<\/p>\n\n\n\n
Seit einigen Jahren wird in Wissenschaft, Politik und Gesellschaft in steigendem Ma\u00dfe der Bedarf und der Mehrwert gesehen, nicht allein das Resultat von Forschungsarbeit im Rahmen von Vortrag, Tagung oder Publikation zur Verf\u00fcgung zu stellen, sondern ebenso die zugrundeliegenden Daten zu publizieren. Immer h\u00e4ufiger wird von den etablierten Forschungsf\u00f6rdernden deshalb verlangt, entsprechende Konzepte bei der Antragstellung vorzulegen und die Forschungsdaten<\/strong> nach Abschluss des Projekts zur Nachnutzung zur Verf\u00fcgung zu stellen. Es kann sich dabei je nach Fachdisziplin um ganz unterschiedliche Arten in diversen Formaten handeln, wie beispielsweise Messdaten und Laborergebnisse, Programmiercodes und Berechnungen, aber auch Interviewdaten, Umfragen oder Transkriptionen. Diese Vielfalt und Heterogenit\u00e4t werfen ein erstes Licht auf die komplexen Fragestellungen eines guten Forschungsdatenmanagements, bei dem es zahlreiche unterschiedliche Aspekte zu beachten gilt. Die so genannten FAIR-Prinzipien[1]<\/strong><\/a><\/strong> haben sich dabei als Richtschnur f\u00fcr einen guten und nachvollziehbaren Umgang mit Forschungsdaten etabliert. Sie liefern eine Orientierung, was in der Datenhaltung zu beachten ist.<\/p>\n\n\n\n Dass im Rahmen von Forschungsprojekten eine Vielzahl an Daten erhoben und gesammelt wird, ist nichts Neues und hinl\u00e4nglich bekannt. Lagen diese im analogen Zeitalter in Mappen, Ordnern und Kartons in Papierform vor, so bietet das digitale Zeitalter komfortable M\u00f6glichkeiten, diese Informationen nicht im Keller verstauben zu lassen. Vielmehr er\u00f6ffnen sich Chancen, Zeit und Ressourcen zu sparen<\/strong> und die erhobenen Daten nachhaltig weiter zu nutzen. Das wurde auch von der Hochschulrektorenkonferenz erkannt und im Jahr 2014 in der Empfehlung \u201eManagement von Forschungsdaten \u2013 eine zentrale strategische Herausforderung f\u00fcr Hochschulleitungen\u201c[2]<\/a> festgehalten. Seitdem hat sich einiges getan. Beispielsweise findet sich das FDM im DFG-Kodex \u201eLeitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis\u201c wieder, der damit seit 2019 verbindliche Regelungen f\u00fcr eine F\u00f6rderung durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft setzt[3]<\/a>. Auch andere Forschungsf\u00f6rderer, wie die Europ\u00e4ische Kommission, das Bundesministerium f\u00fcr Ern\u00e4hrung und Landwirtschaft (BMEL) oder die Volkswagenstiftung listen verschiedene Vorgaben, insbesondere was das Forschungsdatenkonzept oder einen Datenmanagementplan (DMP) bei der Beantragung von Geldern betrifft[4]<\/a>. Zudem k\u00f6nnen in einigen F\u00e4llen auch Kosten geltend gemacht werden, die durch das FDM im Projekt zu erwarten sind. Jede F\u00f6rderlinie setzt ihre eigenen Ma\u00dfst\u00e4be. Die rechtzeitige Planung guter und strukturierter Datenhaltung ist jedenfalls inzwischen h\u00e4ufig ein Teil bei der Beantragung von Forschungsgeldern<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Das Akronym FAIR steht f\u00fcr \u201eF<\/strong>indable A<\/strong>ccessible I<\/strong>nteroperable R<\/strong>eusable\u201c und hat sich zu einem Standard in der FDM-Community entwickelt. Die Begriffe definieren den Anspruch an einen nachhaltigen Umgang mit gewonnenen Forschungsdaten. \u201eFindable<\/strong>\u201c unterstreicht, dass die Daten aufgrund guter Beschreibungen, der Verwendung von Metadaten, durch Identifikatoren wie z.B. die DOI in Portalen bzw. Repositorien schnell und \u00fcbersichtlich zu finden sein sollen. \u201eAccessible<\/strong>\u201c meint, dass sie verf\u00fcgbar bzw. zug\u00e4nglich sein sollen. Hierbei hei\u00dft es zudem Datenschutzgesichtspunkte und andere Schutzrechte zu beachten. Nicht alles ist gleich frei zug\u00e4nglich, aber gute Metadaten k\u00f6nnen Nachweise liefern. Vertrauensw\u00fcrdige digitale Archive und Repositorien bieten technische L\u00f6sungen. Die EU-F\u00f6rderrichtlinien Horizon 2020[5]<\/a> formulierte es als \u201aAs open as possible, as closed as necessary.