Grundlagen des Forschungsdatenmanagements - Ein Workshop des Digital Learning Lab der Universitätsbibliothek Marburg
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Grundlagen des
Forschungsdatenmanagements
Ein Workshop des Digital Learning Lab
der Universitätsbibliothek Marburg
Dr. Birte Cordes
26.01.2021
https://uni-marburg.de/eresearch
• Dr. Thorsten Arendt (HRZ)
• Dr. Ortrun Brand (FDM)
• Dr. Birte Cordes (UB)
• Maria Kiefer (FDM)
• Dr. Esther Krähwinkel (FDM)
• Dr. Diana Müller (UB)
• Paul Münch (UB)
• Bernd Nicklas (HRZ)
2
FORSCHUNGSDATEN
Was sind Forschungsdaten?
Xu, Hui. (2018, March 25). Plant diseases Pascal Fontaine, Mizuhito Ogawa, Thomas Sturm, & Vu Xuan Tung.
diagnosis system (Version 1.0). Zenodo. (2017, June 24). Subtropical Satisfiability. Zenodo.
http://doi.org/10.5281/zenodo.1206995 http://doi.org/10.5281/zenodo.817615
Vierkant, P. (2015, January 6). Support of Creative
Dijkstra, K.-D. B. (2015, December 1). Type Photo 1.
Commons Licenses in German disciplinary and
Holotype of Umma gumma sp. nov., RMNH. In: Sixty
institutional open access repositories. Zenodo.
new dragonfly and damselfly species from Africa
http://doi.org/10.5281/zenodo.13770
(Odonata). Odonatologica. Zenodo.
http://doi.org/10.5281/zenodo.35441
Was sind Forschungsdaten?
Definition des Rats für Informationsinfrastrukturen (RfII)
„Forschungsdaten sind nicht allein die (End-)Ergebnisse von Forschung.
Es handelt sich vielmehr um jegliche Daten, die im Zuge
wissenschaftlichen Arbeitens entstehen, z. B. durch Beobachtungen,
Experimente, Simulationsrechnungen, Erhebungen, Befragungen,
Quellenforschungen, Aufzeichnungen, Digitalisierung, Auswertungen.
Zu Forschungsdaten werden auch solche, nicht selbst gewonnenen
Daten [gezählt], auf die die Wissenschaft zu Forschungszwecken
zugreift (…). Dies ist z.B. gegeben, wenn amtliche Statistiken oder
andere Behördendaten oder Produkte nichtwissenschaftlicher
Dienstleister wissenschaftlich verarbeitet werden. (…)“
http://www.rfii.de/de/themen/#Forschungsdaten
Was sind Forschungsdaten?
Forschungsdaten sind diejenigen Daten,
die nötig sind,
um Ihre Forschungsergebnisse
nachvollziehen zu können.
Forschungsdatenmanagement „umfasst alle […] Maßnahmen, die getroffenen werden müssen, um qualitätsvolle Daten zu gewinnen, um die gute wissenschaftliche Praxis im Datenlebenszyklus einzuhalten, um Ergebnisse reproduzierbar und Daten zur Nachnutzung verfügbar zu machen und um ggf. bestehenden Dokumentationsverpflichtungen Rechnung zu tragen“ http://www.rfii.de/de/themen/#Forschungsdaten; Aufzählung und Hervorh. durch d. Verf.
Datenlebenszyklus
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https://www.forschungsdaten.info/themen/info
rmieren-und-planen/datenlebenszyklus/
Vorgaben von Geldgebern
DFG-Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis
Aus Gründen der Nachvollziehbarkeit,
Anschlussfähigkeit der Forschung und Nachnutzbarkeit
hinterlegen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler,
wann immer möglich, die der Publikation zugrunde
liegenden Forschungsdaten und zentralen Materialien
– den FAIR-Prinzipien („Findable, Accessible,
Interoperable, Re-Usable“) folgend – zugänglich in
anerkannten Archiven und Repositorien.
