Big Data in der empirischen Gesundheitsforschung

Zusammenfassung

Ganz dicht am Leben des Menschen und eine ungeheure Datenfülle: Beides trifft auf die Gesundheitsforschung zu. Allerdings hört und liest man selten etwas zu diesen vielleicht verborgenen Talenten im Bereich Big Data. Was die Marktforschung aus diesem verborgenen Bereich ihrer Anwendungen lernen kann, erläutert dieser Beitrag. Anhand der drei klassischen Definitionsmerkmale von Big Data, Vielfalt, Menge und Geschwindigkeit, zeigt er die bereits heute existierende inhaltliche als auch institutionelle Bandbreite von Big Data in der Gesundheitsforschung. Darüber hinaus erläutert er am Beispiel der onkologischen Therapiemonitore die Herausforderungen, die mit dem Aufbau und Betrieb solcher Spezialpanels verbunden, die über das Panelmanagement eines reinen Befragungspanels deutlich hinausgehen. Als letzten Punkt diskutiert er am Beispiel der empirischen Erhebung von Nebenwirkungen bei der onkologischen Behandlung die methodischen Herausforderungen, die eine Nutzung von Big Data mit sich bringen. Er macht dabei deutlich, dass die klassischen Gütekriterien der Sozialforschung, Objektivität, Reliabilität und Validität, ihren Stellenwert bei der Nutzung von Big Data nicht verlieren. Vielmehr sind diese Kriterien umso wichtiger, wenn es darum geht, die inhaltliche Güte dieser Datenbestände beurteilen zu können und in die eigene Forschung einfließen zu lassen.