020 Bibliotheks- und Informationswissenschaften
As You Like It?
(2024)
In den vergangenen zehn Jahren haben verschiedene deutschsprachige Hochschulen und Universitäten institutionsspezifische oder -übergreifende Bedarfserhebungen zum Forschungsdatenmanagement (FDM) durchgeführt. Seither ist eine Reihe deutschlandweiter Initiativen hinzugekommen, die sich mit der Umsetzung eines nachhaltigen FDMs auseinandersetzen. Mithilfe von Bedarfserhebungen (z. B. in Form von Online-Befragungen oder strukturierten Interviews) können die jeweiligen Einrichtungen ihre Services zum FDM bei den Forschenden (und Studierenden) evaluieren, mit dem Ziel, sie an die Bedarfe anzupassen. Vortragende und Teilnehmende hatten im Rahmen eines Workshops bei der Research Data Alliance Deutschland e.V. Tagung 2023 die Möglichkeit, die verschiedenen Ansätze einer Bedarfserhebung unter Verwendung interaktiver Tools und Leitfragen zu diskutieren. Dabei sollte insbesondere die Eignung der verschiedenen methodischen Ansätze für eine umsetzungsorientierte Auswertung in Verbundkontexten in den Blick genommen werden. Teilnehmende, die noch vor einer Bedarfserhebung stehen, konnten von den gebündelten und reflektierten Ergebnissen des Workshops profitieren.
Forschungsdaten
(2023)
Es ist mittlerweile national und international anerkannt, dass ein professionelles Forschungsdatenmanagement die Nachvollziehbarkeit und Nachnutzbarkeit von Forschungsdaten verbessert. Während Forschende hierzu auf eine stetig wachsende Zahl an Schulungs- und Qualifizierungsangeboten zurückgreifen können, sind Angebote für Studierende immer noch rar. Auch Qualifizierungsarbeiten für Master- und auch Bachelorabschlüsse nutzen und/oder produzieren Forschungsdaten, welche einen professionellen Umgang erfordern. Daher entwickelte die Landesinitiaitive Forschungsdatenmanagement in Brandenburg (FDM-BB), ein Verbund der acht forschenden staatlichen Hochschulen Brandenburgs, im Rahmen des Projektes IN-FDM-BB ein Konzept für einen Zertifikatskurs zum Forschungsdatenmanagement für Studierende. Basierend auf diesem Konzept fand der erste Zertifikatskurs im März 2023 als einwöchige Online-Spring-School statt. Elf Dozent*innen mit unterschiedlichem beruflichem Hintergrund (Forschung und Lehre, Forschungsservice, Bibliothek) betreuten im Rahmen dieses ersten Zertifikatskurses 30 Studierende, deren Leistung, je nach Prüfungsform, mit 2, 3, oder 4 ECTS anrechenbar war. Das Poster stellt das Schulungskonzept mit den zugrunde liegenden Konzepten vor und liefert einen ersten Erfahrungsbericht aus der Spring-School 2023.
The idea behind the DARIAH Research Data Management Working Group is to tackle the challenges associated with the implementation of new FAIR and open data sharing mandates, and offer a unique space for collaboration among representatives of all major arts and humanities disciplines, cultural heritage professionals, and data management experts. More specifically, we are building a knowledge hub for new professionals around data management support (data managers, data stewards, open science officers, subject librarians etc.) from across DARIAH’s national hubs to exchange across the discipline-specific dimension.
During our meetings, the conflict between the need for and emergence of new data support roles, and the lack of any established domain-specific curriculum to train them, or, in some cases, even a lack of established good practices, became a recurrent topic which we aimed to address. Instead of embarking on the giant endeavour of curating an exhaustive and authoritative textbook for research data support specialists who work in the arts and humanities field, our idea is to give a snapshot of our own activities in the field and highlight the valuable work of others. Accordingly, the present publication can be read as the written form of a roundtable (or town hall) discussion where experts from Austria, Belgium, Germany, Switzerland, the Netherlands, Poland, and Spain have come and sat together to report and discuss past or ongoing work, share their fields of interests and provide honest and critical reflections, reveal how their institutions have developed capacities for data support, share their own stories of becoming data support professionals in the domain, and, most importantly, explore together what solutions, tools, practices, and other resources could be used and could be generalised across borders and disciplines.
