TY - RPRT A1 - Wuttke, Ulrike A1 - Neuroth, Heike A1 - Rothfritz, Laura A1 - Straka, Janine A1 - Zeunert, Miriam A1 - Schneemann, Carsten A1 - Hartmann, Niklas A1 - Radtke, Ina T1 - Umfeldanalyse zum Aufbau einer neuen Datenkultur in Brandenburg BT - Forschungsdatenmanagement in Brandenburg (FDM-BB) N2 - Digitale Forschungsdaten gewinnen zunehmend an Bedeutung und stellen neue Herausforderungen an wissenschaftliche Einrichtungen und ihre Forschenden. Der Begriff Forschungsdatenmanagement umfasst alle Aktivitäten, die mit der Aufbereitung, Speicherung, Archivierung und Veröffentlichung von Forschungsdaten verbunden sind. Da der Umgang mit Forschungsdaten generische, fachliche, rechtliche und technische Aspekte betrifft, erfordert es eine Begleitung der Forschenden durch ein umfangreiches Spektrum an Services, von Information und Beratung bis hin zu fachspezifischen Standards und IT-Infrastrukturen. Im vorliegenden Bericht werden zunächst die Ausgangslage und die Begrifflichkeiten rund um Forschungsdatenmanagement geklärt und anschließend die wichtigsten nationalen und internationalen Strategien und Entwicklungen vorgestellt. Dabei bilden Richtlinien und Empfehlungen für Forschungsdaten(management) den Handlungsrahmen für alle Beteiligte hin zu einem nachhaltigen Forschungsdatenmanagement. Bundeslandinitiativen schaffen die Grundlage und unterstützen den Kulturwandel zu offenen Daten. Eine Forschungsdaten-Strategie für Brandenburg muss die Bedeutung von digitalen Forschungsdaten als wissenschaftliches Gut in den Vordergrund stellen, indem dafür das Bewusstsein geschaffen wird und konkrete Vorgaben und Leitlinien auf Landes- und Einrichtungsebene vereinbart werden. Gute wissenschaftliche Praxis wird durch eine geeignete Infrastruktur unterstützt, welche die heterogenen Bedarfe und Voraussetzungen aller Beteiligten berücksichtigt. Ziele sollten die Institutionalisierung von Forschungsdatenmanagement an den Hochschulen und Kooperationen zwischen den Einrichtungen Brandenburgs sein. KW - Forschungsdaten KW - Brandenburg KW - Forschungsdatenmanagement KW - Umfeldanalyse Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.25932/publishup-48090 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - RPRT A1 - Radtke, Ina A1 - Hartmann, Niklas A1 - Neuroth, Heike A1 - Rothfritz, Laura A1 - Wuttke, Ulrike A1 - Straka, Janine A1 - Zeunert, Miriam A1 - Schneemann, Carsten T1 - Anforderungserhebung bei den brandenburgischen Hochschulen BT - Forschungsdatenmanagement in Brandenburg (FDM-BB) N2 - Dieser Bericht nimmt die Institutionalisierung von Forschungsdatenmanagement (FDM) an den staatlichen Hochschulen Brandenburgs in den Blick. Er soll zur Beantwortung der folgenden Fragen beitragen: Warum wird FDM dort institutionalisiert? Wie wird FDM dort institutionalisiert? Welche Herausforderungen für eine weitere Institutionalisierung bestehen und wie kann ihnen begegnet werden? Zur Erhebung des Status Quo und zur Identifikation von Anforderungen und Weiterentwicklungspotenzialen wurde deshalb eine Organisationsuntersuchung durchgeführt. Untersuchung ist neben der Einhaltung wissenschaftlicher und professioneller Standards auch dem Anwendungsbezug der Ergebnisse, deren Anwendbarkeit im Kontext und der Partizipation der Beteiligten verpflichtet. Da es sich um ein für die betrachteten Einrichtungen noch vergleichsweise neues Themengebiet handelt, wurde ein exploratives Forschungsdesign unter Einsatz qualitativer Methoden gewählt. Grundlage der Ergebnisse sind ein Auftaktworkshop unter Beteiligung der Hochschulen, eine Dokumentenanalyse und 16 leitfadengestützte Expert*innen-Interviews auf Arbeits- und Leitungsebene der brandenburgischen Hochschulen. Die Ergebnisse werden anhand von vier Handlungsbereichen strukturiert vorgestellt: Relevanz von FDM und Institutionalisierung an den Hochschulen; Technologie und Infrastruktur; Personal und Qualifizierung; Organisation, Kooperation und Finanzierung. Dabei stellt der Bericht sowohl den Status Quo als auch die Ziele der Hochschulen sowie die Wünsche an eine Landesinitiative vor. KW - Forschungsdaten KW - Institutionalisierung KW - Zentrale Einrichtung KW - Hochschule KW - Brandenburg KW - Forschungsdatenmanagement Y1 - 2020 U6 - https://doi.org/10.25932/publishup-48091 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - CHAP A1 - Rothfritz, Laura A1 - Petras, Vivien A1 - Kindling, Maxi A1 - Neuroth, Heike