Forschen und Publizieren
Wir unterstützen in Fragen der Recherche, Datenverwaltung und Publikation und setzen uns für Open Science und eine offene Vermittlung von Wissen ein.
Open Science (PDF, 283 KB) ist ein wissenschaftlicher Ansatz, der auf der möglichst freien Verfügbarkeit von Publikationen, Daten, Methoden, Software, Materialien und weiteren Ressourcen beruht. Aufgrund kollaborativer und transparenter Verfahren soll die Qualität der Forschung gewährleistet und ein möglichst durchlässiger Wissenstransfer in die Gesellschaft ermöglicht werden.
Open Science bedeutet nicht, dass alle wissenschaftlichen Informationen uneingeschränkt zugänglich sein müssen. Das Prinzip der Offenheit soll nur dort zur Geltung kommen, wo dies rechtlich und ethisch vertretbar ist.
Ein wichtiges Element von Open Science ist Open Research Data (PDF, 128KB), die gemeinsame Nutzung von grossen und kleinen Datensätzen in der wissenschaftlichen Community.
Bei Fragen zu Open Research Data und Forschungsdatenmanagement an der FHNW kann Dr. Sebastian Perrig, Forschungssupport und Forschungsdatenmanagement FHNW, kontaktiert werden.
Weitere wichtige Elemente einer guten wissenschaftlichen Praxis sind Forschungsdatenmanagement (FDM) und FAIR Data. Auch hier gilt «as open as possible as closed as necessary».
Detaillierte Informationen zum Thema für Angehörige der FHNW gibt es im Bereich "Forschungsdatenmanagement" im Inside.
Forschungsdatenmanagement (FDM) umfasst die Organisation, Sicherung, Zugänglichkeit, Nutzung und Dokumentation von Forschungsdaten während ihres gesamten Lebenszyklus. Von der Planung des Projektes bis zur Nachnutzung der Daten. Es unterstützt Qualitäts- und Nachhaltigkeitsbestrebungen und ist hilfreich, um rechtliche und ethische Aspekte bereits bei Projektbeginn zu identifizieren.
Forschungsdaten sind auch nach Projektende zugänglich und nutzbar. Das fördert sowohl Innovation als auch die Forschungszitierfähigkeit und trägt dazu bei, dass die Beantragung von Drittmitteln erfolgreicher verläuft.
Folgende Themen betreffen das FDM:- Datendokumentation (Metadaten)
- Datenorganisation (Dateiformate, Datenaustausch)
- Datenspeicherung und -archivierung
- Rechtliche und ethische Aspekte (Urheberrecht, Datenschutz, Lizenzierung)
- Datenpublikation (Repositorium, Datenzentren, Persistent Identifier [PID])
Auf der Webseite von Forschungsdaten.info wird der Lebenszyklus von Daten Schritt für Schritt erklärt und beschrieben, sowie detaillierte Infos zum Thema FDM in der Schweiz gegeben.
https://forschungsdaten.info/themen/informieren-und-planen/datenlebenszyklus/
Je nach Fördergeber und Förderprogramm sind Angaben zum Umgang mit Forschungsdaten zu machen oder ein Datenmanagementplan (DMP) ist einzureichen. Diese Anforderungen haben zum Ziel, dass die Qualität und die Auffindbarkeit der Forschungsdaten gesichert werden.
Weitere Informationen zu den Kriterien der verschiedenen Forschungsförderer sowie zur Erstellung eines Datenmanagementplans (DMP) gibt es für Forschende der FHNW im Inside Bereich "Forschungsdatenmanagement".
Ein Datenmanagementplan (DMP) beschreibt den Umgang mit Forschungsdaten, die während der Laufzeit eines Projektes produziert oder genutzt werden und darüber hinaus. Der DMP enthält Regelungen, die innerhalb des Projektteams vereinbart und angewendet werden. Er hilft, das Datenmanagement systematisch zu planen und transparent umzusetzen.
Nicht alle Daten müssen oder dürfen veröffentlicht werden. Dies kann der Fall sein, wenn eine Patentierung geplant ist, es sich um Auftragsforschung handelt oder mit sensiblen Daten gearbeitet wird. In einem DMP können deshalb auch Gründe, die gegen eine Veröffentlichung der Daten sprechen, vermerkt werden.
Personendaten/persönliche Daten sind Angaben, die sich auf eine bestimmte oder bestimmbare natürliche oder juristische Person beziehen. Dabei lassen diese Angaben eine direkte Identifikation einer Person zu. Besonders schützenswert sind zudem sensible Daten zu religiösen oder politischen Ansichten, zur Gesundheit, Genetik, Biometrie, Straffälligkeit, oder Sozialhilfe. Generell gilt es für Forschende der FHNW bei der Erhebung von Personendaten, die Informationen aus der Richtlinie zum Datenschutz an der FHNW (PDF, 144 KB) und dem Merkblatt Forschungsdatenmanagement (PDF, 160 KB) zu beachten.
Während alle sensiblen Daten als persönliche Daten gelten, sind nicht alle persönlichen Daten sensible Daten. Die untenstehende Darstellung von CC digitallaw veranschaulicht diesen Unterschied.
https://www.ccdigitallaw.ch/11-07-2024-persoenliche-vs-sensible-daten-verstehen-was-ist-der-unterschied/?lang=de
Ein hilfreiches Tool für die rechtlichen Aspekte von Forschungsdaten ist das DM LawTool von CC digitallaw.
Das Ziel von FAIR Data ist, dass Forschungsdaten sowohl für Mensch als auch Maschine optimiert aufbereitet und, sofern rechtlich und ethisch vertretbar, ohne Hürde zugänglich sein sollten. Aus diesem Grund wurden die FAIR-Prinzipien formuliert:
- Findable (findbar)
- Accessible (zugänglich)
- Interoperable (interoperabel)
- Re-Usable (wiederverwendbar)
Das Ziel der FAIR-Prinzipien besteht darin, Datenbestände, sofern es rechtlich, ethisch und technisch umsetzbar ist, für neue Nutzungsszenarien zugänglich zu machen und ihre Wiederverwendbarkeit zu erhöhen.