2.3. Vorgaben und Juristisches#
Aufbau jeder Lerneinheit/jedes Unterkapitels:
Problem Problembeschreibung, z. B. Vorliegende Daten müssen auf ihre Qualität überprüft werden.
Lösung Problemlösung skizzieren, z. B. Die Daten müssen geprüft werden.
Beispiel Szenario Michael Speziellen Fall unseres Szenarios schildern, z. B. In dem in diesem Szenario abgebildeten Fall ist eine Qualitätsprüfung nicht notwendig, weil die Daten bereits gut aufgearbeitet vorliegen.
Learnings (generisch) können möglicherweise auch ins Resümee Ableitung von generischen Lösungen, die interdisziplinär oder wenigstens über das Beispielszenario hinaus Anwendung finden können.
Dieses Kapitel nimmt juristische und andere Vorgaben in den Blick, die es bei der Publikation von Daten zu beachten gilt.
Fig. 2.4 Die Kompetenz 1.3 Ethik und Recht des QUADRIGA Datenkompetenzframeworks.#
Quellenangabe: Ausschnitt aus dem Modell “QUADRIGA Datenkompetenzframework” von Petras et al. unter der Lizenz CC BY 4.0 via Zenodo.
Rechte an Daten
Bei wem liegen die Rechte an der Forschung/ den Daten? Müssen die Rechte eingeholt werden?
Vor der Veröffentlichung von Forschungsdaten sollte zunächst geprüft werden, welche Rechte an den Daten bestehen. Ein allgemeines Eigentum an Daten existiert im deutschen Recht nicht [Baumann, 2023, Kuschel, 2018]. Forschungsdaten können jedoch unterschiedlichen Schutzrechten unterliegen.
Soweit Forschungsdaten urheberrechtlich geschützt sind, liegen die Rechte grundsätzlich bei den Urheber:innen. Werden Daten im Rahmen eines Arbeits- oder Forschungsverhältnisses erzeugt, können zusätzlich Nutzungsrechte der beteiligten Institutionen bestehen [Baumann, 2023].
Darüber hinaus kann das Datenbankherstellerrecht relevant sein, wenn eine wesentliche Investition in die Erstellung und Strukturierung einer Datenbank erfolgt ist. Geschützt werden dabei nicht die einzelnen Daten, sondern die Zusammenstellung der Daten in der Datenbank [Kreutzer and Lahmann, 2019].
Vor einer Veröffentlichung sollte außerdem geprüft werden, ob personenbezogene Daten enthalten sind oder ob vertragliche Vereinbarungen, Geheimhaltungspflichten oder Rechte Dritter einer Veröffentlichung entgegenstehen [Baumann, 2023, Kuschel, 2018].
Gerade bei älteren oder nachträglich veröffentlichten Datensätzen kann die Klärung der Rechteinhaberschaft schwierig sein, da beteiligte Personen die Institution bereits verlassen haben oder die ursprünglichen Vereinbarungen nicht mehr nachvollziehbar sind. Deshalb sollte frühzeitig geklärt werden, wer über die Veröffentlichung und Nachnutzung der Daten entscheiden darf.
Vorgaben von (ehem.) Förderern
Gab es Bestimmungen während der Datenerhebung in den Projekten? (in unserem Fall: Antragsbestätigung vom BBSR)
Förderorganisationen stellen zunehmend Anforderungen an den Umgang mit Forschungsdaten und erwarten, dass Forschungsdaten systematisch dokumentiert, gesichert und für eine spätere Nachnutzung vorbereitet werden. Bereits in der Planungs- und Antragsphase eines Projekts sollte festgelegt werden, welche Forschungsdaten entstehen, wie diese dokumentiert, gesichert und für eine spätere Nachnutzung bereitgestellt werden können. Darüber hinaus sollen Angaben zu Datentypen, fachspezifischen Standards, geeigneten Repositorien, möglichen Rechten Dritter sowie zum zeitlichen Rahmen einer Datenveröffentlichung gemacht werden [Deutsche Forschungsgemeinschaft, 2015].
Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) empfiehlt, Forschungsdaten, sofern keine rechtlichen oder vertraglichen Einschränkungen bestehen, möglichst zeitnah zu veröffentlichen und in einer Form bereitzustellen, die eine sinnvolle Nach- und Weiternutzung durch Dritte ermöglicht. Zudem sollen Forschungsdaten gemäß den Regeln der Guten Wissenschaftlichen Praxis für mindestens zehn Jahre archiviert werden [Deutsche Forschungsgemeinschaft, 2015].
Auch europäische Förderprogramme wie Horizon Europe stellen Anforderungen an das Forschungsdatenmanagement. Im Rahmen eines Data Management Plans (DMP) wird die Umsetzung der FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) gefordert. Forschungsdaten sollen mit geeigneten Metadaten beschrieben, in vertrauenswürdigen Repositorien veröffentlicht und langfristig zugänglich gemacht werden. Darüber hinaus sollen Forschungsdaten möglichst mit persistenten Identifikatoren (PIDs), beispielsweise DOIs, versehen und mit klaren Lizenzbedingungen veröffentlicht werden, damit ihre Nachnutzung erleichtert wird [Consorci de Serveis Universitaris de Catalunya (CSUC), 2023].
Für die retrospektive Veröffentlichung älterer Forschungsdaten bedeutet dies, dass geprüft werden sollte, welche Anforderungen der ursprüngliche Förderer an Datenmanagement, Archivierung und Veröffentlichung gestellt hat und ob die vorhandenen Datensätze diese Anforderungen noch erfüllen. Gegebenenfalls müssen fehlende Metadaten ergänzt, geeignete Repositorien ausgewählt oder Lizenz- und Zugangsregelungen nachträglich festgelegt werden.
Vorgaben von Dritten
Gibt es Vorgaben von anderen involvierten Akteuren, Stakeholdern o. ä.? (in unserem Fall FD-Policy FHP, LUH, GWP-Richtlinie FHP/DFG)
Neben den Anforderungen von Förderorganisationen können auch institutionelle Vorgaben und Vereinbarungen mit weiteren Beteiligten den Umgang mit Forschungsdaten beeinflussen. Hochschulen und Forschungseinrichtungen legen häufig fest, wer für die Dokumentation, Speicherung, Archivierung und Veröffentlichung von Forschungsdaten verantwortlich ist und welche Unterstützungsangebote Forschende dabei in Anspruch nehmen können [Fachhochschule Potsdam, 2025, Servicezentrum Forschungsdatenmanagement, Technische Universität Berlin, 2019].
Die Verantwortung für Forschungsdaten liegt in der Regel bei den Projektleitungen. Diese tragen nicht nur die Verantwortung für die Organisation und Dokumentation der Daten, sondern auch für die Einhaltung rechtlicher und ethischer Vorgaben sowie für Entscheidungen zur Veröffentlichung und Nachnutzung der Forschungsdaten; zudem sind Forschungsdaten gemäß guter wissenschaftlicher Praxis mindestens zehn Jahre aufzubewahren [Fachhochschule Potsdam, 2025].
Insbesondere in Verbund- und Kooperationsprojekten wird empfohlen, Verantwortlichkeiten, Rechteinhaberschaften und Nutzungsrechte frühzeitig und schriftlich festzulegen. Hierfür können projektspezifische Data Policies, Kooperationsvereinbarungen oder Datenmanagementpläne genutzt werden, um den Datenaustausch und die spätere Nachnutzung eindeutig zu regeln [Fachhochschule Potsdam, 2025, Leibniz Universität Hannover, 2026].
Darüber hinaus stellen viele Forschungseinrichtungen Unterstützungsangebote für das Forschungsdatenmanagement bereit. Dazu gehören beispielsweise Forschungsdatenmanagement-Teams, Bibliotheken, IT-Abteilungen, Datenschutzbeauftragte oder Ethikkommissionen, die Forschende bei rechtlichen, technischen und organisatorischen Fragestellungen beraten [Fachhochschule Potsdam, 2025, Leibniz Universität Hannover, 2026, Servicezentrum Forschungsdatenmanagement, Technische Universität Berlin, 2019].
