Fünf Jahre Primärdatenarchivierung in der Psychologie: Ein Erfahrungsbericht 1

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1 30. DGI-Online-Tagung , Frankfurt a. M. Session 9: Digitale Informationsobjekte Fünf Jahre Primärdatenarchivierung in der Psychologie: Ein Erfahrungsbericht 1 Erich Weichselgartner, Trier 1 Einführung Die wissenschaftliche Kommunikation in der Gutenberg-Galaxis geschieht mit Hilfe gedruckter Veröffentlichungen (McLuhan, 1962). In der empirischen Forschung hat sich dafür der sog. Forschungsartikel etabliert. Während früher die Daten, auf denen die berichtete Forschung basierte, noch im Anhang der Artikel veröffentlicht wurden (z.b. Donders, 1868), ist dies heute nicht zuletzt wegen der großen Datenmengen aus der Mode gekommen. Auch den Hinweis an Autoren, die einem Artikel zugrunde liegenden Primärdaten für eine bestimmte Frist (meist 5 10 Jahre) sicher aufzubewahren, sieht man bei Verlagen kaum mehr. Fachgesellschaften und vor allem Forschungsförderer äußern sich diesbezüglich dezidierter. Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) empfiehlt in ihrer Denkschrift Vorschläge zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis, daß Primärdaten als Grundlagen für Veröffentlichungen auf haltbaren und gesicherten Trägern in der Institution, wo sie entstanden sind, für zehn Jahre aufbewahrt werden sollen (DFG, 1998). Das USamerikanische Bundesgesundheitsamt (National Institutes of Health) verlangt seit 2003, daß die Primärdaten geförderter Projekte im Sinne des Open Access (ggf. nach einer Frist) öffentlich bereitgestellt werden müssen (NIH, 2003). Ebenfalls seit 2003 ist in den ethischen Richtlinien des US-amerikanischen Psychologen-Verbandes American Psychological Association (APA) festgelegt, daß Forscher ihre Daten zu Veröffentlichungen anderen kompetenten Kollegen auf Wunsch zur Verfügung stellen sollen (APA, 2003). Die Deutsche Gesellschaft für Psychologie (DGPs) ist dieser Forderung in ihren auf die Forschung bezogenen ethischen Richtlinien nachgefolgt (DGPs, 2004). In der Praxis scheinen die Selbstverpflichtungen aber nichts wert zu sein. Als Wicherts et al im Jahre 2005 versuchten, die Primärdaten von 249 Studien für eine Re-Analyse zur Verfügung gestellt zu bekommen, die ein Jahr vorher in APA Zeitschriften veröffentlicht worden waren (für die also deren ethische Richtlinien gelten), erzielten sie nach aufwendigem Gezerre einen enttäuschenden Rücklauf von 22%. Nach Meinung von Wicherts at al wäre es für Autoren zu aufwendig, von Dritten nachvollziehbare Metadaten und Kodebücher bereitszustellen, noch dazu, ohne dafür materiell oder ideell entlohnt zu werden. Sie schlagen deshalb vor, daß die Daten und Metadaten angenommener Artikel auf den Homepages der Zeitschriften im Web anonymisiert und standardisert veröffentlicht werden sollten. Dies wäre ein Wandel vom befristeten passiven Aufbewahren zum aktiven Bereitstellen und ein Ausbruch aus der Gutenberg-Galaxis unter Nutzbarmachung der neuen digitalen Medien. Es sei aber in Frage gestellt, ob nur Gründe der Forschungsökonomie für die mangelnde Bereitschaft zur Bereitstellung von Primärdaten in der Psychologie maßgeblich sind. Bereits 1999 stellte Azar fest: There's little common ground on how, when and whether data should 1 DFG-Projekt Dokumentation und Archivierung von Primärdatensätzen aus der psychologischen Forschung unter Mitwirkung von Jürgen Beling, Thomas Bäumer, Ina Dehnhard, Günter Krampen, Jutta von Maurice, Leo Montada, Sebastian Mühlböck und Erich Weichselgartner. 30. DGI Online-Tagung

