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Forschungsdatenmanagement

Der professionelle und verantwortungsbewusste Umgang mit Forschungsdaten ist eine wesentliche Grundlage des wissenschaftlichen Arbeitens und ein wichtiger Teil guter wissenschaftlicher Praxis. Für die Forschenden der Universität Passau stellen die Abteilung Forschungsförderung, die Universitätsbibliothek und das Zentrum für Informationstechnologie und Medienmanagement (ZIM) eine umfängliche Erstberatung und Unterstützung rund um das Thema Forschungsdatenmanagement zur Verfügung und binden weitere relevante Fachbereiche an der Universität ein. Im Rahmen der AG Forschungsdaten der Universität Passau wurde eine Forschungsdaten-Policy erarbeitet, die sich an den DFG-Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten und zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis orientiert.

Forschungsdaten

Gemeinhin können unter Forschungsdaten jedwede Daten verstanden werden, die bei der Durchführung wissenschaftlicher Forschungsvorhaben entstehen oder zu diesem Zwecke bereitgestellt, nachgenutzt und verarbeitet werden. Zu Forschungsdaten zählen beispielsweise, gemäß Definition in den DFG-Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten (2015): Messdaten, Laborwerte, audiovisuelle Informationen, Texte, Surveydaten, Objekte aus Sammlungen oder Proben, die in der wissenschaftlichen Arbeit entstehen, entwickelt oder ausgewertet werden; ebenso können methodische Testverfahren, wie Fragebögen, Software und Simulationen als Ergebnisse wissenschaftlicher Forschung darunter gefasst werden.

Die Definition von Forschungsdaten ist ebenso wie der Umgang mit Forschungsdaten fachspezifisch variabel. Auch Daten, die nicht in digitaler Form vorliegen, können als Grundlage wissenschaftlicher Erkenntnis als Forschungsdaten verstanden werden. Im Zuge fortschreitender Digitalisierungsprozesse lässt sich zugleich eine Engführung der Definition von Forschungsdaten auf digitale oder digitalisierte Daten beobachten, was nicht zuletzt dem fachübergreifenden digitalen Wandel der wissenschaftlichen Disziplinen und den jeweils fachspezifischen Anforderungen an das Forschungsdatenmanagement Rechnung trägt.

Dem Erfordernis des Forschungsdatenmanagements liegt die Einsicht in den „Wert an sich“ von Forschungsdaten zugrunde. Ihre Dokumentation und Nachnutzbarkeit trägt nicht nur zur Transparenz und Reproduzierbarkeit wissenschaftlicher Forschung und damit zur Verifizierung und Validierung wissenschaftlicher Ergebnisse bei, sondern ermöglicht auch – ganz im Sinne des Open Science-Ansatzes – weiteren wissenschaftlichen Erkenntnisfortschritt und Qualitätssicherung. Seinen Ausdruck findet dieser Wert von Forschungsdaten unter anderem in den jüngsten forschungs- und förderpolitischen Bemühungen rund um den Aufbau einer Nationalen Forschungsdateninfrastruktur. Forschungsförderorganisationen formulieren daneben nicht mehr nur Appelle, sondern stellen konkrete Erwartungen an Forschende hinsichtlich des Umgangs mit Forschungsdaten, die zusehends in Förderentscheidungen Berücksichtigung finden oder gar zur Auflage einer Förderung gemacht werden (für weiterführende Informationen vgl. etwa Mauer und Recker, 2019).