Für die retrospektive Veröffentlichung älterer Forschungsdaten bedeutet dies, dass zunächst geprüft werden sollte, ob institutionelle Richtlinien, Datenmanagementpläne oder andere Vereinbarungen existieren, die Verantwortlichkeiten, Nutzungsrechte oder Einschränkungen der Veröffentlichung regeln. Fehlende Dokumentation und unklare Zuständigkeiten können die Nachnutzung und Veröffentlichung älterer Datensätze erheblich erschweren oder im Einzelfall sogar verhindern [Fachhochschule Potsdam, 2025].
Fachcommunity
Gibt es Vorgaben, Empfehlungen, State-of-the-Art in der Fachcommunity? (in unserem Fall: nein; Michael ist Vorreiter)
Verschiedene Wissenschaftsdisziplinen weisen unterschiedliche Fachkulturen im Umgang mit Forschungsdaten auf; je nach Fachgesellschaft haben sich unterschiedliche Praktiken zu Datenformaten, Software, Standards und rechtlichen Fragen etabliert [Fachhochschule Potsdam, 2025].
Für die Aufbereitung und Veröffentlichung von Forschungsdaten wird empfohlen, sich frühzeitig an fachspezifischen Empfehlungen sowie an den Angeboten der jeweiligen Fachcommunity zu orientieren. Für einzelne Fachbereiche existieren mittlerweile spezialisierte Konsortien der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI), die fachspezifische Metadatenstandards, Datenjournale und Beratungsangebote bereitstellen [Fachhochschule Potsdam, 2025].
Darüber hinaus zeigen sich weiterhin Unterschiede zwischen den Disziplinen. In vielen Fachbereichen sind Anreiz- und Reputationsmechanismen für die Veröffentlichung von Forschungsdaten noch nicht flächendeckend etabliert. Datenteilen ist bislang nicht in allen Fachcommunitys zum Standard geworden, unter anderem, weil Forschende hierfür nicht in vergleichbarem Maße wie für Textpublikationen anerkannt werden [Nationale Forschungsdateninfrastruktur e.V., 2023].
Für die retrospektive Veröffentlichung älterer Forschungsdaten bedeutet dies, dass zunächst geprüft werden sollte, ob für die jeweilige Fachdisziplin bereits etablierte Standards, Metadatenschemata oder geeignete Repositorien existieren. Fehlen solche Vorgaben, muss sich die Aufbereitung stärker an generischen Standards und projektspezifischen Entscheidungen orientieren.
Verlags- o. Journalpolicies
Gibt es Vorgaben oder Richtlinien der Journale, Verlage oder Repositorien, bei denen bereits veröffentlicht wurde und/oder bei denen veröffentlicht werden soll? (in unserem Fall: BBSR)
Journale, Verlage und Repositorien stellen sehr unterschiedliche Anforderungen an die Veröffentlichung von Forschungsdaten. Verbreitete Rahmenwerke unterscheiden dabei mehrere Stufen – von Politiken, die Datenteilen lediglich empfehlen oder ein Data Availability Statement einfordern, bis hin zu Politiken, die eine verpflichtende Hinterlegung der Daten in einem anerkannten Repositorium als Voraussetzung für die Publikation vorschreiben [Hrynaszkiewicz et al., 2020]. Empirische Untersuchungen zeigen, dass verpflichtende Archivierungsrichtlinien die tatsächliche Verfügbarkeit von Forschungsdaten deutlich erhöhen, während unverbindliche Empfehlungen kaum Wirkung zeigen [Vines et al., 2013].
Eine verbreitete Vorlage ist die sogenannte Joint Data Archiving Policy (JDAP). Sie verlangt die Archivierung der einer Publikation zugrunde liegenden Daten in einem geeigneten öffentlichen Repositorium [Vines et al., 2013]. Das JDAP-Standardtextmuster erlaubt zudem ein Embargo von bis zu einem Jahr sowie Ausnahmen für sensible Daten, beispielsweise bei personenbezogenen Informationen [Sholler et al., 2019]. Ergänzend verlangen viele Verlage inzwischen ein Data Availability Statement (DAS), das Auskunft darüber gibt, wo und unter welchen Bedingungen die Daten verfügbar sind [Hrynaszkiewicz et al., 2020].
