Deutsch (English below) Unsere Online-Reihe „Meet the Experts” startet ab Oktober mit einer neuen Staffel zum Thema „Mit KODAQS Datenqualität sichern: Clevere Tools für die Sozialwissenschaften“! Die Qualität von Daten entscheidet darüber, ob Forschungsergebnisse belastbar, vergleichbar und wirklich nützlich sind. Gerade in den Sozialwissenschaften – mit ihrer Vielfalt an Quellen wie Umfragedaten, Textdaten und verknüpften Datensätzen – entstehen neben großen Chancen auch typische Risiken: verzerrte Stichproben, schwankende Antwortqualität, unklare Provenienz oder Lücken in der Dokumentation. Die KODAQS Meet-the-Experts-Staffel widmet sich genau diesen Herausforderungen. In dieser kompakten Reihe zeigen wir Schritt für Schritt, wie frei verfügbare Werkzeuge aus der KODAQS Toolbox<https://kodaqs-toolbox.gesis.org/> dabei helfen, Datenqualität systematisch zu analysieren und gezielt zu verbessern – von der Prüfung der Repräsentativität über die Bewertung von Messgüte bis zur transparenten Beschreibung digitaler Datenquellen. Die Vorträge verbinden kurze Inputs mit praxisnahen Demonstrationen und richten sich an Forschende und Praktiker*innen, die robuste Analysen planen, durchführen und nachvollziehbar dokumentieren möchten. Hier die Termine der jeweils einstündigen englischsprachigen Online-Vorträge (donnerstags, 13:00 – 14:00 Uhr): * 16.10.2025, 13-14:00: KODAQS Toolbox: Ensuring Measurement Validity for computational text analysis with ValiText (Birkenmeier) * 06.11.2025, 13-14:00: KODAQS Toolbox: Using SampCompR for survey representation bias comparisons (Rohr) * 11.12.2025, 13-14:00: KODAQS Toolbox: Resquin – Assessing response quality in multi-item scales (Kraemer) * 15.01.2026, 13-14:00: KODAQS Toolbox: AreaMatch - Linking survey and geospatial data with misaligned spatial units (Stroppe) * 05.02.2026, 13-14:00: KODAQS Toolbox: Preprocessing text data with TextPrep (Peters) * 05.03.2026, 13-14:00: KODAQS Toolbox: Documenting and critically reflecting on online platform datasets with TES-D (Fröhling) Nach einem Vortrag zu dem jeweiligen Thema stehen Ihnen unsere Expert*innen jeweils für Fragen und Diskussion zur Verfügung. Die Anmeldung und weitere Informationen zu den Vorträgen finden Sie hier: https://www.gesis.org/angebot/wissen-vermitteln/meet-the-experts Wir freuen uns, Sie begrüßen zu können! Das GESIS Meet-the-Expert-Team Dorothée Behr & Ayline Heller *** English GESIS Meet the Experts – New online talks on “Unlocking Data Quality with KODAQS: Smart Tools for Better Social Science Data” (starting on 16 Oct. 2025) The GESIS online series "Meet the Experts" will start its 9thseason in October, this time on “Unlocking Data Quality with KODAQS: Smart Tools for Better Social Science Data”! The quality of data determines whether research findings are robust, comparable, and truly meaningful. In the social sciences – with their wide range of sources such as survey data, text data, and linked datasets – researchers face both opportunities and recurring challenges: biased samples, varying response quality, unclear provenance, or gaps in documentation. The KODAQS Meet the Experts series is dedicated to addressing these challenges. In this compact set of talks, we present, step by step, how freely available tools from the KODAQS Toolbox<https://kodaqs-toolbox.gesis.org/> can be used to systematically analyze and improve data quality – from assessing representativeness and measurement quality to the transparent documentation of digital data sources. Each session combines concise input with practical demonstrations and is designed for researchers and practitioners aiming to plan, conduct, and document robust analyses in the social sciences. Here are the dates of the one-hour online talks (on Thursdays, 1-2 pm, all in English): * 16.10.2025, 1-2 pm: KODAQS Toolbox: Ensuring Measurement Validity for computational text analysis with ValiText (Birkenmeier) * 06.11.2025, 1-2 pm: KODAQS Toolbox: Using SampCompR for survey representation bias comparisons (Rohr) * 11.12.2025, 1-2 pm: KODAQS Toolbox: Resquin – Assessing response quality in multi-item scales (Kraemer) * 15.01.2026, 1-2 pm: KODAQS Toolbox: AreaMatch - Linking survey and geospatial data with misaligned spatial units (Stroppe) * 05.02.2026, 1-2 pm: KODAQS Toolbox: Preprocessing text data with TextPrep (Peters) * 05.03.2026, 1-2 pm: KODAQS Toolbox: Documenting and critically reflecting on online platform datasets with TES-D (Fröhling) After the presentations, our experts will be available for further discussion and to answer questions. You can find the registration and further information about the talks here: https://www.gesis.org/en/services/sharing-knowledge/meet-the-experts We are looking forward to seeing you at the talks! Best wishes, The GESIS Meet-the-Expert team Dorothée Behr & Ayline Heller Dr. Cornelia Neuert (she/her) Team lead Questionnaire Design & Evaluation Survey Design & Methodology [cid:image002.jpg@01DC23C5.AB3048B0]<https://www.gesis.org/en/home> B6, 4-5 | 68519 Mannheim +49 (0) 621 1246 Extension cornelia.neuert@gesis.org<mailto:cornelia.neuert@gesis.org> [Ein Bild, das Symbol, Logo, Schrift, Grafiken enthält. Automatisch generierte Beschreibung]<https://www.facebook.com/gesis.org/> [Ein Bild, das Screenshot, Reihe, Electric Blue (Farbe), Grafiken enthält. Automatisch generierte Beschreibung] <https://twitter.com/gesis_org> [Ein Bild, das Logo, Grafiken, Kreis, Screenshot enthält. Automatisch generierte Beschreibung] <https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&url=https%3A%2F%2Fwww.gesis.org%2Fhome&title=Home&summary=Home&source=https%3A%2F%2Fwww.gesis.org%2Fhome> [Ein Bild, das Kreis, Grafiken, Design enthält. Automatisch generierte Beschreibung] <https://www.instagram.com/gesis_lifs/?igshid=12x9jh7rglo97> [Ein Bild, das Schrift, Grafiken, Logo, Text enthält. Automatisch generierte Beschreibung] <https://www.youtube.com/user/GESIStv> [Ein Bild, das Grafiken, Kreis, Symbol, Logo enthält. Automatisch generierte Beschreibung] <https://blog.gesis.org/> You can find our information on data protection under https://www.gesis.org/en/institute/data-protection