2.1. Überblick verschaffen#
Zuerst gilt es, sich einen Überblick über die zu veröffentlichenden Forschungsdaten zu verschaffen. Dies gilt vor allem, wenn es sich um fremde Daten handelt. Überlegen Sie sich eine Arbeitsstruktur zur Publikation: Wer arbeitet an dieser nachträglichen Publikation mit? Wie lässt sich das organisieren?
2.1.1. Ausgangslage#
Zunächst gilt es, den Ursprungskontext nachvollziehen und sich in das Projekt einzuarbeiten, aus dem die Daten stammen. Danach sehen Sie sich die Daten an. Wahrscheinlich ist es sinnvoll zwischen Rohdaten und Forschungsdaten zu unterscheiden. Diese Daten sollten beschrieben sein bzw. müssen von Ihnen beschrieben werden. Diesbezüglich ist es von Vorteil, wenn bereits eine README und ein Datenmanagementplan vorliegt. Wenn es das nicht gibt, müssen Sie einen anlegen. Eine Anleitung dazu finden Sie in Kapitel 3.1 Organisation.
Forschungsdaten können vielfältig sein. Die DFG hat 2021 eine Checkliste (direkter Link zum PDF) zum Umgang mit Forschungsdaten veröffentlicht. In dieser werden einige mögliche Forschungsdaten direkt gelistet, darunter Messdaten, Texte, Fragebögen oder Software [Deutsche Forschungsgemeinschaft, 2021].
2.1.2. Vorgehen#
Um sich einen Überblick über den Projektkontext zu verschaffen, gehen Sie z. B. auf folgende Fragen ein:
Aus welchem Projekt stammen die Daten?
Wer war an dem Projekt bzw. der Datenerhebung beteiligt?
Wann und über welchen Zeitraum wurden die Daten erhoben?
Welche Daten liegen überhaupt vor und wie liegen sie vor? Hier hilft es - wie oben beschrieben - zwischen Roh- und Forschungsdaten zu unterscheiden. Für beide müssen sie ähnliche Fragen beantworten:
Welche Rohdaten liegen vor?
Wie und in welchen Formaten liegen sie vor?
Wie sind sie entstanden? (Methodik)
Sind sie dokumentiert oder publiziert?
Welche Forschungsdaten liegen vor?
Wie und in welchen Formaten liegen sie vor?
Wie sind sie entstanden? (Methodik)
Was davon ist bereits dokumentiert oder publiziert?
Es ist hilfreich, sich dazu eine Excel-Tabelle zur Provenienz der Daten anzulegen. Darin enthalten sein sollte der Name der Untersuchung, eine Beschreibung der Untersuchung, das Ergebnis der Untersuchung und das Dateiformat. So lassen sich die Daten sichten und sortieren und ein Datenmanagementplan später einfacher anlegen.
2.1.3. Beispiel Szenario Q-LCA#
In dem Beispielszenario konnten die Hintergründe des Projekts mit einem der Projektleitenden besprochen werden, wodurch der Kontext schnell nachvollzogen werden konnte. Da nicht mehr alle Projektmitarbeitenden noch an den beteiligten Institutionen arbeiteten, waren persönliche Aufzeichnungen und bestehende Kontakte der Projektleitung zu den ehemaligen Mitarbeitenden ein Schlüssel zum Verständnis der Forschungsdaten. Daraus lässt sich ableiten, dass die Einbeziehung eines Verantwortlichen oder einer Person mit sämtlichen Zugangsberechtigungen ein entscheidender Vorteil in der nachträglichen Datenpublikation ist.
2.1.4. Learnings#
Wie umfangreich diese Arbeiten ausfallen, hängt maßgeblich davon ab, wie gut die Forschungsdaten im Projekt geordnet und beschrieben wurden, über welche fachliche Nähe Sie zu dem Projekt verfügen und ob eine Ansprechperson zur Verfügung steht. Ein alleiniges Durcharbeiten durch ungeordnete Hinterlassenschaften eines Projektes aus einer anderen Disziplin ist sehr anspruchsvoll. Wahrscheinlicher ist der Fall, dass Sie eigene Forschungsdaten publizieren wollen. In diesem Fall gilt es vor allem, sich erneut in den Projektkontext hineinzuversetzen.
Literatur
Deutsche Forschungsgemeinschaft. Umgang mit forschungsdaten. 2021. URL: https://www.dfg.de/resource/blob/174732/forschungsdaten-checkliste-de.pdf.