1. Vorbemerkungen
Der Begriff Datenmanagement bezeichnet alle im Zusammenhang mit Forschungsdaten durchzuführenden Tätigkeiten, die sich entlang des Datenlebenszyklus ergeben. Die Tätigkeiten des Datenmanagements reichen von der Datenerhebung im Forschungsprojekt über die Datenbearbeitung (insb. Auswertungen) bis hin zur Archivierung der Forschungsdaten, wie sie beispielsweise durch ein Datenarchiv erfolgt. Berücksichtigt werden auch die Zuweisung von Verantwortlichkeiten und eine entsprechende Ressourcenplanung für die Implementation des Datenmanagementplans.
Forschungsdatenzyklus
http://www.gesis.org/en/services/archiving-and-registering/cessda-training/ Als Bestandteile des Datenmanagements werden im Allgemeinen unterschieden: Datenerhebung, Datendokumentation, Klärung der rechtssicheren und forschungsethisch unbedenklichen Verwendung von Forschungsdaten, die Datenweitergabe an Dritte zur Sekundärnutzung und die Auswahl der Daten zum längerfristigen Erhalt, zur Archivierung.
Bei der Erstellung eines Datenmanagementplans (DMP) geht es darum, diese Tätigkeiten möglichst zielorientiert, systematisch und effizient zu bestimmen. Der Nutzen einer derartigen, formalisierten Planung – unter Zuhilfenahme von Checklisten wie dieser – besteht darin, über eine frühzeitige und umfassende Planung, Beschränkungen in der späteren Datennutzung zu vermeiden. Solche Beschränkungen treten beispielsweise dann auf, wenn bestimmte Arbeiten mit/an den Daten (Analysen, Aufbereitung, Anonymisierung, Dokumentation, Archivierung, Verknüpfungen, Sekundärnutzungen etc.) nicht durchgeführt werden können, weil entweder- die Ressourcen fehlen,
- die Qualität der Daten nicht ausreicht,
- die rechtlichen Voraussetzungen nicht gegeben sind,
- die Daten nicht interpretierbar sind oder
- die Daten verloren gehen oder beschädigt sind.
Eine solche Datenmanagementplanung verfolgt erstens das Ziel einer effizienten, rechtssicheren und qualitätsorientierten Nutzung der Daten in den datengenerierenden Forschungsprojekten selbst. Ein weiteres Ziel besteht zweitens darin, die Replizierbarkeit bzw. Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Forschungsergebnisse, die auf diesen Daten beruhen, zu gewährleisten und so wissenschaftlichen Standards, wie sie auch die allgemein anerkannten Richtlinien der DFG zur „Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis“[2] beschreiben, umzusetzen. Drittens ist ein geplantes Datenmanagement eine notwendige Voraussetzung für die Nachhaltigkeit der Forschungsdaten und den Erhalt des kulturellen Wertes, den diese darstellen. Neue Forschungspotentiale ergeben sich für Sekundäranalysen mit neuen Forschungsfragen oder -methoden, für Zeit- und/oder Stichprobenvergleiche oder Verknüpfungen der Daten mit anderen Quellen. Ganz besonders relevant wird der Erhalt der Forschungsdaten für den Fall historisch einmaliger, nicht-wiederholbarer Datenerhebungen oder Datenerhebungen über schwer zugängliche Gruppen und seltene Phänomene.
Datenmanagementpläne werden zunehmend von Fördereinrichtungen bei der Antragstellung gefordert. Auch stellen die DFG ebenso wie das BMBF inzwischen explizit Mittel für Tätigkeiten des Datenmanagements bereit.[3]
Best Practices: Um für die Forschung hilfreich sein zu können, sollten Datenmanagementpläne (DMP) frühzeitig erstellt werden, d. h. am besten bereits bei Projektplanung und Antragstellung. DMP sind keine statischen, sondern dynamische Dokumente, die an den laufenden Forschungsprozess anzupassen sind. Ein DMP sollte möglichst umfassend sein, da sein Vorteil darin liegt, die verschiedenen datenrelevanten Tätigkeiten im Datenlebenszyklus in ihren Wechselwirkungen zu erfassen.