\u2018<\/em> Hinter dem Prinzip \u201eInteroperable<\/strong>\u201c verbirgt sich, dass Daten aufgrund ihrer Struktur austausch- und vergleichbar sein sollen. Sie k\u00f6nnen dabei, m\u00f6glichst automatisiert, mit anderen Daten und Anwendungen verkn\u00fcpft werden. Standards und einheitliche Begrifflichkeiten f\u00f6rdern das Erreichen dieser Regel. Wichtiges Ziel des FDM ist schlie\u00dflich, dass die gewonnenen Daten \u201eReusable<\/strong>\u201c sind. Dazu geh\u00f6rt das Einr\u00e4umen von Nutzungsrechten \u00fcber Lizenzen oder aber auch das Offenlegen von Informationen zum Entstehungsprozess bzw. der Herkunft der Daten. Der Mehrwert, dass gut aufbereitete Daten in andren Szenarien verwendet werden k\u00f6nnen und nicht neu erhoben werden m\u00fcssen, ergibt sich erst durch das Zusammenspiel dieser Ans\u00e4tze[6]<\/a>. Im besten Fall k\u00f6nnen die vorhandenen Daten, die zu gro\u00dfen Teilen aus \u00f6ffentlich finanzierter Forschung generiert sind, f\u00fcr weitere Erkenntnisse genutzt und zu Rate gezogen werden und das kann Zeit und Ressourcen sparen.<\/p>\n\n\n\n Ein Datenmanagementplan<\/strong>[7]<\/a>, kurz auch DMP genannt, wird vielfach vor Beginn eines Forschungsprojekts bei der Antragstellung gefordert. Dieses zentrale Instrument ist quasi eine Beschreibung des beabsichtigten Umgangs mit den im Projekt zu erhebenden Daten. Im DMP sollen konkrete praktische Handhabungen im Umgang mit den Daten festgelegt werden. Dar\u00fcber hinaus ist eine regelm\u00e4\u00dfige \u00dcberpr\u00fcfung dieser Festlegungen und ggf. eine Nachjustierung und Anpassung notwendig. Alle im Projekt Mitarbeitenden sollten diese zentrale Konvention kennen \u2013 nicht nur, um den Anforderungen des Mittelgebers gerecht zu werden, sondern auch um die Zusammenarbeit im Team zu erleichtern und um die Ergebnisse transparent und nachvollziehbar zu halten. Zur Erstellung eines DMP stehen inzwischen verschiedene Programme oder Werkzeuge zur Verf\u00fcgung[8]<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Die Forschungsdaten durchlaufen im Laufe eines Projekts unterschiedlichen Stadien. Sie werden geboren, wachsen und leben bevor sie scheinbar sterben, k\u00f6nnen aber durch Nachnutzung neu aufbl\u00fchen. Unterteilt wird dieser so genannte Forschungsdatenlebenszyklus<\/strong> in sechs Phasen: Planung, Erhebung, Analyse, Archivierung, Zugang und Nachnutzung. Ziel des Forschungsdatenmanagements ist es, die Daten von Beginn an gut zu strukturieren, um ein sp\u00e4teres Leben der Daten bzw. die Nachnutzung zu erm\u00f6glichen. Ein institutionelles FDM unterst\u00fctzt hierbei, beispielsweise \u00fcber Ansprechpartner, die bei konkreten Anliegen wie der Drittmittelakquise, der Nutzung von Repositorien oder aber im Projektverlauf zur Seite stehen. Auch sind Hilfestellungen durch Handreichungen, Tools, Schulungen oder Tutorials verf\u00fcgbar. Der Verein Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI e.V.)[9]<\/a> hat sich beispielsweise als Ziel gesetzt, Angebote zu vernetzen und Infrastrukturen f\u00fcr das FDM zu f\u00f6rdern, da FDM ein essentieller Bestandteil<\/strong> von Forschung<\/strong> geworden ist.<\/p>\n\n\n\n Da Forschungsdatenmanagement in den zur\u00fcckliegenden Jahren zunehmend wichtig geworden ist, wurde im Jahr 2022 auch f\u00fcr die kleine, aber forschungsstarke Th\u00fcringer Hochschule Nordhausen eine \u201eLeitlinie zum Umgang mit Forschungsdaten[10]<\/a>\u201c beschlossen. Eine begleitende Handlungsempfehlung hierzu steht \u00fcber das Referat Forschung und Wissenschaftstransfer zur Verf\u00fcgung, denn seit 2023 geht es dort mit verst\u00e4rkten Kr\u00e4ften weiter. Im Rahmen des BMBF gef\u00f6rderten Projekts \u201eFDM-HAW Kompetenzcluster Jena-Erfurt-Nordhausen-Schmalkalden\u201c (FDM-HAWK, F\u00f6rderungskennzeichen 16FDFH107A) wurde im Referat Forschung und Wissenschaftstransfer eine Anlaufstelle eingerichtet, die beim strukturierten und nachhaltigen Umgang mit Daten unterst\u00fctzt und mit dem schon l\u00e4nger bestehenden Th\u00fcringer