Eine Einführung ins Forschungsdatenmanagement: Was sind eigentlich Forschungsdaten? Was sind Metadaten? Erste Schritte zu Datenmanagementplänen. Wo kann ich meine Daten ablegen?

1. Forschungsdatenmanagement
Erstellen, Bearbeiten, Archivieren, Bereitstellen
Janna Neumann und Frauke Ziedorn
Workshop Forschungsdatenmanagement
17.11.2014

2. 2
Hintergrund:
Paradigmenwechsel in den Wissenschaften
• Vor eintausend Jahren
War die Wissenschaft empirisch:
beschrieb Naturphänomene
• In den letzten einhundert Jahren entstand
ein Theoretischer Zweig:
aufbauend auf Modellen,
Generalisierungen
• In den letzten Dekaden ein
Informatischer Zweig:
Simulation komplexer Phänomene
• Heute ist Wissenschaft
a




Datenbasiert (eScience):
Vereinigung von Theorie, Experiment und
Simulation
Jim Gray, eScience Group, Microsoft Research
2
2
2
.
G c
3
4
a
a
 






 

3. 3
Problem:
Lineare Wertschöpfungskette der Wissenschaft
Daten … sind verloren!
analysiert
dargestellt
interpretiert
werden
ergeben Information
wird
publiziert
ergibt Wissen
Publikation
… ist nachvollziehbar
… ist zugänglich

4. 4
Was sind Forschungsdaten?
Problem:
• keine feste Definition, die alle Aspekte der Forschungsdaten umfassen
• Jeder versteht etwas anderes
• stark vom jeweiligen Fachbereich abhängig
Lösungsansatz:
• Im Allgemeinen: Daten, die im Laufe der wissenschaftlichen Tätigkeit entstehen
und als Grundlage für Forschungsergebnisse dienen
• “A reinterpretable representation of information in a formalized manner suitable
for communication, interpretation, or processing.”(Digital Curation Centre)

5. 5
Zwischenbilanz
Welche Arten von Forschungsdaten produzieren Sie?
Diskutieren Sie mit Ihrem Nachbarn über die Arten von
Forschungsdaten, die Sie in Ihrer täglichen Forschung
produzieren.
• Nehmen Sie sich 5 Minuten Zeit dafür.
• Finden Sie Gemeinsamkeiten, Unterschiede?
• Anschließend: „Feedback“ in die Runde.

6. 6
Forschungsdatenmanagement
Erstellen und
Bearbeiten

7. 7
Was ist Forschungsdatenmanagement?
Definition
Allgemein und übergreifend:
• alle Aktivitäten, die mit der Aufbereitung, Speicherung, Archivierung und
Veröffentlichung von Forschungsdaten verbunden sind (Simukovic, Kindling, Schirmbacher, (2013))
• Forschungsdatenamanagement begleitet den Forschungsprozess von den
ersten Planungen bis zur Archivierung und Nachnutzung.

8. 8
Warum Forschungsdatenmanagement?
Anforderungen
Give your data a structure…
… it makes it easier to find things
• Forschung nachvollziehbar machen
• Forschung reproduzierbar machen
• Gute Daten untermauern qualitativ
hochwertige Forschung
• glaubwürdige und verifizierbare Interpretation
• Validierung
• Langzeitarchivierung
• Wissenschaftliche Anerkennung und Reputation
• Data-sharing führt zu Kollaboration
und Zitation = größerer Impact
• Rechtliche und ethische “codes of conduct”
Quelle: A. Collins, Präsentation, Managing your digital research data Cambridge University Library, http://www.lib.cam.ac.uk/dataman/training.html#prepare

9. 9
Elemente des Forschungsdatenmanagement
Lifecycle
Quelle: http://data-archive.ac.uk/create-manage/life-cycle
• Forschung / Daten-Management planen
• Daten erzeugen
• Daten dokumentieren
(Prozessierung und Analyse)
• Speicherung und Sicherung
• Daten erhalten/bewahren
• Daten teilen
• Daten (nach)nutzen
S. Jones et al., Research Data Management for librarians, Digital Curation Centre,
2013, S. 5, http://www.dcc.ac.uk/training/rdm-librarians

10. 10
http://openarchaeologydata.metajnl.com/about
ISSN: 2049-1565 | Published by Ubiquity Press
(http://www.ubiquitypress.com/)
Forschungsdaten teilen
Nutzen

11. 11
Ein Exkurs – Metadaten
• Wie werden meine Daten auffindbar?
• Wie können meine Daten nachgenutzt werden?
• Wie können meine Daten zitiert werden?
• Wie können meine Daten mit verwandten Objekten verknüpft
werden?
• Wie bekommen meine Daten einen Mehrwert?
Metadaten!

12. 12
Ein Exkurs – Metadaten
• Was sind Metadaten?
• Beschreibende Angaben.
• Was sind Standard-Metadaten?
• Titel, Urheber, Datum, Beschreibung, Identifier
• Was für Metadaten-Standards gibt es?
• Dublin Core
• DataCite Metadaten Schema
• Jedes Repository hat i.d.R. ein eigenes Schema

13. 13
Zwischenfrage
Metadaten
• Fallen Metadaten bei Ihren Forschungsprozessen an?
• Werden die Metadaten gespeichert und nachgenutzt?
• Reichern Sie Metadaten an?
• Nutzen Sie Metadaten-Standards?