Eine Orientierung an allgemeinen Richtlinien ist möglich, die konkrete Ausgestaltung ist jedoch stets von den Bedingungen des jeweiligen Forschungsprojekts abhängig. DMP sollen keine „reinen Pflichtveranstaltungen“ sein, sondern den Forschenden eine Hilfestellung bieten. Workshops zum Thema Datenmanagement bietet GESIS CESSDA Training[4], für Information und Beratung stehen auch die Mitarbeiter/-innen von Forschungsdaten Bildung zur Verfügung und Informationstexte und Material zum Download sind auf www.forschungsdaten-bildung.de verfügbar.2. Administrativ-formale Angaben
Ziel: Den administrativen und inhaltlichen Hintergrund des datenerhebenden Forschungsprojekts beschreiben.
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Element |
Beschreibung |
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ID |
Ein permanenter Identifikator, wie er vom Förderer oder der Institution vergeben wurde; Falls mit anderen Projekten gemeinschaftlich ein DMP erstellt wird: Nennung aller Förderkennzeichen; |
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Förderer bzw. Eigenfinanzierung |
Angabe des Förderers, falls vorhanden; |
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Projekttitel |
Offizieller Name des Projektes, ggf. zusätzlich Akronym und Kurztitel; |
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Projektbeschreibung |
Inhalt und Art des Projektes; Welche Forschungsfragen werden adressiert?, Zu welchem Zweck werden Daten erhoben?; |
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Forscher |
Name des/der Projektleiter/s oder Primärforscher/s; ggf. zusätzlich Forscher-ID, wie ORCID (http://orcid.org) |
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Kontakt |
Name (falls unterschiedlich zu Projektleitung/Primärforscher), Telefon und Email; |
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Datum der ersten Version |
Datum der ersten Version dieses DMPs; |
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Datum der letzten Änderung |
Datum der letzten Änderung dieses DMPs; |
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Zu beachtende Vorgaben von Dritten |
Verweis auf etwaige Richtlinien zum Umgang mit Forschungsdaten von der eigenen Einrichtung, dem Berufsverband, dem Fachverband, dem Förderer, der datenhaltenden Einrichtung, dem Archiv etc.; Eine Auflistung der Anforderungen aller relevanten Parteien (Universität, Institut, Förderer, Öffentliche Stellen, Auftragnehmer etc.) in Zusammenhang mit Datenmanagement und Datenbereitstellung; |
3. Datenerhebung: Daten generieren und bearbeiten
Ziel: Erfassen, welche Daten im Projekt generiert und verarbeitet werden und welche Anforderungen sich hieraus für das Datenmanagement ergeben.
Leitfragen: Welche Art von Daten werden erhoben, wie werden diese erhoben und wie verarbeitet? Zu welchen Zwecken werden Daten erhoben?
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Element |
Beschreibung |
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Datenbeschreibung |
Beschreibung des Datenmaterials, das erhoben wird; |
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Vorhandene Daten |
Recherche existierender Datenbestände, die für das Projekt relevant sind; Hinweis: In diesem Vergleich zeigt sich der Wert der geplanten Datenerhebung. |
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Qualitätssicherung |
Beschreibung der Maßnahmen, die getroffen werden, um eine hohe Datenqualität zu erreichen und zu erhalten; “Producing data of high quality is essential to the advancement of science”(ICPSR[5]) |
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(geplante) Datenauswertung / Zwecke der Datenverarbeitung; geplante Schritte der Datenverarbeitung |
Beschreibung der geplanten Auswertungen; Beschreibung der Verarbeitungsschritte der Rohdaten (z. B. Transkription, Bereinigung, Anonymisierung); Hinweis: Verwendungszwecke personenbezogener Daten werden beispielsweise für die Erstellung von Einwilligungserklärungen benötigt. |
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Publikation |
Sofern möglich, kurze Beschreibung der geplanten Publizierungen der Daten und Datenauswertungen (z. B. Zitate aus Transkripten in Forschungsartikeln, Ausschnitte aus Videos in Lehre und Weiterbildung); |
4. Datenspeicherung: Daten und Dateien speichern, organisieren und sichern
Ziel: Physischer Erhalt der Daten und deren Unversehrtheit (Schutz vor Verlust und Manipulation)
Leitfrage: Welche Maßnahmen sind zu ergreifen, um die Daten vor versehentlicher oder absichtlicher Manipulation, vor Verlust oder unbefugten Zugriffen zu schützen?