Kompetenznetzwerk Forschungsdatenmanagement (TKFDM)[11]<\/a> vernetzt ist. Durch diese Anbindung k\u00f6nnen auch Veranstaltungen und Schulungen zum Thema mitgenutzt werden. Auch in der im Juni 2023 verabschiedeten \u201eSatzung zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis, zur Vermeidung wissenschaftlichen Fehlverhaltens und f\u00fcr den Umgang mit Verst\u00f6\u00dfen an der Hochschule Nordhausen (HSN-SgwP)[12]<\/a>\u201c werden der Umgang mit Forschungsdaten und auch die FAIR-Prinzipien umrissen. Die Mitgliedschaft in der NFDI e.V. ist ebenfalls beantragt. International und deutschlandweit entwickelt sich die FDM-Community sehr dynamisch weiter: Es entstehen fachspezifische Verb\u00fcnde, technische L\u00f6sungen und Tools werden entwickelt, um die Datenqualit\u00e4t zu verbessern, Plattformen und Repositorien sowie Speicherl\u00f6sungen f\u00fcr die Langzeitverf\u00fcgbarkeit werden aufgebaut. Um Teil dieser Entwicklung zu sein und den Erwartungen der Forschungsf\u00f6rderer gerecht zu werden, setzt die Hochschule Nordhausen auf Wissen und Unterst\u00fctzung vor Ort sowie die Zusammenarbeit mit wichtigen Akteuren im Forschungsdatenmanagement. Nur im Schritthalten mit den aktuellen Entwicklungen beim nachhaltigen Umgang mit den gewonnenen Daten kann der \u201eDatengarten\u201c bl\u00fchen und die Sichtbarkeit und den guten Ruf der nordth\u00fcringischen Hochschule st\u00e4rken.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n [1]<\/a> Wilkinson, M. D. et al. The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Sci. Data 3:160018 doi: 10.1038\/sdata.2016.18 (2016)<\/p>\n\n\n\n [2]<\/a> https:\/\/web.archive.org\/web\/20221106202250\/https:\/\/www.hrk.de\/positionen\/beschluss\/detail\/management-von-forschungsdaten-eine-zentrale-strategische-herausforderung-fuer-hochschulleitungen\/<\/a> (eingesehen am 22.08.2024)<\/p>\n\n\n\n [3]<\/a> https:\/\/zenodo.org\/records\/6472827<\/a> (eingesehen am 22.08.2024)<\/p>\n\n\n\n [4]<\/a> Eine \u00dcbersicht zu etablierten F\u00f6rdereinrichtungen findet sich unter https:\/\/forschungsdaten.info\/themen\/informieren-und-planen\/forschungsdatenmanagement-und-forschungsfoerderer\/#c492536<\/a> (eingesehen am 22.08.2024). Entscheidend sind die in der jeweiligen F\u00f6rderlinie beschriebenen Anforderungen.<\/p>\n\n\n\n [5]<\/a> https:\/\/research-and-innovation.ec.europa.eu\/funding\/funding-opportunities\/funding-programmes-and-open-calls\/horizon-2020_en<\/p>\n\n\n\n [6]<\/a> vgl. https:\/\/forschungsdaten.info\/themen\/veroeffentlichen-und-archivieren\/faire-daten\/<\/a> (eingesehen am 24.08.2024)<\/p>\n\n\n\n [7]<\/a> Ein DMP wird in einigen F\u00f6rderlinien explizit erwartet, weitere Informationen unter https:\/\/forschungsdaten.info\/themen\/informieren-und-planen\/datenmanagementplan\/<\/p>\n\n\n\n [8]<\/a> Eine \u00dcbersicht zu DMP-Tools findet sich unter https:\/\/forschungsdaten.info\/themen\/informieren-und-planen\/datenmanagementplan\/<\/a><\/p>\n\n\n\n [9]<\/a> vgl. https:\/\/www.nfdi.de\/<\/p>\n\n\n\n [10]<\/a> vgl. https:\/\/hs-nordhausen.de\/forschung\/referat-forschung\/forschungsdatenmanagement\/<\/a><\/p>\n\n\n\n [11]<\/a> vlg. https:\/\/forschungsdaten-thueringen.de\/home.html<\/a><\/p>\n\n\n\n [12]<\/a> https:\/\/hs-nordhausen.de\/fileadmin\/Dateien\/Service\/2021\/7_23_Amtliche_Bekanntmachungen.pdf<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" von Romy Meyer (Referat Forschung und Wissenschaftstransfer | Wissenschaftliche Mitarbeiterin f\u00fcr Forschungsdatenmanagement und Forschungsinformationssystem. 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\u201aHege und Pflege\u2018 – Der Anspruch an die Forschungsdaten<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
\u201aStutzen und Binden\u2018 \u2013 Bl\u00fctenpracht im Strau\u00df aus Daten<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Ein bunter Datengarten am gr\u00fcnen Campus der Hochschule Nordhausen<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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