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Qualitative Daten anonymisieren und für Sekundäranalysen aufbereiten: Das Bochumer Anonymisierungsmodell (BAM)

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Zusammenfassung

In den Sozialwissenschaften und angrenzenden Disziplinen hat sich in jüngster Zeit eine intensive Kontroverse um Fragen der Forschungsethik und des Datenschutzes entwickelt (vgl. Huschka et al. 2012; Huschka 2013; Gebel et al. 2015; Liebig et al. 2014, 2017; Medjedović/Witzel 2010; Metschke/Wellbrock 2002; RatSWD 2015). Als Konsens in dieser Debatte kann festgehalten werden, dass insbesondere die in der qualitativen Forschung gesammelten Daten, welche brisante und personenbezogene Rückschlüsse auf die Datengeber*innen ermöglichen könnten, weitestgehend unkenntlich zu machen sind (vgl. Kämper 2016; Meyermann/Porzelt 2014, 2017; Schaar 2016; von Unger et al. 2014, 2016). Der Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten (RatSWD) hat dazu eine Reihe von Erläuterungen publiziert; Anfang 2019 erstmals auch didaktisches Material in Form online verfügbarer Präsentationen für die Lehre (vgl. ebd. 2019).

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Literatur

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Richter, C., Kwelik, N., Müller, M., Severing, L. (2021). Qualitative Daten anonymisieren und für Sekundäranalysen aufbereiten: Das Bochumer Anonymisierungsmodell (BAM). In: Richter, C., Mojescik, K. (eds) Qualitative Sekundäranalysen. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-32851-1_9

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-32851-1_9

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  • Publisher Name: Springer VS, Wiesbaden

  • Print ISBN: 978-3-658-32850-4

  • Online ISBN: 978-3-658-32851-1

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