Forschungsdatenmanagement

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1 Forschungsdatenmanagement Projekt DataWiz: Förderung des Umgangs mit Forschungsdaten in der Psychologie Martin Kerwer Leibniz-Zentrum für Psychologische Information und Dokumentation (ZPID) 1

2 Was tut das ZPID? ZPID Angebot für die Psychologie : PSYNDEX Referenzdatenbank (Literatur, Tests, Interventionsverfahren) PubPsych Internationales Suchportal PsychAuthors Datenbank deutschsprachiger psychologischer Forscher PsychData Forschungsdatenzentrum ZPID Forschung: Entwicklung von Informationstechnologie Informationsverhalten und Informationskompetenz Wissenschaftsforschung und Evaluation 2

3 Datenmanagement am ZPID PsychData Forschungsdatenzentrum für die Psychologie Speziell auf die psychologische Forschung ausgerichtete Data Sharing Plattform 2002 durch das ZPID entwickelt Anfangsförderung durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) durch RatSWD akkreditiertes Datenzentrum Erfahrung: Angebot eines FDZ alleine ist nicht ausreichend. Nutzer brauchen Unterstützung im Management ihrer Daten. 3

4 Projekt DataWiz DataWiz Ziel Datamanagement Wizard Entwicklung eines Assistenzsystem, das Forscher bei der Umsetzung eines fundierten Datenmanagements im Forschungsprozess unterstützt Laufzeit , gefördert durch 4

5 Gliederung Gründe für Forschungsdatenmanagement Planung des Forschungsdatenmanagements Sicherung von Forschungsdaten Bereitstellung von Forschungsdaten Projekt DataWiz 5

6 Forschungsdatenmanagement Forschungsdatenmanagement bezeichnet den Prozess, der alle Methoden und Verfahren umfasst, die zur Sicherung der langfristigen Nutzbarkeit von Forschungsdaten angewendet werden: die Generierung, die Bearbeitung, die Anreicherung, die Archivierung und die Veröffentlichung. Dabei sind die verschiedenen Dimensionen der Arbeit mit Daten jeweils und in ihrem Zusammenspiel zu berücksichtigen. Diese sind insbesondere rechtliche und ethische Dimensionen (Urheberrecht, Datenschutz) technische Dimensionen (Soft- und Hardware) dokumentarische Dimensionen (Metadaten). 6

7 Nachnutzung The underlying data researchers analyze to come to their published conclusions becomes less and less accessible to researchers over the years. (vgl. Vines et al, 2014; Dehnhard, Weichselgartner & Krampen, 2013; Wicherts et al, 2006) (D) Predicted probability that the data were extant (either shared or exist but unwilling to share ) given that we received a useful response. 7

8 Replikationskrise Reproducibility Project: Psychology (RP:P) 97 replications 36% of all replications were significant PS - cog: 53% JEP:LMC: 48% PS - soc: 29% JPSP - soc: 23% 83% of all effect sizes are smaller than the original: MO: r =.40 MR: r =.20 Adaptiert aus Schönbrodt, F. (2015). How Open Science Can Solve (Parts of) the Replication Crisis. Verfügbar unter Slide used under a CC-BY 4.0 license. 8

9 DGPs-Richtlinienentwurf URL: ews]=1691&chash=60dae30ae30ae557f894d6be60f897 ed abgerufen am

10 Auswege It is argued that a way forward can be seen by, on one hand, improving the rigor and transparency of psychological science, and making theoretical innovations that better acknowledge the complexities of the human experience. Ferguson, Ch. J. (2015). Everybody knows psychology is not a real science, American Psychologist, Vol 70(6), Forderung: open science zur Erhöhung der Transparenz und Ökonomie Nanos gigantum humeris insidentes (Bernhard von Chartres) Voraussetzung: fundiertes Datenmanagement Ansatzpunkt des Projekts DataWiz Aber: Psychologische Forschung ist Forschung am Menschen und dringt u.u. tief in die Privatsphäre des Menschen ein, Datenschutz und Forschungsethik müssen auch in Open Science beachtet werden 10

11 Nachnutzung URL: 11

12 URL: 12

13 Beispiel OKCupid Anonymisieren ist wichtig richtig anonymisieren kann schwierig sein Ort der Datenablage ist wichtig Weiß ich wer die Daten nachnutzt? Lizenzen können wichtig sein Was darf der Nachnutzer mit meinen Daten machen? Einwilligungserklärungen bei sensiblen Daten Im Zweifel explizite Einwilligungserklärung einholen => Überlegungen zum Forschungsdatenmanagement (möglichst bei der Planung einer Studie) berücksichtigen 13

