Forschungsdatenmanagement

Der Lebenszyklus von Forschungsdaten

Es existieren verschiedene Modelle zur Beschreibung des Lebenszyklus von Forschungsdaten. Die hier gezeigte Darstellung ist in veränderter Form der sehr informativen Seite Forschungsdaten.info entnommen und beschreibt die verschiedenen Stationen von der Erzeugung bis hin zur Wiederverwendung digitaler Daten.

Erstellung

In diesen Schritt fallen die Planung des Forschungsprojekts und die Datenerhebung. Wenn vom Drittmittelgeber gefordert, sollte in dieser Phase auch ein Datenmanagementplan erstellt werden.

Verarbeitung

Die erhaltenen Forschungsdaten werden verarbeitet, ggf. noch digitalisiert und anonymisiert. Eine nachvollziehbare Systematik in der Vergabe von Dateinamen und Einpflegen von Zusatzinformationen (Metadaten) erleichtern das spätere Auffinden der Daten. Zudem müssen die Daten gesichert werden. 

Analysieren

Nach dem Auswerten und der Interpretation der Ergebnisse können die Daten veröffentlicht werden. Das geschieht zumeist in Form einer Publikation. Die in der Publikation verwendeten Forschungsdaten müssen im Sinne der guten wissenschaftlichen Praxis zudem 10 Jahre aufbewahrt werden (Kodex der DFG zur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis).

Archivierung

Für die Langzeitarchivierung müssen geeignete Dateiformate verwendet, ein Archiv gewählt und die zugehörigen Metadaten hinterlegt werden. Zur Archivierung eignen sich sowohl fachspezifische als auch allgemeine Datenrepositorien, welche je nach Anbieter auch kostenpflichtig sein können. Eine ausführliche Auswahl an Repositorien finden Sie auf https://www.re3data.org/.

Zugang

Viele wissenschaftliche Journale verlangen zusätzlich zum Artikel  die Publikation der Forschungsdaten bei einem geeigneten Repositorium. Daher müssen für archivierte Daten Zugangsberechtigungen festgelegt werden. Weiterhin sollten die Urheberrechte und die Nachnutzbarkeit (Creative Commons) der Daten deutlich definiert werden.

Nachnutzung

Viele Datensätze erlauben die erneute Betrachtung unter anderen Aspekten. Dies kann sowohl durch den Datenerzeuger als auch durch andere Wissenschaftler erfolgen. Sowohl können neue Ergebnisse gewonnen werden (an diesem Punkt schließt sich der Datenlebenszyklus), als auch alte Erkenntnisse geprüft und bestätigt werden. Auch in der Lehre können diese Daten Verwendung finden.