Forschungsdatenmanagement bezeichnet alle Maßnahmen, die dafür notwendig sind, um digitale Forschungsdaten dauerhaft nutzbar zu machen. Im Englischen wird das Synonym »Research Data Management« verwendet, welches auch im deutschen Raum weit verbreitet ist. Ziel ist es nicht nur, die im Forschungsprozess entstehen Daten sorgfältig zu organisieren und zu pflegen, um ein besseres Arbeiten mit ihnen zu ermöglichen, sondern die Forschungsdaten für alle Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler frei zugänglich zu machen, um einen öffentlichen Umgang von Wissen zu fördern. Damit werden auch andere Teilgebiete wie »Open Data« und »Open Access« unterstützt.
Die Allianz der deutschen Wissenschaftsorganisation mit ihren Grundsätzen und die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) mit ihren Leitlinien haben die ersten Orientierungshilfen zum Umgang mit Forschungsdaten geschaffen. Sie beinhalten unter anderem folgende Richtlinien:
- Planungen zum Forschungsdatenmanagement sind bereits in der Projektplanung und der Antragstellung zu berücksichtigen
- Die Sicherung und freie Zugänglichkeit der Forschungsdaten ist zu gewähren, sofern keine wissenschaftlichen oder rechtlichen Interessen verletzt werden, beispielsweise in Form von Datenschutzrichtlinien oder Verpflichtungen gegenüber Dritten
- Die Verwendung von einschlägigen Standards und Verfahren ist einzuhalten, um die Qualität der Daten zu verbessern und deren Wiederverwendbarkeit zu gewähren
Diese Richtlinien sollen helfen, die Anerkennung der Forschung und die Reputation der Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler zu steigern. Sie wird von vielen Geldgebern bereits verlangt, aber auch gefördert.
Als Forschungsdaten sind im Allgemeinen alle Daten gemeint, die während des Forschungsprozesses generiert, gesammelt, verarbeitet oder analysiert werden können. Dazu zählen auch Forschungsergebnisse und gegebenenfalls benötigte Werkzeuge oder Verfahren, die im Verlauf der Forschungsarbeit und zur Lösung von Forschungsaufgaben entstanden sind.
Das Forschungsdatenmanagement beschreibt die gesamte Planung, Erfassung, Verarbeitung, Dokumentation, Archivierung und Publikation der Forschungsdaten.
Die Leitlinie und Handlungsempfehlung zum Umgang mit Forschungsdaten der Bauhaus-Universität Weimar
Das Thüringer Ministerium für Wirtschaft, Wissenschaft und Digitale Gesellschaft (TMWWDG) fördert im Zuge seiner Strategie zur Digitalisierung im Hochschulbereich mehrere Projekte, die den Umgang mit digitalen Medien verbessern soll. Darunter fällt auch die Entwicklung einer eigenen Leitlinie zum Umgang mit Forschungsdaten an jeder Hochschule in Thüringen. Die »Leitlinie zum Umgang mit Forschungsdaten« der Bahaus-Universität Weimar wurde von der Universitätsleitung am 12.02.2020 beschlossen.
Nachdem sie in verschiedenen Gremien der Universität diskutiert wurde, wurde die »Handlungsempfehlung zum Umgang mit Forschungsdaten« am 13.10.2021 vom Präsidium bestätigt. Sie dient als Ergänzung zur bereits veröffentlichten Leitlinie. Das Dokument beschreibt die rechtlichen Rahmenbedingungen sowie Vorgaben von Drittmittelgebern und Forschungscommunities zum Umgang mit Daten in den verschiedenen Phasen eines Forschungsprojektes. Dabei wird auf verschiedene Schwerpunkte wie Datenmanagementpläne, personenbezogene Daten oder die Veröffentlichung von Forschungsdaten eingegangen. Erläutert wird, welche Modelle, Services und Hilfsangebote zur Verfügung stehen.
Neben der Handlungsempfehlung wird für Studierende ein angepasstes Format zum Umgang mit Forschungsdaten in dem Moodle-Kurs "Wissenschaftliches Arbeiten@Bauhaus" angeboten.
Veranstaltete Workshops
Mit Hilfe des Netzwerks TKFDM und lokalen Einrichtungen wurden verschiedene öffentliche Workshops durchgeführt, die Entwicklungen in Bezug auf Forschungsdatenmanagement an der Bauhaus-Universität behandeln. Sie finden hier eine Auflistung dieser Workshops mit weiteren Informationen und der Möglichkeit sich die Materialien herunter zu laden.
