Was ist Forschungsdatenmanagement?

Der Forschungsdatenzyklus mit den Phasen: Planen, Sammeln, Speichern, Auswerten, Beschreiben, Archivieren, Teilen und Nachnutzen

Forschungsdatenmanagement umfasst alle Maßnahmen zur Qualitätssicherung von Forschungsdaten - und zwar in allen Phasen, die Forschungsdaten im Laufe des Forschungsprozesses durchlaufen: vom Planen über das Sammeln, Speichern und Auswerten bis zum Beschreiben, Archivieren, Teilen und Nachnutzen.

Aus wissenschaftspolitischer Sicht hat Forschungsdatenmanagement zwei übergeordnete Ziele:

Transparenz und Nachvollziehbarkeit von Forschung
Vermeidung von Doppelarbeit durch Nachnutzung von Forschungsdaten.

Aber auch für Sie ganz persönlich kann es viele gute Gründe dafür geben, Forschungsdatenmanagement zu betreiben! Durch das Teilen von Forschungsdaten erhöhen Sie Ihren wissenschaftlichen Output, Sie werden als Forscher*in sichtbarer und Sie werden auch häufiger zitiert. Wenn Sie Ihre Daten zudem bereits im Forschungsprozess gut managen, haben Sie später deutlich weniger Probleme, Ihre Daten wiederzufinden und nachzuvollziehen.

Planen

Forschungsdatenmanagement beginnt schon bei der Planung eines Forschungsvorhabens. Bereits jetzt sollten Sie sich Gedanken darüber machen, welche Daten Sie in welchem Umfang erheben werden, wie sie weiterverarbeitet und gesichert werden sollen und wie Sie sie ggf. für die Nachnutzung zur Verfügung stellen möchten. Hierzu kann die Erstellung eines Datenmanagementplans sinnvoll oder sogar erforderlich sein.

Wenn Sie Ihr Forschungsvorhaben im Rahmen eines Drittmittelprojekts durchführen, erkundigen Sie sich vorab nach eventuell geltenden Richtlinien der Förderorganisationen. Kosten für das Forschungsdatenmanagement - z. B. für Personalmittel zur Datenaufbereitung oder zur Entwicklung projektinterner Workflows, für Publikationskosten oder auch für die langfristige Speicherung, die über die Grundausstattung der Universität hinausgehen - können und sollten Teil der beantragten Fördermittel sein.

Sammeln

In der Phase der Sammlung bzw. Erhebung geht es vor allem darum, Methoden zu verwenden, die in der jeweiligen Fachdisziplin etabliert und idealerweise standardisiert sind. Dies bezieht sich auch auf die Auswahl, Vorbereitung und Anwendung der für den Einsatz der Methode benötigten Geräte und Software.

Speichern

Die Phase der Datenspeicherung umfasst z. B. die Nutzung geeigneter Speichermedien und die regelmäßige Durchführung von Backups. Sicherheitskopien sollten nach dem 3-2-1-Prinzip angelegt werden: Mindestens 3 Kopien auf mindestens 2 Speichermedien, davon mindestens 1 dezentral. Wird die IT-Infrastruktur der TU Berlin verwendet, erledigt die ZECM alle relevanten Schritte hinsichtlich Datensicherheit und Backup.

Auch Maßnahmen der Datensicherheit gehören zur Phase der Speicherung, so z.B. die Vergabe von Zugriffsrechten oder Passwörtern. Schließlich fallen in die Phase der Datenspeicherung auch Festlegungen zu Ordnerstruktur, Dateibenennung und Versionierung, die primär der Übersicht und Organisation der Daten dienen.

Auswerten

Die Auswertung der Daten sollte nach Methoden erfolgen, die in der jeweiligen Fachdisziplin etabliert und idealerweise standardisiert sind. Dies bezieht sich auch auf die Auswahl, Vorbereitung und Anwendung der für den Einsatz der Methode benötigten Geräte und Software.

Beschreiben

Ohne eine detaillierte Beschreibung kann man später mit den eigenen Daten oder mit den Daten anderer nicht allzu viel anfangen. Spätestens zum Ende eines Projektes - besser aber schon arbeitsbegleitend - sollten Sie Ihre Daten in einer separaten Datei dokumentieren. Eine Dokumentation enthält z.B. Informationen zur Erhebung der Daten (z.B. Methoden, Zeiträume, Technik), zu den Maßnahmen der Datenbereinigung sowie zu den verwendeten Variablen und Codes. Die Beschreibung von Forschungsdaten mit strukturierten, maschineninterpetierbaren Metadaten dient vor allem der Auffindbarkeit von Forschungsdaten.

Wenn Sie Ihre wertvolle Dokumentationsarbeit sichtbar machen wollen, besteht die Möglichkeit, diese in Form eines Data Papers bei einem Data Journal zu publizieren. Im Unterschied zu einem „klassischen“ wissenschaftlichen Artikel steht bei einem Data Paper die Beschreibung eines Forschungsdatensatzes im Vordergrund, nicht die daraus gewonnenen Erkenntnisse.

Archivieren

Nach Abschluss eines Forschungsprojekts müssen Sie die dazugehörigen Forschungsdaten für mindestens 10 Jahre aufbewahren. entweder in der Einrichtung, an der sie entstanden sind, oder in einem standortübergreifenden Repositorium. Wichtig dabei ist, dass die Daten unabhängig von Ihnen als Erzeuger*in auffindbar sind zugänglich sind. Die Archivierung sollte möglichst in nicht komprimierten, nicht-proprietären und standardisierten Dateiformaten erfolgen.

Im Sinne der Guten Wissenschaftlichen Praxis sind Forschungsdaten nach Abschluss der Forschung öffentlich zugänglich zu machen, sofern keine vertraglichen, ethischen oder gesetzlichen Bestimmungen entgegenstehen. Für die Bereitstellung bieten sich insbesondere Repositorien an, da diese in der Regel Funktionalitäten aufweisen, die eine Nachnutzung im Sinne der FAIR-Prinzipien ermöglichen (z.B. Vergabe von Persistent Identifiers, Vergabe von Lizenzen, Standardschnittstellen zum Zwecke der Auffindbarkeit). Wenn es ein geeignetes fachspezifisches Repositorium für Ihre Disziplin gibt, empfehlen wir, dieses zu nutzen. Andernfalls können generische Repositorien wie DepositOnce der TU Berlin oder Zenodo genutzt werden. Vor einer Datenveröffentlichung müssen mögliche rechtliche Einschränkungen hierfür (z.B. durch Datenschutz oder Urheberrecht) geklärt sein.

Nachnutzen

Wenn Forschungsdaten öffentlich zur Verfügung gestellt werden, können Sie von anderen Wissenschaftler*innen weiterverwendet werden. Vor einer Nachnutzung müssen jedoch die Nutzungsbedingungen geprüft werden. Zur Recherche nach veröffentlichten Datensätzen eignen sich z. B. BASE, DataCite und Google Dataset Search.