Die konkreten Anforderungen an Metadaten, Dateiformate, DOI-Vergabe, Datenzitation und Lizenzierung unterscheiden sich dabei erheblich zwischen einzelnen Journals und Repositorien [Hrynaszkiewicz et al., 2020]. Insgesamt ist die Policy-Landschaft weiterhin uneinheitlich: Viele Journale verfügen noch über keine explizite Datenpolicy, und Versuche, Journal-Data-Policies zentral zu katalogisieren, werden durch die fehlende Standardisierung zwischen den Fachcommunitys erschwert [Hrynaszkiewicz et al., 2017].
Für die retrospektive Veröffentlichung von Forschungsdaten aus öffentlich geförderten Projekten im Bauwesen ist besonders relevant, dass bislang kein etabliertes disziplinspezifisches Repositorium existierte. Mit BAUFO open wurde ein vom BBSR im Rahmen der Forschungsinitiative „Zukunft Bau” gefördertes Open-Access-Repositorium für die Bauforschung geschaffen, dessen Metadatenschema unter anderem Angaben zu DOI, Nutzungslizenz, Förderer und Projektlaufzeit vorsieht und in dessen fachlicher Klassifikation die Lebenszyklusanalyse (LCA) als Themenfeld geführt wird [Probst et al., 2021]. Nach Angaben der Autor:innen soll die Plattform künftig auch weitere im Rahmen öffentlich geförderter Projekte entstandene Forschungsdaten, beispielsweise Messreihen, zur Nachnutzung bereitstellen [Probst et al., 2021].
Für die retrospektive Veröffentlichung älterer Forschungsdaten bedeutet dies, dass zunächst geprüft werden sollte, welche Anforderungen das Zieljournal oder das ausgewählte Repositorium an Datenformat, Metadaten, Lizenzierung und Datenverfügbarkeit stellt und ob die vorhandenen Datensätze diesen Anforderungen noch entsprechen. Gegebenenfalls müssen Daten nachträglich dokumentiert, in geeignete Formate überführt oder zusätzliche Metadaten ergänzt werden, bevor eine Veröffentlichung möglich ist.
Lizenz(en)
Bereits am Anfang Lizenz(en) für die Veröffentlichung(en) überlegen bzw. klären. (Was ist aufgrund von Vorgaben und Rechten überhaupt möglich?)
Bereits vor der Veröffentlichung von Forschungsdaten sollte geklärt werden, unter welcher Lizenz die Daten bereitgestellt werden. Dabei wird üblicherweise zwischen reinen Datensätzen bzw. Datenbanken und Daten mit Werkqualität unterschieden: Für Erstere wird häufig eine Public-Domain-Widmung wie CC0 empfohlen, für Zweitere eine Namensnennungslizenz wie CC BY 4.0 [Brettschneider et al., 2021].
Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) empfiehlt, mit der Vergabe einer offenen Lizenz die Zustimmung zu potenziellen Nachnutzungsszenarien zu dokumentieren, und spricht sich dabei insbesondere für Creative Commons Namensnennung (CC BY) oder eine Public Domain Dedication (CC0) aus. Begründet wird dies nicht mit einer inhaltlichen Überlegenheit dieser Lizenzen, sondern mit ihrer weltweiten Verbreitung [Brettschneider et al., 2021]. Aus rechtlicher Sicht spricht zudem für Creative-Commons-Lizenzen, dass ihre Lizenztexte im Hinblick auf die Problematik der sogenannten Schutzrechtsberühmung – also der Lizenzvergabe, obwohl unklar ist, ob überhaupt Schutzrechte bestehen – besonders sorgfältig ausgearbeitet sind [Brettschneider et al., 2021].