18.06.2019: FDM-Tage 2019
"Forschungsdatenmanagement an der Bauhaus-Universität Weimar und auf überegionaler Ebene"
(veranstaltet durch TKFDM; Sprache: Deutsch)
[Download ] [Mehr Informationen]
- Vorstellung des Netzwerks TKFDM
- Einführung in Forschungsdatenmanagement
- Vorstellung der Umfrageergebnisse: Einblicke zum Umgang mit Forschungsdaten an der Bauhaus-Universität Weimar
05.06.2020 - Lange Nacht des wissenschaftlichen Schreibens 2020
"Open Data: Organisation und Veröffentlichung von Forschungsdaten"
(organisiert durch Bauhaus Research School, Universitätsbibliothek und eLab; Sprache: Deutsch)
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- Definition und Motivation zu Open Data
- Vorstellung der Modelle zum Umgang mit Forschungsdaten:
- 5S-Data Model
- 3-2-1 Backup-Regeln
- FAIR-Prinzipien
01.07.2020: FDM-Tage 2020
"Data Management Plans: FAIRify your Data!"
(Thüringer Kompetenznetzwerk Forschungsdatenmanagement, Sprache: Englisch)
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- Vorstellung der Leitlinie zum Umgang mit Forschungsdaten an der Bauhaus-Universität Weimar
- Vorstellung verschiedener Hilfsangebote in Bezug auf Forschungsdatenmanagement
26.11.2020: Online Workshop über Bauhaus Research School *UPDATE 08.07.2021*
"Forschungsdatenmanagement: Von der Planung und Organisation bis hin zur Veröffentlichung"
(organisiert durch Bauhaus Research School/Dezernat Forschung, Sprache: Deutsch)
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- Warum Forschungsdatenmanagement?
- Leitlinien und der Datenmanagementplan
- Vorstellung verschiedener Modelle zum Umgang mit Forschungsdaten
27.01.2021: Coffee Lecture zu 5S Data
"5S Data: Setz dich auf deine 5 Buchstaben und organisiere deine Daten!"
(Thüringer Kompetenznetzwerk Forschungsdatenmanagement, Sprache: Deutsch)
[Download] [Mehr Informationen]
- Woher stamm die 5S Methodik?
- Wie kann sie in Bezug auf Forschungsdaten angewendet werden?
10.06.2021 - Lange Nacht des wissenschaftlichen Schreibens 2021
"Plattformen zum kollaborativen Schreiben"
(organisiert durch Bauhaus Research School, Universitätsbibliothek und eLab; Sprache: Deutsch)
[Download] [Mehr Informationen]
- Warum sind Tools zum kollaborativen Schreiben sinnvoll?
- Vorstellung: Nextcloud, Sharepoint, GitLab, Overleaf
- Weitere Tools und Forschungsumgebungen
25.06.2021: FDM-Tage 2021
"How to deal with Reseach Data – Recommendations for the Data Life Cycle!"
(Thüringer Kompetenznetzwerk Forschungsdatenmanagement, Sprache: Englisch)
[Download ] [Mehr Informationen]
- Vorstellung der Handlungsempfehlung zum Umgang mit Forschungsdaten an der Bauhaus-Universität Weimar
- Aktuelle Entwicklungen und Angebote
Das Thüringer Kompetenznetzwerk Forschungsdatenmanagement
Da bislang nicht an allen Thüringer Hochschulen eine Kontaktstelle für Forschungsdatenmanagement existiert, wird vom Thüringer Kompetenznetzwerk Forschungsdatenmanagement eine thüringenweite Plattform bereitgestellt, die nicht nur Informationsmaterial und News zu Veranstaltungen enthält, sondern einen Helpdesk anbietet, an den alle Fragen zum Thema Forschungsdatenmanagement gerichtet werden können. Weiterhin werden regelmäßig Veranstaltungen durchgeführt und auch Schulungen für verschiedene Zielgruppen auf Anfrage angeboten.
Die Informationswebseite forschungsdaten.info
Die Webseite forschungsdaten.info wurde als deutschlandweite Plattform geschaffen, um Materialien in deutscher Sprache zu dem Thema Forschungsdatenmanagement bereitzustellen. Auf der Plattform befinden sich u.a. Videos, Tutorials und Informationstexte, die sowohl einen Überblick über das Thema erlauben als auch spezifische Fachinformationen enthalten. So wird auch auf bestimmte Fachgebiete eingegangen als auch Projekte und Organisationen vorgestellt, die sich mit dem Thema Forschungsdatenmanagement in verschiedenen Regionen befassen.