2 Erich Weichselgartner be shared [in Psychology], und in 2008 müssen Piwowar & Chapman immer noch konstatieren: Sharing data is a tenet of science, yet commonplace in only a few subdisciplines. Auch in der deutschen Psychologie gibt es diesbezüglich keinen Konsens, aber zumindest den Impuls einiger prominenter Forscher, die Primärdaten besonders bedeutsamer Studien der Nachwelt zu erhalten. Hier steht also der Archivierungs-Aspekt im Vordergrund, weniger der in der amerikanischen Diskussion dominierende Gesichtspunkt der gemeinsamen Datennutzung ( data sharing ). Diese unterschiedliche Schwerpunktsetzung scheint ganz ähnlich auf nestor zuzutreffen, dem deutschen Kompetenznetzwerk zur digitalen Langzeitarchivierung. Während nestor im Jahre 2003 mit BMBF-Hilfe auf den Weg gebracht wurde, begannen die Arbeiten am psychologischen Datenarchiv PsychData mit DFG-Unterstützung im Jahre Das Projekt wurde am überregional tätigen Zentrum für Psychologische Information und Dokumentation (ZPID) in Trier angesiedelt und in 2003 wurde mit der Archivierung der ersten Datensätze begonnen. Insofern kann über fünf Jahre Archivierungserfahrung berichtet werden. Im Kontrast zu den Forderungen von Wicherts oder des NIH setzt PsychData auf Freiwilligkeit, qualitative Selektion und vertraglich fixierte Nutzung. Neben der reinen Archivierung von Daten ohne Bereitstellung können die Datengeber für die Bereitstellung mit oder ohne Auflagen optieren. Vor Weitergabe der Daten durch das ZPID ist immer ein schriftlicher Vertragsschluß notwendig. Die Daten werden nicht über das Netz, sondern nur auf revisionssicheren CD-ROMs geliefert. Lediglich die Metadaten (Beschreibung der Datensätze) sind uneingeschränkt frei verfügbar ( 2 Vorteile von Datenarchivierung und -bereitstellung Warum legen manche Forscher, vor allem aber Forschungsförderer, Wert auf die Archivierung und gemeinsame Nutzung von Primärdaten? Ein Grund ist die Ökonomie: Datenerhebungen sind mitunter sehr teuer und der geleistete Einsatz soll einen möglichst hohen Gewinn bringen, d.h. die Daten sollen möglichst umfassend ausgewertet werden. Ein weiterer Grund, der gerade für Untersuchungen an Mensch und Trier gilt, ist die Vermeidung redundanter Datenerhebungen, da diese immer auch eine Belastung sein können. Darüber hinaus sind manche Daten einmalig und können nicht repliziert werden (zum Beispiel solche, die unmittelbar nach Beendigung der deutschen Teilung erhoben wurden). Weitere, aus der psychologischen Forschung stammende intrinisische Gründe sind: Die Analyse der Datensätze unter neuen Fragestellungen und Perspektiven, die Reanalyse der Datensätze mit anderen Analysemethoden, die vergleichende Analyse verschiedener Datensätze zur Ermittlung der Robustheit von Ergebnissen oder zur Ermittlung der Generalisierbarkeit empirischer Gesetze, die Aggregierung von Testdaten zur Überprüfung und Optimierung von Testgütemerkmalen (auch zur Optimierung von Testnormen und zur Feststellung historischer Veränderungen der Testnormen), die Ermittlung historischer Veränderungen und die präzisere Replikation von Untersuchungen, die auf der Basis der publizierten Forschungsberichte nur in grober Annäherung möglich wären. Daneben treten noch extrinsische Gründe, nämlich die Erfüllung der Grundsätze zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis und die Überprüfung publizierter Datenanalysen. Letzteres hat im Zusammenhang mit aufgedecktem wissenschaftlichem Fehlverhalten durchaus eine gewisse Brisanz. Nicht zuletzt soll die Bereitstellung von Primärdaten der Verstärkung des wissenschaftlichen Austauschs dienen und die Rezeption der Forschung durch die Fachöffentlichkeit unterstützen. Nach einer Untersuchung von Piwowar & Chapman (2008) haben Zeitschriften mit einer expliziten Richtlinie zur Datenbereitstellung einen höheren Impact Factor. 30. DGI Online-Tagung