DFG, Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis,
September 2019, Leitlinie 13,
https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/rechtliche_rahmenbe
dingungen/gute_wissenschaftliche_praxis/kodex_gwp.pdf
Vorgaben von Geldgebern
5.2 Umgang mit den im Projekt erzielten
Forschungsdaten
DFG-Leitfaden für
die Antragstellung
(Sachbeihilfe) Die Verbesserung des Umgangs mit
Forschungsdaten hat sowohl bei
DFG, Dokument-Nr. 54.01: nationalen und internationalen
Leitfaden für die Antragstellung
- Projektanträge [02/20], Forschungsorganisationen, als auch in
http://www.dfg.de/formulare/54
_01/54_01_de.pdf der Wissenschaft eine hohe Bedeutung.
Die DFG ist daher bestrebt, durch ihre
Tipp: Erläuterungen zu den
DFG-Leitlinien auf der Förderung auch zur Sicherung,
Homepage der Uni Kassel
https://www.uni- Aufbewahrung und Nachnutzbarkeit von
kassel.de/themen/forschungsd
atenmanagement/forschungsd Forschungsdaten beizutragen.
aten/anforderungen/dfg-
leitlinien.htmlDie Position der Universität Grundsätze zum Umgang mit Forschungsdaten an der Philipps-Universität Marburg vom 19.12.2017 https://www.uni-marburg.de/de/universitaet/administration/amtliche-mitteilungen/jahrgang-2018/04-2018.pdf
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DATENMANAGEMENT
PLANENDatenmanagement planen Zunehmend fordern Fördermittelgeber die Erstellung eines Datenmanagementplans (DMP). Zudem wird ein DMP explizit genannt in den Grundsätzen zum Umgang mit Forschungsdaten an der Philipps-Universität Marburg. „III. Umgang mit Forschungsdaten in Forschungsvorhaben Forschungsvorhaben erfordern ein strukturiertes Forschungsdaten- management. Für jedes Projekt soll dazu einen Datenmanagementplan aufgestellt werden, der u.a. die Zugangsrechte und -beschränkungen auf die Forschungsdaten darlegt. Dabei gilt es insbesondere auch die Nutzung der im Projekt erhobenen oder erzeugten Daten nach Projektende bzw. beim Ausscheiden einzelner Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler zu regeln. Ebenso müssen rechtliche Regelungen (z.B. Datenschutz und Patentrecht) und ethische Aspekte Beachtung finden.“
Datenmanagementplanungstool: RDMO • https://rdmo.uni-marburg.de/ • Strukturierter Fragenkatalog zur Planung des Datenmanagements • Antworten können gespeichert, geteilt, aktualisiert, exportiert werden
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DATEN ORGANISIERENForschungsdatenmanagement ganz praktisch Forschungsdatenmanagement beginnt beim alltäglichen Umgang mit eigenen Daten oder Daten in der Arbeitsgruppe: • Daten finden • Daten sortieren • Daten sichern • Daten austauschen • Ältere Daten wiederfinden …und verstehen!
Dateibenennung
• Welchen Dateinamen halten Sie für geeignet?
– Beispiel 1
a. 2006-03-24_Anhang
b. 24 March 2006 Anhang
c. 240306anh
– Beispiel 2
a. labtox_recent_110810_old version.sps
b. 2010-08-11_bioassay_toxicity_V1.sps
c. FFTX_3776438656.sps
Beispiele nach: The University of Edinburgh: MANTRA – Research Data
Management Training: Organising data. http://mantra.edina.ac.uk/organisingdata/Dateibenennung
• Idealerweise konsistent, informativ und kurz
(Dateiorganisation: Ordnerstrukturen Finden Sie ein geeignetes System, das Ihren Arbeitsablauf und wie Sie Daten erheben und suchen gut abbildet.
