Forschungsdatenmanagement (FDM)

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Wir unterstützen Sie bei Ihrem Forschungsdatenmanagement. Stellen Sie Ihre Fragen über fdm@fh-aachen.de.

Forschungsdatenmanagement (FDM)

Was sind Forschungsdaten?
Forschungsdaten sind alle Daten, die während des wissenschaftlichen Arbeitens entstehen, "z.B. durch Beobachtungen, Experimente, Simulationsrechnungen, Erhebungen, Befragungen, Quellenforschungen, Aufzeichnungen, Digitalisierung, Auswertungen.“1
FAIRe Forschungsdaten sind so aufbereitet und zugänglich gemacht, dass sie, den sogenannten FAIR-Prinzipien entsprechen:
Findable (auffindbar)
Accessible (zugänglich)
Interoperable (interoperabel)
Reusable (wiederverwendbar)
Wie FAIR Ihre Forschungsdaten sind, können Sie mit dem FAIR Data Assessment Tool testen.
Was ist FDM?
Unter FDM versteht man einen geplanten und strukturierten Umgang mit Forschungsdaten. FDM umfasst Maßnahmen, „um qualitätsvolle Daten zu gewinnen, um die gute wissenschaftliche Praxis […] einzuhalten, um Ergebnisse reproduzierbar und Daten zur Nachnutzung verfügbar zu machen.“2
Nicht alle Forschungsdaten müssen und können veröffentlicht werden!
Podcast zum FDM
Prof. Dr. Ing. Thomas Ritz und Dr. Anna Ullrich
Warum ist FDM relevant?
1 Anforderungen vieler Forschungsförderer
2 Daten- und Wissensverluste werden vermieden
3 Forschung wird nachhaltiger und sichtbarer
4 Einhaltung der guten wissenschaftlichen Praxis
5 Open Science nutzt Wissenschaft und Gesellschaft
Erste Hilfe (Login erforderlich)
Quellen
1,2 Rat für Informationsinfrastrukturen, RfII Berichte No. 1, 2016, S. 11
Forschungsdaten.info, FAIRe Forschungsdaten, 2024, Link
Bewusst umsetzen, was wir bereits tun
FDM mag auf den ersten Blick wie ein komplexes, neues Konzept erscheinen, doch viele Forschende setzen es bereits in ihrem Forschungsalltag um. Es geht vielmehr darum, die bestehenden Prozesse - von der Datenerhebung und -speicherung bis zur Veröffentlichung und Archivierung - systematischer und standardisierter zu gestalten, um die Nachvollziehbarkeit, Qualität und Wiederverwendbarkeit der Daten zu verbessern. In den folgenden Abschnitten werden Ansätze und Empfehlungen vorgestellt, die zeigen, wie FDM in den Arbeitsalltag integriert werden kann.
Viele Forschungsförderer verlangen bereits bei der Antragsstellung einen DMP. Ein DMP ist ein Dokument, in dem festgehalten wird, wie während und nach einem Forschungsprojekt mit den Forschungsdaten umgegangen wird. Er beschreibt für alle Phasen im Lebenszyklus der Daten (Erhebung, Speicherung, Analyse, Veröffentlichung, Archivierung), welche Tätigkeiten durchzuführen sind und wie diese umgesetzt werden sollen, damit die Daten verfügbar, nutzbar und nachvollziehbar (verständlich) bleiben. 
In der Regel behandelt ein DMP die unten aufgelisteten Themen. Details zu den Themen können Sie unserer DMP-Vorlage entnehmen.
1 Datenbeschreibung 
2 Datendokumentation und Qualitätssicherung
3 Speicherung und technische Sicherung
4 Rechtliche Verpflichtungen und Rahmenbedingungen
5 Datenaustausch, Datenpublikation und Archivierung
6 Verantwortlichkeiten und Ressourcen
Die Anforderungen für einen DMP variieren je nach Forschungsförderer. Deshalb gilt es, sich über die genauen Vorgaben der Forschungsförderer zu informieren. 
DMP-Vorlage (Login erforderlich)
Der Research Data Management Organiser (RDMO) führt durch verschiedene Fragen und unterstützt bei der Erstellung eines DMP.
RDMO für alle Fachrichtungen bereitgestellt von forschungsdaten.info
RDMO für Ingenieurswissenschaften bereitgestellt von der NFDI4Ing
Quellen
Forschungsdaten.info, Datenmanagementplan, 2024, Link
Verbund Forschungsdaten Bildung, Forschungsdatenmanagement und Datenmanagementplan, 2024, Link
Forschungsdaten nachnutzen bedeutet, bereits erhobene und publizierte Daten für neue Forschungsfragen oder Projekte zu verwenden. Dies kann helfen, Ressourcen zu sparen und neue Erkenntnisse aus bestehenden Daten zu gewinnen. Sie finden publizierte Forschungsdaten in diversen Repositoren oder Datenportalen. 
