FDM
Der professionelle Umgang mit Forschungsdaten und der damit verbundene Aufbau eines adäquaten Forschungsdatenmanagements ist eine der Kernaufgaben des Sonderforschungsbereiches 1436.
Wir entwickeln eine Forschungsdatenmanagement-Strategie zur Verwaltung der Daten aus den verschiedenen Disziplinen, um die Strukturen innerhalb des SFBs zu verwalten und Lösungen für die gemeinsame Nutzung von Daten bereitzustellen. Hierbei werden die Anforderungen des Datenschutzes erfüllt und gleichzeitig eine projektübergreifende Zusammenarbeit gewährleistet. Das Ziel ist die Integration der Daten des Verbundes in die bestehenden FDM-Strukturen der Universität.
Weitere Details finden Sie in unserem SFB-Forschungsdatenmanagementkonzept.
Was ist Forschungsdatenmanagement?
Forschungsdatenmanagement (FDM) ist in kooperativen neurowissenschaftlichen Forschungszentren zwischen Partnerinstitutionen in Deutschland unerlässlich, um korrekte Daten, eine nahtlose Zusammenarbeit, die Einhaltung von Vorschriften und das Potenzial für datengesteuerte Entdeckungen zu gewährleisten. Es ermöglicht effiziente Forschungsprozesse, unterstützt transparente und reproduzierbare Ergebnisse und steht im Einklang mit Finanzierungsanforderungen und Open-Science-Praktiken.
Innerhalb des komplexen Rahmens des SFB 1436, der mehrere teilnehmende Einrichtungen, ein beträchtliches Datenvolumen und komplizierte Anforderungen an die gemeinsame Nutzung von Daten umfasst, ist das Forschungsdatenmanagement ein zentrales Instrument. Es rationalisiert die Forschungspipeline, entwirrt die Komplexität und fördert eine nahtlose Zusammenarbeit, indem es eine effiziente Datenverarbeitung, eine strukturierte gemeinsame Nutzung und organisierte Arbeitsabläufe gewährleistet.
Metadaten & Datenmanagement-Pläne
Metadaten
Deskriptive Metadaten im Forschungsdatenmanagement (FDM) für den Sonderforschungsbereich 1436 beinhalten die Erstellung detaillierter Informationen über die Forschungsdaten, wie z. B. deren Inhalt, Kontext, Struktur und Format. Diese Metadaten verbessern die Auffindbarkeit von Daten, unterstützen die Zusammenarbeit zwischen Forschern und stellen sicher, dass die komplexen und komplizierten Datensätze in den Neurowissenschaften effektiv organisiert und von aktuellen und zukünftigen Interessengruppen verstanden werden.
Datenmanagement-Pläne
Datenmanagement-Pläne (DMP) im Forschungsdatenmanagement für den Sonderforschungsbereich 1436 umreißen Strategien für den Umgang, die Organisation und den Austausch von Forschungsdaten. Diese Pläne stellen sicher, dass die Daten effektiv gesammelt, dokumentiert, gespeichert und aufbewahrt werden, um die Datenintegrität, die Zusammenarbeit, die Einhaltung ethischer Standards und den langfristigen Wert der Forschungsergebnisse zu fördern.
Wir haben im SFB 1436 das RDMO-Tool implementiert. Mit diesem Tool können unsere Projektleitungen für jedes Projekt separate Datenmanagement-Pläne erstellen.
Datentransfer & FAIR-Prinzipien
Datentransfer
Der Datentransfer zeigt auf, wie die einzelnen Projekte innerhalb des Sonderforschungsbereiches 1436 miteinander verbunden sind. Die Größe des Verbundes macht hier eine enge Vernetzung der Teilprojekte und einen kontinuierlichen Austausch notwendig. Dieser Prozess ist Grundlage für eine reibungslose Datenverarbeitung und erfordert einen verantwortungsvollen Umgang mit allen Forschungsdaten.