Fachspezifische Standardisierung – Beispiel Brain
Imaging Data Structure (BIDS)
• Entwickelt für fMRT-Daten,
mittlerweile „Extensions“ für
andere Datentypen
• Vorgaben zu Formaten und der
zu verwendenden Ordnerstruktur
• Daten sind maschinenlesbar
und können mit standardisierten
Prozessierungs-Pipelines
verarbeitet werden
(BIDS-Apps)
Gorgolewski, K. J., Auer, T., Calhoun, V. D., Craddock, R. C., Das, S.,
• Weitere Informationen: Duff, E. P., … Poldrack, R. A. (2016). The brain imaging data structure,
a format for organizing and describing outputs of neuroimaging
http://bids.neuroimaging.io experiments. Scientific Data, 3, 160044.
https://doi.org/10.1038/sdata.2016.44Dokumentation von digitalen Daten
• Eigenes Verständnis der Daten
sicherstellen – auch nach
Monaten oder Jahren
• Verständnis der Daten durch
Außenstehende sicherstellen:
• Reproduzierbarkeit
• Nachnutzbarkeit
• Die eigene Vorgehensweise
nachweisen können –
z.B. bei Vorwürfen zu
wissenschaftlichem Fehlverhalten
Jørgen Stamp, CC BY 2.5Dokumentationsmöglichkeiten
• Laborbücher & Experiment-Protokolle
• Fragebögen, Code-Bücher,
Data Dictionaries
• Informationen über
Geräteeinstellungen & -kalibrierung
• Software Syntax und
Ausgabe-Dateien
• Datenbank-Schemata
• Provenienz-Information
(Herkunft der Daten)
Humboldt, Alexander von: Tagebücher der Amerikanischen Reise IX: : Varia.
Obs. Astron. de Mexico a Guanaxuato, ... , [19. Jh.] . Digitalisierte
Sammlungen der Staatsbibliothek zu Berlin – Preußischer Kulturbesitz.
Online: http://resolver.staatsbibliothek-berlin.de/SBB0001527C00000297Einfache Dokumentationsmöglichkeit:
README-Dateien
• Welche Informationen werden Sie in
drei (fünf / zehn) Jahren benötigen, um
bestimmte Ihrer Daten zu finden, zu
verstehen, neu zu bewerten oder
nachzunutzen?
• Unterschiedliche README-Dateien
können auf unterschiedlichen Ebenen
des Dateisystems abgelegt werden:
• Mit welchen Dateien habe ich zu tun?
• Wo finde ich X?
Beispiel aus: Kristin Briney (2015): Data management for researchers.Einfache Dokumentationsmöglichkeit:
Data Dictionaries
Dokumentation der Variablen in
tabellarischen Datensätzen, z. B.:
• Variablennamen und -beschreibung
• Variablen-Einheiten
• Variablen Kodierung und
Bedeutung
• Bekannte Probleme der Daten
(systematische Fehler, fehlende
Werte etc.)
• Beziehung zu anderen Variablen
• Alles weitere, was benötigt wird, um
die Daten besser zu verstehen
Beispiel aus: Kristin Briney (2015): Data management for researchers.Muss ich??
RDM: Research
data management
… aber: FDM
macht es
einfacher, Daten
von Beginn eines
Projekts an
nachvollziehbar zu
dokumentieren
Felix Schönbrodt (2018) Changing incentive structures to foster the actual
sharing rate of open data or: Why everybody loves data sharing, but nobody
does it. Vortrag bei der Open Science Conference, Berlin. https://www.open-
science-conference.eu/wp-content/uploads/2018/03/OSC2018_Schoenbrodt.pdfZwischenstopp 1
• Forschungsdaten
• Datenlebenszyklus
• Datenmanagement planen
• Daten organisieren
• Daten so ablegen, dass
ich sie auch in X Jahren
noch wiederfinde und
verstehe
• README-DateienPlanen
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DATEN SICHERNSicherung von digitalen Daten
• Was passiert…
…wenn Ihre Festplatte
beschädigt ist?
…bei einem Brand an
Ihrem Arbeitsplatz?
…wenn Ihr Laptop
gestohlen wird?
Brian Herzog, CC BY-NC-SA 2.0Speicher und Backup: 3-2-1-Regel
Speichern Sie…
• mindestens 3 Kopien Ihrer Daten
• auf mindestens 2 verschiedenen
Speichermedien
• davon mindestens 1 Kopie an einem
anderen Ort
Motto: Lots of copies keep stuff safe!
