4. Erstellen eines Datenmanagementplans

Design und Prozess des Forschungsvorhabens bedingen Datenzyklen und Nachnutzungsmöglichkeiten, tangieren ethische wie rechtliche Fragen und werden nicht zuletzt technisch limitiert. Daher sollte schon frühzeitig und nicht zuletzt bei der Beantragung darauf eingegangen werden, welche Daten im Projekt erzeugt und verarbeitet werden, wie sie archiviert und bereitgestellt werden. Genauer noch, wer sie strukturiert und welche Werkzeuge, Standards und Lizenzen letztlich angewendet werden. Grundsätzlich werden bei Forschungsprojekten institutionelle wie personelle Infrastrukturen benötigt, die Aufgaben im FDM übernehmen.

Infrastruktur

Institutionelle oder persönliche Infrastrukturen werden häufig von Institutionen angeboten oder vermittelt, die auch bezüglich der oben genannten Repositorien helfen können; im Bereich musikwissenschaftlicher Projekte/Daten sind dies bspw. das Zentrum Musik – Edition – Medien oder die Sächsische Landesbibliothek – Staats- und Universitätsbibliothek Dresden.

Die DFG listet Informationsangebote zu einzelnen Fragestellungen zum FDM u. a. im Rahmen der Antragstellung. Neben den Grundsätzen und Leitlinien sind für einen Antrag mitunter die fachspezifischen Empfehlungen zum Umgang mit Forschungsdaten zu beachten.
Ein Datenmanagementplan (DMP) beschreibt systematisch, wie mit in Projekten erstellten Forschungsdaten umgegangen werden wird. Er dokumentiert die Speicherung, Verzeichnung, Pflege und Verarbeitung der Daten. Der DMP ist wichtig, um Daten für Dritte interpretierbar und nachnutzbar zu machen.
Manche Förderinstitutionen stellen eine Vorlage auf ihren Websites zur Verfügung. Jenseits solcher Muster-Pläne bieten eine Vielzahl von Organisationen und Einrichtungen gute Beispiele und Empfehlungen zum Download an.
Wichtige Fragen, die sich Forscher:innen bei der Erarbeitung eines FDM stellen sollten sind u. a.:

  • Welche Daten werden im Projekt erzeugt und verwendet?
  • Welche Daten müssen nach Projektende archiviert werden?
  • Wer ist für die Verschlagwortung mit Metadaten zuständig?
  • Wie lange sollen die Daten archiviert werden?
  • Wer darf die Daten nach Projektende nutzen und unter welchen Lizenzbestimmungen? etc.

Ein Forschungsdatenmanagementplan sollte die Phase vor, während und nach der Datenverarbeitung umfassen und damit auch das sogenannte Data Handling aufführen:

  • administrative und formale Angaben über das Projekt (beteiligte Institutionen, Forschende, Förderungen)
  • Datenerhebung und Verarbeitung: Beschreibung, Spezifizierung und Definition von Datentypen und Standards und ihre Einbindung in Forschungsdesign, Arbeitsprozesse und Informationsinfrastruktur, also ggf. Datenrichtlinie und Datenschutz/rechte
  • Datendokumentation: Datenkuratierungsverfahren und Vorgaben zur Verfügbarmachung, zum Datenzyklus, zu Metadaten und Lizenzen, Codierungs- und Interviewmanuale
  • Datensicherungskonzept: Benennung der Organisation, Speicherung und Sicherheit (also ggf. auch konkreter überregionaler Speichersysteme), Repositorien und Langzeitarchivierungsstrategien (URN/DOI und ORCID)
  • Rechtlicher Rahmen: Datenschutz und Urheberrechte
  • Nachnutzungspotential: Zugänglichkeit und langfristige Lizenzen (CC/OA) spezifizieren/konkretisieren
  • genauer ggf.: Finanzierung und Verfügbarkeit von Open Access (Goldener und Grüner Weg)

Außerdem gibt es einige digitale Applikationen und Tools, welche die Erstellung eines DMPs erleichtern und anleiten. Diese sind oftmals kostenpflichtig, viele Universitäten stellen jedoch Zugänge bereit. Im Vorfeld sollte folglich stets ermittelt werden, ob die eigene Einrichtung Derartiges anbietet. In der Vorbereitungs- und Antragsphase sollte das eigene Forschungsumfeld erkundet und auch Bedarfe und Risiken ermittelt werden, vor allem was etablierte Best-Practices-Angebote, Forschungsdesigns und andere Forschungsprojekte angeht.
Ein systematisches Werkzeug, um anhand solcher Fragen einen DMP zu erstellen, bietet der Research Data Management Organiser (RDMO); es ist ein Open-Source-Tool, das Wissenschaftler:innen bei der Erstellung von Datenmanagementplänen unterstützt und es ihnen erlaubt, diese Pläne im Verlauf des Forschungsprozesses laufend anzupassen.