Erik Schilling, Corinna Harsch, Lena Hipp, Marcel Knobloch, Stefan Munnes, Johannes S. Vogel

• Wir nehmen eine vergleichende Untersuchung der Nominierten und Preisträger:innen von sieben Buchpreisen im deutschsprachigen Raum vor, die mit einer vorab veröffentlichten Long- und/oder Shortlist arbeiten. Dazu vergleichen wir die Preise in Bezug auf soziodemographische Faktoren der Autor:innen (Geschlecht, Alter und Muttersprache), deren Bekanntheit zum Zeitpunkt der Nominierung (Aufrufe auf Wikipedia), die Anzahl vorheriger Nominierungen der Autor:innen für den gleichen Buchpreis, die ›Qualität‹ der ausgezeichneten Bücher (Anzahl der Rezensionen des nominierten Buches, positive bzw. negative Beurteilung in Rezensionen sowie die Einigkeit der Rezensent:innen darüber), das Ansehen der Verlage und die Geschlechterzusammensetzung der Jurys. Der Analysezeitraum umfasst 15 Jahre. Unser Datensatz beinhaltet Informationen zu 428 Autor:innen mit insgesamt 627 zwischen den Jahren 2005 und 2020 nominierten Büchern und 2.469 Rezensionen zu diesen Büchern. Der Datensatz wurde mittels mehrerer Methoden (z. B. Web-Scraping, Hand-Kodierung,Wir nehmen eine vergleichende Untersuchung der Nominierten und Preisträger:innen von sieben Buchpreisen im deutschsprachigen Raum vor, die mit einer vorab veröffentlichten Long- und/oder Shortlist arbeiten. Dazu vergleichen wir die Preise in Bezug auf soziodemographische Faktoren der Autor:innen (Geschlecht, Alter und Muttersprache), deren Bekanntheit zum Zeitpunkt der Nominierung (Aufrufe auf Wikipedia), die Anzahl vorheriger Nominierungen der Autor:innen für den gleichen Buchpreis, die ›Qualität‹ der ausgezeichneten Bücher (Anzahl der Rezensionen des nominierten Buches, positive bzw. negative Beurteilung in Rezensionen sowie die Einigkeit der Rezensent:innen darüber), das Ansehen der Verlage und die Geschlechterzusammensetzung der Jurys. Der Analysezeitraum umfasst 15 Jahre. Unser Datensatz beinhaltet Informationen zu 428 Autor:innen mit insgesamt 627 zwischen den Jahren 2005 und 2020 nominierten Büchern und 2.469 Rezensionen zu diesen Büchern. Der Datensatz wurde mittels mehrerer Methoden (z. B. Web-Scraping, Hand-Kodierung, Expert:innenbewertungen) aus verschiedenen Quellen (z. B. Web-Daten, Bibliothekskataloge, Expert:innenbewertungen) zusammengestellt. Auf diese Weise können wir unter anderem zeigen, dass für alle untersuchten Preise überwiegend deutsche Muttersprachler:innen mit gut rezensierten Büchern aus renommierten Verlagen nominiert werden und die Preise gewinnen.…
• We undertake a comparative study of the nominees and winners of seven book awards in German-speaking countries that use a pre-published longlist and/or shortlist. To do this, we compare the awards in terms of the authors’ socio-demographic factors (gender, age, and native language), their prominence at the time of nomination (views on Wikipedia), the number of the authors’ previous nominations for the same book award, the ›quality‹ of the winning books (number of reviews of the nominated book, positive or negative assessment in reviews, and the reviewers’ unanimity about it), the reputation of the publishers, and the gender composition of the juries. The time period of analysis is 15 years. Our dataset includes information on 428 authors with a total of 627 nominated books and 2,469 reviews of these books. The dataset was compiled using several methods (e.g., web scraping, hand coding, expert reviews) from different sources (e.g., web data, library catalogs, expert reviews). This allows us to show, among other things, that for all theWe undertake a comparative study of the nominees and winners of seven book awards in German-speaking countries that use a pre-published longlist and/or shortlist. To do this, we compare the awards in terms of the authors’ socio-demographic factors (gender, age, and native language), their prominence at the time of nomination (views on Wikipedia), the number of the authors’ previous nominations for the same book award, the ›quality‹ of the winning books (number of reviews of the nominated book, positive or negative assessment in reviews, and the reviewers’ unanimity about it), the reputation of the publishers, and the gender composition of the juries. The time period of analysis is 15 years. Our dataset includes information on 428 authors with a total of 627 nominated books and 2,469 reviews of these books. The dataset was compiled using several methods (e.g., web scraping, hand coding, expert reviews) from different sources (e.g., web data, library catalogs, expert reviews). This allows us to show, among other things, that for all the prizes studied, mostly German native speakers with well-reviewed books from reputable publishers are nominated and win the prizes.…