Gitlab
zentrale Versionsverwaltung
- Protokollierung und Dokumentation von Änderung an versionierten Dateien
- Änderungen sind nachvollziehbar, rückverfolgbar und jederzeit wieder herstellbar
- ist grundsätzlich für alle Dateiformate verwendbar
- eignet sich aber vor allem für Daten im Textformat, Programmcode oder Metadaten wie XML oder JSON
Nextcloud
zentrale Datenablage
- Zugriffskontrolle – Zugriff auf Dateien und Ordner kann auf Benutzer, Gruppen oder externe Partner genau definiert werden
- Änderungen, Zugriffe und Freigaben werden protokolliert und sind nachvollziehbar
Automatische Versionierung
- In der ersten Sekunde wird eine Version erstellt.
- In den ersten zehn Sekunden wird alle zwei Sekunden eine Version erstellt.
- In der ersten Minute wird alle zehn Sekunden eine Version erstellt.
- In der ersten Stunde wird in jeder Minute eine Version erstellt.
- In den ersten 24 Stunden wird in jeder Stunde eine Version erstellt.
- Die den ersten 30 Tagen wird an jedem Tag eine Version erstellt.
- Nach den ersten 30 Tagen wird in jeder Woche eine Version erstellt.
Dateifreigabe & Kollaboration
- Dateien oder Ordner können intern oder extern (mit Passwortschutz, Ablaufdatum etc.) geteilt werden
- gemeinsames Bearbeiten von Dokumenten (integriertes Office)
FAIR-Prinzipien
F- Findable: Daten müssen findable, also auffindbar sein. Dies ist Grundvoraussetzung für die spätere Nachnutzung der Daten. Das bedeutet, dass Daten und ihre beschreibenden Metadaten von Mensch und Maschine leicht auffindbar sein müssen. Dies wird zum einen durch genauer beschreibende Metadaten (z.B. Titel, Autor, Inhaltsangabe, Methodenbeschreibung) gewährleistet, als auch durch die Vergabe von Persistent Identifiers (PIDs), wie beispielsweise dem Digital Object Identifier (DOI). Durch die Vergabe von Identifikatoren bleiben die Daten dauerhaft auffindbar, da sie unabhängig von URL-Änderungen gültig bleiben.
A – Accessible: Es genügt allerdings nicht, wenn Daten auffindbar sind, sie müssen auch accessible, sprich zugänglich sein. Das bedeutet, dass Daten in Langzeitspeichern archiviert sind und über technische Standardprotokolle wie https. verfügbar gemacht werden können. Zugänglichkeit ist allerdings nicht mit Open Access gleichzusetzen. Es müssen aber Informationen vorhanden sein, wie die Daten zugänglich sind, z.B. durch Angabe der Kontaktinformationen des Autors.
I – Interoperable: Interoperable, also Interoperabilität, bezeichnet, dass Daten über verschiedene Applikationen und Systeme hinweg austauschbar sein müssen. Offene Dateiformate unterstützen dieses Bestreben. Zusätzlich sollen die Daten mit Daten aus dem selben oder einem anderen Forschungsfeld kombinierbar und integrierbar sein. Metadaten-Standards, Standard-Ontologien, ein festgelegtes Vokabular sowie eine sinnvolle Verlinkung zwischen Daten und zugehörigen Digital Research Objects tragen zur Vereinheitlichung bei.
R – Reusable: Zu guter Letzt sollen Daten reusable, nämlich wiederverwendbar sein. Voraussetzung für eine hohe Nachnutzbarkeit und Wiederverwendbarkeit ist eine umfassende Dokumentation der Daten und ihres Entstehungsprozesses entsprechend der fachgebietsrelevanten Standards. Zudem muss eine eindeutige Lizenz die Bedingungen der Nachnutzung eindeutig kenntlich machen.
Copyright: UMMD/DIZ
Der Lebenszyklus der (Forschungs-) Daten
Planung: Kontaktieren Sie Ihr Forschungsdatenmanagement-Team bereits in diesem Schritt! Eine solide Planung ist die Grundlage, die für alle weiteren Schritte nötig ist. Informieren Sie sich über die Voraussetzungen hinsichtlich des (Forschungs-) Datenmanagements in den Ausschreibungstexten der Drittmittel-Förderer und lassen Sie sich von Ihrem Forschungsdatenmanagement-Team zu Daten-Management (-Plänen) beraten.