ED - Putnings, Markus ED - Neuroth, Heike ED - Neumann, Janna T1 - Aus- und Weiterbildung für das Forschungsdatenmanagement in Deutschland T2 - Praxishandbuch Forschungsdatenmanagement N2 - Der vorliegende Beitrag gibt einen Überblick über Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten im Bereich des wissenschaftlichen Forschungsdatenmanagements (FDM) in Deutschland. Sowohl internationale als auch nationale Koordinierungsmaßnahmen für das FDM wie die European Open Science Cloud und die Nationale Forschungsdateninfrastruktur erfordern gut qualifiziertes Personal. Jedoch befinden sich sowohl Rollen- als auch Berufsbilder noch in der Entwicklung und es besteht die Herausforderung, Kompetenzbereiche entsprechend zu definieren. Grundlage für ein gutes FDM ist ein hohes Maß an Datenkompetenz (Data Literacy), die zu einem kritischen und lösungsorientierten Umgang befähigt. Hierzu werden beispielsweise vom Stifterverband Projekte für Qualifizierungsmaßnahmen gefördert. Kompetenzbereiche und entsprechende Profile werden auf internationaler Ebene ausgearbeitet - in Deutschland gibt es bislang keine klaren Bezeichnungen und Kompetenzanforderungen. Bestehende Qualifizierungsmaßnahmen lassen sich in grundständige und weiterbildende Studiengänge sowie in Fort- und Weiterbildungen wie Workshops oder Lehrgänge unterteilen. Innerhalb von Studiengängen werden bislang vorwiegend im Bereich der Informationswissenschaft Fähigkeiten vermittelt. Insbesondere für fachspezifische Qualifizierungsmaßnahmen bieten sich Fort- und Weiterbildungen an. An dieser Stelle ist die exakte Definition der Zielgruppe von Qualifizierungsansätzen sowie die daraus abgeleiteten benötigten Kenntnisse weiterhin eine große Herausforderung. Eine gemeinsame Qualifizierungsstrategie fehlt bislang in Deutschland. Zukünftig könnten neben der Ausarbeitung von Rollen- und Kompetenzbereichen sowie Berufsbezeichnungen und Karrierewegen auch gemeinsam abgestimmte Qualifizierungsangebote, beispielsweise durch Qualifizierungsallianzen dazu beitragen, das Forschungsdatenmanagement systematisch und nachhaltig im deutschen Wissenschaftsbetrieb zu verankern. KW - Forschungsdaten KW - Weiterbildung KW - Qualifizierung Y1 - 2021 SN - 978-3-11-065780-7 U6 - https://doi.org/10.1515/9783110657807-015 SP - 255 EP - 276 PB - De Gruyter CY - Berlin ER - TY - THES A1 - Rothfritz, Laura T1 - Data Stewardship als Boundary-Work N2 - Data Stewardship wird besonders im Bezug auf die FAIR Data Principles und die Einführung der European Open Science Cloud als Begriff weitläufig verwendet, der im weitesten Sinne alle anfallenden Aktivitäten im Forschungsdatenmanagement beschreibt. Jedoch sind genaue Definitionen, Ausprägungen und konkrete Tätigkeitsbeschreibungen bislang noch nicht vollständig definiert. Forschungsdatenmanagement kann als soziotechnisches System angesehen werden, in dem unterschiedliche Akteure in Beziehung treten und zusammenwirken müssen. Die Akteure entstammen dabei unterschiedlichen Sozialen Welten, die an ihren Schwellen aufeinandertreffen und Grenzbereiche (Boundaries) bilden. Unterschiedliche Methoden der Grenzarbeit (Boundary-Work) können angewendet werden, um Kollaborationen zwischen Akteursgruppen zu ermöglichen und zu optimieren. Dabei stellt sich die Frage, inwiefern sich Data Stewardship Aktivitäten in diese Form von Zusammenarbeit einordnen lassen und welche Aufgaben Data Stewards dabei zukommen. Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Erarbeitung eines Referenzmodells durch die Übertragung von Theorien zu Kollaborationen in soziotechnischen Systemen und des Agierens an Boundaries aus der Technik- und Wissenschaftssoziologie auf das Anwendungsfeld des Data Stewardships. Hierfür werden anhand einer Literaturanalyse begriffliche Entwicklungen und Ausprägungen des Konzeptes Data Stewardship nachvollzogen und eine Arbeitsdefinition entwickelt. Bestehende theoretische Ansätze zu Methoden und Aufgaben von Boundary-Work werden anhand einer Analyse von im EU-Projekt EOSCpilot erarbeiteten Tätigkeitsbeschreibungen auf die Domäne Data Stewardship übertragen. Der Literatur lassen sich drei begriffliche Ausprägungen entnehmen: Data Stewardship als übergreifendes Konzept und zielgerichtete Menge an Handlungen, Data Stewardship als operative Beschreibungen von Tätigkeiten, die von unterschiedlichen Akteuren im Forschungsprozess ausgeführt werden und Data Steward