Auch auf europäischer Ebene wird diese Empfehlung gestützt. Die Europäische Kommission hat sich Ende Februar 2019 für die Verwendung von CC BY 4.0 International entschieden. Nach der Richtlinie (EU) 2019/1024 über offene Daten und die Weiterverwendung von Informationen des öffentlichen Sektors soll die Weiterverwendung öffentlicher Daten grundsätzlich keinen Bedingungen unterliegen, es sei denn, diese sind objektiv, verhältnismäßig, nicht diskriminierend und durch ein im Allgemeininteresse liegendes Ziel gerechtfertigt. In Deutschland konkurrieren zudem mehrere, nicht vollständig kompatible Lizenzfamilien miteinander, darunter die Datenlizenz Deutschland und die Creative-Commons-Lizenzen [GDI-DE – Geodateninfrastruktur Deutschland, 2020].
Für die retrospektive Veröffentlichung älterer Forschungsdaten bedeutet dies, dass frühzeitig geprüft werden sollte, welche Lizenzvergabe angesichts bestehender Rechte sowie förder- und institutionsbezogener Vorgaben überhaupt möglich ist. Da eine einmal vergebene Lizenz in der Regel nicht nachträglich geändert oder widerrufen werden kann, sollte die Lizenzwahl sorgfältig und in Abstimmung mit allen Rechteinhaber:innen erfolgen, bevor die Daten veröffentlicht werden.
Learnings:
Es ist schwer, sich von außen in ein Projekt zu denken (Nachvollziehen wie Daten entstanden sind, wie Strukturen waren) -> Wer ist jetzt wo, wer hat was gemacht (vor allem wichtig, wenn weitere Fragen aufkommen; schwer, wenn die Personen keine ORCID haben)
in unserem Fall alles ganz ok, weil Michael als Projektleitung von allem und allen Bescheid wusste
Literatur
Paul Baumann. Rechte an Forschungsdaten. Volume 11 of digital | recht – Schriften zum Immaterialgüter-, IT-, Medien-, Daten- und Wettbewerbsrecht. Universität Trier, Trier, 2023. ISBN 9783757560485. URL: https://doi.org/10.25353/ubtr-81e9-927d-e6dd, doi:10.25353/ubtr-81e9-927d-e6dd.
Peter Brettschneider, Alexandra Axtmann, Elisabeth Böker, and Dirk von Suchodoletz. Offene lizenzen für forschungsdaten: rechtliche bewertung und praxistauglichkeit verbreiteter lizenzmodelle. o-bib. Das offene Bibliotheksjournal, 8(3):1–22, 2021. doi:10.5282/o-bib/5749.
Iain Hrynaszkiewicz, Aliaksandr Birukou, Mathias Astell, Sowmya Swaminathan, Amye Kenall, and Varsha Khodiyar. Standardising and harmonising research data policy in scholarly publishing. International Journal of Digital Curation, 12(1):65–71, 2017. doi:10.2218/ijdc.v12i1.531.
Iain Hrynaszkiewicz, Natasha Simons, Azhar Hussain, Rebecca Grant, and Simon Goudie. Developing a research data policy framework for all journals and publishers. Data Science Journal, 19(1):5, 2020. doi:10.5334/dsj-2020-005.
Till Kreutzer and Henning Lahmann. Rechte an forschungsdaten und datenbanken. b.i.t.online, 22(5):418–421, 2019.
Linda Kuschel. Wem „gehören“ forschungsdaten? zur rechtslage nach urheber- und datenschutzrecht. Forschung & Lehre, pages 764–766, 2018.
Klaus Probst, Fabian Brodbeck, and Sabine Erdmann. Wissenstransfer bauen – open access repository. services für die bauforschung und -praxis. Technical Report, Fraunhofer IRB Verlag, 2021. Gefördert vom BBSR im Rahmen der Forschungsinitiative Zukunft Bau, Az. SWD 10.08.18.7-17.43. URL: https://www.zukunftbau.de/fileadmin/user_upload/01_Forschungsförderung/Abschlussberichte/17.43_Abschlussbericht_21039017270.pdf.
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