Quelle: Eigene Darstellung
Forschungsdatenmanagement (FDM) ist ein zentrales Thema in der modernen Wissenschaft, das weit über das bloße Sammeln und Speichern von Daten hinausgeht. Es umfasst alle Prozesse, die notwendig sind, um Daten sicher zu erheben, zu speichern, zu analysieren und langfristig nutzbar zu machen. An der RWTH Aachen wird eine klare Leitlinie und eine strukturierte Infrastruktur rund um den Datenlebenszyklus für das FDM bereitgestellt, die es den Forschenden ermöglichen, ihre Daten nachhaltig zu verwalten und den Prinzipien der guten wissenschaftlichen Praxis zu folgen.
Warum ist FDM wichtig?
Forschungsdaten sind das Fundament jeder wissenschaftlichen Entdeckung und haben einen Wert, der über den Zeitraum eines Projekts hinausgeht. Sie ermöglichen es, bestehendes Wissen weiterzuentwickeln und neue Fragestellungen zu beantworten. Die FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) stellen sicher, dass Daten nicht nur für Menschen, sondern auch für Maschinen zugänglich und wiederverwendbar sind.
Datenmanagement von Anfang an: Der DMP
Ein Datenmanagementplan (DMP) ist ein Werkzeug, um das FDM von Anfang an zu strukturieren. Der DMP enthält wichtige Informationen über die geplanten Daten, deren Speicherung, den organisatorischen Rahmenbedingungen und den Verantwortlichkeiten und ermöglicht es Ihnen somit einen Überblick über die Ihnen zur Verfügung stehende Infrastruktur für FDM zu erhalten. Darüber hinaus wird ein Nachweis über ein gutes FDM heutzutage von Fördergebern, wie z. B. dem Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), und auch von vielen Fachzeitschriften vorausgesetzt. Das Dokument wird regelmäßig aktualisiert und begleitet als „lebendes Dokument“, den gesamten Projektverlauf. An der RWTH Aachen wird das Tool RDMO zur Erstellung und Pflege von DMPs angeboten, das sowohl allgemeine als auch fachspezifische Vorlagen zur Verfügung stellt. Wenn keine fachspezifische Vorlage vorliegt, empfehlen wir die „Generische DFG-Checkliste (RWTH Vorlage)“, da sie alle wichtigen Fragen rund um Ihre Forschungsdaten beantwortet, die Sie als Forschende an der RWTH beachten müssen.
Datenerhebung und Dokumentation
Die Erhebung von Daten erfordert eine präzise Dokumentation, um deren langfristige Nachvollziehbarkeit zu sichern. Metadaten sind dabei essenziell, da sie sowohl für Menschen als auch für Maschinen lesbare Informationen über die Daten liefern. Persistente Identifikatoren (PIDs) wie DOIs ermöglichen eine eindeutige Zuordnung und Verknüpfung von Datensätzen. An der RWTH steht die Plattform Coscine zur Verfügung, die es Forschenden erlaubt, Daten sicher zu speichern, mit Metadaten zu versehen und mit Kolleginnen und Kollegen zu teilen.
Datensicherheit und -organisation
Ein durchdachtes Konzept für Datenorganisation und Datensicherheit ist unverzichtbar. Dazu gehören Dateibenennung, Versionierung und die Einrichtung von Backups. Das IT Center der RWTH Aachen bietet Services wie Coscine und Backup & Restore an, um Daten zuverlässig zu speichern. Für die Zusammenarbeit stehen Plattformen wie SharePoint, GitLab und Sciebo zur Verfügung.
Langfristige Archivierung und Publikation von Forschungsdaten
Die Archivierung und Veröffentlichung von Forschungsdaten sind zentrale Bestandteile eines nachhaltigen Datenmanagements. Archivierung bedeutet, relevante Forschungsdaten mindestens 10 Jahre nach Projektende aufzubewahren, einschließlich der Auswahl und Migration in zukunftsfähige Formate wie CSV oder JSON sowie des Schutzes vor Verlust und Manipulation. Die RWTH unterstützt Forschende dabei mit Tools wie Coscine.
Eine Datenveröffentlichung geschieht über Repositorien in Kombination zur Veröffentlichung eines Forschungspapers. An der RWTH bieten wir dazu das Repositorium RWTH Publications an, das Open-Access-Veröffentlichungen ermöglicht. Dabei gilt: Daten sollten so offen wie möglich und so geschlossen wie nötig geteilt werden. Lizenzen wie Creative Commons klären die Nutzungsrechte und fördern die Nachnutzung.
Nachnutzung von Daten
Ein wichtiger Vorteil des FDM ist die Möglichkeit der Nachnutzung von Daten. Die Wiederverwendung bereits veröffentlichter Daten trägt dazu bei, Forschungskosten zu senken und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Bevor Daten für neue Projekte genutzt werden, ist es wichtig, ihre Qualität zu überprüfen.
Das Zitieren von Daten ist ein elementarer Bestandteil der guten wissenschaftlichen Praxis. Sie folgt den gleichen Regeln wie das Zitieren von wissenschaftlichen Artikeln und gewährleistet die Anerkennung der ursprünglichen Forschenden.
Fazit
Ein strukturiertes und nachhaltiges Forschungsdatenmanagement ist der Schlüssel, um Daten langfristig nutzbar zu machen und die Transparenz und Reproduzierbarkeit wissenschaftlicher Ergebnisse zu gewährleisten. Die RWTH Aachen bietet ihren Forschenden eine Vielzahl von Werkzeugen und Ressourcen, um das FDM effektiv umzusetzen. Weitere Informationen und Unterstützung finden ihr auf der FDM-Webseite der RWTH Aachen. Über Aktuelles, Wissenwertes und Neuerungen informieren wir Sie zuerst über den FDM-Blog.
Verantwortlich für die Inhalte dieses Beitrags ist Hania Eid.
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