Forschungsdatenmanagement

Forschungsdatenmanagement ist Bestandteil guter wissenschaftlicher Praxis und wurde 2019 von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) in ihre Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis aufgenommen (Leitlinien 7, 10–15, 17). In der Konsequenz bedeutet dies, dass – unabhängig von einer Drittmittelförderung – bei der Erhebung, Verarbeitung und Analyse von Forschungsdaten die jeweils fachspezifischen Standards und Methoden Berücksichtigung finden sollen und der Umgang mit Forschungsdaten im gesamten Forschungsprozess transparent und nachvollziehbar dokumentiert wird. Forschungsdatenmanagement erstreckt sich auf den gesamten „Datenlebenszyklus“; von der ersten Planung des Forschungsprojektes über die Sichtung, Erhebung, Aufbereitung, Verarbeitung und Analyse bis hin zur Sicherung, Veröffentlichung oder etwa Löschung der Forschungsdaten.

Sofern rechtliche oder ethische Aspekte dem nicht entgegenstehen, sollen Forschungsdaten – wie andere Ergebnisse eines Forschungsprojektes auch – den sogenannten FAIR-Prinzipien folgend für eine Nachnutzung verfügbar gemacht werden.

Datenlebenszyklus

Der sogenannte Datenlebenszyklus (Data Curation Life Cycle) wird je nach Komplexität mit einer unterschiedlichen Anzahl an Phasen abgebildet.

Eine detailliertere Darstellung und weiterführende Informationen finden Sie auch auf den Webseiten von fdm-bayern.org.

Datenmanagementplan

Der Datenmanagementplan (DMP) ist ein wesentliches Instrument des Forschungsdatenmanagements. Mit ihm wird beschrieben, wie Daten über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg gehandhabt werden. Er dient zur einfacheren Strukturierung, Dokumentation, Organisation und leichteren Nachnutzbarkeit von Forschungsdaten. Bei internationalen wie auch nationalen Drittmittelgebern werden Angaben zum Forschungsdatenmanagement wie auch formale DMP immer häufiger zu einer Voraussetzung für eine erfolgreiche Drittmittelbewerbung.
DMP sind dynamisch, werden im Laufe des Forschungsprozesses beständig fortgeschrieben und folgen keiner starren Struktur. Als wesentliche Bestandteile enthalten sie in der Regel Angaben

  • zum Projekt wie Projektbeschreibung, Autorin oder Autor, Förder-ID, Version des DMP mit Aktualisierungsdatum,
  • zu Art, Umfang und Herkunft der Daten,
  • zur Organisation der Daten,
  • zur Sicherung und Speicherung einschließlich Backup-Strategie,
  • zur Archivierung, Publikation und damit zusammenhängender
  • ethischer und rechtlicher Aspekte sowie
  • zu Verantwortlichen und ggf. erforderlichen Ressourcen.

Ausführlichere Erläuterungen dazu finden Sie etwa auch im Leitfaden des BMBF-geförderten WissGrid-Projekts von Ludwig und Enke (2013).

Für die Erstellung von Datenmanagementplänen stehen eine Vielzahl an kostenfreien Tools online zur Verfügung. Ein funktionales Tool bietet etwa RDMO. Einen guten Überblick und weiterführende Links finden Sie auf den fachübergreifenden Informationsseiten von forschungsdaten.info.

Beispiele:

Vorgaben von Förderorganisationen

Je nach Drittmittelgeber unterscheiden sich die Anforderungen an das Forschungsdatenmanagement wie auch die Angaben, die dazu von Forschenden im Rahmen von Drittmittelanträgen gemacht werden müssen. Zumeist sind kurze, zusammenfassende Informationen zu Art und Umfang der Forschungsdaten, zur zugrundeliegenden Forschungsdaten-Policy oder zu fachspezifischen Leitlinien sowie zur Speicherung und zu den Publikationsabsichten ausreichend. Immer häufiger jedoch wird ein Datenmanagementplan zusammen mit dem Förderantrag erwartet. Die Open Access-Publikation von Forschungsdaten nach Abschluss eines drittmittelgeförderten Forschungsprojektes ist bei deutschen Förderorganisationen bislang im Regelfall nicht verpflichtend, wird aber – wie etwa bei der DFG – ausdrücklich gewünscht. Projektspezifische Kosten für das Forschungsdatenmanagement können bei den meisten Förderorganisationen mitbeantragt werden.