als neue Rollenbeschreibung für verantwortliche Personen im Forschungsdatenmanagement. Data Stewards können an (kognitiven) Boundaries zwischen unterschiedlichen Akteursgruppen wirken. Sie übernehmen dabei unterstützende, koordinierende und vermittelnde Funktionen als ,Boundary Spanner’. Für die Arbeit an Boundaries können Boundary Objects eingesetzt werden, um als gemeinsame Referenzobjekte zwischen den Akteursgruppen zu vermitteln und die Zusammenarbeit zu erleichtern. Es werden Datenmanagementpläne, Policies und die FAIR Data Prinzipien als mögliche Boundary Objects im Data Stewardship identifiziert. Diese Arbeit ermöglicht eine neue Perspektive auf Data Stewardship Aktivitäten und die Rolle von Data Stewards. Sie zeigt, dass Data Stewardship als ein Zusammenspiel unterschiedlicher Akteure eingebettet in soziale Geflechte angesehen werden kann. Data Stewards müssen dabei über infrastrukturelle oder forschungsgetriebene Zielsetzungen hinaus vermittelnd auf einer sozialen Ebene agieren und müssen dafür entsprechende Kompetenzen mitbringen. KW - MA Informationswissenschaften KW - Forschungsdatenmanagement KW - Data Steward KW - Boundary Work KW - Open Science KW - Forschungsdaten KW - Interdisziplinäre Forschung KW - Kooperatives Verhalten KW - Grenze KW - Arbeitsfeld Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:525-24401 CY - Potsdam ER - TY - THES A1 - Rothfritz, Laura T1 - Persistent Identifier für wissenschaftliche Einrichtungen N2 - In der vorliegenden Arbeit werden Probleme bei der eindeutigen Identifizierung wissenschaftlicher Einrichtungen aufgezeigt, Persistent Identifier als Lösung dieser Probleme vorgeschlagen und bereits bestehende Lösungsansätze in Form von Identifikatorensystemen für wissenschaftliche Einrichtungen ausgewertet. Außerdem werden Anwendungsszenarien für die eindeutige Identifikation wissenschaftlicher Einrichtungen und bisherige Lösungen vorgestellt. Die betrachteten Identifikatorensysteme werden bewertet und aus den Anwendungsfällen Kriterien für Persistent Identifier für wissenschaftliche Einrichtungen herausgearbeitet. Offene Forschungsinfrastrukturen als Organisationsform für ein Identifikatorensystem bieten hierfür die Grundlage. Bisher erfüllen keine der betrachteten Identifikatoren die Kriterien für Persistent Identifier und können nicht als diese bewertet werden. Es bestehen jedoch Anwendungsfälle, für die Persistent Identifier zur eindeutigen, anhaltenden Identifizierung von Einrichtung sowie dem automatisierten Austausch von Metadaten sehr gut geeignet sind. KW - Systemidentifikation KW - Persistent identifier KW - Wissenschaftliche Einrichtung KW - Eindeutigkeit KW - Bewertung KW - Datenaustausch KW - BA Bibliotheksmanagement Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:525-20147 CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Neuroth, Heike A1 - Rothfritz, Laura A1 - Petras, Vivien A1 - Kindling, Maxi T1 - Digitales Datenmanagement als neue Aufgabe für wissenschaftliche Bibliotheken JF - Bibliothek Forschung und Praxis N2 - Ausgehend von den aktuellen Entwicklungen in Deutschland und Europa werden Diskussionen, Initiativen und Projektergebnisse im Bereich des digitalen Datenmanagements vorgestellt. Dabei wird ein besonderer Bezug zu den wissenschaftlichen Bibliotheken und deren zukünftige Aufgabenfelder gelegt, die international mit „Data Literacy“ und „Data Stewardship“ beschrieben werden. In Ergänzung zu „Data Scientists“ werden in Zukunft in großer Zahl Experten für das digitale Datenmanagement (sogenannte „Data Stewards“) benötigt. Daher haben das Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft der Humboldt-Universität zu Berlin und der Fachbereich Informationswissenschaften der Fachhochschule Potsdam gemeinsam den weiterbildenden Masterstudiengang Digitales Datenmanagement konzipiert, der im April 2019 startete. Wie sich dieser Studiengang in die nationalen und internationalen Entwicklungen und Herausforderungen einfügt, ist Gegenstand dieses Artikels. KW - Datenmanagement KW - Data Steward(ship) KW - Data Literacy KW - FAIR KW - DDM KW - European Open Science Cloud KW - Digital data management KW - research data KW - data literacy KW - study program KW - Forschungsdaten KW - Hochschulausbildung KW - Open Science Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:525-24636 SN - 1865-7648 SN - 0341-4183 VL - 43 IS - 3 SP - 421 EP - 431 PB - De Gruyter ER -