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  2. Forschen
  3. Forschungsdatenmanagement
  4. FDM Bereitstellung & Archivierung

Forschungsdatenmanagement - Bereitstellung und Archivierung von Daten

Forschungsdatenlebenszyklus mit 6 Phasen

© Hochschule Bremen

  • Planung und Konzeption von Forschung
  • Generierung von Daten
  • Aufbereitung und Archivierung von Daten
  • Veröffentlichung von Daten
  • Archivierung von Daten
  • Nachnutzung von Daten
  • Recht und Ethik

Was muss ich bei der Bereitstellung und Archivierung meiner Forschungsdaten beachten?

Zur Einhaltung der FAIR-Prinzipien ist es entscheidend, die Bereitstellung und Archivierung Ihrer Forschungsdaten sorgfältig zu planen. Dies stellt sicher, dass Ihre Daten auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar bleiben.

Einige Disziplinen publizieren Daten als Ergänzung zu wissenschaftlichen Artikeln, wobei diese Daten oft nur über den Artikel auffindbar sind und nicht als eigenständige, zitierfähige Objekte gelten. Daher ist es sinnvoll, die Forschungsdaten in einem fachspezifischen Repositorium zu veröffentlichen, sodass eine gegenseitige Verlinkung zwischen den Daten und dem Artikel erfolgen kann, was auch Ihre Reputation steigert. Fachspezifische Repositorien bieten Vorteile wie spezialisierte Metadatenschemata und Suchfunktionen. Im unteren Teil dieses Textes finden Sie einen Link, der Ihnen hilft, ein passendes fachspezifisches Repositorium zu finden. Achten Sie darauf, ein akkreditiertes Repositorium auszuwählen, und berücksichtigen Sie bei der Kostenkalkulation in einem Projektantrag auch mögliche Gebühren für die Nutzung eines Repositoriums.

Wenn Sie kein fachdisziplinspezifisches Repositorium finden können, kontaktieren Sie uns gerne – wir helfen Ihnen weiter! Es gibt auch die Möglichkeit, die Daten auf Zenodo zu archivieren, einem generischen Repositorium.

Einige Argumente für den Gebrauch von Repositorien:

  • Daten werden mit Metadaten angereichert, die die Daten beschreiben.
  • Daten erhalten persistente Identifikatoren (DOIs), und ihre Metadaten werden an die zentrale DOI-Datenbank übermittelt, die von verschiedenen Suchmaschinen wie Datacite genutzt wird.
  • Versionierung, Datenzitierung, Dateivorschauen, Vergabe von Lizenzen, Einschränkung von Dateien und Gewährung von Zugriff.
  • Verwaltung von Organisationen, z.B. Abteilungen, Forschungsgruppen, anpassbare Mitgliedsbeteiligungen über Rollen und Verantwortlichkeiten.

Veröffentlichen Sie Ihre Daten möglichst zeitnah. Bei Bedarf können Sie eine Sperrfrist (Embargo) einrichten: Während dieser Zeit sind nur die Metadaten sichtbar, die Daten selbst bleiben gesperrt und können nach Ablauf der Sperrfrist oder auf Anfrage per E-Mail bereitgestellt werden.

Außerdem haben Sie die Möglichkeit, besonders schützenswerte Daten mit einer passenden Lizenz zu versehen. Lizenzen legen fest, wie schützenswerte Forschungsdaten genutzt, weitergegeben und veröffentlicht werden dürfen. Sie bieten rechtliche Klarheit und schützen sowohl die Rechte der Urheber als auch die Interessen der Nutzer. Gängige Lizenzmodelle wie Creative Commons ermöglichen es, Bedingungen wie Namensnennung oder Nutzungsbeschränkungen individuell festzulegen.

  • Allgemeine Informationen
  • Repositorium Suchmaschine
  • Fachspezifische Empfehlungen zum Umgang mit Forschungsdaten (Archivierung, Nachnutzung, Bereitstellung)
  • Handreichung Repositorien-Suche (FORTH-BW-Projekt)
  • Handreichung: Repositorienvergleich (FORTH-BW-Projekt)
  • Handreichung: Repositorienwahl (FORTH-BW-Projekt)
  • Handreichung: Fachspezifische Repositorien (FORTH-BW-Projekt)

Was bedeutet das also für mich?

  • Archivierung von Forschungsdaten:

    1. Archivierungsstrategie entwickeln

      • Planen Sie, wie und wo die Daten langfristig archiviert werden sollen, um die Nachnutzbarkeit zu gewährleisten. Hier sind fachspezifische Repositorien zu bevorzugen.
    2. Datenformat auswählen

      • Wählen Sie ein dauerhaft lesbares und weit verbreitetes Format für die Archivierung aus (z. B. CSV, PDF/A, TIFF).
    3. Metadaten erstellen

      • Dokumentieren Sie umfassende Metadaten, die die archivierten Daten beschreiben, um die Auffindbarkeit und Nachnutzbarkeit zu fördern. Klicken sie Hier um auf ein Metadatenschema-Katalog durchzuschauen, um ein Schema für Ihr Fach ggf. zu finden.
    4. Zugriffsrechte festlegen

      • Bestimmen Sie, wer Zugriff auf die archivierten Daten hat und welche Bedingungen dabei gelten.
    5. Langzeitarchivierung planen

      • Stellen Sie sicher, dass die Archive regelmäßig überprüft und aktualisiert werden, um die Langzeitverfügbarkeit der Daten zu gewährleisten.
    6. Backup-Routinen implementieren

      • Führen Sie regelmäßige Backups der Daten durch, um Datenverluste zu vermeiden.

    Bereitstellung von Forschungsdaten:

    1. Repositorium auswählen

      • Wählen Sie ein geeignetes (Fach-)Repositorium oder eine Plattform für die Bereitstellung der Daten aus, das die FAIR-Prinzipien unterstützt. Wenn Sie hier kein passendes Repositorium finden, kontaktieren Sie uns!
    2. Daten veröffentlichen

      • Stellen Sie die Daten gemäß den Anforderungen des gewählten Repositoriums zur Verfügung und beachten Sie die spezifischen Format- und Metadatenvorgaben.
    3. Lizenzinformationen angeben

      • Wählen Sie eine geeignete Lizenz für die Daten und geben Sie diese beim Hochladen an, um die Nutzungsbedingungen klar zu kommunizieren.
    4. Dokumentation bereitstellen

      • Stellen Sie eine umfassende Dokumentation zur Verfügung, die die Verwendung und den Kontext der Daten beschreibt (z. B. README-Datei).
    5. Zugänglichkeit gewährleisten

      • Überprüfen Sie, dass die Daten nach der Veröffentlichung für die Zielgruppe leicht zugänglich sind.
    6. Nachnutzungsmöglichkeiten fördern

      • Kommunizieren Sie die Verfügbarkeit der Daten aktiv in der wissenschaftlichen Gemeinschaft, um die Nachnutzung zu fördern.
    7. Feedback einholen

      • Ermutigen Sie andere Forschende, Feedback zur Qualität und Nutzbarkeit der bereitgestellten Daten zu geben.
In Lego dargestellte Archivierung von Forschungsdaten

© Image-Source: Bres, E. E., & Bittner, C. (2024). A collection of AI generated images visualising various RDM aspects (1.0.0). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.11147887

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