3 PsychData 3 Selektion In PsychData sollen bedeutsame Primärdatenbestände aus der psychologischen Forschung vorgehalten werden. In Anbetracht des immensen Umfangs jährlich erhobener Datenbestände ist es schlichtweg nicht machbar, einen Gesamtnachweis aller Datenbestände zu generieren. Vielmehr lassen sich begründete Auswahlkriterien definieren, die auf die Qualitätssicherung der eingestellten Datenbestände abzielen. Folgende Kriterien leiten die Akquisition von Datensätzen: Von besonderem Interesse sind psychologische Längsschnittstudien, die sich vor allem im Bereich der Entwicklungspsychologie und der darauf bezogenen Anwendungsforschung ansiedeln lassen. Aufgrund ihrer meist aufwendigen Anlage und historischen Bedeutung qualifizieren sich Datensätze aus Längsschnittstudien unmittelbar für eine Archivierung. Einen zweiten Schwerpunkt stellen umfangreiche, repräsentative Querschnittstudien aus ausgewählten Bereichen der Psychologie dar. Ein dritter Schwerpunkt der Akquisition liegt auf häufig genutzten Testverfahren oder Fragebögen. Epidemiologische Studien zur Verbreitung und zum Verlauf von (psychischen) Erkrankungen sind sowohl unter historischem wie auch unter kulturvergleichendem Blickwinkel relevant und werden auch international als besonders archivierungswürdig eingestuft. Studien unter historisch einmaligen Rahmenbedingungen sind nicht replizierbar und erhalten ihre Relevanz auch auf Grundlage der Bewahrung des kulturellen Erbes. Biopsychologische Studien sind insbesondere aufgrund der kostspieligen Produktion der Daten und der häufigen Nachnutzung für eine dauerhafte Archivierung prädestiniert. Darüber hinaus ist im Rahmen biopsychologischer Studien die internationale Zusammenarbeit bedeutsam, die von einer standardisierten Datendokumenation und -archivierung in besonderem Maße profitiert. Wenngleich die genannten Kriterien inhaltlich die Auswahl bedeutsamer Studien für die Datendokumentation leiten können, bleiben sie allein für den langfristigen Aufbau eines auf Exzellenz der Forschung ausgerichteten Datenarchivs unzureichend. Nicht zuletzt aufgrund der Schwierigkeit, Prognosen darüber zu treffen, welche Datensätze vor dem Hintergrund inhaltlicher und methodischer Entwicklungen im Fach zukünftig aus historischer Perspektive sowie für die Nachnutzung von Bedeutung bleiben werden. Ergänzend zu den aufgeführten Kriterien wird deshalb der Rat von Experten der Fachgesellschaft eingeholt. 4 Archivierung Archivierungsobjekte von PsychData sind Metadaten, Kodebücher und Primärdaten in Form von Zahlenmatrizen, wie sie in der in der Psychologie zur weiteren Verwendung durchgängig erstellt werden. Primärdaten lassen sich in nicht-proprietären Formaten speichern und bieten zudem den Vorteil, einer Sekundärnutzung unmittelbar zugeführt werden zu können. Das Archivierungsformat entspricht dabei nur in wenigen Fällen dem Format der überlassenen Datensätze, die in der Regel im Speicherformat der verwendeten Auswertungs-Software (in der Psychologie zumeist SPSS) geliefert werden. Diese Datensätze sind daher von PsychData- 30. DGI Online-Tagung

