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Überraschung: Ohne Forschende geht es nicht

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Dirk von Suchodoletz und Jan Leendertse

Governance & Management

Überraschung: Ohne Forschende geht es nicht

Digitalisierung und Forschungsdatenmanagement

Das Forschungsdatenmanagement (FDM) entwickelt sich zu einer neuen Kernaufgabe von Hochschulen und Forschungseinrichtungen, die durch die Digitalisierung gestellt wird. Neben der klassischen Papier-Publikation bekommen Daten eine zunehmende Bedeutung in der Kommunikation über ein breites Spektrum fachlicher Fragestellungen. Gut angereicherte und annotierte Daten beginnen als Datenpublikation ein deutlich eigenes Gewicht im „scholarly record” der Forschenden zu werden. Die Sichtbarkeit einer wissenschaftlichen Einrichtung und ihrer Mitglieder in der Forschungslandschaft bestimmen sich zunehmend über die Verfügbarkeit und Wiederverwendbarkeit von digital aufbereiteten Forschungsergebnissen. Eine zusätzlich treibende Kraft sind Fördergeber und in gewissem Umfang die Hochschulpolitik, die im FDM ein Instrument sehen, für die in die Forschung investierten Mittel mehr Ertrag durch Nachnutzung zu sehen. Ein weiterer Anstoß für FDM speist sich aus den Überlegungen zur guten wissenschaftlichen Praxis, wie der Forschungsprozess durch den Einsatz digitaler Technologien transparenter werden kann. Diese Überlegungen werden in sich neu bildenden Diskursen, in schon heute datengetriebenen Fächern und bei wissenschaftsunterstützenden Einrichtungen, besonders den Gedächtnisorganisationen, angestellt.

Wissenschaftsmanagement - Entscheiden.Führen.Gestalten

Das Anlaufen großer infrastruktureller Förderprogramme wie NFDI, EOSC und zahlreicher weiterer Initiativen in erheblichem Maßstab kann nicht darüber hinwegtäuschen, dass systematisiertes FDM im Forschungsalltag neben einzelnen Leuchttürmen in der Fläche bestenfalls eine untergeordnete Rolle spielt. Dies wird auf längere Zeit so bleiben, sofern es nicht gelingt, das Eigeninteresse von Forschenden anzusprechen und deren intrinsische Motivation zu wecken. Die Vorteile von FDM müssen sich mehr oder weniger aus dem An gebot selbst in einer Form ergeben, die eine Übernahme in die tägliche Arbeitspraxis als einen folgerichtigen Schritt erscheinen lassen.

Einordnung
Forschungsdatenmanagement findet seit den 2000er-Jahren den Weg in eine breitere Diskussion. Sie wird angestoßen von der Erkenntnis, dass ohne einen Konsens über den Umgang mit Daten der Anspruch von transparenter und replizierbarer Forschung nicht leistbar ist.

Forschende proklamieren teilweise, keine Daten zu erzeugen, obwohl Computer ihr tägliches Arbeitsmittel geworden ist, andere ertrinken in ihren Daten buchstäblich. Die Anforderungen zwischen Fachbereichen unterscheiden sich sehr stark, weil nicht nur die Nutzung digitaler Techniken sehr vielfältig, sondern die technische Entwicklung lange nicht abgeschlossen ist und mit neuen Möglichkeiten sich neuartige Forschungsfelder eröffnen.

Die Autoren sind an der Schnittstelle der Serviceentwicklung und anwendungsbezogenen Forschung tätig. Sie kommen mit Forschenden in Kontakt, die die Vorteile von Cloudspeichern nutzen wollen, leistungsfähiges High-Performance-Computing benötigen oder für Drittmittelanträge Datenstrategien entwerfen müssen, die Fördergeber überzeugen. Unter ihnen finden sich im steigenden Maße Wissenschaftler: innen, die in FDM einen Weg sehen, ihre wissenschaftliche Arbeit auf eine neue Grundlage zu stellen. Organisation von Daten, Wiederauffindbarkeit über längere Perioden, weltweiter Austausch, Automatisierung von Workflows und Aufbau von Profilen sind typische Beratungsfelder der Autoren. Dies sind außerdem Vorarbeiten, eigene Forschung validierbar oder reproduzierbar zu machen, wie es die „Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis“ (GWP) von Forschenden fordern.

Die Entwicklung von passenden Services, die den realen Bedarf decken, ist in einem solchen Umfeld sehr kom- plex. Und nicht nur die Nachfrageseite ist schwer überschaubar, auch die Anbieterseite ist eine fragmentierte Landschaft von Diensten, entstanden in zahlreichen Hochschulen, Forschungseinrichtungen im Rahmen vieler Projekte und gefördert auf allen Ebenen, die politisch an Erfolgen der Forschung interessiert sind. Dass Wissenschaftsverlage hier ein neues Geschäftsfeld abstecken, gehört zum Bild.

