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Datenmanagementpläne bilden die Grundlage für einen verantwortungsvollen Umgang mit Forschungsdaten. Gerade (Fach)Hochschulen der Angewandten Wissenschaften stellt dies jedoch vor große Herausforderungen, da sie bislang auf wenig etablierte Strukturen, Standards und Best Practices aus den für sie charakteristischen praxisrelevanten Disziplinen und Kooperationen zurückgreifen können. Das Projekt SAN-DMP will genau in diesem Spannungsfeld ansetzen um die Bedarfe unterschiedlicher Stakeholdergruppen in Bezug auf Datenmanagementpläne (DMP) zu untersuchen. Durch qualitative Methoden sollen evidenzbasierte Umsetzungsszenarien und Handlungsempfehlungen für das Forschungsdatenmanagement entstehen, die auf die substanziellen Bedürfnisse dieses Hochschultyps zugeschnitten sind. Die Expert:innen der verschiedenen Hochschulen und die Forschungscommunity werden schon im Forschungsprozess miteingebunden und die Ergebnisse werden offen publiziert, um die Diskussion und den Wissensaustausch (oder -transfer) anzuregen. Der vorliegende Artikel beschreibt Ausgangslage und methodisches Vorgehen des Projekts.
Die Heterogenität der Daten- und Dateiformate, der Größe und Menge der Daten, die Vielzahl der unterschiedlichen intendierten Anwendungsfälle eines DMS, die Verschiedenheit der disziplinspezifischen Anforderungen machen es unmöglich, eine übergreifende Architektur zu beschrieben. Neue Technologien wie z. B. NoSQL-Datenbanken erweitern die möglichen Komponenten einer DMS-Architektur. Insofern werden Mischformen zunehmend an Bedeutung gewinnen, in denen unterschiedliche technische Lösungen für die verschiedenen Datentypen und Anforderungen kombiniert und zu einem System zusammengefasst werden – hoffentlich transparent für Wissenschaftler, der seine Daten möglichst einfach verwalten, archivieren, publizieren und mit Mitarbeitern und Kollegen austauschen möchte.
Aktuelle Geschehnisse wie das Inkrafttreten des Kodex „Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis" der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) oder der Aufbau der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) und der European Open Science Cloud (EOSC) stellen Anbietende, Produzierende und Nutzende von Forschungsdaten vor fachwissenschaftliche, technische, rechtliche und organisatorische Herausforderungen. Das Praxishandbuch Forschungsdatenmanagement behandelt umfassend alle relevanten Aspekte des Forschungsdatenmanagements und der derzeitigen Rahmenbedingungen im Datenökosystem.
Insbesondere die praktischen Implikationen der Datenpolitik und des -rechts, des jeweiligen Datenmarkts, der Datenkultur, der persönlichen Qualifizierung, des Datenmanagements sowie des „FAIR"en Datentransfers und der Datennachnutzung werden untersucht. Das Praxishandbuch gibt überdies einen Überblick über Projekte, Entwicklungen und Herausforderungen beim Forschungsdatenmanagement.
Am 16. Juni 2021 fand ein Interview mit dem Herausgeber und den Herausgeberrinnen statt, das Ihnen Einblicke in die Intentionen, inhaltlichen Einflüsse sowie ihre Gedanken für die Zukunft des Forschungsdatenmanagements gibt. Hier finden Sie das Webinar auf Youtube : https://www.youtube.com/watch?v=H-v1KPTWsac
Personal Digital Archiving
(2016)
Durch die Digitalisierung der Gesellschaft entstehen in immer stärkerem Ausmaß Dateisammlungen privater Bürger, die für sie persönlich relevante Unterlagen enthalten. Gleichzeitig wird durch ein ungünstiges Nutzerverhalten und technische Risiken die dauerhafte Nutzbarkeit dieser privater Daten bedroht. Die Arbeit untersucht, welche Gefahrenquellen für die dauerhafte Erhaltung von persönlichen digitalen Unterlagen existieren und betrachtet Möglichkeiten und Ansätze für private Archivlösungen. Dazu werden die Erkenntnisse der professionellen Digitalen Archivierung auf ihre Anwendbarkeit im privaten Rahmen evaluiert und ein Lösungsansatz für die dauerhafte und sichere Bewahrung privater Datensammlungen erstellt. Zudem wird die mögliche Rolle der Archive bei der Etablierung des Themas Personal
Digital Archiving untersucht.
