Forschungsdatenmanagement - Strategien und Ansätze der Deutschen Forschungsgemeinschaft

Transkript

1 Forschungsdatenmanagement - Strategien und Ansätze der Deutschen Forschungsgemeinschaft

2 Umgang mit Forschungsdaten in der Wissenschaft Report on Integration of Data and Publications, ODE Report

3 Um was geht es bei Forschungsdaten? Der Versuch einer Definition von Forschungsdaten:... Unter Forschungsdaten sind [... ] digitale und elektronisch speicherbare Daten zu verstehen, die im Zuge eines wissenschaftlichen Vorhabens z.b. durch Quellenforschungen, Experimente, Messungen, Erhebungen oder Befragungen entstehen.... Forschungsergebnisse? Software? Objekte? Ian-S; cc: by-nc-nd

4 Einige Meilensteine 2003: Berliner Erklärung über den offenen Zugang zu wissenschaftlichem Wissen 2006: DFG Positionspapier - Förderschwerpunkte bis 2015 seit 2007: regelmäßige Workshops und Expertenrundgespräche 2008: Schwerpunktinitiative Digitale Information der Allianz der Deutschen Wissenschaftsorganisationen 2010: GWK Kommission Zukunft der Informationsinfrastruktur ( KII ) 2012: DFG Positionspapier - Die digitale Transformation weiter gestalten 2012: Empfehlungen des Wissenschaftsrats zur Weiterentwicklung der wissenschaftlichen Informationsinfrastrukturen in Deutschland bis : Rat für Informationsinfrastrukturen 2015: Positionspapier der AG Forschungsdaten der Allianz

5 Die Allianz Grundsätze Die Grundsätze der Allianz zum Umgang mit Forschungsdaten 2010

6 Forschungsdaten sind die Grundlage wissenschaftlicher Erkenntnis.... werden weiterhin nur unzureichend genutzt.... sind weiterhin nur eingeschränkt zugänglich.... stehen meist immer noch nicht langfristig zur Verfügung. Die Vision der Wissenschaftsorganisationen Forschungsdaten sollen möglichst frei und überregional zugänglich und langfristig verfügbar sein.

7 Forschungsdaten: Ansätze und Strategien der DFG Begleitung eines Gestaltungsprozesses mit dem Ziel, digitale Ressourcen besser zu nutzen, Infrastrukturen aufzubauen und Werkzeuge zu entwickeln und Daten bereit zu stellen: Sicherung und Archivierung und Nachnutzung Enge Einbindung der Wissenschaftler als Datenproduzenten und Nutzer der Datenrepositorien gemeinsam mit Experten aus dem Informationsmanagement in die Gestaltung dieses Prozesses. Fachspezifische Anforderungen und Bedürfnisse formulieren und in den Prozess mit einbringen. Entwicklung von Publikationsformen für wissenschaftlichen Daten (inkl. Peer- Review). Pilotprojekte und Explorationsprojekte initiieren und auf existierenden Ansätzen aufbauen. Die DFG fördert die systematische Zusammenarbeit zwischen Wissenschaftlern und Informationsspezialisten.

8 Forschungsdatenmanagement und fachspezifische Anforderungen Informationssysteme als Infrastruktur Unterscheidung zwischen Datenmanagement (Management von Datentypen) und fachspezifischer Aufbereitung/Behandlung. Viele wissenschaftlichen Disziplinen haben spezifische Anforderungen an das Forschungsdatenmanagement. Diese Anforderungen (Erwartungen an den wissenschaftlichen / technischen Nutzen, Dienstleistungen, Bedenken) aus der Community kennen und geeignete Expertisen zusammenführen. Umfeldanalyse im fachlichen Kontext und in Bereichen, die mit gleichen Datentypen arbeiten auch international. Kosten- und Geschäftsmodelle entwickeln; Perspektive? Ein Informationssystem ist auch ein IT-Projekt! Ziel der Förderung ist es, eine Verbesserung der Informationsversorgung in der Breite zu realisieren.

9 Wissenschaft und Forschungsdatenmanagement Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler als user Siehe: Leitfaden für die Antragstellung, [wissenschaftliche] Projektanträge, (DFG-Vordruck /13). Datenaufbereitung und -management im Projekt möglich, Mittel dafür sind beantragbar. Kooperation mit und Unterstützung durch geeignete Infrastrukturbetreiber vor Antragstellung vereinbaren und Beratung einholen. Datenmanagementplan mit Vorhaben verbinden. Anforderungen formulieren und Regelwerke erarbeiten (Ziel ist ein möglichst freier Zugang für wissenschaftliche Zwecke). Institutionelle Verantwortung formulieren und einfordern. Die Bewusstseinsprozesse in der Community mit gestalten (Lehre).