Der neue DFG-Kodex von 2019 und Forschungsdatenmanagement
Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) hat am 3. Juli 2019 die »Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis« (Kodex) beschlossen, welche ab dem 1. August 2019 in Kraft treten. Der Kodex ersetzt die bisher geltende »Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis« (Denkschrift) vom 3. Juli 2013. Diese Leitlinien stellen einen wichtigen Bestandteil in der Wissenschaft dar, da ein Großteil der durch fremdmittelgeförderten Projekte an den universitäten Einrichtungen von der DFG stammt.
Von den insgesamt 19 formulierten Leitlinien in dem Kodex haben folgende Leitlinien für Forschungsdatenmanagement relevante Inhalte.
Leitlinie 7: Phasenübergreifende Qualitätssicherung
- Kontinuierliche Qualitätssicherung im Laufe des Projekts
- Darstellung der Maßnahmen bei Weitergabe bzw. Veröffentlichung der Daten
- Öffentlich verfügbare Daten (inkl. Quellcode) müssen persistent, zitierbar und gut dokumentiert sein
- Ziel: Replizierbarkeit und Transparenz
Leitlinie 10: Rechtliche und ethische Rahmenbedingungen
- Aktive Informations- und Wissenspflicht der Forschenden
- Dokumentierung der Nutzungsrechte an allen Forschungsergebnissen
- Nutzungsberechtigte sind vorranging die Datenautor/innen und entscheiden über weiteren Zugang für Dritte
Leitlinie 11: Methoden und Standards
- Orientierung an Community-Standards
- Entwicklung von Standards wo keine existieren
- Qualitätssicherung von Forschungsdaten
Leitlinie 12: Dokumentation
- Dokumentation nach Fachgebietsstandards
- Schutz der Dokumentation gegen Manipulation
- Dokumentation des Quellcodes von Forschungssoftware
Leitlinie 13: Herstellung von öffentlichem Zugang zu Forschungsergebnissen
- Open Data: Forschungsdaten, Materialien und Methoden offen verfügbar machen
- Orientierung an FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable und Re-usable)
- Ablage in anerkannten Archiven oder Repositorien
- Angemessene Lizenzierung vor allem für Forschungssoftware
Leitlinie 17: Archivierung
- Archivierung aller öffentlich zugänglich gemachter Forschungsergebnisse für eine angemessene Zeit von möglichst über 10 Jahren
- Orientierung an Fachgebietsstandards
- Bei Opt-Out: Darlegung von Gründen
- Hochschulen stellen notwendige Infrastruktur sicher
In einem Artikel vom 14. März 2022 gibt die DFG ebenfalls an, dass Ausführungen in Förderanträgen zu den Umgang mit Forschungsdaten verpflichtend und stärker kontrolliert werden.
Die Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI)
Die verschiedenen Fachkonsortien der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) haben die Aufgabe, die Datenbestände von Wissenschaft und Forschung systematisch zu erschließen, nachhaltig zu sichern und zugänglich zu machen sowie (inter-)national zu vernetzen. Damit stellen sie eine wichtige Rolle bei dem Forschungsdatenmanagement vieler wissenschaftlicher Einrichtungen dar. Seitens der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) können hier weitere Informationen zu diesen Thema abgerufen werden. 2020 wurde weiterhin der NFDI Verein gegründet, der über die Konsortien und weitere Entwicklungen berichtet.
In Zusammenarbeit mit dem Thüringer Kompetenznetzwerk Forschungsdatenmanagement wurde bei der Kontaktstelle Forschungsdatenmanagement an der FSU Jena eine Übersicht aller NFDI-Konsortien erstellt, die Anträge eingereicht haben. Hierzu wurden auch die thüringischen Ansprechpartner mit aufgelistet.
