Was bedeutet Open Data für mich als Forscher?

Der Trend zu offenen Daten

Die Entwicklung geht derzeit zunehmend Richtung Open Data. Dieser Umstand ist dabei durchaus begrüßenswert und im Sinne guter wissenschaftlicher Praxis nur folgerichtig. Denn schließlich liegen die Vorteile auf der Hand: stehen der Wissenschaft und Gesellschaft frei zugängliche Daten zur Verfügung, steigt die Anzahl und Qualität neuer wissenschaftlicher Erkenntnisse. Die ohnehin knappen, aus Steuermitteln finanzierten Ressourcen werden so optimal in Wert gesetzt. 

So ist es auch wenig verwunderlich, dass mittlerweile etliche Drittmittelgeber:innen eine offene und nachnutzbare Veröffentlichung von Forschungsdaten wünschen. Dies ist insbesondere bei EU Horizon 2020-Projekten der Fall und wird mit großer Wahrscheinlichkeit auch von anderen Förder:innen zunehmend eingefordert werden.

Was bedeutet Open Data für mich als Forscher?

Forschungsdatenmanagement beinhaltet nicht notwendigerweise die öffentliche Verfügbarmachung von Daten. Gutes Forschungsdatenmanagement ermöglicht, dass Daten so gespeichert und archiviert werden, dass sie später von anderen Forscher:innen verstanden und genutzt werden werden können. Dies kann die Projektleitung (Professor:in) sein, Fachkolleg:innen, denen nach entsprechender Vereinbarung Zugang zu den Daten gewährt wird - oder auch die Öffentlichkeit.

Mitunter verhindern aber auch bestimmte rechtliche Gründe (etwa Copyright, Datenschutz, Geheimhaltung) eine Veröffentlichung. In diesen Fällen reicht es meist aus, entsprechende Ausschlussgründe gegenüber dem:der Förder:in – etwa im Datenmanagementplan – darzulegen.

Wie archiviere und/oder veröffentliche ich meine Daten?

Die Veröffentlichung von Daten erfolgt in geeigneten Datenarchiven bzw. sogenannten Repositorien. An der TUD können Daten auf OpARA (Open Access Repository and Archive) neben der reinen, nicht öffentlichen Archivierung auch veröffentlicht werden. Je nach Forschungsthema und Disziplin können aber auch alternativ fachspezifische Repositorien oder journal- bzw. fachspezifische Subcommunities in übergreifenden Repositorien wie Zenodo Verwendung finden. Geeignete Repositorien können z.B. über persönliche Empfehlungen, Richtlinien und Repositorien-Suchmaschinen gefunden werden. 

Forscher:innen, die sich in Richtung Open Data bewegen wollen (oder müssen), unterstützen wir in ihrem Vorhaben gern! Hierfür bieten wir neben Schulungen und Beratungen zur Datenveröffentlichung auch technische Hilfe (z.B. Datenkonversion, Aufsetzen von offenen Datenbanken z.B. auf Basis von sogenanntem Linked Open Data etwa mittels Wikibase) an. 

Weitere Informationen gibt es z.B. unter: 

„Open Data ist schön, macht aber viel Arbeit“?

(frei nach Karl Valentin)

All die oben beschriebenen Vorteile vor Augen, mag man sich nun womöglich fragen, woran es liegen könnte, dass Open Data im Alltag mitunter noch eher zaghaft gelebt wird. So befindet sich der überwiegende Teil aller Forschungsdaten nach wie vor unzugänglich im „Datensilo“.   

Unsere Erfahrung zeigt, dass viele Forschende am Ende eines Projekts zwar durchaus gewillt wären, einen Teil ihrer Daten nachnutzbar zu machen. Doch sie scheuen oftmals den Aufwand, der in Form einer Datenaufbereitung mit diesem Schritt verbunden wäre (Aussortieren ungeeigneter Daten, Bereinigen der Daten, Dokumentation).   

Doch an genau dieser Stelle kommt das Forschungsdatenmanagement ins Spiel: Wird während der aktiven Projektphase bereits gemäß der Maßstäbe guten FDMs gearbeitet, ist der überwiegende Teil der erforderlichen Schritte bereits absolviert - dann ist der letzte, nämlich das Veröffentlichen der Daten am Ende des Projekts (oder z.B. nach der eigenen Publikation), nur noch ein kleiner Schritt.

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Letzte Änderung: 04.08.2023