Jørgen Stamp, CC BY 2.5Speicher und Backup: Dienste des HRZs der
Philipps-Universität Marburg
• Zugriff auf ein Home- (und ggf. auf ein
Gruppen-) Verzeichnis.
https://www.uni-
marburg.de/de/hrz/dienste/fileservice
• Der Zugriff auf die dort abgespeicherten
Dateien erfolgt flexibel entweder von
Arbeitsplatz-Rechnern im Intranet der
Universität oder aus dem Internet.
• Die Daten werden täglich gesichert.
• Sync&Share-Dienst: Jørgen Stamp, CC BY 2.5
https://www.uni-
marburg.de/de/hrz/dienste/sync-sharePlanen
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WERKZEUGE FÜR
FORSCHUNGSDATEN-
MANAGEMENTWerkzeuge: DataWiz
Assistenzsystem zur
Unterstützung des
Datenmanagements DataWiz ist ein kostenfreies
Datenmanagementsystem, das dabei hilft,
des Leibniz-Zentrums
Forschungsdaten aufzubereiten.
für Psychologische
Information und DataWiz ...
• erleichtert die hochwertige Dokumentation
Dokumentation (ZPID)
gemäß aktueller Standards.
• ermöglicht das kollaborative und verteilte
Arbeiten an Projekten.
• stellt die langfristige Nachnutzbarkeit von
Forschungsdaten sicher.
https://datawiz.leibniz-psychology.org/DataWiz/Werkzeuge: Taverna
https://taverna.incubator.apache.org/introduction/Werkzeuge: NeurOscientific Workflow Assistance
(NOWA) des SFB/TRR 135
• Informationsinfrastruktur
(INF)-Projekt im
SFB/TRR 135
„Kardinale Mechanismen
der Wahrnehmung“
an UMR und JLU
• Ziel: Alle Schritte des
Forschungsprozesses
dokumentieren
Thorsten Arendt, Ortrun Brand, Christian Krippes, …, (2019)
NeurOscientific Workflow Assistance (NOWA)
https://doi.org/10.17192/es2019.0002Werkzeuge suchen https://www.forschungsdaten.info/praxis-kompakt/tools/
Planen
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FORSCHUNGSDATEN
VERÖFFENTLICHENRepositorien
„Repositorien sind Speicherorte • Sichere Datenablage
für digitale Objekte, die diese für
einen öffentlichen oder • Dokumentation (Metadaten)
beschränkten Nutzerinnen- oder
Nutzerkreis zur Verfügung stellen.“ • Sichtbarkeit
https://www.forschungsdaten.info/t • Zitierbarkeit durch PID,
hemen/veroeffentlichen-und-
archivieren/repositorien/ z. B. DOI
• Nachnutzbarkeit: Per Lizenz
Factsheet Repositorien:
oder Kontaktformular
https://dx.doi.org/10.5281/zenodo.
3760348Forschungsdatenrepositorien
https://www.re3data.org/
Qualitätsmerkmale für vertrauenswürdige https://repositoryfinder.datacite.org/
Repositorien
• Wirtschaftliche / ideologische Unabhängigkeit
und wissenschaftliche Professionalität der
bereitstellenden Institution
• Datenpersistenz: Sicherung der Daten für
mind. 10 Jahre
• Zugänglichkeit: Öffentliche und kostenlose
Bereitstellung der Daten; gleichzeitig
Möglichkeit zur Vergabe von
Zugangsbeschränkungen
(Modifiziert nach Pampel et al. 2013)
• Identifizierbarkeit der Daten mittels
Pampel, H., Vierkant, P., Scholze, F., Bertelmann,
eines persistenten Identifikators (z.B. DOI) R., Kindling, M., Klump, J., … Dierolf, U. (2013).