10 Disziplin spezifische Regelwerke, Stand: Juni 2015 Richtlinien zum Umgang mit Forschungsdaten in der Biodiversitätsforschung (Mitglieder der AG Daten der DFG Senatskommission für Biodiversitätsforschung; Anforderungen an die digitale Ergebnissicherung und Veröffentlichung wissenschaftlicher Materialvorlagen (Editionen, Quellenausgaben, Nachschlagewerke, Atlanten) (Fachkollegium 105 Literaturwissenschaft; Bereitstellung und Nutzung quantitativer Forschungsdaten in der Bildungsforschung: Memorandum des Fachkollegiums 109 Erziehungswissenschaften der DFG (nach DFG Rundgespräch 2014 Forschungsdaten in der Empirischen Bildungsforschung ; Einstieg ins Forschungsdatenmanagement in den Geowissenschaften, DFG Projekt EWIG (DOI: /lis.14.01). IT-Empfehlungen für den nachhaltigen Umgang mit digitalen Daten in den Altertumswissenschaften ( Auffinden Zitieren Dokumentieren: Forschungsdaten in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften (

11 Förderaktivitäten der DFG Infrastruktur: Ausschreibung 2010 und Förderprogramm seit März 2013: Informationsinfrastrukturen für Forschungsdaten Wissenschaft: Leitfaden für die Antragstellung, Forschungsprojekte: (DFG-Vordruck 54.01)... Wenn aus Projektmitteln systematisch Forschungsdaten oder Informationen gewonnen werden, die für die Nachnutzung durch andere Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler geeignet sind, legen Sie bitte dar, ob und auf welche Weise diese für andere zur Verfügung gestellt werden. Bitte berücksichtigen Sie dabei auch - sofern vorhanden - die in Ihrer Fachdisziplin existierenden Standards und die Angebote existierender Datenrepositorien oder Archive. [...] Die für die Nachnutzung der Forschungsdaten anfallenden projektspezifischen Kosten können Sie im Rahmen des Projekts beantragen. Stellen Sie in diesem Fall bitte auch dar, in welcher Form eine Unterstützung beim Datenund Informationsmanagement durch die am Projekt beteiligten Institutionen geleistet wird. Steht die Nachnutzbarkeit der entstehenden Forschungsdaten in engem Zusammenhang mit Forschungsobjekten (Gewebe, Zelllinien, Installation, Materialien, Kunstgegenstände o.ä.) so bitten wir Sie, auch Angaben zur Aufbewahrung dieser Objekte im Antrag zu ergänzen...

12 Datenmanagement in SFB Serviceprojekt INF Informationsinfrastruktur Gesteigerte Bedeutung des verantwortungsbewussten Umgangs mit Forschungsdaten in Sonderforschungsbereichen Forschungsdaten umfassen alle Quellen und Ergebnisse des Forschungsprozesses Daten i.e.s. Biomaterialien Softwarecodes Forschungsobjekte (Bilder, Texte, Videos, Proben etc.) Förderumfang Postdoc-Stelle Hardware, Software, Speichermedien, Lizenzen, Dienstleistungen Dritter, Nutzungsgebühren für Dateninfrastrukturen (Fr. Redöhl, Gruppe III-SFE)

13 Nicht gelöste Herausforderungen Anreiz- und Belohnungsmechanismen Untersuchung verschiedener metrischer Systeme; Berücksichtigung der wissenschaftlichen Bedeutung und Grad der Nachnutzung; möglichst umfassende und langfristige Betrachtung. Nachhaltigkeit Entwicklung von Geschäfts- und Nutzungsmodellen, Optimierung bewährter Modelle, Klärung und Wahrnehmung institutioneller Verantwortlichkeiten.

14 Nicht gelöste Herausforderungen Informationskompetenz und Informationsdienstleistung Entschließung der HRK-Mitgliederversammlung vom 20. November 2012 zu Hochschule im digitalen Zeitalter: Informationskompetenz neu begreifen Prozesse anders steuern Empfehlung der HRK-Mitgliederversammlung vom 13. Mai 2014 zu Management von Forschungsdaten als strategische Aufgabe der Hochschulleitungen Bedarf an einem service-orientierten Angebot für Wissenschaftlerinnen/-er Forschungsdaten-Broker

15 Policies 1 Empfehlung 7: Sicherung und Aufbewahrung von Primärdaten Primärdaten als Grundlagen für Veröffentlichungen sollen auf haltbaren und gesicherten Trägern in der Institution, wo sie entstanden sind, zehn Jahre lang aufbewahrt werden. (überarbeitet 2013)

16 Policies 2 Reputation instead of obligation: forging new policies to motivate academic data sharing Dr. Sascha Friesike, Humboldt Institute for Internet and Society Berlin Benedikt Fecher und Marcel Hebing, DIW Berlin Stephanie Linek, ZWB Kiel (2. Juni 2015) We argue that the academic system is a reputation economy in which researchers are best motivated to perform activities if those pay in the form of reputation. Therefore, the hesitant adoption of data sharing practices can mainly be explained by the absence of formal recognition.

17 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!