Fragen und Antworten für den Einstieg in das Thema Forschungsdatenmanagement.
Die DFG definiert Forschungsdaten folgendermaßen: „Zu Forschungsdaten zählen u. a. Messdaten, Laborwerte, audiovisuelle Informationen, Texte, Surveydaten, Objekte aus Sammlungen oder Proben, die in der wissenschaftlichen Arbeit entstehen, entwickelt oder ausgewertet werden. Methodische Testverfahren, wie Fragebögen, Software und Simulationen können ebenfalls zentrale Ergebnisse wissenschaftlicher Forschung darstellen und sollten daher ebenfalls unter den Begriff Forschungsdaten gefasst werden.“
Forschungsdatenmanagement (FDM) umfasst die Prozesse der Transformation, Selektion und Speicherung von Forschungsdaten mit dem gemeinsamen Ziel, diese langfristig und personenunabhängig zugänglich, nachnutzbar und nachprüfbar zu halten. Dazu können an allen Punkten des Datenlebenszyklus strukturierte Maßnahmen ergriffen werden, die geeignet sind, die wissenschaftliche Aussagekraft von Forschungsdaten zu erhalten, deren Zugänglichkeit durch Dritte für Auswertung und Analyse zu bewahren und die Nachweiskette zu sichern.
Die Anforderungen der Fördergeber sind heterogen und unterscheiden sich teils auch zwischen Förderprogrammen. Eine erste Übersicht finden Sie im Open Science Magazin.
Die DFG hingegen hat feste Vorstellungen zum Umgang mit Forschungsdaten, die nachfolgend zusammengefasst werden: https://www.dfg.de/foerderung/grundlagen_rahmenbedingungen/forschungsdaten/
Zudem existiert eine Checkliste der DFG: https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/grundlagen_dfg_foerderung/forschungsdaten/forschungsdaten_checkliste_de.pdf
Insbesondere in den Geo-, Lebens-, und Sozialwissenschaften gibt es zahlreiche Policies zum Umgang mit Forschungsdaten. Auf forschungsdaten.org finden Sie eine Liste der disziplinären Policies. Auf der Webseite der DFG finden Sie zudem fachspezifische Empfehlungen zum Umgang mit Forschungsdaten
Jede Hochschule, die weiterhin Fördermittel von der DFG erhalten möchte, ist aufgefordert, den DFG-Kodex an der eigenen Hochschule umzusetzen. Die Umsetzungsfrist lief bis zum 31.07.2023. Mit der Umsetzung des Kodex bekennt sich die Hochschule zu den Vorgaben der DFG hinsichtlich des Umgangs mit Forschungsdaten (vgl. Leitlinie 13, Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis - Kodex)
FDM betreibt im Prinzip bereits jede:r, die:der Forschungsdaten nachnutzt und/oder erhebt und abspeichert.
Einige Muster-DMP sind öffentlich zugänglich. Hier gibt es “fiktive” Muster-DMP aber auch Datenmanagementpläne, die aus “realen” Forschungsprojekten veröffentlicht wurden. Die HU-Berlin hat einige Musterpläne zusammengestellt.
Die Universität Wien stellt ebenfalls eine Zusammenstellung zur Verfügung, in der DMP aus “realen” Forschungsprojekten zu finden sind.
Grundsätzlich gilt, Muster-DMP geben Ihnen eine Orientierung, welche Informationen in einem DMP erfasst werden können/sollten. Sie dienen in keinem Fall als Sammlung von Textbausteinen, die einfach übernommen werden können.
Es gibt auch verschiedene Templates für DMP in Online-Tools wie DMPonline (hierbei handelt es sich um ein Tool aus dem UK, also außerhalb der EU)
Es existieren verschiedene nationale wie auch internationale DMP-Tools. Die Auswahl des passenden Tools erfolgt abhängig von verschiedenen Faktoren wie z. B. die unterstützten Templates der Förderer oder kollaborative Möglichkeiten.
Eine ausführliche Übersicht hierzu bietet der DMP-Tool Guide.
Einige Forschungsförderer sind dazu übergegangen, Ressourcen für das Forschungsdatenmanagement im Rahmen der Antragstellung zu berücksichtigen. So können z. B. in DFG-Anträgen entsprechende Ressourcen mitbeantragt werden.
Zentral hierfür kann sich eine frühzeitige Absprache mit der FDM-Kontaktstelle bzw. -Ansprechperson an Ihrer Einrichtung erweisen, um vorhandene und benötigte Ressourcen gemeinsam zu evaluieren.
Je nach Forschungsförderer können sowohl Sachkosten (z. B. Beschaffung von IT-Infrastruktur, Übernahme von Publikationskosten für die Datenpublikation) als auch Personalkosten – insbesondere bei großen Forschungsprojekten – beantragt werden.
Je nachdem, wie in einem Labor gearbeitet wird, kommen verschiedene Lösungen in Frage. Diese können eigene Serverlösungen für große Datenmengen, gemeinsame Konventionen für Dateibenennungen und/oder Wikis und spezialisierte Wissensmanagementtools umfassen. Soll zusammen mit den Daten auch viel Kontext (Metadaten) hinterlegt werden, empfiehlt es sich, ein elektronisches Labor(notiz)buch oder auch ein Labor Information and Management System zu verwenden (LIMS). Das kollaborative Arbeiten steht bei diesen Lösungen im Vordergrund.
Ein elektronisches Laborbuch ist ein Computerprogramm, welches herkömmliche Papierlaborbücher ersetzen soll. Das Hauptziel ist die Dokumentation der Forschung.
Das Führen eines Laborbuchs in digitaler Form bietet viele Vorteile. Besonders die gute Nachvollziehbarkeit und Durchsuchbarkeit der Einträge führen zu einer hohen Zeitersparnis. Zudem besteht die Möglichkeit, kollaborativ zu arbeiten und die betreffenden (technischen) Daten direkt mit in den Eintrag einzubinden. Auch kann – je nach verwendetem Tool – durch Signaturen und Versionierungen eine gute Beweissicherheit gewährleistet werden.
Eine sehr schöne Zusammenfassung der Vorteile eines elektronischen Laborbuchs bietet die Seite des ZB MED.
Bei der Auswahl eines passenden ELB sind verschiedene Faktoren ausschlaggebend, z. B. die Finanzierung, der Speicherort oder ob fachspezifisch oder generisch gearbeitet werden soll. Unterstützung bei der Auswahl gibt der ELN-Finder.
Eine Übersicht über verschiedene Produkte liefert die ELN-Matrix der Harvard Medical School.