Wenn ein passender Datensatz gefunden wurde, sollte dieser wie wissenschaftliche Publikationen zitiert werden. Die Zitierung sollte den Autor, das Jahr der Veröffentlichung, den Titel, die Quelle oder den Verlag und die DOI oder einen anderen persistenten Identifier enthalten. 
Beispiel nach APA: Nachname, A. (2024). Beispiel-Datensatz. Zenodo. https://doi.org/xx.xxx/zenodo.xxxxx.
Übersicht zum Auffinden von veröffentlichten Forschungsdaten
Erhobene Daten eines Forschungsprojekts können ebenso wie Texte veröffentlicht werden. Ziele können dabei sein, die Daten zur Nachnutzung zur Verfügung zu stellen, mehr Aufmerksamkeit für die eigene Forschung zu generieren oder den Anforderungen von Fördergeber:innen gerecht zu werden.
Forschungsdaten sollten in Repositorien abgelegt werden. Repositorien speichern digitale Objekte, die entweder einer öffentlichen oder beschränkten Nutzendengruppe zugänglich sind. Zudem werden sie hier sicher aufbewahrt und bleiben abrufbar.
Forschungsdaten sind nicht immer selbsterklärend, weshalb eine Beschreibung dieser Daten mit Metadaten empfehlenswert und in einigen Fällen zwingend erforderlich ist. Es gibt verschiedene Arten von Metadaten:
  • Bibliographische Metadaten (z.B. Titel, Autor:innen, Beschreibung der Daten, Keywords)
  • Administrative Metadaten (z.B. Dateityp, Standort, Zugriffsrechte, Lizenzen)
  • Prozessmetadaten (Entstehung und Verarbeitung der Daten, verwendete Methoden und Hilfsmittel)
  • Inhaltsbeschreibende Metadaten
In einigen Fachdisziplinen gibt es bereits Metadatenstandards, die eine Struktur für die Metadaten vorgeben. Wenn möglich, sollten diese genutzt werden.
Katalog der Metadatenstandards
Die ORCiD (Open Researcher and Contributor Identifier) ist eine kostenfreie, weltweit etablierte Autorenidentifikation und bietet eine dauerhafte digitale Kennung, die Sie von anderen Forschenden unterscheidet. ORCiD stellt eine Verknüpfung des eigenen Namens mit eigenen Publikationen her. So wird die eigene Forschung sichtbar und auffindbar.
Open Access steht für den freien Zugang zu wissenschaftlichen Publikationen und Forschungsdaten. Das Ziel ist es, Wissen ohne finanzielle, rechtliche oder technische Barrieren weltweit zugänglich zu machen. D.h. Forschende stellen ihre eigenen Erkenntnisse und Daten offen zur Verfügung und profitieren gleichzeitig auch von der Arbeit anderer Forschenden.
Weitere Informationen des Bibliothek-Teams
Um das passende Fachrepositorium zu finden, gibt es durchsuchbare Verzeichnisse:
Re3Data, DataCite Commons, RIsources (DFG) (deutsche Repositorien)
Forschungsdaten können auch in generischen Repositorien abgelegt werden, z.B. Zenodo.
Hochschulbibliographie der FH Aachen (OPUS)
Daten, die bereits in einem Repositorium veröffentlicht wurden und einen Persistent Identifier (z.B. DOI) besitzen, können in OPUS als Publikation verzeichnet werden. Damit werden die Metadaten Ihrer Daten über Bibliothekskataloge und Suchmaschinen recherchierbar und Ihre Datenpublikationen neben Ihren Textpublikationen als Teil Ihrer Forschung sichtbar.
Wenden Sie sich dazu an opus@bibliothek.fh-aachen.de
Weitere Informationen des Bibliothek-Teams
Datenschutz
In einigen Forschungsprojekten werden sensible oder personenbezogene Daten erhoben. Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der Europäischen Union legt strenge Regeln für die Erhebung, Speicherung und Verarbeitung dieser Daten fest. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, gibt es einige Informationen und Hinweise, die Ihnen bei Ihrem Forschungsdatenmanagement helfen können.
Personenbezogene Daten sind alle Informationen, die sich auf eine identifizierte oder identifizierbare natürliche Person beziehen (z. B. Name, Adresse, Gesundheitsdaten). (Art. 4 DSGVO)
Der iVA1 (interactive Virtual Assistant) führt anhand von Fragen durch die relevanten Regelungen der Datenschutzgesetze (DSGVO, BDSG, LDSG) und ermittelt, ob die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) auf Ihre Forschungsdaten anwendbar ist.