4 Erich Weichselgartner Mitarbeitern entsprechend der Archivierungsstandards zu prüfen, zu bearbeiten und zu wandeln. In der Forschungspraxis erfolgt die Verwahrung der Daten nicht immer in optimaler Form. Die verwendeten Formate und Speichermedien genügen oftmals nicht dem Ziel einer langfristigen Archivierung. Bei unzureichender Archivierung können die Daten sei es durch System- oder Formatwechsel, technische Probleme oder menschliches Versagen unwiederbringlich verloren gehen. Beispiele von innerhalb und außerhalb der Psychologie gibt es genug. Sogar die NASA mußte den Verlust der Daten von 1,2 Mio. Magnetbändern bekannt geben (Hoegner, 1999). Die Archivierung dient dem Schutz der Datensätze vor Datenverlust, -alterung und -manipulation. Bei Psychdata wird dies in der technischen Umsetzung durch quelloffene Software (u.a. Unix, MySQL, Apache, PHP), das Zusammenspiel von mehreren räumlich getrennten Servern, definierte Backups auf magnetischen und optischen Medien, Prüfsummen und einer abgestuften Zugriffskontrolle erreicht. Als Datenformat wird grundsätzlich das plattform- und herstellerunabhängige Format ASCII eingesetzt. Daten, die in proprietären Formaten angeliefert werden (in der Psychologie ist das häufig SPSS) werden konvertiert. Die Migration auf jeweils aktuelle Systeme ist vorgesehen. 5 Dokumentation Zur langfristigen Interpretierbarkeit von Datenbeständen ist die Dokumentation der archivierten Inhalte unabdingbar (Gilliland-Swetland, 2000). Diese umschließt die Beschreibung der Zahlwerte selbst (Kodebuch) sowie die Dokumentation des Kontextes der Datenerhebung, also etwa des Messinstrumentes, der Experimentalsituation oder auch der Untersuchungsstichprobe (Metadaten). So fordert beispielsweise Knobloch (2004) für die physikalischen Wissenschaften explizit die umfassende Beschreibung des Kontextes der Datengenerierung. In den "life sciences" und insbesondere in der Psychologie kommt hinzu, dass kaum Messinstrumente vorliegen, die an einem objektiven Standard geeicht werden können. Zugleich sind die Untersuchungsobjekte im Regelfall von erheblich höherer Komplexität als die meisten physikalischen Systeme. Obschon der mit der Datendokumentation verbundene Aufwand damit in der Psychologie gegenüber den physikalischen Wissenschaften deutlich ansteigt, werden gerade aufgrund dieser Merkmale datenbeschreibende Arbeitsschritte besonders dringlich. Die fehlende eineindeutige Verbindung von Konstrukt und Operationalisierung macht es im Gegenzug möglich, dass die Daten auch unter anderen als den vom Primärforscher bearbeiteten Fragestellungen genutzt werden können (Bien, 2002). Durch die Bereitstellung einheitlicher Standards zur Daten- und Studiendokumentation (Kodebuch, Metadaten) kann die Interpretierbarkeit der Datenbestände auch bei längerfristigen Nutzungszeiträumen, bei wechselnder personaler Ausstattung des Forscherteams oder bei Sekundärnutzung garantiert werden. Leider kommt es durch Personalfluktuationen in wissenschaftlichen Forschungsprojekten häufig dazu, dass vorhandene Datensätze nicht mehr interpretierbar sind, da nur unmittelbar mit dem Datensatz beschäftigte Personen und diese oft auch nur für einen begrenzten Zeitraum alle mit den Daten verknüpften Aspekte nachvollziehen können. 5.1 Metadaten Das PsychData-Metadatenschema lehnt sich an die Dublin Core Metadata Initiative (DCMI, an. Aufgabe der Metadaten ist es nicht nur, den Kontext der Datenerhebung festzuhalten, sondern die Primärdaten für potentielle Nutzer (im Internet) besser auffindbar zu machen. Sie liefern Grundinformationen über einen Datensatz, wie zum 30. DGI Online-Tagung

