„Big-Data-Ansätze vermitteln zunächst den Anschein, dass auf einer statistischen Basis objektive Schlussfolgerungen gezogen werden können, wenn nur umfassende Stichproben vorliegen“, erläutert Prof. Dr. Thomas Stodulka, der das Projekt an der Freien Universität leitet. Bei der Erhebung und Auswertung umfangreicher Datensätze gebe es aber viele Einseitigkeiten oder systematische Fehler. „Dazu gehören unter anderem kulturelle Besonderheiten, sprachliche Komplexität, der Einfluss historischer Voreingenommenheit sowie Ungleichheiten“, erklärt Prof. Dr. Stodulka. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des Instituts für Sozial- und Kulturanthropologie wollen am Beispiel des Querschnittsthemas „Emotionen“ in den Blick nehmen, wie Daten in verschiedenen Wissenschaftsdisziplinen erhoben werden, und untersuchen, wie ‚menschliche Faktoren‘ die Gestaltung von Datensätzen beeinflussen und disparate Quellen in der Emotionsforschung nivelliert werden.

Insgesamt arbeiten vier europäische Partner im Projekt KPLEX zusammen: das irische Trinity College Dublin und Data Archiving and Networked Services aus den Niederlanden sowie das Machine Translation-Unternehmen Tilde aus Lettland sowie die Freie Universität Berlin.