Forschungsdatenmanagement

In praktisch jedem Forschungsprozess fallen unterschiedlichste digitale Daten an: Fotos, Scans, numerische Messdaten, Transkriptionen, Videos… Diese meist aufwendig erzeugten Daten gilt es, im Sinne der FAIR-Prinzipien adäquat zu erschließen, aufzubereiten, für die Nachnutzung verfügbar zu machen und zu archivieren. All dies ist Teil des Forschungsdatenmanagements.

Lebenszyklus

Forschungs­daten durchlaufen im Rahmen eines Forschungs­projekts typischer­weise verschiedene Phasen: Von der Daten­erfassung über die Daten­auswertung bis hin zur Publikation oder Nachnutzung der Daten. Im Forschungs­daten­management werden diese einzelnen Phasen nicht isoliert betrachtet, sondern im Hinblick auf ihre Prozess­haftigkeit und Verzahnung, illustriert durch den sog. Forschungs­daten­-Lebens­zyklus.

FAIR-Prinzipien

Hinter dem Akronym "FAIR" verbergen sich die vier Grundprinzipien, an denen sich der Umgang mit Forschungsdaten idealerweise orientieren sollte. Weiterführende Informationen gibt es z. B. bei der Initiative GO FAIR. Möglichkeiten, wie diese Prinzipien umgesetzt werden können, sind z. B.:

• Findable (Auffindbar)
  Die Forschungsdaten werden durch aussagekräftige Metadaten beschrieben. Die Metadaten basieren auf einem standardisierten Schema und werden in zentrale Suchmaschinen eingespeist.
• Accessible (Zugänglich)
  Jeder Forschungsdatensatz besitzt eine eindeutige ID, über die er dauerhaft erreichbar ist. Der Zugriff auf die Forschungsdaten erfolgt durch standardisierte Verfahren. Falls die Daten zugriffsbeschränkt sind, sind Zugriff und Authentifizierung klar geregelt.
• Interoperable (Interoperabel)
  Für alle Daten werden möglichst Standard-Datentypen genutzt, d. h. insbesondere werden keine proprietären Dateiformate eingesetzt. Abweichungen von bestehenden Standards werden dokumentiert.
• Reusable (Nachnutzbar)
  Die Daten werden derart lizenziert, dass andere Forschende sie möglichst umfänglich nachnutzen können. Datenerfassung und -speicherung folgen fachspezifischen Standards.

Mit der Checkliste Wie FAIR sind Deine Forschungsdaten? können Sie Ihre Daten auf ihre FAIRness überprüfen.