Wissensbasis

Forschungsdatenmanagement bezeichnet den strategischen und organisatorischen Prozess für einen verantwortungsvollen, planvollen und nachhaltigen Umgang mit Forschungsdaten. Forschungsdatenmanagement nimmt dabei den gesamten Datenlebenszyklus (Abb. 1) in den Blick.

Forschungsdatenmanagement beginnt demnach idealerweise bereits bei der Planung der Datenerhebung und befasst sich nicht nur mit der technischen Speicherung und Archivierung, sondern auch mit der Dokumentation der Erhebung und Datenverarbeitung, darunter der Beschreibung der Daten und Metadaten. Es ziel darauf, die Daten auffindbar, zugreifbar, inhaltlich nachvollziehbar und somit langfristig nutzbar zu machen. Weiterführende Informationen zum Forschungsdatenmanagement finden Sie hier.

Das Akronym FAIR steht für Findable (Auffindbar), Accessible (Zugänglich), Interoperable (Interoperabel) und Reusable (Wiederverwendbar).
Hauptziel der FAIR Data Prinzipien ist eine optimale Aufbereitung der Forschungsdaten, die demnach auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar sein sollen. Die FAIR-Prinzipien wurden auch von der Europäischen Kommission aufgenommen und sind auch Teil des Antrags des Förderprojekts Horizon Europe.
Folgende Gründe sprechen für ein systematisches Forschungsdatenmanagement und unterstreichen zugleich die Bedeutung für eine gute wissenschaftliche Praxis:
Forschungsförderung:
Forschungsdatenmanagement, z.T. auch Data Sharing, wird vielfach von Forschungsförderern gefordert, um die Validierung von Ergebnissen zu ermöglichen und Mehrfachförderung zu vermeiden.
Nachnutzbarkeit:
Forschungsdatenmanagement nach den FAIR Prinzipien minimiert das Risiko von Datenverlusten und sichert die langfristige Nutzbarkeit von Daten - deren Gewinnung meist aufwendig und mit hohen Kosten verbunden ist -, über die nach guter wissenschaftlicher Praxis geforderten 10 Jahre hinaus.
Reproduzierbarkeit:
Werden experimentell gewonnene Forschungsdaten entsprechend gepflegt, ermöglicht das eine langfristige Reproduzierbarkeit von Ergebnissen.
Überprüfbarkeit:
Die Dokumentation von Forschungsdaten und ihrer Entstehung macht Ergebnisse auch langfristig überprüfbar.
Zitierfähigkeit:
Datenpublikationen sind als eigenständige Publikationen voll zitierfähig und erhöhen so die Sichtbarkeit der eigenen Forschung.

Weiterführende Informationen zum Forschungsdatenmanagement finden Sie hier.

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Für die Forschung, die in der Hochschule Geisenheim durchgeführt wird, gelten die hochschuleigenen Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten und die Satzung zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis und Verfahrensregeln für den Umgang mit wissenschaftlichem Fehlverhalten. In Bezug zum Umgang mit Forschungsdaten fordert eine gute wissenschaftliche Praxis unter anderen:

• die vollständige Dokumentation aller im Forschungsprozess erhobenen und für die Veröffentlichung relevanten Daten
• die Aufbewahrung der erhobenen Daten für die Dauer von 10 Jahren
• eine nachprüfbare Darstellung der Forschungsergebnisse

Die Hochschule Geisenheim empfiehlt eine Veröffentlichung der Forschungsdaten auf einer fachlichen oder institutionellen Plattform im Sinne des freien Zugangs zu Wissenschaft und Forschung.

Darüber hinaus ist bei geförderten Forschungsvorhaben es wichtig, möglichst früh festzustellen, welchen Verpflichtungen zur Aufbewahrung und Veröffentlichung von Forschungsdaten seitens Forschungsförderer unterliegen.

Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)

Die DFG trifft in ihren am 1. August 2019 in Kraft getretenen Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis grundlegende Festlegungen zum Umgang mit Forschungsdaten und verlangt u. a., dass „Forschungsdaten […] in der Regel für einen Zeitraum von zehn Jahren zugänglich und nachvollziehbar […] aufbewahrt” werden.

Ferner heißt es in der Leitlinie:

„Aus Gründen der Nachvollziehbarkeit, Anschlussfähigkeit der Forschung und Nachnutzbarkeit hinterlegen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, wann immer möglich, die der Publikation zugrunde liegenden Forschungsdaten […] zugänglich in anerkannten Archiven und Repositorien.”

Die 2015 verabschiedeten ‚Leitlinien für den Umgang mit Forschungsdaten’ enthalten weitere Empfehlungen für die Bereitstellung von Daten, aber auch die datenbezogene Projektplanung. Hierzu wird u. a. ausgeführt:

„Bereits in die Planung eines Projekts sollten Überlegungen einfließen, ob und welche der aus einem Vorhaben resultierenden Forschungsdaten für andere Forschungskontexte relevant sein können und in welcher Weise diese Forschungsdaten anderen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern zur Nachnutzung zur Verfügung gestellt werden können. In einem Antrag sollten die Antragstellenden daher ausführen, welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen, erzeugt oder ausgewertet werden. Dabei sollten fachspezifisch angemessene Konzepte und Überlegungen für die Qualitätssicherung, für den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten zugrunde gelegt werden.”

Europäische Kommission (EC)

Im Förderprogramm Horizon Europe (2021-2027) gelten folgende Regelungen:

• Erstellung eines Datenmanagementplans entsprechend der Vorlage. Einreichung innerhalb der ersten sechs Monate, Aktualisierung bei relevanten Änderungen bzw. mindestens zum Zeitpunkt der Zwischen- und Abschlussevaluation des Projekts.
• Datenablage: Forschungsdaten müssen so bald wie möglich (gilt für Daten, die einer Projektpublikation zugrunde liegen) bzw. entsprechend dem Datenmanagementplan (gilt für andere Daten) in einem geeigneten, möglichst institutionellen, projekt- oder fachspezifischen Repositorium hinterlegt werden. Spätestens zum Projektende.
• Veröffentlichung: Sofern möglich, sollen die Daten ohne Nutzungsbeschränkung unter einer offenen Lizenz (bevorzugt CC-BY oder CC-0) einschließlich der benötigten Kontextinformationen und -tools veröffentlicht werden.

Eine teilweise bzw. vollständige Befreiung von den Auflagen aufgrund berechtigter Gründe ist jedoch möglich. (Spricht etwas gegen eine Veröffentlichung?)

Weiterführende Informationen finden Sie hier.

„In der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) werden wertvolle Datenbestände von Wissenschaft und Forschung für das gesamte deutsche Wissenschaftssystem systematisch erschlossen, vernetzt und nachhaltig sowie qualitativ nutzbar gemacht. … Mit der NFDI soll ein dauerhafter digitaler Wissensspeicher als unverzichtbare Voraussetzung für neue Forschungsfragen, Erkenntnisse und Innovationen geschaffen werden.

Relevante Daten sollen nach den FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable und Reusable – also auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar) zur Verfügung gestellt werden.

NFDI-Konsortien, Zusammenschlüsse verschiedener Einrichtungen innerhalb eines Forschungsfeldes, arbeiten zusammen interdisziplinär an der Zielumsetzung.“

Informationen zur Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) finden Sie hier.

Zurzeit gehören zur NFDI gehören 26 Konsortien. Für die HGU relevant sind insbesondere:

• DataPLANT: Daten in Pflanzen-Grundlagenforschung
• FAIRagro. FAIRe Dateninfrastruktur für die Agrosystemforschung
• NFDI4Biodiversity: Biodiversität, Ökologie und Umweltdaten
• NFDI4Chem: Fachkonsortium Chemie in der NFDI