Forschungsdatenmanagement
Gemäß der guten wissenschaftlichen Praxis gilt es, Projektprozesse und -ergebnisse nachvollziehbar zu dokumentieren bzw. zu managen.
Die Universitätsbibliothek unterstützt Sie bei Ihrem Forschungsdatenmanagement nach den FAIR-Prinzipien: Sind Ihre Daten “Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable”?
Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Forschungspraxis
Um das Forschungsdatenmanagement (FDM) effizient zu gestalten, bedarf es einer individuellen Planung zur Erhebung, Veröffentlichung, Archivierung sowie zur Nachnutzung der Daten.
Dabei dienen folgende Phasen des Forschungsdatenmanagements in Hinblick auf den (Forschungs-)Datenlebenszyklus als Orientierung:
- Projektbeginn
- Erstellung eines Datenmanagementplans
- Planung der Datenmodellierung
- Datenerhebung
- Während des Projektes
- Datenanalyse
- Datendokumentation durch Vergabe von Metadaten
- Erstellung kollaborativer Forschungsumgebungen
- Datenvisualisierung
- Berücksichtigung nachhaltiger Datenformate
- Datensicherung
- Archivierung
- Datenselektion
- Abschließende Metadatenvergabe
- Verwendung nachhaltiger Datenformate
- Veröffentlichung & Nachnutzung
- Ermittlung möglicher Publikationsmedien und -optionen (Open Access)
- Berücksichtigung von rechtlichen Aspekten (Urheberrecht, Datenschutz etc.) und möglicher Sperrfristen
- Veröffentlichung von Primärdaten (z. B. auf einem Repositorium)
- Vergabe von persistenten Identifikatoren
(In Anlehnung an https://www.forschungsdaten.info/themen/informieren-und-planen/workflows-im-fdm/)
(Forschungs-)Datenlebenszyklus
Der Workflow, welcher die aufgeführten Orientierungspunkte berücksichtigt, wird als (Forschungs-)Datenmanagementplan (DMP) bezeichnet. Dieser entwickelt sich dynamisch im Verlauf des Prozesses weiter, ist also erst mit Ende des Projektes selbst wirklich abgeschlossen.
Der DMP vereinfacht den FDM-Prozess durch einen koordinierten Überblick über den Gesamtprozess, die einzelnen Teilprozesse und deren Zusammenhänge auf Basis grundlegender Informationen zum Forschungsvorhaben, der Methodik der Datenerhebung, der Verantwortlichkeiten, der Finanzierung und Ressourcen, der (Metadaten-)Standards und der Rechtslage.
