Infrastrukturen der Wissenschaft
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Die Methoden und Maßnahmen im Umgang mit Forschungsdaten sind ebenso divers wie die Hochschultypen, Fachdisziplinen und Forschungsgruppen, in denen sie Anwendung finden sollen. Während einzelne Aspekte längst zur wissenschaftlichen (oder fachlichen) Norm gehören, sind andere noch in der Etablierung oder reines Zukunftsideal. Je nach Perspektive und Kontext ist Forschungsdatenmanagement (FDM) noch immer eine Innovation. Entsprechend divers ist auch das Serviceportfolio im Bereich FDM und bedarf einer regelmäßigen Reflexion und Anpassung.
Forschungsdatenmanagement als Innovation zu denken, schafft die Möglichkeit, sich der Innovationstheorie zu bedienen und auf dieser Grundlage die Wirkkraft bestehender FDM-Services zu reflektieren und neue Ideen für (kooperative) Serviceangebote zu entwickeln.
Auf dem Poster werden die FDM-Services der Hochschule Düsseldorf (HSD) vorgestellt und gleichzeitig reflektiert. Als theoretische Basis wird der Innovation-Decision-Process nach E. M. Rogers herangezogen, der bei der Frage nach der Verbreitung einer Innovation (Diffusionstheorie) das Individuum und dessen Entscheidung, eine Innovation zu übernehmen oder zu verwerfen, ins Zentrum stellt. Die fünf Prozessschritte, die Forschende bei der Entscheidung für oder gegen eine FDM-Maßnahme jeweils durchlaufen, werden in einem Kreislauf dargestellt und kurz erläutert und dazu FDM-Services der HSD vorgestellt, die dabei unterstützen, dass der jeweilige Prozessschritt erfolgreich durchlaufen werden kann. So wird insgesamt reflektiert, welche Services auf welche Weise auf eine nachhaltige Etablierung von FDM einzahlen. Abschließend werden neue Ideen vorgestellt, die aus der Reflexion entstanden sind und künftig Eingang in das Serviceportfolio der HSD finden sollen.
Die Konsortien der Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) bieten eine Vielzahl von Services für das Forschungsdatenmanagement (FDM), die für Forschung, forschungsorientierte Lehre und Transfer an Hochschulen für angewandte Wissenschaften (HAW) von großer Bedeutung sind. Aufgrund institutioneller Besonderheiten stehen HAW jedoch vor spezifischen Herausforderungen bei der Implementierung von FDM-Strukturen. Ein zentraler Lösungsansatz ist die Entwicklung eines Serviceverzeichnisses, das eine gezielte Zuordnung der NFDI-Services zu den Fachbereichen und Bedarfen der Forschenden an HAW ermöglicht – der NFDI N(HAW)igator kann hierfür als beispielhafter Lösungsansatz dienen. Der Beitrag beleuchtet die Notwendigkeit einer klaren Service-Definition, die Bedeutung der Community-Beteiligung und die Herausforderungen bei der Aktualisierung und Pflege eines solchen Verzeichnisses. Es wird aufgezeigt, wie ein umfassendes Serviceverzeichnis zur effektiven Nutzung der NFDI-Angebote beitragen und die FDM Praxis an HAW stärken kann.