This publication is the result of the Working Group’s first writing sprint, held between the 23 and 24 June 2022 at the Institute of Literary Research of the Polish Academy of Sciences (IBL PAN), in the Staszic Palace. The event was made possible by the DARIAH third Working Groups’ (WG) Funding Scheme Call for the years 2021–2023 and the resulting grant, which was administered by the Digital Humanities Centre at the Institute of Literary Research of the Polish Academy of Sciences (IBL PAN).
Ein professionelles Forschungsdatenmanagement verbessert die Nachvollziehbarkeit und Nachnutzbarkeit von Forschungsdaten. Forschende können eine wachsende Zahl an Schulungs- und Qualifizierungsangeboten zum Forschungsdatenmanagement nutzen, um den professionellen Umgang mit Daten zu erlernen. Schulungsangebote richten sich meist an Promovierende, wissenschaftliches und forschungsunterstützendes Personal. Für Bachelor- und Masterstudierende gibt es kaum Angebote, obwohl Forschungsdaten häufig bereits im Rahmen von Abschlussprojekten und -arbeiten Grundlage ihrer Fragestellungen sind. Die Landesinitiative Forschungsdaten- management in Brandenburg (FDM-BB), ein Verbund der acht forschenden staatlichen Hochschulen Brandenburgs, entwickelte daher im Rahmen des Projekts IN-FDM-BB ein Konzept für einen Zertifikatskurs zum Forschungsdatenmanagement für Studierende. Der erste Zertifikatskurs wurde im März 2023 als einwöchige Online-Spring School mit 30 Studierenden und elf Dozierenden mit unterschiedlicher beruflicher Expertise (Forschung und Lehre, Forschungsservice, Bibliothek) durchgeführt und ist, je nach Prüfungsleistung, mit 2 bis 4 ECTS / Leistungspunkten anrechenbar. Der Artikel beschreibt organisatorische, formale, technische, didaktische und inhaltliche Aspekte des Zertifikatskonzepts und liefert einen ersten Erfahrungsbericht.
So vielfältig die wissenschaftlichen Disziplinen sind, so divers sind die Daten, die in ihren Forschungsprozessen entstehen. Um einen angemessenen und der Guten wissenschaftlichen Praxis entsprechenden Umgang mit digitalen Forschungsdaten zu gewährleisten, wird ein verantwortungsvolles Forschungsdatenmanagement immer wichtiger. Daten sind dadurch möglichst langfristig auffindbar, in verständlicher Weise abgelegt und für Dritte nachnutzbar. Als eine Grundlage des Forschungsdatenmanagements dienen Datenmanagementpläne, da sie eine systematische Beschreibung enthalten, wie mit Forschungsdaten während des Forschungsprozesses, der Projektlaufzeit und darüber hinaus umgegangen werden soll. Solche Datenmanagementpläne werden vermehrt von Forschungsförderern und Hochschulen eingefordert.
Gerade Fachhochschulen (FHs) und Hochschulen für Angewandte Wissenschaften (HAWs) stellt jedoch die Implementierung von Forschungsdatenmanagement und Datenmanagementplänen vor große Herausforderungen, da sie – im Gegensatz zu Universitäten - bislang nur auf wenig etablierte Infrastrukturen, Standards und Best Practices aus den für sie charakteristischen praxisrelevanten Fachdisziplinen und Kooperationen zurückgreifen können.
Das Forschungsvorhaben „Sichtbarkeit, Akzeptanz und Nutzung von Datenmanagementplänen für FHs und HAWs (SAN-DMP)“ setzte es sich zum Ziel, mithilfe von qualitativen Methoden die Lücken an Fachhochschulen und Hochschulen der Angewandten Wissenschaften im Umgang mit Forschungsdatenmanagement und Datenmanagementplänen zu analysieren und Lösungen für die Bedarfe der unterschiedlichen Stakeholder zu finden. Im Rahmen des Forschungsprojekts wurden die entsprechenden Bedarfe an Hochschulen identifiziert und dargelegt, wie sie zu einem erfolgreichen Forschungsdatenmanagement beitragen können, ohne die teilweise sehr unterschiedlichen Anforderungen von Kooperationspartnern aus Industrie, Wirtschaft, Kultur, Forschung und Verwaltung außer Acht zu lassen.