5 PsychData Beispiel Angaben über Autor, Titel oder Zeitpunkt der Datenerhebung, Die Metadaten der archivierten Studien und entsprechende Suchmöglichkeiten stehen der Fachöffentlichkeit seit Juni 2004 zur Verfügung Kodebücher Zur Datendokumentation dient in der Nomenklatur der Sozialwissenschaften das Kodebuch. Es ermöglicht die effiziente, erfolgreiche und fehlerfreie Nutzung der Primärdaten. Das PsychData-Kodebuch lehnt sich an die internationale Data Documentation Initiative (DDI, an, einem Metadatenstandard, der für die Dokumentation sozialwissenschaftlicher Studien entwickelt wurde. 2 DDI gewährleistet die Interoperabilität zu anderen Archiven und bewerkstelligt durch eine entsprechende Adaptation die Beschreibung psychologischer Daten bei gleichzeitig möglichst geringer Belastung der Datengeber. Das Kodebuch ist eine vollständige Darstellung des verwendeten Symbolsystems einer Untersuchung. Hier können die Nutzer die gesamte Kodierung des vorliegenden Datensatzes einsehen. Im Kodebuch finden sie die Beschreibung der Variablen und der dazugehörigen Werte. Zur Verdeutlichung folgendes Beispiel: In einer Untersuchung wurde das Geschlecht der Versuchspersonen erfragt. Wenn Sie nun die Daten dieser Untersuchung einsehen oder weiterverwenden wollen, so finden Sie im Kodebuch umfassende, gleichzeitig aber so knapp wie möglich gehaltene Informationen zu der Variable Geschlecht. Neben dem Variablennamen und der Variablenbeschreibung findet sich z.b. das Fragebogenitem, wie es im Original vorlag: Bitte nennen sie Ihr Geschlecht. Außerdem werden die Bedeutungen der einzelnen Werte erklärt, nämlich dass der Forscher das Geschlecht männlich mit einer 1, das Geschlecht weiblich mit einer 2 und fehlende Werte mit einer 9 kodierte. Auch Zusatzinformationen, wie dass es sich um eine Filtervariable handelt, sind im Kodebuch festgehalten. 5.3 Retrospektive vs. studienbegleitende Datendokumentation Bei der retrospektiven Datendokumentation handelt es sich um die ausführliche Beschreibung von Primärdaten bereits abgeschlossener Studien. Sie ist ein wesentliches und zeitintensives Arbeitsfeld für das PsychData-Projekt-Team. Einen Überblick über die Arbeitsschritte vom Eingang eines Datensatzes bis zu dessen Präsentation findet sich in Abbildung 1. Der idealtypische Workflow zeigt, dass die Bearbeitung der Datensätze Prüfschritte, datensatzmodifizierende Schritte und verschiedene Erstellungsschritte beinhaltet. Der Aufwand der direkt datensatzmodifizierenden Schritte und der verschiedenen Erstellungsschritte hängt dabei unmittelbar vom Umfang sowie der Qualität des eingereichten Datenmaterials ab. Insgesamt zielen die in Abbildung 1 spezifizierten Schritte darauf ab, bestehende Inkonsistenzen zwischen Daten, Variablenbeschreibung, Erhebungsinstrument und den Angaben des Primärforschers zur Studie zu beseitigen und somit die Präsentation unmittelbar verwertbarer, umfassend dokumentierter Datenbestände zu ermöglichen. Zwar tragen informationstechnologische Entwicklungen zu einer steten Optimierung der Arbeitsabläufe bei, so dass die retrospektive Primärdatendokumentation zunehmend effizienter gestaltet werden kann, trotzdem muss ein vergleichsweise großer Aufwand von durchschnittlich etwa 35 Stunden je Studie einkalkuliert werden. 2 Eigentlich umfaßt die neueste Version DDI 3.0 vom April 2008 auch Metadaten im Sinne der Studiendokumentation sowie den Kontext der Datenerhebung. Explizit sind auch die 15 Kernelemente von Dublin Core enthalten. Der Text bezieht sich insofern auf den vierten Abschnitt des DDI-Kodebuches, die data description. 30. DGI Online-Tagung