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Element |
Beschreibung |
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Speicherung und Backup |
Angabe der Speicher- und Backup-Verfahren, der Orte der Speicherung, erwartete Speicherkapazitäten; Hinweis: Wo und wie werden Kopien der Dateien aufbewahrt? Wie viele werden aufbewahrt und wie werden diese synchronisiert? |
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Datenorganisation |
Beschreibung, wie die Daten im Projekt verwaltet werden, Festlegen von Richtlinien zur Benennung von Dateien, zur Versionskontrolle etc. Hinweis: Derartige Maßnahmen erleichtern das Identifizieren, Auffinden und Nachvollziehen von Dateien; insbesondere bei Arbeiten über längere Zeiträume in Teams von Bedeutung. |
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Formate |
Angabe der Formate, in denen die Daten generiert, aufbewahrt und verfügbar gemacht werden sollen; Erläuterung, inwieweit diese Formate für die Arbeit mit den Daten und deren längerfristige Aufbewahrung geeignet sind; |
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Sicherheit |
Beschreibung der technischen und organisatorischen Schutzmaßnahmen der Daten (Verschlüsselung, Passwortschutz, Firewall u. a.), insbesondere der vertraulichen Informationen; Ggf. Beratung mit dem IT-Service der Einrichtung. |
5. Datendokumentation: Daten dokumentieren und Metadaten erstellen
Ziel: Sicherstellen der Auffindbarkeit und Identifizierbarkeit der Forschungsdaten sowie deren Interpretierbarkeit (über das Projektende hinaus und auch durch nicht am Projekt beteiligte Dritte).
Leitfrage: Welche Informationen werden benötigt, um Daten finden und nachnutzen zu können?
„Metadata are often the only form of communication between the secondary analyst and the data producer“(ICPSR)
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Element |
Beschreibung |
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Dokumente |
Auflistung aller Dokumente, die erstellt werden und zum Verständnis der Daten erforderlich sind; Dazu gehören beispielsweise: » Codebücher, Transkriptionsmanuale, Interviewschemata » Erhebungsinstrumente (Fragebögen, Leitfäden, Protokolle) » Intervieweranweisungen, Kontaktprotokolle, Kontextnotizen » Einverständniserklärungen, Anonymisierungsmaßnahmen » QDA-Dateien, Syntax; |
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Standardisierte Metadaten (optional) |
Angabe, welche Metadaten mit den generierten Daten erstellt werden (z. B. welches Formular zur Metadatenerfassung genutzt wird. Formulare werden bspw. von Archiven oder Registrierungsagenturen herausgegeben); Hinweis: Anhand von Metadaten werden Forschungsdaten näher beschrieben. Standardisierte Metadaten werden erstellt, um Forschungsdaten in Datenbanken und Portalen verwalten zu können und auffindbar zu machen. Sie sind in der Regel maschinenlesbar und interoperabel. |
6. Legitimität: Übereinstimmung mit ethischen und rechtlichen Normen
Ziel: Rechtskonformität der Datennutzung und Schutz der Persönlichkeitsrechte aller Beteiligten; datenschutzrechtliche und ethische Anforderungen einhalten; urheberrechtliche Ansprüche wahren.
Leitfrage: Welche rechtlichen Anforderungen gibt es? Wie können diese eingehalten werden?