In den drei Antragsrunden werden Konsortien gewählt, die die Abdeckung der Wissenschaftsdisziplinen innerhalb der NFDI gewährleisten sollen: von Kultur-, über Sozial-, Geistes- und Ingenieurswissenschaften bis hin zu Lebens- und Naturwissenschaften. Folgende Konsortien sind so entstanden und werden offiziell finanziert:
1. Runde (Förderbeginn Oktober 2020):
- DataPLANT: Daten in Pflanzenforschung
- GHGA: Deutsches Humangenom-Phenom-Archiv
- KonsortSWD: Konsortium für die Sozial-, Bildungs-, Verhaltens- und Wirtschaftswissenschaften
- NFDI4Biodiversity: Biodiversität, Ökologie und Umweltdaten
- NFDI4Cat: NFDI für Wissenschaften rund um Katalyse
- NFDI4Chem: Fachkonsortium Chemie für die NFDI
- NFDI4Culture: Konsortium für Forschungsdaten zu materiellem und immateriellem kulturellem Erben
- NFDI4Health: NFDI für personenbezogene Gesundheitsdaten
- NFDI4Ing: NFDI für die Ingenieurswissenschaften
2. Runde (Förderbeginn Oktober 2021):
- BERD@NFDI: NFDI für Betriebswirtschaftslehre, Volkswirtschaftslehre und verwandte Daten
- DAPHNE4NFDI: Daten aus Photonen- und Neutronen-Experimenten
- FAIRmat: FAIRe Dateninfrastruktur für die Physik der kondensierten Materie und die
chemische Physik von Feststoffen - MaRDI: Mathematische Forschungsdateninitiative
- NFDI4DataScience: NFDI für Datenwissenschaften und Künstliche Intelligenz
- NFDI4Earth: NFDI-Konsortium für Erdsystemforschung
- NFDI4Microbiota: NFDI für Mikrobiota-Forschung
- NFDI-MatWerk: Nationale Forschungsdateninfrastruktur für Materialwissenschaft und Werkstofftechnik
- PUNCH4NFDI: Teilchen, Universum, Kerne und Hadronen für die NFDI
- Text+: Sprach- und textbasierte Forschungsdateninfrastruktur
3. Runde (Förderbeginn Januar 2023)
- Ausschreibung läuft...
Neben den Konsortien gibt es Querschnittsthemen, die als eigenständige Sektionen behandelt werden. Diese sind:
- section-metadata: (Meta)daten, Terminologien und Provenienz (-> Positionspapier)
- section-infra: Common Infrastructures (-> Positionspapier)
- section-edutrain: Training & Education (-> Positionspapier)
- section-ELSA: Ethical, Legal & Social Aspects (-> Positionspapier)
Kostenlose Online-Kurse
Forschungsdatenmanagement auf einen Blick – eine Online-Einführung
(Projekt FOKUS - Forschungsdatenkurse für Studierende, 2019, Sprache: Deutsch)
[Projekt] [Online Portal] [Repositorium]
Diese Plattform wurde vom BMBF gefördert und stellt eine Einführung in Forschungsdatenmanagement dar, welche sowohl an Studentinnen und Studenten als auch wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter gerichtet ist. Sie beinhaltet folgende Inhalte:
- Einführung FDM
- FDM-Zyklus
- Forschungsdaten-Policies
- Gute wissenschaftliche Praxis
- Datenmanagementpläne (RDMO)
- Metadaten und Metadatenstandard
- FAIR-Prinzipien
- Datenqualität
- Datenorganisation
- Datenspeicherung, Backup und Datenarchivierung
- Datenschutz
- Urheberrecht
- Promotionsrecht
An der Erstellung der Inhalte waren die Technische Universität Darmstadt, die Goethe-Universität Frankfurt am Main, die Justus-Liebig-Universität Gießen, die Hochschule Fulda und als Projektleitung die Philipps-Universität Marburg beteiligt.
MANTRA – Research Data Management Training
(JISC Managing Research Data Programme, 2011, Update 2017, Sprache: Englisch)
[Projekt] [Online Portal] [Repositorium]
MANTRA ist ein Online-Kurs, der sich an Doktorandinnen und Doktoranden und andere wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter richtet, die mit digitalen Daten umgehen müssen. Dieser umfasst folgende Inhalte (übersetzt):
- Forschungsdaten im Kontext (Einführung)
- Dateiformate & Transformation
- Datenschutz, Rechte & Zugänge
- Datenmanagementpläne
- Dokumentation, Metadaten, Zitierung
- Verteilung, Aufbewahrung & Lizenzierung
- Datenorganisation
- Speicherung & Sicherheit
- Tutorials zum Umgang mit Daten (Bsp. Anhand von SPSS, R, ArcGIS etc.)
Die Plattform ist an der University of Edinburgh entstanden. Über einen Blog und einen Youtube-Kanal wird über das Thema und Neuerungen gesprochen.
CESSDA Data Management Expert Guide
(CESSDA Training Working Group, 2017, Update 2019, Sprache: Englisch)
[Online Portal]
Der Expert Guide wurde von verschiedenen europäischen Experten gestaltet um Wissenschaftlern in den Gesellschaftswissenschaften ihre Forschungsdaten auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar zu machen (FAIR-Prinzipien). Folgende Inhalte werden erklärt:
- Planung
- Organisation & Dokumentation
- Bearbeitung
- Speicherung
- Schutz
- Archivierung & Veröffentlichung
- Auffinden
Der Expert Tour Guide on Data Management wurde erstellt für CESSDA ERIC von ADP, AUSSDA, CSDA, DANS, FORS, FSD, GESIS, NSD, SND, So.Da.Net und UKDS und dabei illustriert und aufbereitet von Verbeeldingskr8.