätze aufzeigen und einen Rahmen bieten, mit dem Sozialwissenschaftlerinnen und Sozialwissenschaftler über die Schaffung neuer Datenprodukte nachdenken können.

Ein wichtiges Element in diesem Bestreben ist die Achtung der Privatsphäre der Menschen. Auch wenn verschiedene Kulturen unterschiedliche Normen für die Erfassung bestimmter Datenarten für bestimmte Zwecke haben, lässt sich das Konzept der kontextbezogenen Integrität weiträumig anwenden.

Der rote Faden dieses Vortrags ist das Aufzeichnen von Forschungsmöglichkeiten, die sich in der neuen Datenlandschaft ergeben. Eine entsprechende Daten- und Datenverarbeitungs-Infrastruktur ist dabei unverzichtbar.