Making Research Data Repositories Visible: The
• Klärung der Rechte an den Daten re3data.org Registry. PLoS ONE, 8(11), e78080.
http://doi.org/10.1371/journal.pone.0078080Beispiele für Forschungsdatenrepositorien
• Generisch:
• Zenodo (CERN)
• data_UMR (Philipps-Universität Marburg)
• Mit fachlichem oder methodischem Schwerpunkt:
• SowiDataNet | datorium (GESIS, Sozialwissenschaften)
• PsychArchives (ZPID, Psychologie)
• Qualiservice (Universität Bremen, qualitative Daten)
• OpenNeuro (Universität Stanford, Neurowissenschaften)
• GIN (LMU München, Neurowissenschaften)FAIR-Prinzipien
Wilkinson et al. (2016), The FAIR Guiding
Principles for scientific data management
and stewardship, Scientific Data 3,
https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18
CC-BY-SA-4.0 SangyaPundir
Nach den FAIR Data • Auffindbar
Prinzipien sollten • Zugänglich
wissenschaftliche Daten • Interoperabel
folgende Kriterien erfüllen:
• Wiederverwendbar
Die FAIR-Prinzipien ganz konkret:
https://blogs.tib.eu/wp/tib/wp-
content/uploads/sites/3/2017/09/Die-FAIR-Data-Prinzipien.pdfWas sind Metadaten?
Definition des Rats für Informationsinfrastrukturen (RfII)
„Pragmatisch, wenn auch nicht immer trennscharf,
lassen sich Forschungsdaten von METADATEN
unterscheiden. Metadaten dokumentieren und
kontextualisieren den Entstehungsprozess von
Forschungsdaten. (…)“
http://www.rfii.de/de/themen/#Forschungsdaten,
Metadaten sind „Daten über Daten“, z. B.
Jørgen Stamp, CC BY 2.5
Deskriptiv: Autor/in, Titel, Zusammenfassung, Schlagwörter,…
Administrativ: Rechte, technische Metadaten über Formate
Strukturell: Zusammenhang zwischen DateienBeispiele für Datenveröffentlichungen
a. Wolf, Christian, & Schütz, Alexander C. (2017). Earlier saccades to task-relevant
targets irrespective of relative gain between peripheral and foveal information
[Data set]. Zenodo. http://doi.org/10.5281/zenodo.160530
b. E.S. Finn, P.R. Corlett, G. Chen, P.A. Bandettini, & R.T. Constable. (2018).
ParanoiaStory [Data set]. Openneuro.
https://doi.org/10.18112/openneuro.ds001338.v1.0.0
c. Gerlach, P. (2016). The games economists play: Why economics students
behave more selfishly than others [Data set]. GESIS Data Archive.
https://doi.org/10.7802/1327
d. Arikan, B.E., van Kemenade, B.M., Straube, B., Harris, L.R., & Kircher, T. (2017).
Voluntary and involuntary movements widen the window of subjective simultaneity
[Data set]. Zenodo. http://doi.org/10.5281/zenodo.809893
e. T. Nauss, G. Miehe et al. (2019). High-Altitude Rock Shelters and Settlements in
an African Alpine Ecosystem: The Bale Mountains National Park, Ethiopia [Data
set]. data_UMR.
http://dx.doi.org/10.17192/fdr/18Beispiele für Datenveröffentlichungen 1. Können Sie die Daten herunterladen? Welche Schritte sind dazu erforderlich? (Anmeldung, Zustimmung zu Nutzungsbedingungen, Anfrage,…) 2. Können Sie die Daten öffnen oder ansehen? 3. Können Sie die Daten (prinzipiell) „verstehen“? a. Anhand der Dokumentation im Datenrepositorium? b. Anhand des zugehörigen Zeitschriften-Artikels? 4. Sind die Daten Ihrer Meinung nach geeignet, die Studienergebnisse nachzuprüfen? 5. Könnten Sie sich ein Szenario für die Nachnutzung der Daten für eine andere Forschungsfrage vorstellen?
Daten nachnutzen - Pflichten
Zitieren von Daten-Veröffentlichungen
Zitiervorschlag Zenodo:
Wolf, Christian, & Schütz, Alexander C. (2017). Earlier saccades to
task-relevant targets irrespective of relative gain between
peripheral and foveal information [Data set]. Zenodo.