Forschende müssen je nach Forschungsvorhaben die Einwilligung der betroffenen Personen einholen, bevor sie deren Daten erheben. Die informierte Einwilligung stellt sicher, dass die Betroffenen umfassend über den Zweck, die Art und den Umfang der Datenverarbeitung informiert sind.
Der iVA2 (interactive Virtual Assistant) unterstützt Forschende bei der Frage, ob die Voraussetzungen für eine wirksame Einwilligung vorliegen und sie sich auf die Einwilligung als Rechtsgrundlage stützen können.
Checkliste und Formulierungsbeispiele
Das Ziel von Anonymisierung und Pseudonymisierung ist es, personenbezogene Daten so zu verarbeiten, dass das Risiko der Identifizierung der betroffenen Personen minimiert wird. 
Anonymisierung bedeutet, dass personenbezogene Daten so verändert werden, dass die betroffene Person nicht mehr identifiziert werden kann. Es gibt keine Möglichkeit, die Daten zu der Person zurückzuverfolgen.
Das Anonymisierungstool QualiAnon ersetzt sensible/personenbezogene Angaben in textlichen Forschungsmaterialien (z.B. in Interviewtranskripten). QualiAnon wird vom Forschungsdatenzentrum Qualiservice entwickelt.
Pseudonymisierung bedeutet, dass personenbezogene Daten so verarbeitet werden, dass sie ohne zusätzliche Informationen nicht mehr der betroffenen Person zugeordnet werden können. Erst mit diesen zusätzlichen Informationen lässt sich die betroffene Person identifizieren.
Mehr Informationen in Kapitel 8 des Compliance Leitfadens der FH Aachen (Login erforderlich)
Urheberschutz
Wie sämtliche andere Werke (z.B. Texte, Bilder, Musik, Software) werden auch wissenschaftliche Arbeiten und deren Forschungsdaten in der Regel durch das Urheberrecht geschützt. Wer Daten von anderen Quellen nutzen möchte, muss sicherstellen, dass er/sie die notwendigen Nutzungsrechte besitzt. Dies kann durch direkte Genehmigung der Rechteinhaber oder durch die Verwendung offener Lizenzen wie Creative Commons (CC) geschehen. Es gibt auch Daten, die frei nutzbar sind.
Creative Commons Lizenzen (CC-Lizenzen) sind weit verbreitet und regeln die Nutzung, Modifikation und Weiterverbreitung von Forschungsdaten und anderen Werken. Es gibt 6 Haupttypen von CC-Lizenzen, deren Abkürzungen für bestimmte Bedingungen für die Nutzung des Werkes stehen.
 Abkürzung
 Beschreibung
 BY
Der/Die Autor:in muss nach bestimmten Regeln genannt werden.
 SA
Aufbauende Arbeiten dürfen nur unter der gleichen Lizenz veröffentlicht werden.
 ND
Es dürfen keine veränderten, ergänzten oder direkt auf dem lizenzierten Werk aufbauenden Versionen veröffentlicht werden.
 NC
Diese Lizenz soll eine kommerzielle Nutzung verhindern.
Mehr Informationen in Kapitel 12 des Compliance Leitfadens der FH Aachen (Login erforderlich)
Quellen
Forschungsdaten.info, Datenschutzrecht, 2024, Link
Forschungsdaten.info, Creative-Commons-Lizenzen, 2024, Link
Forschungsdaten.info, Urheberrecht, 2024, Link
FDM ist im Allgemeinen ein bereichsübergreifendes Thema. Allerdings sind besonders Forschungsdaten in den einzelnen Disziplinen oft sehr unterschiedlich, weshalb es sich lohnt auch fachspezifische Eindrücke einzuholen.
Die NFDI hat zum Ziel, ein übergreifendes FDM in Deutschland zu fördern und die Effizienz im Wissenschaftssystem zu steigern. Es gibt 26 fachspezifische Konsortien, die Forschenden in Deutschland z.B. Services wie fachbezogene Metadatenstandards, Repositorien (Datenarchive), Trainings zum FDM oder Helpdesks bieten. Zu den Konsortien gehören z.B.: 
FID bieten Forschenden verschiedene Informationsinfrastrukturen an.
