14. Shared Data Sources (WIN-Programm)
Ausblick
Um die umfangreichen und komplexen Daten, die in OpenStreetMap vorliegen,
für die Forschung nutzbar zu machen, soll das im Projekt entwickelte Programm
zeitnah veröffentlicht werden. Durch die einfache Anwendbarkeit wird Open-
StreetMap somit als Datenquelle sowohl für die Forschung im geographischen Be-
reich als auch solche in den Sozialwissenschaften zugänglich. Die Software liefert
somit einen Beitrag dazu, die Nutzung von Big Data in den Sozialwissenschaften
und insbesondere im Bereich der Psychologie zu fördern.
Neben der Implementierung und Datenanalyse von OpenStreetMap werden
im Projekt außerdem mithilfe von psychologischen Experimenten Fragestellungen
der Entscheidungsforschung untersucht. Insbesondere soll geprüft werden, inwie-
fern die interaktive Zusammenarbeit von Personen in kollaborativen Projekten wie
OpenStreetMap anderen Arten der Zusammenarbeit überlegen ist und welche
psychologischen Prozesse dabei helfen, qualitativ hochwertige Daten zu generie-
ren. Da das Verständnis der Zusammenarbeit bei kollaborativen Projekten und die
Interpretation der entsprechend bei OpenStreetMap entstandenen Daten sehr von
den realweltlichen Gegebenheiten des zu beschreibenden Gegenstands abhängt
(in dem von uns betrachteten Beispiel also von Geographien), müssen eben diese
Geographien bei der Analyse stark berücksichtigt werden. Hierbei soll insbesonde-
re untersucht werden, welche Konzeptionalisierungen und Operationalisierungen
von Heterogenität und Konvergenz im realweltlichen Kontext Einsichten über die
Semantik der Daten und deren Qualität liefern können.
Veröffentlichungen
Heck, D.W., Seiling, L., & Bröder, A. (2020). The love of large numbers revisited:
A coherence model of the popularity bias. Cognition, 195, 104069. doi: 10.1016/j.
cognition.2019.104069
Mayer, M., Heck, D.W, & Mocnik, E-B. (2019). Shared mental models as a psychologi-
cal explanation for converging mental representations of place: The example of Open-
StreetMap. Proceedings of the 2nd International Symposium on Platial Information Science
(PLATIAL19).
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Ausblick
Um die umfangreichen und komplexen Daten, die in OpenStreetMap vorliegen,
für die Forschung nutzbar zu machen, soll das im Projekt entwickelte Programm
zeitnah veröffentlicht werden. Durch die einfache Anwendbarkeit wird Open-
StreetMap somit als Datenquelle sowohl für die Forschung im geographischen Be-
reich als auch solche in den Sozialwissenschaften zugänglich. Die Software liefert
somit einen Beitrag dazu, die Nutzung von Big Data in den Sozialwissenschaften
und insbesondere im Bereich der Psychologie zu fördern.
Neben der Implementierung und Datenanalyse von OpenStreetMap werden
im Projekt außerdem mithilfe von psychologischen Experimenten Fragestellungen
der Entscheidungsforschung untersucht. Insbesondere soll geprüft werden, inwie-
fern die interaktive Zusammenarbeit von Personen in kollaborativen Projekten wie
OpenStreetMap anderen Arten der Zusammenarbeit überlegen ist und welche
psychologischen Prozesse dabei helfen, qualitativ hochwertige Daten zu generie-
ren. Da das Verständnis der Zusammenarbeit bei kollaborativen Projekten und die
Interpretation der entsprechend bei OpenStreetMap entstandenen Daten sehr von
den realweltlichen Gegebenheiten des zu beschreibenden Gegenstands abhängt
(in dem von uns betrachteten Beispiel also von Geographien), müssen eben diese
Geographien bei der Analyse stark berücksichtigt werden. Hierbei soll insbesonde-
re untersucht werden, welche Konzeptionalisierungen und Operationalisierungen
von Heterogenität und Konvergenz im realweltlichen Kontext Einsichten über die
Semantik der Daten und deren Qualität liefern können.
Veröffentlichungen
Heck, D.W., Seiling, L., & Bröder, A. (2020). The love of large numbers revisited:
A coherence model of the popularity bias. Cognition, 195, 104069. doi: 10.1016/j.
cognition.2019.104069
Mayer, M., Heck, D.W, & Mocnik, E-B. (2019). Shared mental models as a psychologi-
cal explanation for converging mental representations of place: The example of Open-
StreetMap. Proceedings of the 2nd International Symposium on Platial Information Science
(PLATIAL19).
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