14. 14
Warum Forschungsdatenmanagement?
http://blogs.ch.cam.ac.uk/pmr/2011/08/01/why-you-
need-a-data-management-plan

15. 15
Forschungsdatenmanagement – Erster Schritt:
Datenmanagementplan (DMP)
• Datenmanagementpläne werden nicht perfekt sein.
• Sie sind keine statischen Dokumente!
• Änderungen und Aktualisierungen im Forschungsprozess
• Schlüsselprobleme bedenken, die Daten beeinflussen
könnten…
• …während der Arbeit mit den Daten.
• …in der Zukunft.
• Besser ist es einen Plan zu haben, der Teilaspekte betrachtet,
als gar keinen Plan zu haben!
• Fragen Sie nach Rat, wenn Sie sich nicht sicher sind!

16. 16
• Projektbeschreibung
• Was für Daten werden erhoben/produziert?
• Methode zur Datenorganisation
• Administrative Punkte:
• Fördervoraussetzungen und gesetzliche Anforderungen
• Datenurheber/Eigentümer, weitere Stakeholder (Zielgruppe, Besitzer)
• Daten Zugriff und Sicherheit
• Backups
• Daten teilen und archivieren
• Was wird geteilt? Was wird wo archiviert? Welche Metadaten sind notwendig?
• Verantwortlichkeiten
• Wer ist wofür zuständig?
• Budget
• Kostenabschätzung für Datenmanagement
Beispiel DMP: http://datalib.edina.ac.uk/xerte/USER-FILES/2-datalib-Nottingham/media/PG_DMP_form.swf
Quelle: http://libguides.anu.edu.au/datamanagement
Lit.: ANU Data Management Manual – Managing Digital
Research Data at the Australian National University, 2013
Datenmanagementpläne (DMP)
Struktur

17. 17
Tipps zum Schreiben eines DMP
• Nutzen Sie Checklisten zum DMP.
• Schreiben Sie kurz und einfach.
• Arbeiten Sie mit den Kollegen zusammen.
• Orientieren Sie sich an den vorhandenen Ressourcen.
• Bleiben Sie realistisch!
• Prüfen Sie alle notwendigen Ressourcen und Beschränkungen.
http://www.youtube.com/watch?v=7OJtiA53-Fk

18. 18
Übung - Datenmanagementpläne
Diskussion in Gruppen à 3-4 Personen:
• Einigen Sie sich auf ein Forschungsprojekt.
• Welche wichtigen Daten fallen hierbei an?
• Wie sehen die Daten aus (physisch / digital, Formate…)
• Wie entstehen die Daten?
• Veröffentlichtes Material, eigene Produktion, Daten eines anderen
Instituts…
• Was passiert mit den Daten…
• … während des Projekts.
• Bearbeitung, Zwischenspeicher, Weitergabe…
• … nach dem Projekt.
• Archivierung, Veröffentlichung, Dokumentation…
• Sind ethische oder rechtliche Fragen zu bedenken?
• Urheberrecht, Datenschutz, Patentrecht, Schutzfristen…

19. 19
Forschungsdatenmanagement
Archivieren und
Bereitstellen

20. 20
Repositories
• Wo kann ich meine Daten ablegen?
Repositories!
• Was sind Repositories?
• Datenbanken, wo Objekte archiviert, dokumentiert und
publiziert werden können.
• Repositories für Texte, Forschungsdaten oder Filme u.a.
• Disziplinspezifische vs. generische vs. institutionelle
Repositories
• Wie finde ich Repositories?
re3data.org

21. 21
Datenpublikation
• Vorteile
• Mehr Zitierungen für Artikel mit publizierten Daten
• Wiederverwendung der Daten
• Weniger Doppelarbeit = weniger Kosten
• Erschließung neuer Zielgruppen
• Neue Kollaborationen
• Verifikation der Ergebnisse
• Reputationsaufbau
• Identifier
• Zitierfähigkeit
• Verlinkung
• Lizenzen
• Empfehlung: Creative Commons Lizenzen
• Nachnutzung
• Sicherheit
• Data Journals

22. 22
Literatur und Informationsmaterial
• J. Ludwig / H. Enke (Hrsg.): Leitfaden zum Forschungsdaten-Management -
Handreichung aus dem WissGrid-Projekt. Glückstadt: Hülsbusch. 2013
http://www.wissgrid.de/publikationen/Leitfaden_Data-Management-WissGrid.pdf
• Australian National University: ANU Data Management Manual: Managing Digital
Research Data at the Australian National University. 2014
http://anulib.anu.edu.au/_resources/training-and-resources/guides/DataManagement.pdf
• L. Corti et al.; Managing and Sharing Research Data – A Guide to Good Practice. London:
Sage Publications. 2014
• V. Van den Eynden et al.; Managing and Sharing Research Data - Best Practices for
Researchers, Univ. Essex: UK Data Archive. 3rd Ed., 2011
http://www.data-archive.ac.uk/media/2894/managingsharing.pdf
• MANTRA – Research Data Management Training: http://datalib.edina.ac.uk/mantra/
• LUH Forschungsdatenmanagement: http://www.dezernat4.uni-hannover.
de/forschungsdaten.html

23. 23
Danke für Ihre Aufmerksamkeit!
Janna Neumann
Tel: -3420
E-Mail: Janna.Neumann[at]tib.uni-hannover.de
Frauke Ziedorn
Tel: -14226
E-Mail: Frauke.Ziedorn[at]tib.uni-hannover.de