6 Erich Weichselgartner Die studienbegleitende Datendokumentation sieht die technische und instruktionale Unterstützung von Primärforschenden bezüglich der Dokumentation und Archivierung bereits in der Planungs- oder Erhebungsphase vor. Mit dem forschungsbegleitenden Ansatz wird den Problemen der retrospektiven Aufbereitung Verlust oder Leseprobleme von Daten, mangelnde Rekonstruierbarkeit von Variablen- und Wertelabeln etc. wirkungsvoll begegnet. Darüber hinaus trägt dieser Ansatz dazu bei, den Primärforschungsprozess effizient zu strukturieren und zu optimieren. Durch dieses Angebot soll eine Standardisierung des forschungsbegleitenden Dokumentationsprozesses und damit eine Gewöhnung der Forschenden an stringente Dokumentationsverfahren erreicht werden. Durch die Bereitstellung entsprechender Werkzeuge und Manuale soll der Aufwand einer forschungsbegleitenden Dokumentation soweit reduziert werden, dass er den Aufwand einer retrospektiv notwendig werdenden Dokumentation etwa bei der Abfassung von Forschungsberichten oder der Übergabe an Sekundärforscher deutlich unterschreitet. Für die instruktionale Unterstützung steht das PsychData-Handbuch zum Download bereit. Ziel dieses Handbuchs ist es, Datengeber bei Ihrem Dokumentationsprozess zu unterstützen und so die Eingabe in das Datenarchiv vorzubereiten. Die technische Unterstützung geschieht mit Hilfe eines Tools zur forschungsbegleitenden Dokumentation. Dieses soll empirisch tätigen Psychologen und Psychologinnen ebenfalls bei der Dokumentation ihrer Forschungsarbeiten als Unterstützung dienen, und zwar unabhängig davon, ob sie eine Datenarchivierung in PsychData in Betracht ziehen oder nicht. Bei einer gewünschten Datenübergabe an das Archiv lässt sich dann die gesamte Kommunikation mit den Forschenden über eine einheitliche Oberfläche abwickeln, was zu einer erheblichen Optimierung des Workflows beiträgt. Eine Kontrolle bestimmter Prüfschritte ist dann bereits bei der Bearbeitung durch den Primärforscher möglich. So können z.b. bei der Studienbeschreibung Hilfestellung und Rückmeldung zu obligatorischen Dokumentationsfeldern gegeben werden. Bei der Erstellung der Variablenbeschreibung durch ein Kodebuch können sowohl das Kodebuch selbst auf Konsistenz geprüft werden als auch anschließend die Übereinstimmung mit den Datenmatrizen. So lassen sich an früher Stelle im Forschungsprozess Eingabefehler, nicht dokumentierte Variablen, ungeklärte fehlende Werte, etc. verhindern. 30. DGI Online-Tagung

7 PsychData Eingang Datensatz Prüfung auf Datenintegrität Prüfung auf Vollständigkeit Prüfung auf Konsistenz Prüfung auf Anonymität 1 Bearbeitung fehlender Werte Isolierung Primärdaten Klärung nicht dok. Variablen Klärung nicht dok. Werte Erstellung Kodebuch Erstellung Metadaten Erstellung Korrekturabzug Erstellung Datenbankeintr ag Präsentation Datensatz Abbildung 1. Beispielhafter Workflow der retrospektiven Primärdatendokumentation und archivierung in PsychData 6 Zugänglichmachung, Verbreitung Psychologische Untersuchungen basieren auf einem besonderen Vertrauensverhältnis zwischen Probanden und Versuchsleitern und die Vertraulichkeit der Daten muss unbedingt gewährleistet werden. Die ethischen Richtlinien der Fachgesellschaften und Berufsverbände schreiben entsprechende Verhaltensmaßregeln vor. Insbesondere sind Daten, über die Individuen identifizierbar sind, zu anonymisieren. Auf Grund der hohen Brisanz hat man sich entschieden, die Daten nicht uneingeschränkt freizugeben, sondern deren Nutzung vertraglich zu regeln. 6.1 Vertragliche Regelungen Die vertraglichen Regelungen legen die Rechte und Pflichten der Datengeber, der Datennutzer und des ZPID fest. Juristisch ausgearbeitet wurden sowohl ein Nutzungsüberlassungsvertrag (Vereinbarungen zwischen ZPID und Datengeber) als auch ein Nutzungsvertrag (Vereinbarungen zwischen ZPID und Datennutzer). Generell ist die Datennutzung nur für Zwecke von Forschung und Lehre erlaubt. Weitergehende Einschränkungen wir Sperrfrist und Personenkreis können in einer Zusatzvereinbarung geregelt werden. Die Datennutzer verpflichten sich, das überlassene Material nicht an Dritte weiterzugeben, keine Versuche der Reidentifikation und Kontaktierung der Probanden zu unternehmen und Datengeber und ZPID bei Veröffentlichungen zu nennen. Der Nutzungsüberlassungsvertrag wird befristet geschlossen und verlängert sich stillschweigend, wenn er nicht gekündigt wird. Bestehende Verträge mit Datennutzern bleiben von einer Kündigung unberührt. Sowohl der Nutzungsvertrag als auch der Nutzungsüberlassungsvertrag können von den PsychData-Webseiten im Internet heruntergeladen werden. 30. DGI Online-Tagung