Das Handbuch Forschungsdatenmanagement ist konzipiert als Leitfaden für das Selbststudium sowie zur Unterstützung der Aus- und Weiterbildung auf dem aktuellen Stand der Diskussion. Sie richtet sich insbesondere an Einsteiger im Forschungsdatenmanagement, aber gleichermaßen auch an wissenschaftliche Datenkuratoren, IT-Administratoren und Informationswissenschaftler, die ihre Aufgaben im Forschungsdatenmanagement nicht mehr nur einzelfall- oder disziplinorientiert, sondern in Hinblick auf die Arbeit in und an Forschungsdateninfrastrukturen wahrnehmen wollen. Und so war die Aufgabe für die Autorinnen und Autoren in ihrem Kapitel nicht nur den State-of-the-Art darzustellen, sondern das Thema so aufzubereiten, dass z. B. über die Referenzen das weitere Einarbeiten in die Themenfelder erleichtert wird. Zentrale Aspekte des Forschungsdatenmanagements werden in der Publikation aus informationswissenschaftlicher und anwendungsbezogener Perspektive disziplinübergreifend eingeführt.
Mit dem BMBF geförderten Verbundprojekt EcoDM (Förderkennzeichen 16DWWQP) wurde erforscht, welche Herausforderungen, Chancen und Hindernisse sich im Bereich des rasanten digitalen Datenwachstums ergeben und wie Rahmenbedingungen aussehen könnten, Daten systematisch und FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) nutzen und teilen zu können. Einen zentralen Teil der Untersuchung bildeten neben Landscape- und Gap-Analysen Leitfaden-gestützte Interviews mit Expert*innen aus den Bereichen Wissenschaft, Wirtschaft, Public Sector und Qualifizierung. Basierend auf den Projektergebnissen wurden Empfehlungen zur Förderung des Teilens und Nachnutzens von Daten entwickelt. Der vorliegende Report veröffentlicht die gesammelten Untersuchungsergebnisse gemeinsam mit den 31 abgeleiteten bereichsübergreifenden Empfehlungen und die Diskussion dieser Empfehlungen im Rahmen der RDA Deutschland Tagung 2022.
Datenmanagementpläne
(2011)
Datenmanagementpläne sind Ergebnisse der wissenschaftspolitischen Forderung nach einem zeitgemäßen Management und Austausch von wissenschaftlichen Daten. Der verantwortungsvolle Umgang mit Forschungsdaten wird national und international mit der Erwartung verbunden, dass die Ergebnisse öffentlich geförderter Forschungsprojekte für Analysen und Replikationen dauerhaft und global verfügbar gemacht sind (OECD, 2007; Allianz, 2010). Für ein Forschungsprojekt ist ein Datenmanagementplan (DMP) von praktischer Relevanz, seit nationale und internationale Förderinstitutionen von Antragstellern erwarten, systematisch zu beschreiben, wie mit Forschungsdaten während der Projektlaufzeit und nach Projektabschluss umgegangen werden soll. Zur Förderung der nachhaltigen Sicherung und Verfügbarkeit von Forschungsdaten hat die DFG 2010 die Erstellung eines Datenmanagementplans in die Antragsbedingungen aufgenommen.
Zukunftsorientiertes Forschungsdatenmanagement geht über die Dokumentation von Forschungsergebnissen und -prozessen hinaus und ermöglicht neue Formen der Wieder- und Weiternutzung der gespeicherten Daten. Dabei spielen Re- und Meta-Analysen dieser Daten eine besondere Rolle, und Visualisierungen als Form der explorativen Datenanalyse können wertvolle Erkenntnisse liefern und zu neuen Forschungsfragen führen. In diesem Artikel haben wir die Interoperabilität der Daten (durch gemeinsame Semantik und Syntax, realisiert durch Ontologien und Markup-Sprachen) als wichtige Voraussetzung für Analysen und den Einsatz geeigneter Verfahren zur Dimensionalitätsreduktion als Kernbestandteil geeigneter Visualisierungen identifiziert und mit einem Beispiel, einer Experimentaldatenbank zum Data Mining / maschinellen Lernen, illustriert. Die Entwicklung und Bereitstellung solcher Tools werden zu den wichtigsten Schritten der nächsten Zukunft gehören, um das Forschungsdatenmanagement offen und damit wissenschaftlich generativ zu gestalten.
Mit dem BMBF geförderten Verbundprojekt EcoDM (Förderkennzeichen 16DWWQP) wurde erforscht, welche Herausforderungen, Chancen und Hindernisse sich im Bereich des rasanten digitalen Datenwachstums ergeben und wie Rahmenbedingungen aussehen könnten, Daten systematisch und FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) nutzen und teilen zu können. Einen zentralen Teil der Untersuchung bildeten neben Landscape- und Gap-Analysen Leitfaden-gestützte Interviews mit Expert:innen aus den Bereichen Wissenschaft, Wirtschaft, Public Sector und Qualifikation. Basierend auf den Projektergebnissen wurden 31 bereichsübergreifende Empfehlungen zur Förderung des Teilens und Nachnutzens von Daten entwickelt, die in dieser Broschüre mit einem Begleitwort veröffentlicht werden.