Zusammenfassung
Ein professionelles Management von Forschungsdaten gewinnt in vielen Disziplinen eine immer größere Bedeutung. Dies geht mit der Etablierung des Forschungsdatenmanagements als Teil guter wissenschaftlicher Praxis einher, das die Replikation der Forschungsergebnisse ebenso wie der genutzten Daten erlaubt und es Dritten ermöglicht, mit den erstellten Forschungsdaten in neuen Kontexten weiterzuarbeiten. Daneben trägt die zunehmende Anerkennung von (digitalen) Forschungsdaten als wertvolle Wissensquelle und eigenständiges Forschungsprodukt zu dieser gesteigerten Bedeutung weiter bei. In den Sozialwissenschaften zeigen sich seit der Jahrtausendwende vielfältige Bemühungen, das Management von Forschungsdaten systematisch und nachhaltig zu organisieren. Die Entwicklung eines professionellen Umgangs mit (sozialwissenschaftlichen) Forschungsdaten erfordert es, die Wertschöpfungskette entlang des gesamten Lebenszyklus dieser Daten zu berücksichtigen. Nur so können Forschende sicherstellen, dass die im Projekt erstellten Daten zum Erreichen der Projektziele genutzt werden können, dass die produzierten Forschungsergebnisse replizierbar bleiben und die Daten durch Dritte für die unterschiedlichsten Zwecke nachgenutzt werden können. Das Forschungsdatenmanagement ist insgesamt mit komplexen Aufgaben und Zielen verbunden und stellt damit die Akteure des Wissenschaftssystems im Rahmen ihrer jeweiligen Rolle vor unterschiedliche Herausforderungen. Diese Herausforderungen können entweder disziplinübergreifend bestehen oder sich auf Besonderheiten einzelner Disziplinen beziehen. So ist das Forschungsdatenmanagement in den Sozialwissenschaften einerseits in die übergreifenden Empfehlungen von Wissenschaftsorganisationen und in die Leitlinien der Forschungsförderung eingebunden. Anderseits leisten spezialisierte Dateninfrastrukturen ihren Beitrag durch fachspezifische Dienstleistungen, die Forschende etwa bei der Erschließung, Archivierung, Nachnutzung und Zitation von sozialwissenschaftlichen Forschungsdaten unterstützen. Dazu stehen praxiserprobte Grundsätze und etablierte Lösungsansätze für Forschende zur Verfügung. Gleichzeitig stellen neu erschlossene Datenquellen, etwa aus fachfremden Disziplinen wie Medizin oder Geographie, sowie neue Datentypen, wie z.B. Social-Media-Daten, und deren Verknüpfung mit den ‚klassischen‘ sozialwissenschaftlichen Umfragedaten ein systematisches und nachhaltiges Management der Daten vor neue Herausforderungen. Betrachtet man die Anforderungen des Forschungsdatenmanagements aus Sicht der Forschenden, so gehen die umzusetzenden Maßnahmen und Aktivitäten über die eigentliche (sozial-)wissenschaftliche Forschungsarbeit im engeren Sinne hinaus. Während Forschende bei der Erstellung von Daten im Rahmen von Forschungsprojekten zumeist die Analyse der Daten mit Bezug auf eine oder mehrere konkrete Forschungsfragen verbinden, erfordert beispielswiese die Dokumentation von Daten zur Archivierung und Nachnutzung einen teils erheblichen zusätzlichen Aufwand an Zeit und Ressourcen. Diesen spezifischen Aufwand zu berücksichtigen, ist ein wichtiger Bestandteil der Planung eines Forschungsprojekts und damit einhergehend der Vorbereitung des Forschungsdatenmanagements. Der sogenannte Datenmanagementplan (vgl. CESSDA 2017; Jensen 2011) ist hierbei ein wichtiges Werkzeug. Er beinhaltet die systematische Dokumentation des Forschungsdatenmanagements und beschreibt, welche Maßnahmen von wem wie und warum gesetzt wurden bzw. umgesetzt werden müssen und wird so zu einem Instrument, welches das Forschungsdatenmanagement auf Projektebene planvoll und nachvollziehbar beschreibt. Forschende sollten daher bereits im Rahmen der Projektplanung einen projektspezifischen Datenmanagementplan erstellen und darin alle geplanten Strategien, Maßnahmen und Aktivitäten im Umgang mit den Forschungsdaten festlegen und im Laufe des Forschungsprojekts systematisch als Leitfaden anwenden. Zu bedenken ist in diesem Zusammenhang, dass Forschungsprojekte kein statisches Unterfangen sind. Forschungsvorhaben und Forschungsziele können sich im Projektverlauf verändern. Damit gehen oftmals Veränderungen in den (zu erstellenden) Forschungsdaten und somit konsequenterweise im projektspezifischen Forschungsdatenmanagement einher. Dementsprechend müssen Maßnahmen und Aktivitäten angepasst und im Datenmanagementplan entsprechend dokumentiert werden. Mit anderen Worten: Analog zu Forschungsvorhaben ist auch das Forschungsdatenmanagement ein dynamischer Prozess und seine Dokumentation im Datenmanagementplan stetigen Anpassungen unterworfen. Als Instrument der Qualitätssicherung können mit seiner Hilfe die Vorgehensweisen und Arbeitsabläufe im Projekt stetig spezifiziert, überprüft und angepasst werden.https://doi.org/10.3224/84742233