14 Gliederung Gründe für Forschungsdatenmanagement Planung des Forschungsdatenmanagements Sicherung von Forschungsdaten Bereitstellung von Forschungsdaten Projekt DataWiz 14

15 Forschungsdatenmanagement Good data management practices are essential in research, to make sure that research data are of high quality, are well organised, documented, preserved and accessible and their validity controlled at all times. This results in efficient and excelling research. Well managed data are easily shared and can thus be used for new research or to duplicate and validate existing research. Data management needs to be planned early on in research, so that practices can be implemented throughout the research cycle. 15

16 Einwilligungserklärungen Erhebung, Verarbeitung und Nutzung personenbezogener Daten setzt Einwilligung voraus ( 4 BDSG, vgl. Ethische Richtlinien der DGPs und des BDP) Data Sharing sollte nicht durch eine zu restriktive Sprache in Einverständniserklärungen verhindert werden! Beispiel: [ ] Sämtliche Daten werden [ ] ausschließlich zu wissenschaftlichen Zwecken genutzt [ ] Datenzugang nur für Mitarbeiter der Studie. [ ] 16

17 Planung als formale Anforderung Förderer EU Horizon 2020 Open Data Pilot (DMP + Open Access zu Daten) Deutsche Forschungsgemeinschaft Beschreibung des Umgangs mit Forschungsdaten Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) Verwertungsplan und Projektspezifische Ergänzungen Institutionen Uni Heidelberg, TU Darmstadt, Uni Göttingen, Uni Bielefeld Fachgesellschaften (z.b. aktueller Richtlinienentwurf-DGPs) 17

18 Zwischenstand Datenmanagementplanung zu Projektbeginn vermehrt Formale Anforderung von Förderern und Institutionen Frühzeitige Beachtung von rechtlichen Rahmenbedingungen (Einwilligungserklärungen, Urheberrecht, Anonymisierung) Minimierung des Aufwands Implementation von Workflows zu Projektbeginn Maximierung der Datenqualität Sicherung der Langzeitverfügbarkeit 18

19 Gliederung Gründe für Forschungsdatenmanagement Planung des Forschungsdatenmanagements Sicherung von Forschungsdaten Bereitstellung von Forschungsdaten Projekt DataWiz 19

20 Sicherung von Forschungsdaten Ziel: DataWiz soll Forscher aus der Psychologie dabei unterstützen, die im Forschungsprozess generierten Daten im Hinblick auf ihre intendierte Nutzung als Erkenntnisressource zu sichern und zu erhalten. Foto by Joe Mabel, CC BY-SA 3.0, 20

21 Sicherung von Forschungsdaten Um Forschungsdaten abgestimmt auf den jeweils intendierten Nutzungshorizont als Erkenntnisressource zu sichern muss der Zugriff auf die Daten und die Konsistenz der Daten (=> Erfordernis Aufbereitung) die Verstehbarkeit und Bewertbarkeit der Daten (=> Erfordernis Dokumentation) überdauernde Verwendbarkeit und Integrität der Daten (=> Erfordernis Archivierung) gewährleistet sein. 21

22 Sicherung von Forschungsdaten Um Forschungsdaten abgestimmt auf den jeweils intendierten Nutzungshorizont als Erkenntnisressource zu sichern muss der Zugriff auf die Daten und die Konsistenz der Daten (=> Erfordernis Aufbereitung) die Verstehbarkeit und Bewertbarkeit der Daten (=> Erfordernis Dokumentation) überdauernde Verwendbarkeit und Integrität der Daten (=> Erfordernis Archivierung) gewährleistet sein. 22

23 Nutzungshorizonte Researcher Data Origin near remote Team Distance from data-origin as a function of target group and time 23

24 Nutzungshorizonte Researcher Data Origin near remote Team Presence Future Distance from data-origin as a function of target group and time 24

25 Nutzungshorizonte Researcher Data Origin near remote Team Research field Presence Future Distance from data-origin as a function of target group and time 25

26 Nutzungshorizonte Researcher Data Origin near remote Team Research field Discipline (Psychology) Presence Future Distance from data-origin as a function of target group and time 26

27 Nutzungshorizonte Researcher Data Origin near remote Team Research field Discipline (Psychology) Other disciplines, Science Presence Future Distance from data-origin as a function of target group and time 27

28 Nutzungshorizonte Researcher Data Origin near remote General public Team Research field Discipline (Psychology) Other disciplines, Science Presence Future Distance from data-origin as a function of target group and time 28

29 Gliederung Hintergrund Planung des Forschungsdatenmanagements Sicherung von Forschungsdaten Bereitstellung von Forschungsdaten Projekt DataWiz 29

