Es gibt so viele Definitionen von Forschungsdatenmanagement wie Anwendungsfälle. So ist es beispielsweise nicht ungewöhnlich, dass jede Forschungsgruppe in einer Einrichtung ohne übergreifendes Forschungsdatenmanagement ihr eigenes Forschungsdatenmanagement entsprechend ihren eigenen Bedürfnissen und Herausforderungen definiert. Wir verstehen unter Forschungsdatenmanagement alle Aktivitäten im Zusammenhang mit der Aufbereitung, Speicherung, Archivierung und Veröffentlichung von Forschungsdaten. Dazu gehören methodische, konzeptionelle, organisatorische und technische Maßnahmen und Verfahren zum Umgang mit allen Daten, den sogenannten Forschungsdaten, die im Rahmen wissenschaftlicher Forschung entstehen.
In diesem Projekt stellen wir uns der Herausforderung, Konzepte für ein universitätseigenes Forschungsdatenmanagementsystem zu entwickeln. Darüber hinaus befassen wir uns mit der Rückverfolgbarkeit, Replizierbarkeit und Reproduzierbarkeit wissenschaftlicher Auswertungen über Medienbrüche hinweg, von der Datenerhebung über die Aufbereitung und Verarbeitung bis hin zur Veröffentlichung der Daten und ihrer Auswertungen und Interpretationen.
Zugehörige Projekte und Abschlussarbeiten
Zugehörige Projekte:
- ProSA: Provenance Management using Schema mappings with Annotations (Website)
Zugehörige Studentische Projekte und Abschlussarbeiten:
- G. Spankus: Konzept eines universitätsweiten Forschungsdatenmanagementsystems (in Zusammenarbeit mit der FernUniverstität in Hagen). Master Thesis, 2025
- T. H. A. Le: Ontologien, Standards und Methode in der Welt der NFDIs. Bachelor Thesis, 2025
- N. Franz: Aufarbeitung von Standards und Methoden im Forschungsdatenmanagement. Bachelor Thesis, 2024 (Website)
- S. Diemt: Studie zur Anforderungsanalyse für ein eigenes uni-weites Forschungsdatenmanagementsystem (in Zusammenarbeit mit der FernUniverstität in Hagen). Bachelor Thesis, 2024 (pdf)
Begriffe und Konzepte
FAIR-Prinzipien:
Die FAIR-Prinzipien dienen als Rahmenwerk zur Verbesserung der Auffindbarkeit, Zugänglichkeit, Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit digitaler Ressourcen. Angesichts des exponentiellen Wachstums von Datenmenge, -komplexität und -geschwindigkeit ist es das Ziel, sicherzustellen, dass Daten maschinell gefunden und abgerufen werden können.
Metadaten:
Metadaten sind Daten, die strukturierte Informationen über Forschungsdaten oder -ressourcen und deren Eigenschaften enthalten. Um die Wirksamkeit von Metadaten zu verbessern, wurden im Laufe der Zeit domänenspezifische Standards entwickelt, die die Verknüpfung und Verarbeitung von Metadaten aus unterschiedlichen Quellen erleichtern.
Provenance:
Der Begriff „Provenance” bezieht sich im Allgemeinen auf alle Informationen, die den Herstellungsprozess eines Endprodukts beschreiben, wobei es sich um Daten oder physische Objekte handeln kann. Während die Data Provenance die Verfolgung der Verarbeitung einzelner Datenelemente auf der Ebene der einzelnen Datenelemente (und der Vorgänge, denen sie unterzogen werden) ermöglicht, erleichtert die Workflow Provenance das Verständnis des Datenflusses und der Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Prozessschritten.
Forschungsdaten:
Die DFG (externer Link, öffnet neues Fenster) definiert Forschungsdaten als wesentliche Grundlage wissenschaftlicher Arbeit. [...] Forschungsdaten können Messdaten, Laborwerte, audiovisuelle Informationen, Texte, Umfragedaten, Objekte aus Sammlungen oder Proben umfassen, die im Rahmen wissenschaftlicher Arbeit erstellt, entwickelt oder ausgewertet wurden.
Forschungsdatenmanagement:
Forschungsdatenmanagement ist der Prozess der Transformation, Auswahl und Speicherung von Forschungsdaten mit dem Ziel, diese langfristig zugänglich, wiederverwendbar und überprüfbar zu halten, unabhängig vom Datenproduzenten.
Initiativen und Institutionen
eLabFTW:
eLabFTW (externer Link, öffnet neues Fenster) ist ein kostenloses und quelloffenes elektronisches Labor-Notizbuch, das von der Universität Regensburg gehostet wird.
NFDI:
Eine tragende Säule im Bereich Forschungsdatenmanagement ist die Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI (externer Link, öffnet neues Fenster)), die sich zum Ziel gesetzt hat, Forschungsdaten im deutschsprachigen Raum zu indexieren, zu vernetzen und dauerhaft verfügbar zu machen. Ziel ist es, Daten zentral und langfristig nach den FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable und Reusable) verfügbar zu machen. In diesem Bereich existieren bereits verschiedene Standards und Initiativen – nationale NFDI-Konsortien (Konsortien verschiedener Institutionen innerhalb eines Forschungsfeldes) und internationale Initiativen wie die European Open Science Cloud (EOSC (externer Link, öffnet neues Fenster)) –, die in der schriftlichen Arbeit zusammengestellt und klassifiziert werden sollen.
In ihrer Bachelorarbeit hat Natalie Franz eine Interviewstudie mit Vertretern verschiedener NFDI-Konsortien durchgeführt. Ziel war es, die bestehende Identifizierung und Klassifizierung verschiedener Forschungsdatenmanagementprojekte zu analysieren und Standards, Verfahren und Methoden im Forschungsdatenmanagement in den verschiedenen Disziplinen herauszufiltern. Die Ergebnisse ihrer Arbeit sind auf der folgenden Website zusammengefasst.
UR DATA HUB:
Der UR Data Hub (externer Link, öffnet neues Fenster) ist eine zentrale Einrichtung der Universität Regensburg und unterstützt Sie in allen Fragen des Forschungsdatenmanagements. Zu unseren Leistungen gehören die Beratung in der Planungs-, Umsetzungs- und Abschlussphase Ihres Projekts sowie die Bereitstellung digitaler Dienste.
Pulikationen & Eingeladene Vorträge
- T. Auge, M. Klettke, S. Feistel, S. Jürgensmann, E. Michels, F. J. Ekaputra, L. Waltersdorfer:
Towards an integrated provenance framework - A scenario for marine data.
TaPP@EuroS&P Workshops, 2024 (DOI) - T. Auge, F. J. Ekaputra, S. Feistel, S. Jürgensmann, M. Klettke, L. Waltersdorfer:
Challenges of Tracking Provenance in Marine Data. IMDIS, 2024 (pdf) - T. Auge: Schema Evolution in Research Data.
Invited talk at Frühjahrstreffen FG Datenbanken, 2024 (slides)