http://doi.org/10.5281/zenodo.160530
Nutzungs- bzw. Lizenzbestimmungen beachten
• Häufig verwendet: creative commons
Lizenzen
• Spezielle Nutzungsvereinbarungen
• Seltener: Alle Rechte vorbehaltenDaten nachnutzen Bitte sehen Sie sich die Nutzungsbedingungen für folgenden Daten an: • PsychData: Zygar, C., Hagemeyer, B., Pusch, S., & Schönbrodt, F. D. (2018). The dynamics of implicit motives in close relationships (Version 1) [Data set]. ZPID Leibniz Institute for Psychology Information. https://doi.org/10.5160/psychdata.zrce16dy99 • Qualiservice: Geissler, Birgit & Oechsle, Mechtild: Lebensplanung junger Frauen. Neue Optionen und alte Normalität, Sfb 186 – Statuspassagen und Risikolagen im Lebensverlauf, Projekt B2, Universität Bremen. https://www.qualiservice.org/de/daten-services/daten-nutzen/daten-nutzen- datenbestand.html • Was müssen Sie tun, um diese Datensätze nutzen zu können? Beispiel Forschungsdatenzentrum: Nationales Bildungspanel (NEPS): https://www.neps-data.de/de-de/datenzentrum/datenzugang.aspx
Zwischenstopp 2
• Daten sichern (3-2-1-Regel)
• Werkzeuge für
Forschungsdatenmanagement
• Datenveröffentlichungen
• Repositorien
• FAIR-Prinzipien
• Daten zitieren
• Nutzungsbestimmungen
CC-BY-SA-4.0 SangyaPundirHinweis: Planen
Die folgenden Ausführungen
sollen einen Überblick über Nach-
Erheben
betroffene Rechtsbereiche geben nutzen
und sind ohne Gewähr.
Rechtsverbindliche Auskünfte
kann allein die Stabsstelle Recht
erteilen sowie in Fragen des
Archi- Auswerten
Datenschutzes der/die
Datenschutzbeauftragte. vieren
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FORSCHUNGSDATEN
UND RECHTForschungsdaten und Recht • Welche Rechte können an Forschungsdaten bestehen? • Wer entscheidet über die Forschungsdaten? • Darf ich meine Forschungsdaten veröffentlichen? • Welche Lizenzen sind für Forschungsdaten sinnvoll?
Welche Rechte können an Forschungsdaten
bestehen?
Literatur
• Urheberrecht und HeFDI - Hessische
Forschungsdateninfrastrukturen. (2020,
Leistungsschutzrechte July). Rechtliche Rahmenbedingungen des
Forschungsdatenmanagements - Teil 1:
Urheber- und Leistungsschutzrechte an
• Verwertungsrechte, Forschungsdaten; Teil 2:
Entscheidungsbefugnis über den Umgang
vertragliche Bestimmungen, mit Forschungsdaten. Zenodo.
http://doi.org/10.5281/zenodo.3957679
Auftragsforschung
Leibniz Universität Hannover, & Technische
• Datenschutz, Informationsbibliothek. (2019, May 28). FAQ
zu rechtlichen Aspekten im Umgang mit
Persönlichkeitsrechte Forschungsdaten (Version 190517). Zenodo.
http://doi.org/10.5281/zenodo.3233508
• Ethik Überblick auf forschungsdaten.info:
https://www.forschungsdaten.info/themen/re
chte-und-pflichten/recht-und-
forschungsdaten-ein-ueberblick/Datenschutz Personenbezogene Daten Philipp Krahn (2018) Datenschutzrechtliche Vorgaben für digitale Forschungsdaten. Vortrag bei der öffentlichen Workshoptagung „Rechtliche Aspekte bei digitalen Forschungsdaten“ am 30.01.2018 an Europa- Universität Viadrina. http://www.forschungsdaten.org/i ndex.php/Datei:Krahn_Datensch utzrechtlicheVorgabenf%C3%BC rDigitaleForschungsdaten.pdf
Datenschutz
Literatur
• Bei der Arbeit mit Informationen zum Datenschutz vom
Verbund Forschungsdaten Bildung:
personenbezogenen Daten https://www.forschungsdaten-
bildung.de/info-datenschutz
• Informierte Einwilligung Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten
(RatSWD) (2020).
• Pseudonymisierung, Handreichung Datenschutz (2. Auflage).
https://doi.org/10.17620/02671.50
Anonymisierung Diverse weitere Themen beim RatSWD,
darunter Datenschutz und Forschungsethik:
• Ethik https://www.konsortswd.de/ratswd/themen/Datenschutz Wie sind Ihre Erfahrungen? • Haben Sie bereits mit personenbezogenen Daten gearbeitet? • Haben Sie bereits Daten anonymisiert oder pseudonymisiert?