Bei den Bedarfen wird angenommen, dass sie heterogen sind und eigentlich nur auf einem individuellen Level bedient werden können. Eine weitere Komplikation ist, dass im akademischen und damit öffentlich-rechtlichen Sektor der Aufbau von Betriebsmodellen für unterstützende Dienste ein schwer lösbares Problem ist.

Die Suche nach Betriebsmodellen gestaltet sich auch deshalb so schwierig, weil Forschende ihren Bedarf gerne durch die Nennung von zu beschaffenden Software- und Hardware-Lösungen konkretisieren. Dabei gerät der notwendige Planungsprozess des jeweiligen Forschungsvorhabens schnell aus dem Blick.

Fazit
Ausgehend vom Gedanken, dass ein flächendeckendes FDM nur mit den Wissenschaftler: innen möglich ist, wurde durch den Lebenszyklus skizziert, wie der datengetriebene Forschungsprozess geöffnet und eine neue Arbeitsteilung organisiert werden kann. Damit daraus ein Erfolg wird, muss Eigenmotivation angesprochen werden. Er ist abhängig von Vorarbeiten und auch Investitionen durch Hochschulen und forschungsunterstützenden Institutionen. Unabhängig von methodologischen Überlegungen, die aus den Fachbereichen und den Communities kommen müssen, lassen sich folgende Überlegungen kondensieren:

1. Forschende benötigen einen verlässlichen Rahmen durch Policies und Richtlinien. Dieser darf nicht einengen, sondern sollte der Planung, die sich in einem DMP niederschlägt, vorarbeiten. Das reduziert Unsicherheiten und vor allem den wiederkehrenden Aufwand, wenn allerorten Datenmanagementpläne „from the scratch“ geschrieben werden müssen.

2. Um einen Austausch von Daten in allen Prozessphasen zu realisieren, ist ein langfristiges Identitätsmanagement und die Beteiligung an globalen Initiativen für Identifier nötig. Nur mit ihnen ist eine jederzeitige Attribution von Leistungen möglich, die auch bei hoher Fluktuation greift.

3. Antragsstellenden für Drittmittelanträge muss transparent gemacht werden, wo sie Einstandskosten für Hardware und in der Regel fachfremde Entwicklung in buchbare Sachkosten umwandeln können, sodass sie Freiraum für ihre eigentliche Forschung gewinnen. In der Folge werden sie Systeme verwenden, die potenziell mehr auf Austausch ausgerichtet sind als mobile Festplatten in der Schublade.

4. Eine Hochschule muss zumindest ein generisches Repositorium für Forschungsdaten als Fall-Back anbieten, das ohne jeden Zweifel die Bedingung der Nachhaltigkeit erfüllt. Die Beteiligung an einem solchen Repositorium oder der gemeinschaftliche Betrieb mit anderen Hochschulen ist eine gültige Option.

5. Es bedarf der Schnittstellen zum Austausch von Daten während des gesamten Lebenszyklusses von Forschungsdaten. Ortsübergreifende Kollaboration wird erst denkbar, wenn beginnend mit der Erhebung von Daten der physische Ort von Forschenden eine untergeordnete Rolle spielt.

Mit dem frühen Teilen von Daten etabliert sich eine gegenseitige Ermunterung zu verantwortungsvollem Datenmanagement. Dies sollte von den Hochschulen als Chance begriffen werden, verschiedene Verfahren zur Qualitätskontrolle einzukoppeln, die die neuen Möglichkeiten digitaler Prozesse produktiv ausreizen.

Es darf keine Zweifel an der Integrität von Daten gaben. Sie ist zentral für die Reproduzierbarkeit von Forschung. Die Maßnahmen zur deren Sicherung sind ein Geschäft für Profis. Die Forschenden sollten der Gesamtverantwortung für sichere Systeme und Prozesse enthoben werden, soweit dies nicht in den Bereich des Fachlichen greift. Und in den einzelnen Forschungsvorhaben muss die Verantwortung von Forschenden für ihre Daten umso klarer sein.
 

  • Der komplette Beitrag ist im ► Onlineshop von Lemmens Medien erhältlich. Den Abonnenten der Zeitschrift Wissenschaftsmanagement steht der komplette Beitrag in ihrem Account zum kostenlosen Download zur Verfügung.
     

Dirk von Suchodoletz leitet seit Juni 2014 die Abteilung eScience am Rechenzentrum der Universität Freiburg.

Jan Leendertse koordiniert seit Juli 2020 innerhalb der „Research Data Management Group“ an der Universität Freiburg die Aktivitäten zum Forschungsdatenmanagement.