  • FID BAUdigital: Dienstleistungen für die Forschung im Bereich Bauingenieurwesen, Architektur und Stadtplanung mit Schwerpunkt auf digitale Methoden und Technologien
  • FID move: Dienstleistungen für die Mobilitäts- und Verkehrsforschung
  • FID Materials Science: Informationsversorgung und Vernetzung im Bereich Materialwissenschaft und Werkstofftechnik
Weitere Informationen zum fachspezifischen FDM
Im Überblick
Es gibt eine Vielzahl an Tools, Software und weiteren Hilfsmitteln, die das FDM erleichtern. In den letzten Abschnitten wurden einige dieser Werkzeuge bereits vorgestellt. Diese Liste bietet Ihnen eine kompakte Übersicht sowie eine schnelle Navigation zu den entsprechenden Diensten.
Coscine ermöglicht es Forschenden, ihre Daten aus Forschungsprojekten kostenlos nach den FAIR-Prinzipien zu speichern. Die Daten können mit Metadaten beschrieben, mit anderen Partner:innen geteilt und nach Ablauf des Projektes bis zu 10 Jahre aufbewahrt werden. Pro Projekt kann bis zu 125 TB Speicherplatz beantragt werden. Wer möchte, kann seine Daten auch automatisiert über eine Rest-API hochladen.
  • Häufig gestellte Fragen über Coscine finden Sie im FAQ
  • In der Dokumentation wird Ihnen die Nutzung erklärt.
Möchten Sie Coscine für Ihre Forschungszwecke nutzen? Schreiben Sie gerne eine Mail an fdm@fh-aachen.de.
Zum Selbstlernkurs: Coscine Basics
Lernen Sie die ersten Schritte mit Coscine kennen. Welche Funktionen und Werkzeuge gibt es? Wie lade ich Daten hoch und runter? Und wie teile ich sie mit meinen Projektpartner:innen? Diese und viele weitere Fragen werden Ihnen in dieser Selbstlerneinheit beantwortet. 
Vorteile, Hinweise und Tipps (Login erforderlich)
ELabFTW ist eine Software für Elektronische Laborbücher (ELB). ELBs sollen die Laborbücher in Papierform ersetzen und bieten ein Werkzeug zur kollaborativen Zusammenarbeit im Labor. Mithilfe von eLabFTW können Experimente inklusive aller Arbeitsschritte und Ergebnisse dokumentiert werden. Eine Suchfunktion ermöglicht das Durchsuchen aller Experimente nach gewissen Parametern. Durch Zeitstempeln kann die Unveränderlichkeit der Dokumentation gewährleistet werden. Des Weiteren stehen Features zur Verfügung, welche die organisatorische Arbeit im Laboralltag erleichtern.
Vorteile im Überblick
1 Geschützt vor Umwelteinflüssen, z.B. Wasser, Feuer 
2 Regelmäßige Sicherheitskopien möglich
3 Direkte Eingabe und Speicherung digitaler Daten
4 Schnelles Auffinden von Informationen durch Suchfunktion
5 Zugriff von überall aus möglich
Möchten Sie eLabFTW für Ihre Forschungszwecke nutzen? Schreiben Sie gerne eine Mail an fdm@fh-aachen.de.
Sciebo ist ein kostenloser Cloud-Speicherdienst von und für Hochschulen in NRW, der das Speichern, Teilen und Synchronisieren von hochschulbezogenen Daten ermöglicht. Das Besondere: Im Gegensatz zu kommerziellen Anbietern werden die Daten ausschließlich von den Hochschulen selbst und streng nach dem deutschen Datenschutzgesetz verarbeitet. Jeder Nutzer erhält kostenlos 30 GB Speichervolumen, Beschäftigte können bei Bedarf (z. B. für Forschungsprojekte) mehr Speicherplatz oder Projektboxen erhalten.
Weitere Informationen und Zugang für FH-Angehörige
GitLab ist eine webbasierte Anwendung zur Versionsverwaltung. Mit der Zeit entstehen unterschiedliche Versionen von Dateien, die nachvollziehbar dokumentiert werden müssen. Hier knüpft GitLab an.
Weitere Informationen und Zugang für FH-Angehörige
Das Anonymisierungstool QualiAnon ersetzt sensible/personenbezogene Angaben in textlichen Forschungsmaterialien (z.B. in Interviewtranskripten). QualiAnon wird vom Forschungsdatenzentrum Qualiservice (zuständig für qualitative sozialwissenschaftliche Forschungsdaten) entwickelt.
Wie FAIR Ihre Forschungsdaten sind, können Sie mit dem FAIR Data Assessment Tool testen.
Welche datenschutzrechtlichen Vorschriften sind bei einem Forschungsvorhaben zu beachten? Der interactive Virtual Assistant (iVA) führt anhand von Fragen durch die relevanten Regelungen der Datenschutzgesetze (DSGVO, BDSG, LDSG).
