Was erwarten Forschungsförderer und Verlage von mir?

 

In wissenschaftspolitischen Diskussionen wird zunehmend die Forderung nach einer nachhaltigen Sicherung und öffentlicher Zugänglichkeit von Forschungsdaten erhoben. Immer mehr öffentliche Geldgeber erwarten von Ihnen, dass Sie Ihre Forschungsdaten frei zur Verfügung stellen. Bei DFG und EU-Projekten gehört ein Datenmanagementplan mittlerweile fest zum Antrag. Eine steigende Zahl von Verlagen erwartet, dass Sie die zu einer Publikation gehörenden Daten mit einreichen und dem Leser frei zur Verfügung stellen.

Die Anforderungen der Forschungsförderer und Verlage finden Sie in den jeweiligen „data policies“, „guidelines“ oder Empfehlungen. Im Vordergrund der „data policies“ stehen die sichere Speicherung, nachhaltige Archivierung, Veröffentlichung, Identifizierung und Zitierbarkeit von Daten sowie die Transparenz.

Die Position der RWTH zum Umgang mit Forschungsdaten finden Sie in den Leitlinien.

Im Folgenden finden Sie einige Zusammenfassungen der Anforderungen von Forschungsföderern und Verlagen sowie Links zu weiterführenden Informationen:

 
Institution Anforderungen Weiterführende Informationen
Deutsche Forschungsgemeinschaft Die Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten der DFG beinhalten nützliche Hinweise zur Projektplanung und Antragstellung sowie zur Bereitstellung und langfristigen Sicherung von Daten. Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten
Europäische Union

Die Europäische Kommission hat mit den „Guidelines on Open Access to Scientific Publications and Research Data in Horizon 2020“ 2013 einen Leitfaden zum Datenmanagement veröffentlicht und eine Pilotmaßnahme für Forschungsdaten, den sogenannten Open Research Data Pilot, eingeführt, die zunächst für sieben Forschungsbereiche gilt.

Guidelines on Open Access to Scientific Publications and Research Data in Horizon 2020
Hochschulrektorenkonferenz In der HRK-Empfehlung „Wie Hochschulleitungen die Entwicklung des Forschungsdatenmanagements steuern können“ werden die vielschichtigen Entwicklungen und Herausforderungen aus der Organisationsperspektive in Form einer praktischen Handlungsanleitung dargestellt. Damit wird den Hochschulleitungen ein konkreter Leitfaden für die Weiterentwicklung des FDM an der eigenen Hochschule und innerhalb der Verbünde an die Hand gegeben. Wie Hochschulleitungen die Entwicklung des Forschungs-datenmanagements steuern können. Orientierungspfade, Handlungsoptionen, Szenarien
Verlage Viele Verlage erwarten, dass die zu einem Artikel dazugehörigen Daten, mit veröffentlicht werden. Richtlinien zu den Forschungsdaten finden sich häufig in den Anweisungen für Autoren der einzelnen Verlage, so zum Beispiel bei den Publikationsrichtlinien der Nature Publishing Group. Publikationsrichtlinien der Nature Publishing Group
Förderprogramme des Bundes und der Länder

In den einzelnen Förderungen wird häufig in einem Merkblatt auf den Umgang mit Forschungsdaten hingewiesen.

Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans in der empirischen Bildungsforschung

BMBF: Empfehlungen zu Strukturen, Prozessen und Finanzierung des Forschungsdatenmanagements

Wissenschaftsrat

Der Wissenschaftsrat fordert in seinem Positionspapier Empfehlungen zu wissenschaftlicher Integrität einen klar organisierten Umgang mit Forschungsdaten.

Empfehlungen zu wissenschaftlicher Integrität
National Science Foundation Alle NSF-Projektanträge müssen seit 2011 einen sogenannten Data Management Plan (DMP) beinhalten. In diesem beschreibt der Antragsteller, welche Maßnahmen in Bezug auf Dokumentation, Publikation und Archivierung der generierten Daten getroffen werden. Einzelheiten können Sie in der NSF Data Sharing Policy nachlesen. NSF Data Sharing Policy

 

Data Sharing

Im Gegensatz zu Artikeln, Büchern oder Konferenzbeiträgen werden Forschungsdaten nicht immer als publizierbar betrachtet. Es gibt verschiedene gute Gründe für das Teilen von Forschungsdaten:

Vorteile für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler

  • Transparenz und Sichttbarkeit: Wenn Ihre Daten Ihnen klar zugeordnet sind, nehmen Dritte Ihre Forschungsleistung über diese wahr, verweisen darauf, fragen eventuell für Kooperationen bei Ihnen an.
  • Nachnutzbarkeit: Daten können über die eigentliche Projektlaufzeit auch für neue Vorhaben nutzbar gemacht werden. Gut archivierte Daten erlauben einen effizienten Zugriff auch unter veränderten Fragestellungen und führen zu neuen Projekten und Synergieeffekten.

Weitere Informationen zum Data Sharing