Zusammenfassung

Ein systematisches Forschungsdatenmanagement ist grundlegend für die erfolgreiche Umsetzung empirischer Forschungsprojekte, d.h. die planvolle Umsetzung eines Forschungsvorhabens, und fixer Bestandteil guten wissenschaftlichen Arbeitens. Es bezieht u.a. Fragen der Datengenerierung, Dokumentation, Auswertung und längerfristigen Sicherung von Forschungsdaten in die Projektplanung ein. Das Forschungsdatenmanagement dient so nicht nur der erfolgreichen Umsetzung des eigentlichen Forschungsvorhabens, sondern unterstützt auch weiterführende Ziele und Anforderungen im Umgang mit den Daten über das originäre Forschungsprojekt hinaus. Dazu zählen die Aufbewahrung, Sicherung und Nachnutzung der Daten ebenso wie die Replizierbarkeit der publizierten Ergebnisse. Gegenstand dieses Kapitels ist die Beschreibung von Grundzügen des Forschungsdatenmanagements. Dabei steht vor allem der Umgang mit quantitativen Daten der empirischen Sozialforschung im Vordergrund. Ausgehend von drei zentralen Zielen wird die planvolle Implementierung des Forschungsdatenmanagements im Projekt und darüber hinaus vertieft. Der Abschnitt 3.1 fokussiert als erstes Ziel ein planvolles projektinternes Forschungsdatenmanagement. Hierbei wird der Umgang mit den Forschungsdaten im Projektverlauf mit dem Ziel festgelegt, deren Verständlichkeit, Interpretierbarkeit und Nachvollziehbarkeit sicherzustellen. Dazu werden im Folgenden wesentliche disziplinspezifische Strategien, Prozesse und Maßnahmen im Rahmen des Forschungsdatenmanagements kurz erörtert. Daran anschließend werden in Abschnitt 3.2 zwei weiterführende Ziele des Forschungsdatenmanagements diskutiert. Hierzu unterscheiden wir grob zwischen dem Erhalt der Daten zu Replikationszwecken und der Bereitstellung der Daten zur Nachnutzung durch Dritte. Der Erhalt der Daten zu Replikationszwecken dient vor allem der Verifizierbarkeit von Forschungsergebnissen ebenso wie der Reproduzierbarkeit der dabei verwendeten Daten. Im Sinne guter wissenschaftlicher Praxis unterstützt der Datenerhalt damit die Transparenz und Überprüfbarkeit des originären Forschungsvorhabens. Die Bereitstellung der Daten zur Nachnutzung (Data Sharing) geht darüber hinaus und ermöglicht es Dritten, diese Daten in neuen Forschungskontexten und für neue Forschungsfragen nachzunutzen. Die Datenbereitstellung ist damit nicht nur Teil guter wissenschaftlicher Praxis, sondern fördert auch den Erkenntnisfortschritt in der Forschung. Data Sharing ermöglicht den effizienten Einsatz von Forschungsressourcen in der Forschungsförderung und unterstützt die Ziele eines offenen Zugangs zu Forschungsdaten (Open Data). Schließlich steigert die Datenbereitstellung die Reputation der Forschenden, indem ihre Daten an Sichtbarkeit gewinnen sowie dauerhaft auffindbar und zitierbar sind (ZBW/GESIS/RatSWD 2015; Allianz der deutschen Wissenschaftsorganisationen 2010).