  • Der iVA1 führt anhand von Fragen durch die relevanten Regelungen der Datenschutzgesetze (DSGVO, BDSG, LDSG) und ermittelt, ob die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) auf Ihre Forschungsdaten anwendbar ist.
  • Der iVA2 unterstützt Forschende bei der Frage, ob die Voraussetzungen für eine wirksame Einwilligung vorliegen und sie sich auf die Einwilligung als Rechtsgrundlage stützen können.
Der RDMO führt durch verschiedene Fragen und unterstützt bei der Erstellung eines DMP.
RDMO für alle Fachrichtungen bereitgestellt von forschungsdaten.info
RDMO für Ingenieurswissenschaften bereitgestellt von der NFDI4Ing
Nach Vereinbarung
Beratung zu Coscine, eLabFTW oder allgemeinen FDM-Themen
FH Aachen
Für FH-Angehörige bieten wir eine individuelle Beratung zu Fragen des Datenmanagements an. Außerdem unterstützen wir bei den ersten Schritten mit Coscine und eLabFTW.
Kontakt: fdm@fh-aachen.de
12.11.2024
4. Tag der Forschungsdaten in NRW
Landesinitiative fdm.nrw
Am 4. Tag der Forschungsdaten in NRW lautet das Motto: „Auf in den Daten-Garten: Bring deine Forschung zum Blühen“. Ziel des Aktionstags ist es, Forschende für das Thema FDM zu sensibilisieren und durch eine Bündelung vielfältiger Veranstaltungen die Sichtbarkeit des FDMs zu erhöhen.
Der Tag beginnt mit einem standortübergreifenden Vormittagsprogramm (9:30-12:00 Uhr) online. Wir freuen uns auf einen Keynote-Vortrag von Prof. Dr. Björn Usadel (FAIRgro und Dataplant) und drei Lightning Talks zum FDM aus der Forschungspraxis. Moderiert wird das Programm von Dr. Lioba Schreyer.  (Landesinitiative fdm.nrw).
Auch in diesem Jahr nutzen viele Hochschulen das Nachmittagsprogramm (ab 13:00 Uhr), um ihr standortspezifisches und standortübergreifendes Angebot vorzustellen. Die Veranstaltungen finden teilweise in Präsenz am Standort und teilweise online statt.
Anmeldung zum Vormittagsprogramm
Programmübersicht für das Nachmittagsprogramm
Coscine Basics: Vorstellung einer Selbstlerneinheit zum Einstieg in Coscine für HAW
Angebot der FH Aachen am Tag der Forschungsdaten 2024
14:00-14:30 Uhr 
weitere Informationen und Anmeldung
Persist@HAW
Persist@HAW zielt darauf ab, Strukturen und Servicekonzepte zur Nutzbarmachung des Forschungsdatenspeichers Research Data Storage über die Plattform Coscine zu entwickeln. Die Konzepte für ein passgenaues Forschungsdatenmanagement an der FH Aachen sollen für andere HAWs übertragbar gemacht werden.
An der FH Aachen sollen nutzerbezogene Prozesse und Dienstleistungen zum Forschungsdatenmanagement entwickelt und erprobt werden, um Forschende im Management ihrer Daten in Forschungsprojekten zu unterstützen. Grundlage ist das Verbundprojekt „Research Data Storage“, in dem eine technische Infrastruktur in NRW zur Speicherung und Verfügbarmachung von Forschungsdaten etabliert wurde. Die Speicherinfrastruktur ist über die FDM-Plattform Coscine, die am IT Center der RWTH Aachen entwickelt wird, nutzbar. Aufbauend auf der technischen Infrastruktur werden vier Ziele verfolgt:
1 Dienstleistungen, Strukturen und Prozesse zum FDM an der Hochschule aufbauen
2 Ansätze fortlaufend evaluieren und weiterentwickeln
3 FDM als Service für die Forschenden einführen (Awareness-Maßnahmen, Beratungs- und Schulungsangebote)
4 Vorgehen zur Übertragung auf andere HAWs zur Verfügung stellen 
FDM an der FH Aachen
Projekttitel: Anwendungsorientiertes Forschungsdatenmanagement an Hochschulen für angewandte Wissenschaften mit Hilfe von persistierenden Infrastrukturen in NRW (Persist@HAW)
BMBF-Förderkennzeichen: 16FDFH129
Projektlaufzeit: August 2022 – Juli 2025
Team
Prof. Dr. Thomas Ritz (Projektleitung)
Dr. Anna Ullrich
Katrin Birmans
Philipp Tambornino