Forschungsdatenmanagement

Was sind Forschungsdaten?

„Forschungsdaten sind nicht allein die (End-)Ergebnisse von Forschung. Es handelt sich vielmehr um jegliche Daten, die im Zuge wissenschaftlichen Arbeitens entstehen, z. B. durch Beobachtungen, Experimente, Simulationsrechnungen, Erhebungen, Befragungen, Quellenforschungen, Aufzeichnungen, Digitalisierung, Auswertungen.“

(Rat für Informationsinfrastrukturen, 2017)

Was bedeutet Forschungsdatenmanagement?

„Das Forschungsdatenmanagement umfasst alle – über das Forscherhandeln im engeren Sinne hinaus auch organisationsbezogenen – Maßnahmen, die getroffen werden müssen, um qualitätsvolle Daten zu gewinnen, um die gute wissenschaftliche Praxis im Datenlebenszyklus einzuhalten, um Ergebnisse reproduzierbar zu machen und um ggf. bestehenden Dokumentationsverpflichtungen Rechnung zu tragen (z.B. im Gesundheitswesen). Auch ist die (ggf. domänenübergreifende) Verfügbarkeit von Daten zur Nachnutzung ein wichtiger Punkt.“

(Rat für Informationsinfrastrukturen, 2017)

Wie unterstützen wir Sie?

  • Wir unterstützen Sie bei der Erstellung eines Datenmanagementplans für Drittmittelanträge
  • Wir überlegen zusammen mit Ihnen, welche Strategien zum Umgang mit Forschungsdaten für Ihre Arbeitsgruppe sinnvoll sind
  • Wir beraten Sie zu Veröffentlichungs- und Nachnutzungsmöglichkeiten für Forschungsdaten
  • Wir bieten Einführungsveranstaltungen für Studierende und Doktoranden an

 

Kommen Sie bei Interesse an unseren Angeboten sowie mit Fragen und rund um das Management von Forschungsdaten gerne auf uns zu.

Warum Forschungsdatenmanagement?

Viele gute Gründe sprechen dafür, sich mit dem Thema Forschungsdatenmanagement zu beschäftigen:

 

  • Gute Wissenschaftliche Praxis: Im Kodex „Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis“ (DFG, 2019) spielt der Umgang mit Forschungsdaten an vielen Stellen eine Rolle. Dies sind die Herstellung von öffentlichem Zugang zu Forschungsergebnissen, die Dokumentation und Archivierung, aber auch Aspekte der Qualitätssicherung und Verwendung von Methoden und Standards.
  • Fachliche Standards: Natürlich gibt es eine große Bandbreite an Forschungsdaten und Methoden - zwischen und auch innerhalb der verschiedenen Wissenschaftsdisziplinen. Viele Fachgesellschaften haben die speziellen Herausforderungen ihres jeweiligen Gebietes benannt und fachspezifische Empfehlungen herausgegeben. Nicht zuletzt wird in den nächsten Jahren in Deutschland eine Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) etabliert, die auf fachlichen, untereinander vernetzten Konsortien aufbaut.
  • Forschungsdaten sind wertvoll: Die Erhebung von Forschungsdaten ist zeit- und kostenintensiv sowie in vielen Fällen nicht wiederholbar. Das macht Forschungsdaten wertvoll - nicht nur für die Überprüfung von Forschungsergebnissen sondern besonders auch für die Nachnutzung für weitere Forschungsfragen.
  • Wissenschaftliche Reputation: Datenpublikationen werden als wissenschaftliche Leistungen wahrgenommen und können damit die wissenschaftliche Reputation steigern. Studien zufolge werden Publikationen, zu denen die zugrundeliegenden Forschungsdaten veröffentlicht sind, öfter zitiert.
  • Drittmittelgeber fordern aus den genannten Gründen zunehmend, dass schon bei der Antragstellung die Strategien zum Umgang mit Forschungsdaten dargelegt werden.
  • Zeitschriften und Verlage erwarten ebenfalls mehr und mehr, dass die einer Publikation zugrundeliegenden Daten veröffentlicht werden. Hier kann eine von Beginn an solide Dokumentation viel Zeit und Nerven sparen.
  • Praktische Vorteile: Auch für den Forschungsalltag in der eigenen Arbeitsgruppe ist es hilfreich, sich Gedanken um den Umgang mit Forschungsdaten zu machen, beispielsweise: Wie können Aufzeichnungen so angelegt werden, dass sie auch in ein, zwei, drei oder mehr Jahren noch auffindbar und verständlich sind?

Fair Data

Ziel des Forschungsdatenmanagement ist es nicht, alle Daten ohne Einschränkungen öffentlich frei verfügbar zu machen. Vielmehr hat sich in den letzten Jahren das Konzept FAIR Data durchgesetzt:

 

FAIR steht dabei für: Findable - Accessible - Interoperable - Re-useable

 

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Findable: Daten sollten für Menschen und Computer gleichermaßen leicht auffindbar sein. Dies geschieht u.a. durch

  • einen eindeutigen und persistenten Identifikator (z.B. DOI)
  • ausführliche Dokumentation des Kontextes der Daten (Entstehung, Weiterverwendung, etc.) durch Metadaten
  • sofern möglich Verwendung standardisierter Metadaten und kontrollierter Vokabulare
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Accessible: Daten sollten langfristig zugänglich und für Mensch und Maschine abrufbar sein. Dies geschieht u.a. durch

  • Zugriff über standardisierte, offene, freie Protokolle
  • klar definierte Nachnutzungsbedingungen (nicht automatisch offen/frei!)
  • ggf. entsprechende Funktionalität der Authentifizierung und Rechteverwaltung
  • langfristige Vorhaltung der Metadaten

   

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Interoperable: Daten sollten technisch nachnutzbar und - durch Mensch und Maschine - mit anderen Datensätzen kombinierbar sein. Dies geschieht u.a. durch

  • Verwendung einer formalen, von Menschen und Computersystemen gleichermaßen interpretierbaren Sprache
  • interoperable und dokumentierte kontrollierte Vokabulare, Thesauri und Ontologien

   

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Re-useable: Daten sollten analytisch/intellektuell nachnutzbar, d.h. verständlich und interpretierbar sein. Dies geschieht u.a. durch

  • beschreibende Dokumente zur intellektuellen Einordnung der Daten
  • klare Beschreibung der Nutzungsbedingungen
  • Provenienz-Informationen als Basis einer Bewertung der Daten
  • Aufbereitung nach (Fach-)Standards   

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