In diesem Video geht es heute um Forschungsdaten und das Forschungsdaten-Management-Kompetenzzentrum der HHU. Ich sitze hier mit Frau Dr. Lopez. Wenn Sie sich bitte kurz vorstellen können. Ja, gerne. Vielen Dank. Mein Name ist Anja Lopez und ich koordiniere das FDM-Kompetenzzentrum

der Heinrich-Heine-Universität seit 2021. Sie arbeiten also mit Forschungsdaten. Was genau versteht man darunter denn? Mit Forschungsdaten sind die digitalen Daten gemeint, die während des Forschungsprozesses entstehen oder das Ergebnis sind. Das können z.B. empirische Messdaten sein,

Labordaten, Transkriptionen von Texten, Daten aus Corpora, Umfragedaten, Softwarecode und und und. Es gibt keine einnötige Definition von Forschungsdaten, da sie eben je nach Fachdisziplin sehr unterschiedlich sind. Durch diese hohe Heterogenität fallen diese

Forschungsdaten auch in sehr unterschiedlichen technischen Formaten an. Das können Textdaten sein, strukturiert und nicht strukturiert, Bilddaten, Audiodaten, die gerne auch mal in proprietären Formaten vorkommen. Also z.B. Daten, die mit einem bestimmten Mikroskop erstellt worden sind. Warum sind Forschungsdaten denn so wichtig?

Und warum beschäftigt man sich mit dem Management von Forschungsdaten? Forschungsdaten sind wichtig, um Forschungsergebnisse nachvollziehbar und reproduzierbar zu machen. Die Nachvollziehbarkeit von Forschungsergebnissen ist ein immanenter Bestandteil der guten wissenschaftlichen Praxis. Wenn Forschungsergebnisse auf der Auswertung von Forschungsdaten basieren,

sollten diese Daten entsprechend dokumentiert sein. Bei der Reproduzierbarkeit geht es auch darum, manchmal recht aufwendige und teure Datenerhebung nicht mehrmals machen zu müssen. So gibt es auch Forschungsdaten, z.B. Klimadaten, die man kein zweites Mal erheben kann. Und um dies zu gewährleisten, versucht man, Forschungsdaten nach den sogenannten

FAIR-Prinzipien zu handhaben. Sie haben jetzt gerade die FAIR-Prinzipien erwähnt. Was genau versteht man darunter denn? Das Akronym FAIR steht für F findable, A accessible, E interoperable und R reusable. Dabei handelt es sich wirklich um Prinzipien.

In der Praxis bedeutet die Übersetzung dieser Prinzipien je nach Forschungsdatentyp unter was sehr unterschiedliches. Ich versuche mal, das an einem Beispiel festzumachen. Wenn wir uns jetzt einfach mal F findable angucken. Um Daten auffindbar zu machen, müssen Forschungsdaten mit sogenannten Metadaten versehen werden. Metadaten sind

dann beschreibende Daten dieser Daten. Man kennt das im privaten Kontext, also z.B. wenn man Fotos oder Musikdateien hat. Diese Dateien haben oft Metadaten. Das kann das Entstehungsdatum sein oder der Entstehungsort, so wie der Autor, Künstler, gegebenenfalls auch

Daten des aufnehmenden Gerätes, also der Kamera enthalten etc. Mithilfe dieser Metadaten kann man diese zu Grunde liegenden Fotos oder Musikdateien in entsprechenden Programmen durchsuchbar machen, sortieren, werten etc. Man kann manchmal auch selbst Metadaten ergänzen,

z.B. durch Text. Die Art und die Tiefe der Metadaten helfen dann dabei, die ursprünglichen Daten eben findable zu machen. Dabei ist aber die Art der Metadaten, die man z.B. für ein Mikroskopbild benötigt, natürlich eine andere als die Metadaten, die man z.B. für Umfragedaten nutzt. Man spricht hier von unterschiedlichen und dann auch

disziplinspezifischen Metadaten schematat. Das hört sich ja sehr kompliziert an. Wie kann denn da das Forschungsdatenmanagement-Kompetenzzentrum der HHU helfen? Das FDM Kompetenzzentrum unterstützt die Forschenden der HHU in allen Belangengründen, das Forschungsdatenmanagement und wir bieten in diesem Kontext Beratung,

