Forschungsdatenmanagement

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 Forschungsdatenmanagement:

• 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.

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.
Detaillierte Informationen zum Thema für Angehörige der FHNW gibt es im Bereich "Forschungsdatenmanagement" im Inside FHNW.

Während alle sensiblen Daten als persönliche Daten gelten, sind nicht alle persönlichen Daten sensible Daten. Die untenstehende Darstellung von CC digitallaw veranschaulicht diesen Unterschied.

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.