30 Möglichkeiten zur Bereitstellung 30

31 Möglichkeiten zur Bereitstellung Vorhandene Möglichkeiten unterscheiden sich in ihrem Grad an: Langfristiger Verfügbarkeit Zugänglichkeit Auffindbarkeit 31

32 Möglichkeiten zur Bereitstellung Datenzugang auf Anfrage (auch innerhalb von Repositorien) Vergabe individueller Disclaimer mit Zugangsbedingungen Vergabe von Lizenzen z.b. Creative Commons Public-Use-Files vs. Scientific-Use-Files Remote Access über Client Offenlegung der Nachnutzung (Beispiel NEPS) Antrag mit explizitem Verwendungszweck Veröffentlichung der genehmigten Anträge 32

33 Datenmanagement - Angebote ICPSR: Guide to Social Science Data Preparation and Archiving UK Data Archive: Managing and Sharing Data ZPID: Datenmanagement und Data Sharing in der Psychologie BITSS: Best Practices in Research Transparency

34 Gliederung Gründe für Forschungsdatenmanagement Planung des Forschungsdatenmanagements Sicherung von Forschungsdaten Bereitstellung von Forschungsdaten Projekt DataWiz 35

35 Projekt DataWiz Aufwandsminimierung Knowhow kontextsensitiv zur Verfügung stellen Schnittstellen zu bestehender Software Workflow-Integration Unterstützung bei Anforderungen, wie dem Erfüllen von Publikationsstandards, dem Verfassen von Datenmanagementplänen, der Versionierung von Datensätzen oder Konsistenzchecks Benutzerkontrolle Grad der Datenfreigabe liegt in der Souveränität des Forschers, Möglichkeit lokaler Installationen => unmittelbar spürbarer Gewinn durch Programmnutzung 36

36 DataWiz im Forschungsprozess Planungsphase Datenerhebung Nach Datenerhebung Information (copyright, informed consent ) Datenmanagement Planungs- Tool Datendokumentation Datenupload Publikation Archivierung Wissensbasis 37

37 DEMO

38 Arbeitserleichterung Publikation Unterstützung bei Publikation: Relevante Informationen zum Beispiel zum Verfassen eines Methodenteils ausgeben Orientierung an Publikationsstandards URL: JARS: Journal Article Reporting Standards (APA) 41

39 Weitere Funktionalitäten Abgestuftes Rechtemanagement Archivierungspaket Versionierung und Konsistenzchecks Dokumentation der Studie und des Projekts: Privacy & Copyright, Stichprobencharakteristika, Entwicklung von Messinstrumenten Standardtexte zum Verfassen von Datenmanagementplänen und Berücksichtigung förderspezifischer Anforderungen Upload von Projekt- und Studienmaterialien: Syntax, Projektberichte, Fragebögen 42

40 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! 43

41 Literatur I Dehnhard, I., Weichselgartner, E., & Krampen, G. (2013). Researcher's Willingness to Submit Data for Data Sharing: A Case Study on a Data Archive for Psychology. Data Science Journal, 12, doi: /dsj Deutsche Forschergemeinschaft. Leitfaden für die Antragsstellung Projektanträge. Zugriff am Verfügbar unter Ferguson, Ch. J. (2015). Everybody knows psychology is not a real science, American Psychologist, Vol 70(6), Forschungsdatenzentrum PsychData (2013). Datenmanagement und Data Sharing in der Psychologie. Zugriff am Verfügbar unter Inter-university Consortium for Political and Social Research (ICPSR). (2012). Guide to Social Science Data Preparation and Archiving: Best Practice Throughout the Data Life Cycle (5th ed.). Ann Arbor, MI. Zugriff am Verfügbar unter 44

42 Literatur II Helbig, Kerstin et al.. (2015). Datenmanagementpläne für EU, DFG und BMBF. Zenodo. doi: /zenodo Schönbrodt, F. (2015). How Open Science Can Solve (Parts of) the Replication Crisis. Zugriff am Verfügbar unter Schönbrodt, F., Gollwitzer, M., & Abele-Brehm, A. ( ). DGPs-Richtlinien zum Umgang mit Forschungsdaten-Entwurf vom Zugriff am Verfügbar unter Richtlinien_Forschungsdaten_22_01_16.pdf UK Data Archive (2011) Managing and Sharing Data: Best Practice for Researchers. Zugriff am Verfügbar unter Vines et al, The Availability of Research Data Declines Rapidly with Article Age. Current Biology 24, 94 97, January 6, 2014 Wicherts, J. M., Borsboom, D., Kats, J., & Molenaar, D. (2006). The Poor Availability of Psychological Research Data for Reanalysis. American Psychologist, 61,