Schulung und Tools zum Forschungsdatenmanagement an. Beratung kann ganz unterschiedlich sein, also z.B. bei der Beantragung eines Projektes beraten wir oder aber auch bei Fragen zum Umgang mit den Forschungsdaten selbst. Schulungen bieten wir zu ganz allgemeinen

Themen an rund um das Thema Forschungsdatenmanagement für verschiedene Zielgruppen. Bei den Tools gibt es natürlich neben den zentralen Speicherdiensten auch beispielsweise Software für den Einsatz im Labor, sogenannte elektronische Laborbücher. Was für Tipps und Tricks haben Sie denn für Nachwuchswissenschaftler,

die das allererste Mal mit Daten arbeiten? Worauf muss geachtet werden? Ich denke, das Wichtigste ist, dass es eben nicht das eine Forschungsdatenmanagement als Methode oder Schema F gibt. Dennoch gibt es meistens immer irgendwo Optimierungsmöglichkeiten in der eigenen Handhabung der Daten. Also ich meine, wer kennt das halt nicht?

Ja, man arbeitet so vor sich hin und der lässige Dokumentationskram, der fällt so ein bisschen hinten über. Unsere Erfahrung nach ist eigentlich der beste Ratschlag, so früh wie möglich anzufangen, sich zu überlegen, wie man mit den Forschungsdaten umgehen wird. Das heißt, vor allem ganz frühzeitig, die Forschungsdaten mit geeigneten Metadaten zu versehen. Wenn man nämlich ansonsten

erstmal seine Forschungsfrage beantwortet hat, ist das nachträgliche Bearbeiten der Forschungsdaten unglaublich zeitaufwendig. Darüber hinaus sollte man natürlich auch immer das Thema Backup im Hinterkopf behalten, also niemals Forschungsdaten nur an einer Stelle speichern. Wenn die Festplatte kaputt geht oder die USB verloren geht, sind die Forschungsdaten einfach weg. Lieber von vorneherein natürlich auf zentrale und

gesicherte Speicherorte gehen. Welche rechtlichen Hintergründe gibt es dann zu beachten? Es gibt jede Menge rechtliche Fragestellungen rund um das Thema Forschungsdaten. Also zum einen sind da natürlich die Belange des Datenschutzrechtes. Also wenn Forschungsdaten personenbezogene Daten enthalten, das kann bei Patientendaten

oder Daten aus Interviews sein. Unterliegen diese Daten natürlich besonderen Schutzpflichten. Sie müssen also datenschutzkonform gehandhabt werden. Methoden der Anonymisierung und Pseudonymisierung spielen hier eine wichtige Rolle, aber auch die grundsätzliche Fragestellung, auf welchen Servern und ob sie überhaupt gespeichert werden können. Abseits

vom Datenschutzrecht ist aber auch das Thema Nutzungs- und Lizenzrechte relevant. Zum Beispiel, wenn die Daten auf der Internet, Facebook, Instagram ausgewertet werden wollen, ist dies rechtlich nicht so ohne Weiteres möglich. Also selbst wenn die Daten technisch einfach abzugreifen sind, muss halt geklärt werden, ob das eben lizenzrechtlich möglich ist.

Ebenso verhält es sich mit Daten aus Zeitungen, Zeitschriften, die online verfügbar sind. Darüber hinaus ist auch die Weiterverwendung von selbst erzeugten Daten rechtlich immer an Einzelfallbetrachtung gekoppelt, also einfach nicht trivial. Vielen Dank für das informative Gespräch. Welche weiterführenden Materialien können

Sie denn noch für die Studierenden empfehlen? Also ich denke, für all diese Themen gibt es mittlerweile recht gute Informationsquellen. Ich persönlich kann die Seite Forschungsdateninfo sehr empfehlen, aber natürlich auch unser Team vom FDM Kompetenzzentrum. Also kommen Sie einfach gerne auf uns zu. Vielen Dank. Danke auch.