Eine ausführliche Übersicht über wesentliche Vorgaben verschiedener Drittmittelgeber finden Sie auf den Informationsseiten von forschungsdaten.info.

Förder­institution BMBF DFG EU Horizon 2020 ERC
Was archivieren?                   Forschungs­daten, auch unabhängig vom Forschungs­ergebnis Forschungs­daten Forschungs­daten, unveröf­fentlichte Daten, Programmier­kodierung Forschungs­daten, unveröf­fentlichte Daten, Programm­kodierung
Wo archivieren? Datenablage in Datenzentrum/ Repositorium Repositorien frei wählbar Repositorien frei wählbar Repositorien frei wählbar, GenBank und PDB vorgeschlagen
Wann archivieren? Nach Projekt­abschluss So zeitnah wie möglich Zum frühest­möglichen Zeitpunkt Innerhalb von 6 Monaten nach Projekt­ende
Allgemeine Bedingungen Daten­bereitstellung für die wissen­schaftliche Community, zur langfristigen Daten­sicherung/ Nach­nutzung gefordert; möglichst Open Access; FAIR-Prinzipien möglichst berück­sichtigen Primär­daten müssen sicher für 10 Jahre in der Ursprungs-institution gespeichert werden Im Pilot­programm für Open Access ist ein Daten­management­plan innerhalb der ersten sechs Projekt­­monate verpflichtend. Diese Projekte müssen Maß­nahmen ergreifen, damit Forschungs­­daten kosten­los genutzt und verviel­­fältigt werden können (CCA- oder CCO-Lizenz). Der Umfang der beteiligten Disziplinen wird stetig erweitert. Daten­ablage (Nukleotid-/ Protein­sequenzen, makromolekulare Atom­koordinaten, anonymisierte epidemiologische Daten) sollte direkt nach der Veröf­fentlichung der Ergebnisse erfolgen

Quelle: https://www.forschungsdaten.info/themen/informieren-und-planen/foerderrichtlinien/, zuletzt geändert: 1.7.2020; eigene, verkürzte Darstellung.

Nancy Scharpff
Nancy Scharpff

Nancy Scharpff

Forschungsreferentin
Abteilung Forschungsförderung

forschungsdaten@uni-passau.de

  • Förderstrategische FDM-Aspekte
  • Forschungsdaten­management im Rahmen von Drittmittelanträgen
Michael Zweier
Michael Zweier

Michael Zweier

Leiter des Referats wissenschaftliche Dienste und des Bereichs Open Access
Universitätsbibliothek

forschungsdaten@uni-passau.de

  • Publikation von Forschungsdaten
  • Metadaten(-standards)
Dr. Ulrich Zukowski
Dr. Ulrich Zukowski

Dr. Ulrich Zukowski

Leiter des Referats Applikationen und Software
Zentrum für Informationstechnologie und Medienmanagement

forschungsdaten@uni-passau.de

Speicherung und Archivierung

Schulungsangebote

Die Vermittlung von Prinzipien und Methoden guten Forschungsdatenmanagements und der Aufbau von Grundkompetenzen im Umgang mit Daten ist für den wissenschaftlichen Nachwuchs unerlässlich. Die Universität Passau wird ihr Schulungsangebot durch die zentralen Einrichtungen sukzessive ausbauen.
 
Die Universitätsbibliothek bietet im Rahmen ihres Schulungsprogramms für Promovierende ein Modul zum Forschungsdatenmanagement an.
 
Über weitere Schulungsangebote werden wir Sie an dieser Stelle fortlaufend informieren.
 
Des Weiteren finden Sie auf den Webseiten der Initiative Forschungsdatenmanagement Bayern Informationen zu Online-Trainingsprogrammen. Die Initiative bietet darüber hinaus Video-Tutorials rund um das Thema Forschungsdatenmanagement und Datenmanagementpläne an.

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