Praktische Empfehlungen Quelle: Brettschneider, https://www.forschungsdaten.info/themen/rechte-und- pflichten/recht-und-forschungsdaten-ein-ueberblick/
Forschungsdaten und Recht • Welche Rechte können an Forschungsdaten bestehen? • Wer entscheidet über die Forschungsdaten? • Darf ich meine Forschungsdaten veröffentlichen? • Welche Lizenzen sind für Forschungsdaten sinnvoll?
Wer hat Rechte an den Forschungsdaten? Elisabeth Böker, & Peter Brettschneider. (2020, May). Forschungsdaten veröffentlichen - Organisatorische und rechtliche Fragen. Zenodo. http://doi.org/10.5281/zenodo.3864901
Wer entscheidet über die Forschungsdaten?
Literatur
• Kontext: Wer war an der HeFDI - Hessische
Forschungsdateninfrastrukturen. (2020,
Erstellung der July). Rechtliche Rahmenbedingungen des
Forschungsdatenmanagements - Teil 1:
Forschungsdaten beteiligt? Urheber- und Leistungsschutzrechte an
Forschungsdaten; Teil 2:
Wurde Software verwendet? Entscheidungsbefugnis über den Umgang
mit Forschungsdaten. Zenodo.
Handelt es sich um http://doi.org/10.5281/zenodo.3957679
Auftragsforschung? Gibt es
L. Kuschel, Wem „gehören“
Kooperationspartner? Sind Forschungsdaten?, Forschung&Lehre 2018
https://www.forschung-und-lehre.de/wem-
wirtschaftliche Interessen zu gehoeren-forschungsdaten-1013/
berücksichtigen? FAQ des BMBF:
https://www.bmbf.de/de/was-forschende-
und-lehrende-wissen-sollten-9523.htmlForschungsdaten und Recht • Welche Rechte können an Forschungsdaten bestehen? • Wer entscheidet über die Forschungsdaten? • Darf ich meine Forschungsdaten veröffentlichen? • Welche Lizenzen sind für Forschungsdaten sinnvoll?
Darf ich die Forschungsdaten veröffentlichen? Bitte sehen Sie sich diese Publikation an: Schleußinger, Maurice, & Rex, Jessica. (2019). Forschungsdaten veröffentlichen?. Zenodo. http://doi.org/10.5281/zenodo.3368293
Forschungsdaten und Recht • Welche Rechte können an Forschungsdaten bestehen? • Wer entscheidet über die Forschungsdaten? • Darf ich meine Forschungsdaten veröffentlichen? • Welche Lizenzen sind für Forschungsdaten sinnvoll?
Welche Lizenzen sind für Forschungsdaten
sinnvoll?
Literatur
• Lizenzen klären Rechte. Überblick auf forschungsdaten.info:
https://www.forschungsdaten.info/themen/re
chte-und-pflichten/forschungsdaten-
• CC-Lizenzen können auch veroeffentlichen/
für Forschungsdaten Creative-Commons-Lizenzauswahl:
https://creativecommons.org/choose/
verwendet werden.
Überblick zu Lizenzen für Forschungsdaten
• Für Datenbanken sind die auf forschungslizenzen.de:
http://forschungslizenzen.de/#offen
Open Data Commons- Open Data Commons:
Lizenzen geeignet. https://opendatacommons.org/licenses/OPEN SCIENCE
Was ist Open Science?
Open Science ist eine Bewegung mit dem Ziel,
wissenschaftliche Forschung, Daten und
Verbreitung allen Ebenen der interessierten
Gesellschaft zugänglich zu machen.
Nach: https://www.fosteropenscience.eu/taxonomy/term/7,
Übersetzung durch Verf.
Prinzipien: Open Science handelt von verbesserter
Transparenz, Nachnutzbarkeit, Teilhabe, Kooperation,
Verantwortlichkeit und Reproduzierbarkeit von
Forschung. Es zielt darauf, durch Prinzipien wie
Inklusion, Fairness, Gleichheit und Teilen die Qualität
und Verlässlichkeit von Forschung zu erhöhen.