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Element |
Beschreibung |
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Urheberrechte |
Angabe, ob und welche Personen Urheberrechte an den Daten oder dazugehörigen Materialien besitzen; Hinweis: Urheberrechte können beispielsweise für eingesetzte oder entwickelte Instrumente existieren. Um Urheberrechte zu wahren und Nachnutzungen zu regeln, können Forschungsdaten und –instrumente lizenziert werden. |
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Ethik und Datenschutz (Anonymität) |
Erläuterung, wie die informierte Einwilligung der Beforschten zur geplanten Datennutzung eingeholt wird; Hinweis: Beachten Sie die Anforderungen an das Einholen informierter Einwilligungen, für den Fall, dass Forschungsdaten archiviert und nachgenutzt werden sollen. Ggf. Beratung mit dem Datenschutzbeauftragten der Einrichtung. |
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Behördliche Genehmigungen |
Erläuterungen, ob behördliche Genehmigungen für die Durchführung der Erhebung (bspw. an Schulen) eingeholt werden müssen und falls ja, wie dies erfolgen wird (Ressourcen, Zeitrahmen, Arbeitsschritte); Hinweis: Achten Sie – sofern möglich – darauf, dass die Genehmigung nicht den DFG-Regeln guter wissenschaftlicher Praxis zur Aufbewahrung der Daten für 10 Jahre oder den sonstigen, geplanten Verwendungszwecken der Forschungsdaten widerspricht. |
7. Data Sharing - Daten teilen: Daten Dritten zugänglich machen
Ziel: Wege der Nachnutzung finden; Den Anforderungen an Replizierbarkeit, Transparenz und Nachvollziehbarkeit der eigenen Forschung nachkommen; Neue Forschung mit den generierten Daten ermöglichen.
Leitfrage: Welche Schritte sind zu unternehmen, um Dritten Zugang zu den Forschungsdaten zu ermöglichen?
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Element |
Beschreibung |
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Verfügbarkeit |
Erläuterung, wie die Forschungsdaten Dritten zugänglich gemacht werden (Ort der Bereitstellung, Zugangsprozeduren, Sperrfristen, technische Umsetzung, offener oder restriktiver Zugang); Zeitrahmen für das Verfügbarmachen der Daten; |
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Nachnutzungspotential |
Einschätzung des Nachnutzungspotentials der Daten: Für welche Analysezwecke, welche Nutzergruppen könnten die Forschungsdaten jetzt oder in Zukunft interessant sein; Hinweis: Sind die Daten beispielsweise für den Einsatz in der Lehre oder für die Bildungspraxis wichtig, sind entsprechende Vorkehrungen frühzeitig zu treffen. |
8. Datenerhalt: Daten auswählen und archivieren
Ziel: Langfristigen Erhalt der Forschungsdaten gewährleisten; Erhalt als kulturelles Erbe.
Leitfrage: Sollen die Forschungsdaten langfristig erhalten bleiben? Welche der vorliegenden Forschungsdaten sollen erhalten bleiben und wie?
„Digital data need to be actively managed over time to ensure that they will always be available and usable. This is important in order to preserve and protect our shared scientific heritage as technologies change.”(ICPSR)
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Element |
Beschreibung |
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Selektion und Aufbewahrungsdauer |
Begründung, welche Daten archiviert werden sollen und welche nicht und wie lange die Daten aufbewahrt werden sollen; Pläne für etwaige Löschung der Daten in der Zukunft; |
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Archivierung und Erhaltung |
Geplante Maßnahmen der Langzeitarchivierung und des dauerhaften Erhalts der Daten; Ausweichplan für den Fall, dass sich die ausgewählte, archivierende Einrichtung auflöst; |
9. Verantwortlichkeiten und Ressourcen
Ziel: Implementation des Datenmanagementplans; Zuweisung ausreichender Ressourcen.
Leitfrage: Welche Ressourcen sind erforderlich für die Umsetzung des Datenmanagements? Wer ist für welche Maßnahmen verantwortlich?
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Element |
Beschreibung |
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Verantwortlichkeiten |
Namen der Personen, die für das Datenmanagement im Forschungsprojekt verantwortlich sind; |
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Budget |
Kosten der Vorbereitung der Daten (Aufbereitung, Anonymisierung, Dokumentation) für die Archivierung und wie diese Kosten getragen werden; Hinweis: Informieren Sie sich über die Möglichkeiten Mittel für das Datenmanagement zu beantragen. Die DFG ebenso wie das BMBF ermöglichen die Beantragung solcher Mittel. |