Erhebung: Dieser Schritt des Datenlebenszyklus ist meist der Aufwändigste, denn hier werden die eigentlichen Daten generiert. Seien es Beobachtungen, Bilddateien oder der Output von Analysegeräten – eine ausführliche Dokumentation der Datenerhebungen ist unerlässlich. Sie ermöglicht eine Nachvollziehbarkeit des gesamten Prozesses und hilft dabei, eventuelle Fehler leichter zu beheben. Hier sollte auch darauf geachtet werden (möglichst standardisierte) Metadaten zu den erhobenen Daten zu erfassen, welches die spätere Nachvollziehbarkeit zusätzlich erleichtert. Die Dokumentation der Daten, ihrer Metadaten und gegebenenfalls weiteren Informationen sollte in Form eines (elektronischen) Laborbuchs erfolgen. Bei der Nutzung vorhandener Daten oder Proben müssen vorab Nutzungsrechte geklärt werden. Achten Sie schon in diesem Schritt auf die Einhaltung der FAIR-Kriterien für Daten.
Analyse: Um Daten interpretieren und daraus Ergebnisse zu schließen ist Ihr ganzes Können und Wissen gefragt. Wichtig hierbei ist, dass Sie die in Ihrem Bereich üblichen Standards anwenden und diese auch dokumentieren. Für Sie selbst und natürlich auch für die Kollaboration mit Ihren Projektpartnern ist es von Bedeutung ein festgelegtes System in der Dateibenennung und der Datenorganisation zu nutzen. Die Verarbeitung und Analyse der Daten kann verschiedenste Schritte beinhalten, wie etwa digitalisieren, transkribieren, übersetze, prüfen, validieren, bereinigen, anonymisieren, statistisch analysieren und interpretieren.
Archivierung: Die Struktur der generieren Daten hat wiederum Auswirkungen auf die Art des Datenspeichers. Außerdem sollte auch an dieser Stelle schon eine Langzeitarchivierung bedacht werden und ob die Daten vorerst nur intern verwendet oder gegebenenfalls mit externen Projektpartnern geteilt werden sollen. Informieren Sie sich am besten im Vorfeld über die von Ihrem Forschungsdatenmanagement angebotenen Speicherlösungen. Achten Sie darauf, dass von allen Daten und ihren Metadaten auch ein Backup vorhanden ist, um sich gegen Datenverlust abzusichern. Die Rohdaten müssen für einen Zeitraum von mindestens zehn Jahren, je nach Datentypus, aufbewahrt werden. Hierfür ist es notwendig das die Daten in langlebige Formate migriert werden und deren Backup auf langlebigen Medien gespeichert werden. Zudem sollten die Daten über Repositorien frei zugänglich gemacht werden, um die langfristige Überprüfung von wissenschaftlichen Erkenntnissen zu ermöglichen. Auch hier kann Ihnen das Forschungsdatenmanagement-Team behilflich sein.
Publikation: Für diesen Schritt des Teilens/Publizierens ist das Definieren von Zugangsbedingungen entscheidend. Diese Zugriff- und Nutzungsrechte beinhalten auch die mögliche Vergabe von Patenten und Lizenzen. Zudem ist die Vergabe von Persistent Identifieres (PIDs) sinnvoll, um die Daten eindeutig zu identifizieren und zu referenzieren. Alle SFB 1436 Publikationen finden Sie hier.
Nachnutzung: Alle bisherigen schritte zielen nicht nur darauf ab, die Daten für die eigene Nutzung zu optimieren. Es sollte auch Ziel sein, die erhobenen Daten für die Nachwelt oder auch für eigene, anschließende Publikationen greifbar und dauerhaft nutzbar zu machen. Denn nur so kann ein stetiger Austausch zwischen Forschenden und das voranschreiten der Wissenschaft gewährleistet werden.
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