The presentation highlights the role of Universities of Applied Sciences (UAS) in research and their potential for the development of a National Research Data Infrastructure (NFDI). To address the growing need for structured research data management (RDM) at UASs, the FDM@HAW network has emerged as a potential connector between NFDI and UAS landscape. It aims to raise awareness of NFDI services across a diverse UAS network, and articulate UAS-specific requirements back to NFDI. In doing so, it strengthens mutual integration and fosters targeted support. With over 200 institutions [1], UASs constitute a significant part of the German science system. Traditionally focused on teaching, UASs have become drivers of applied research and regional innovation. Their contributions to education and research make them essential actors in shaping RDM in Germany. Research at UASs benefits business, science, and society. In many federal states, the right to award doctorates further reinforces their research activities. Strengthening RDM competencies is important to ensure that valuable research data from UAS meet the FAIR principles. Furthermore, employers benefit from graduates equipped with strong data literacy. Despite their potential, UASs remain underrepresented in the NFDI (and partly in the RDM community). Low participation in NFDI consortia and limited association membership indicate a broader lack of engagement, largely due to low awareness of NFDI among UAS researchers and administrations [2, p.42] [3, p.6]. The NFDI structure report 2024 addresses this gap and calls for broader contact to UASs [4, p.27]. Structural challenges limit UAS engagement in RDM and the NFDI, including high teaching loads, minor resources, and partnerships prioritizing data protection over openness or commercial interests. In response, many UASs have implemented strategic networking in research, teaching, and infrastructure to overcome resource limitations. This approach also drives the development of RDM structures, often via projects or state-level initiatives. The Federal Ministry of Education and Research supports 14 projects [5] through its funding guideline for RDM at UASs. This initiative led to the establishment of the FDM@HAW network in 2023, connecting these projects. Since its formation, the network has engaged in continuous exchange on RDM development and contributed to events such as Love Data Week, the FORTRAMA conference [6], Volkswagen Foundation's Digital Skills in Science Week [7] and E-Science-Tage [8]. These activities have helped sharpen the network's focus, identify shared priorities and integrate new members. Members contribute ideas, tools and services developed in RDM projects or collaborations - such as the "NFDI Survival Kit" [9] and the "NFDI-N(HAW)igator" [10] - to promote RDM awareness and inform about NFDI on a national scale. In line with NFDI's mission to "improv[e] the possibilities for using data for science and society" [11], FDM@HAW seeks to disseminate knowledge of and strengthen competence in delving into these possibilities. The network provides valuable support to activate a target group that has largely been untapped. Close cooperation between NFDI and FDM@HAW will then contribute to the successful development of a nationwide RDM ecosystem. In the presentation, proposals for cooperation will be outlined. (The references [1]-[11] are given in the PDF abstract according to the template).
Forschungsdatenmanagement entlang des "Innovation-Decision-Process" nach E. M. Rogers [Poster]
(2024)
Forschungsdatenmanagement und FDM-Maßnahmen als Innovation zu denken, schafft die Möglichkeit, sich der Innovationstheorie zu bedienen und auf dieser Grundlage die Wirkkraft bestehender FDM-Services zu reflektieren und neue Ideen für (kooperative) Serviceangebote zu entwickeln.
Hier werden die FDM-Services der HSD BIB auf Basis des „Innovation-Decision-Process“ nach E. M. Rogers reflektiert. Die fünf Prozessschritte, die Forschende bei der Entscheidung für oder gegen eine FDM-Maßnahme jeweils durchlaufen, werden kurz erläutert und dazu FDM-Services der Hochschule Düsseldorf (HSD) vorgestellt, die dabei unterstützen, dass der jeweilige Prozessschritt erfolgreich durchlaufen werden kann. So wird insgesamt reflektiert, welche Services auf welche Weise auf eine nachhaltige Etablierung von FDM einzahlen.
Dieses Poster wurde im Rahmen der VW-Themenwoche "Digitale Kompetenzen in der Wissenschaft" im Workshop "FDM mit geringen Ressourcen. Kompetenzaufbau durch Vernetzung von Hochschulen für angewandte Wissenschaften" am 02. Dezember 2024 vorgestellt.
Research Data Lifecycle
(2025)
A data lifecycle serves as a framework for structured data management. It covers the entire data flow from planning and generation to storage and provision. Measures for structured data management can be taken at all stages of the data lifecycle in order to use data efficiently, ensure its quality and guarantee its long-term availability.
This diagram visualizes the research data lifecycle, which is divided into three main areas: planning and repurposing, generation and processing, and storage and provision. Each area comprises specific tasks and processes for handling data.
The first phase, “Planning and Repurposing”, contains two key elements. The first is the planning of the research project, in which the objectives, methods and resources are defined. Secondly, it involves researching and reusing existing data in order to assess its usefulness and potential for the project at hand.
The second phase, “Generation and processing”, consists of three elements, which are mapped in a separate circular process. First, data is collected and recorded, either through experimental studies, surveys or other methods. The transition from the first phase to the second phase takes place via this element, as this is where the basic generation of own data within the research begins. Secondly, the collected data is stored and organized to ensure its integrity and availability. Thirdly, the relevant information is processed, analyzed and selected. The transition from the second phase to the third phase takes place from this element, as the knowledge gained is prepared for further storage and provision. Overall, the second phase forms a continuous cycle.
The third phase “Storage and Provision” consists of three elements. Firstly, the research results are published, be it in scientific journals, repositories or other relevant publication venues. Secondly, the data is archived to ensure its long-term availability and integrity. Thirdly, access to the research results is created, for example through selective access for certain user groups or increased visibility.