This paper presents a project that aims at supporting municipal stakeholders in rural areas by developing data-based applications in a collaborative process of stakeholders and a transfer team. In order to foster knowledge transfer in the domains of data literacy and data management on multiple levels a new approach is proposed that organizes the team competencies along the data life cycle.
Forschungsdatenmanagement ist ein informationswissenschaftliches Thema, das kontinuierlich an Bedeutung gewinnt. Zur Abgrenzung von Arbeitsschwerpunkten für Informationswissenschaftler/innen wurde ein aktuelles Stellenanzeigenkorpus mit Bezug zum Forschungsdatenmanagement (FDM) ausgewertet und in einem erweiterten Forschungsdatenlebenszyklus verortet. Dieser Praxisrepräsentation wurde eine Literaturanalyse gegenübergestellt. Die abschließende Zusammenführung und Auswertung innerhalb des Forschungsdatenlebenszyklus zeigt eine hohe Kongruenz der Schwerpunktverteilung zwischen Theorie und Praxis.
Im Zuge der Digitalisierung werden zunehmend Objektdaten im Web publiziert. Jedoch ist unklar, ob diese von Forscher:innen genutzt werden und sie qualitativ ausreichend sind. Eine vielversprechende Lösung stellen die FAIR Data Principles dar. Seit ihrer Publikation im Jahr 2016 haben sie sich schnell innerhalb der Forschung verbreitet und sind Teil nationaler und internationaler Forschungsförderprogramme. FAIR ist ein Akronym für Findable, Acessible, Interoperable and Reusable. Ihr Ziel ist es, die Wiederverwendbarkeit von Forschungsdaten zu verbessern, indem die Daten unter anderem mit klaren und eindeutigen Nutzungsbedingungen ausgezeichnet werden. Eine Besonderheit der 15 Prinzipien ist die Fokussierung auf die Lesbarkeit der Daten, sowohl von Menschen als auch von Maschinen. In diesem Sinne ist die Anwendbarkeit von FAIR auf Museen Thema der Untersuchung.
Die Masterarbeit beschäftigt sich mit der Frage, welche Anforderungen an deutsche Forschungsmuseen bezüglich der Nutzung der Objektdaten als Forschungsdaten im Sinne der FAIR-Prinzipien gestellt und inwiefern diese Anforderungen bereits erfüllt werden.
Für die Selektion des Datenkorpus wird eine Online-Recherche, für den Kriterienkatalog eine Literaturrecherche und für die Beurteilung der FAIRness des Datenkorpus eine qualitative Bewertung durchgeführt.
Keines der untersuchten Objektdaten der sechs betrachteten Forschungsmuseen der Leibniz-Gemeinschaft ist vollständig FAIR-konform, aber mit 13 von 15 erfüllten Prinzipien ist das Deutsche Museum in München das FAIRkonformste Museum. Von allen Museen werden die Prinzipien F2, A1.1, A1.2 und I1 vollständig erfüllt, was an der Arbeitsweise in der Objektdokumentation und der Web-Publikation liegt. Das Prinzip A2 wird von keinem Museum erfüllt, wodurch Defizite in der Museumsarbeit deutlich werden. Die anderen Prinzipien werden, bis auf R1.3, unterschiedlich erfüllt.
Insgesamt bieten sich die FAIR-Prinzipien als Startpunkt für wiederverwendbarere Forschungsdaten im musealen Bereich an. Jedoch zeigen die untersuchten Museen zum Teil erhebliche Defizite auf, wie fehlende oder unklare Nutzungsbedingungen und Datenprovenienzen. Deutlich wird auch, dass die FAIRPrinzipien
nicht alle Anforderungen an Objektdaten abdecken. Dazu gehören die Langzeitarchivierung oder die Vertrauenswürdigkeit der Daten.
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.