Open Science kann betrachtet werden als einfach
die korrekte Art, Wissenschaft zu betreiben.
Nach: https://open-science-training-handbook.gitbook.io/book/introduction
Übersetzung und Hervorh. durch Verf.Was ist Open Science?
• Open Methodology: das Anwenden von Methoden sowie den
gesamten Prozess dahinter soweit praktikabel und relevant
dokumentieren
• Open Source: Quelloffene Technologie (Soft- und Hardware)
verwenden und eigene Technologien öffnen
• Open Data: Erstellte Daten frei zur Verfügung stellen
• Open Access: In einer offenen Art publizieren, und für jedeN
nutzbar und zugänglich machen (s. Budapest Initiative (eng))
• Open Peer Review: Transparente und Weitere Begriffserklärungen
nachvollziehbare Qualitätssicherung durch und Informationen:
offenen Peer Review • https://www.forschungsdaten.o
rg/index.php/Open_Science
• Open Educational Resources: Freie und offene • https://blog.f1000.com/2014/11
/11/what-is-open-science/
Materialien für Bildung und in der universitären • http://openscience.org/what-
Lehre verwenden exactly-is-open-science/Was ist Open Science?
“Open data and content can be
freely used, modified, and shared
by anyone for any purpose”
https://opendefinition.org/FAIR ≠ Open
https://www.go-fair.org/fair-principles/
CC-BY-SA-4.0 SangyaPundir
Aus: FOSTER Course „Open and FAIR Research Data“,
https://www.fosteropenscience.eu/node/2820Open Science und COVID-19
Figure 1. Application of open science for COVID-19 vaccine/treatment development. Tse EG, Klug DM and Todd MH. Open science approaches to COVID-19 [version 1]. F1000Research 2020, 9:1043 (doi: 10.12688/f1000research.26084.1)
Open Science an der Uni Marburg – Beispiele
• Open Access-Beauftragte/r an der Universitätsbibliothek
• Open Access Fonds zur Finanzierung von Autorengebühren bei
OA-Publikation
• Open Science Initiative
University Marburg
(OSIUM)
https://openscienceinitiativeuniversitymarburg.github.io/
• Offene Forschungsdaten des SFB/TRR 135:
http://www.allpsych.uni-giessen.de/sfb/publikationen.html
• Offene Forschungsdaten im institutionellen Repositorium data_UMR:
Bsp. https://data.uni-marburg.de/handle/dataumr/39ABSCHLUSS
Warum Forschungsdatenmanagement?
Wie fange ich an?
• Zu Beginn des Projekts Datenmanagement planen:
– Was für Daten werden anfallen?
– Wo werden sie gespeichert und gesichert (Backup)?
– Wie werden die Daten und ihre Verarbeitung dokumentiert?
• Plan aufschreiben! (z. B. in RDMO)
• Regelmäßig (z. B. 1x jährlich) ansehen und ggf. aktualisieren
• Bei Fragen an das Servicezentrum digital gestützte Forschung
wenden: eresearch@uni-marburg.deWeitere Informationen: Kristin Briney (2015): Data management for researchers: organize, maintain and share your data for research success. Exeter, UK: Pelagic Publishing. Lernmodule Forschungsdatenmanagement (ILIAS) https://ilias.uni- marburg.de/goto.php?target=crs_1730142&client_id=UNIMR forschungsdaten.info, die zentrale Informationsplattform zum FDM https://www.forschungsdaten.info/ Praxishandbuch Forschungsdatenmanagement. Online kostenfrei verfügbar: https://doi.org/10.1515/9783110657807
Forschungsdatenmanagement an der UMR
Das Servicezentrum digital gestützte Forschung unterstützt Sie…
…beim Erstellen von Datenmanagementplänen
…bei Drittmittelanträgen
… bei der Suche nach geeigneten Ablage- und
Publikationsmöglichkeiten für Ihre Forschungsdaten
… bei vielen weiteren Fragen zum FDM eresearch@uni-marburg.de
www.uni-marburg.de/eresearchSie können auch lesen
