Dataset-Markup beschreibt einen tatsächlich vorhandenen Datensatz und seine Herkunft. Eine gewöhnliche Zahlentabelle im Artikel ist nicht automatisch ein eigener Forschungsdatensatz. Für GEO ist zuerst entscheidend, ob Beobachtungen, Erhebungsumfang und Grenzen nachvollziehbar veröffentlicht sind; Markup ersetzt diese Grundlage nicht.
Datensatz und erläuternden Artikel unterscheiden
Ein Datensatz enthält zusammengehörige strukturierte Beobachtungen oder Werte mit erklärtem Umfang. Ein begleitender Artikel kann diese Daten erläutern, ist aber nicht mit dem zugrunde liegenden Bestand identisch. Eine dekorative Tabelle mit drei frei gewählten Beispielwerten begründet keine eigene Marktstudie.
Benennen Sie deshalb Herkunft, Erhebungszweck, Zeitraum und tatsächliche Auswahl. Eigen erhobene Daten, eine Zusammenstellung fremder Angaben und ein fiktives Lehrbeispiel sind unterschiedliche Formate. Sie dürfen nicht dieselbe vermeintliche Originalforschung ergeben. Für die öffentliche Erklärung muss ein Leser erkennen können, was tatsächlich beobachtet wurde.
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Beschreibung und technische Verteilung zusammenhalten
Google dokumentiert Dataset als passenden Typ für geeignete Datensätze. Name und Beschreibung gehören ebenso zum sachlichen Modell wie nachvollziehbare Urheberschaft und gegebenenfalls eine tatsächlich bestehende Nutzungsregel. Ergänzen Sie keine frei erfundene offene Lizenz, um Felder zu füllen.
Wenn eine Datei angeboten wird, prüfen Sie, ob sie wirklich zum beschriebenen Stand gehört. Ein Download mit anderem Zeitraum oder unklaren Spalten ist trotz gültiger Auszeichnung nicht nachvollziehbar. Die konkrete Distribution und die erläuternde Seite sollten dieselbe Version und den tatsächlichen Untersuchungsumfang verständlich beschreiben.
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Entscheidungen am konkreten Befund festmachen
| Prüffall | Entscheidung und Nachweis |
|---|---|
| Eigene tatsächliche Erhebung | Herkunft, Auswahl, Zeitraum und Grenzen offenlegen. |
| Fremde Daten zusammengestellt | Quellen und eigene Bearbeitung klar unterscheiden. |
| Fiktive Lehrtabelle | Als Beispiel kennzeichnen, keine Originalstudie behaupten. |
| Download angeboten | Datei, Version und Datenbeschreibung konkret abgleichen. |
Einen echten Datensatz vor dem Markup abnehmen
Das Prüfblatt enthält Datensatzname, fachliche Beschreibung, verantwortliche Stelle, Erhebungszeitraum, Einschränkungen und tatsächlich verfügbare Datei. Prüfen Sie die Datei direkt: Stimmen Spalten und Einheit mit der Beschreibung überein? Eine Lizenz wird nur übernommen, wenn sie tatsächlich gilt. Fehlen eigene Daten, wird aus einer redaktionellen Zusammenfassung keine angebliche Studie. Prüfen Sie bei späteren Versionen, ob sich Erhebung und Methodik geändert haben. Ein neuer Veröffentlichungszeitpunkt darf einen alten Datenbestand nicht als frisch gemessen darstellen.
Praxisfall: publizierte Zusammenfassung ohne Rohdaten
Ein fiktives Team veröffentlicht eine eigene begrenzte Untersuchung, kann jedoch nicht alle Ausgangsdaten öffentlich bereitstellen. Dann muss die Darstellung diese Grenze erklären. Es wird keine angeblich vollständig verfügbare Datei ausgezeichnet, die tatsächlich fehlt oder vertrauliche Informationen enthalten würde.
Das Team beschreibt tatsächlich veröffentlichte Beobachtungen und unterscheidet sie von nicht freigegebenen Details. Ein separat gekennzeichnetes Lehrbeispiel kann die Auswertung erläutern, darf aber nicht als Originalmaterial ausgegeben werden. Technische Metadaten sollen Transparenz unterstützen und keine nicht vorhandene Datenlage vortäuschen.
Ein Datenwörterbuch als Voraussetzung der Abnahme führen
Für jede Spalte werden Bedeutung, Einheit, mögliche Fehlwerte und Bezug beschrieben. Ergänzen Sie Erhebungszeitraum, Version und bekannte Auswahlgrenzen. Prüfen Sie mindestens eine konkrete Zeile gegen ihre tatsächliche Herkunft beziehungsweise den vorgesehenen Erfassungsweg.
Die Freigabe umfasst Beschreibung, Datei, Metadaten und erreichbare Links. Ein erfolgreicher Strukturtest bestätigt nicht die sachliche Richtigkeit aller Werte. Ebenso wenig garantiert Dataset-Markup eine Zitierung in KI-Antworten. Der konkrete Lesernutzen liegt in überprüfbaren Daten und einer ehrlich beschriebenen Methode, nicht in einer scheinbar wissenschaftlichen Verpackung.
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Häufige Fragen.
Ist jede Tabelle ein Dataset für Google?
Nicht automatisch. Prüfen Sie, ob tatsächlich ein zusammengehöriger Datensatz mit nachvollziehbarer Herkunft vorliegt. Eine beliebige illustrative Tabelle oder ein fiktives Rechenbeispiel ist keine eigene Marktstudie.
Braucht ein Datensatz eine verständliche Beschreibung?
Ja. Leser müssen erkennen können, was beobachtet wurde, in welchem Umfang und mit welchen Grenzen. Strukturierte Felder ersetzen keine nachvollziehbare Erklärung von Bedeutung und Methode.
Darf eine offene Lizenz einfach ergänzt werden?
Nein. Eine Lizenzangabe muss tatsächlich bestehen und zur veröffentlichten Nutzung passen. Fehlende Zuständigkeit oder Freigabe darf nicht durch ein aus einem Beispiel übernommenes Lizenzfeld ersetzt werden.
Was ist bei angebotenen Datendownloads zu prüfen?
Vergleichen Sie Datei, Version, Zeitraum und Spaltenbeschreibung mit der erklärenden Seite. Ein erreichbarer Download kann trotzdem eine andere oder veraltete Datengrundlage enthalten und muss deshalb sachlich kontrolliert werden.
Kann ich nicht veröffentlichte Rohdaten als verfügbar beschreiben?
Nein. Benennen Sie die tatsächliche Veröffentlichungsgrenze. Eine erklärende Beispieldatei darf helfen, muss aber als solche erkennbar bleiben und darf nicht als vollständiges Originalmaterial ausgegeben werden.
Beweist gültiges Dataset-Markup die Datenqualität?
Nein. Ein Strukturtest kontrolliert technische Eigenschaften, nicht sämtliche Beobachtungen und Schlussfolgerungen. Datenherkunft, tatsächliche Werte und methodische Grenzen brauchen weiterhin eigene nachvollziehbare Prüfungen.
Wissen anwenden.
GEO-Ausgangslage und nächsten Schritt besprechenQuellen und Einordnung.
Produktangaben nach öffentlich verfügbaren Informationen; Quellenstand 13.11.2026. Beispiele sind im Text gekennzeichnet.
Wissen weitergeben.