8 Erich Weichselgartner 6.2 Online- und Offline-Medien Unstrittig läßt sich der Wert erhobener Datenbestände ausweiten, wenn diese nicht nur den datenerhebenden Forschern vorliegen, sondern darüber hinaus der Fachöffentlichkeit zur Information oder Weiternutzung zugänglich gemacht werden. Die Publikation der Metadaten der abgelegten Datenbestände erfolgt über eine komfortable Web-Schnittstelle. Die Metadaten bieten in diesem Zusammenhang eine umfangreiche Unterstützung von Recherchen, die sowohl als Freitextsuche als auch über eine Indexsuche (Autoren und Klassifikation) angelegt wurde. Nutzern stehen eine Kurzansicht und eine detaillierte Langansicht der abgelegten Metadaten zur Verfügung. Die Primärdaten können inklusive der zur Interpretation der Datenpunkte erforderlichen Kodebücher nach Abschluss eines Nutzungsvertrages auf CD-ROM bezogen werden. 6.3 Zitierfähigkeit von Primärdaten Die Primärdaten erhalten durch die Einstellung in das Archiv eine eigenständige Identität und werden dadurch etwa im Rahmen von Publikationslisten oder Literaturverzeichnissen eindeutig zitierbar. Für die Nachhaltigkeit steht das ZPID als öffentlich-rechtliche Institution gerade. Damit ist es grundsätzlich möglich, sie analog zu Publikationen zur Leistungsmessung von Forschern heranzuziehen. Um eine entsprechende Forschungskultur aufzubauen, haben Lautenschlager & Sens (2003) ein Konzept vorgelegt, das die Beziehung zwischen Zitation und Datensatz nachhaltig regelt. So, wie ein zitierter Fachartikel beim Verlag oder in der Bibliothek auffindbar sein muss, muss ein Datensatz in einem Archiv auffindbar sein. Im Internet haben sich für diesen Zweck sog. Persistent Identifier, d.h. eindeutige Bezeichner für digitale Inhalte etabliert (z.b. URN oder DOI). Im Projekt Publikation und Zitierfähigkeit wissenschaftlicher Primärdaten wurde an der Technischen Informationsbibliothek Hannover beispielhaft eine DOI Registrierungsagentur für Primärdaten errichtet ( Das ZPID beabsichtigt, DOIs für die Datensätze in PsychData zu beantragen. 7 Zusammenfassende Erfahrungen Die Erfahrungen in den vergangenen Jahren haben mehr als deutlich gemacht, dass die Dokumentationspraxis in der Psychologie häufig defizitär bleibt. Während es für Einzelforscher mitunter ausreichen mag, sich bei der konkreten Forschungsarbeit auf sein Gedächtnis zu verlassen, wird die mangelhafte Dokumentation spätestens dann zum Problem, wenn Datenbestände nach einer gewissen Zeit erneut rekonstruiert werden müssen. Mangelhafte Datendokumentation erweist sich vor allem für größere Arbeitsgruppen sowie für umfassende oder längerfristige Projekte als ernstzunehmendes Hemmnis. Die retrospektive Dokumentation von Primärdaten erreicht dann schnell einen Aufwand, der im Einzelfall nicht mehr geleistet werden kann. Aus dieser Perspektive ist die Neuorientierung des Projektes hin zur Primärforschungpraxis sowie die Bemühungen um die Zitierfähigkeit der Datensätze (siehe auch Punkt 6) zu verstehen. Mit einem zentralen Angebot zur Unterstützung von Primärforschenden bei der Datendokumentation und Datenarchivierung können kostspielige Mehrfachentwicklungen vermieden und der Fachöffentlichkeit unter Einsparung von Ressourcen zukunftsfähige Module überlassen werden. Durch die Übernahme konzeptueller und informationstechnologischer Grundlagenarbeit durch das ZPID sowie die Gewährung praktischer Hilfestellung bei der Datenaufbereitung und -dokumentation ist für die Forschenden die Konzentration auf den inhaltlichen Beitrag möglich. 30. DGI Online-Tagung

9 PsychData Außerdem können Forschungsinstitute bei der institutsinternen Datendokumentation und Datenarchivierung unterstützt und die entwickelten Systeme zur Verfügung gestellt werden. Mit dem Arbeitsbereich Biologische Psychologie und Neuropsychologie der Universität Hamburg besteht bereits eine Kooperation, die zeigt, wie die Administrationsumgebung außerhalb des ZPID für Primärforscher eingesetzt werden kann. Das Datenarchiv PsychData enthält nach fünf Jahren paralleler Akquisitions- und Entwicklungsarbeit 40 Studien mit 60 Datensätzen, was insgesamt ca. 30 Millionen Datenpunkte ausmacht. Allerdings wurden bedingt durch (personelle) Probleme im Projaktablauf ein Jahr lang weder Daten für die Archivierung aufbereitet noch akquiriert. An besonders bedeutsamen Studien im Sinne der Gutachterempfehlungen sind zu verzeichnen OASIS (Old Age and Autonomy: The Role of Service Systems and Intergenrational Family Solidarity), der Berliner Jugendlängsschnitt (Jugendentwicklung und Drogen), ALLEE (Altern und Lebenserfahrung im Erwachsenenalter) sowie - in Bearbeitung - LOGIK (Münchner Longitudinalstudie zur Genese individueller Kompetenzen) und GOLD (Genetisch orientierte Lebensspannenstudie zur differentiellen Entwicklung). Zur Nutzung angefordert wurden seit Studien. Die allmähliche ansteigende Nachfrage sowohl von Datengebern als auch nehmern gibt Anlass zur Hoffnung, dass im Fach ein Kulturwandel eintritt. Literatur American Psychological Association. (2003). Ethical Principles of Psychologists and Code of Conduct. URL: [ ] Azar, B. (1999). Psychology needs to develop mechanisms for data sharing. APA Monitor Online, 30 (8). Bien, W. (2002). Primärerhebung oder Reanalyse? Überlegungen und Beispiele für die Optimierung des Ressourceneinsatzes durch Sekundäranalysen. In H. Merkens & J. Zinnecker (Hrsg.), Jahrbuch Jugendforschung 2002 (S ). Opladen: Leske + Budrich. Deutsche Forschungsgemeinschaft. (1998). Vorschläge zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis: Empfehlungen der Kommission Selbstkontrolle in der Wissenschaft. Weinheim: Wiley-VCH. Deutsche Gesellschaft für Psychologie. (2004). Revision der auf die Forschung bezogenen ethischen Richtlinien. URL: [ ] Donders, F. C. (1868). Die Schnelligkeit psychischer Processe. Archiv für Anatomie, Physiologie und wissenschaftliche Medizin, Berlin, Gilliland-Swetland, A. J. (2000). Setting the stage. In M. Baca (Ed.), Introduction to metadata. Pathways to digital information. URL: html [ ]. Hoegner, W. (1999). Wir verlieren unser Gedächtnis. URL: [ ] Knobloch, J. (2004). Disciplinary Case Study 1. Physical Sciences Particle Physics at CERN and elsewhere. URL: [ ] 30. DGI Online-Tagung

10 Erich Weichselgartner Lautenschlager, M. & Sens, I. (2003). Konzept zur Zitierfähigkeit wissenschaftlicher Primärdaten. Information Wissenschaft & Praxis, 54, McLuhan, M. (1962). The Gutenberg Galaxy. Toronto, CA: University of Toronto Press. National Institutes of Health. (2003). Final NIH Statement on Sharing Research Data. URL: [ ] Piwowar H.A. & Chapman, W.W. (2008). A review of journal policies for sharing research data. Nature Precedings : hdl:10101/npre Wicherts, J. M., Borsboom, D., Kats, J., & Molenaar, D. (2006). The Poor Availability of Psychological Research Data for Reanalysis. American Psychologist, 61, DGI Online-Tagung