# Forschungsdatenpublikation: Ein Best-Practice-Beispiel zur retrospektiven Publikation von Daten für die Nachnutzung *(Arbeitstitel)* ````{margin} ```{admonition} Fragen oder Feedback :class: frage-feedback Stellen Sie eine Frage
Geben Sie uns Feedback Mit Ihren Rückmeldungen können wir unser interaktives Lehrbuch gezielt an Ihre Bedürfnisse anpassen. ``` ```` `````{margin} ````{admonition} Zitierhinweis :class: citation-information ```{literalinclude} /CITATION.bib :language: bibtex ``` Walter, P., Neuroth, H. & Plomin, J. (2026). _Forschungsdatenpublikation: Ein Best-Practice-Beispiel zur retrospektiven Publikation von Daten für die Nachnutzung. QUADRIGA Open Educational Resources: Tabelle 4._ ```` ````` Diese Lerneinheit führt Sie anhand eines konkreten Beispiels Schritt für Schritt durch das nachträgliche Publizieren von (Forschungs-)Daten für die Nachnutzung. Dies geschieht ohne konkretes Nutzungsszenario, sodass die hier erarbeiteten Prozesse und Ergebnisse unabhängig vom gewählten Beispiel für alle Fachrichtungen von Interesse sein können. Die Lerneinheit orientiert sich an den Learnings, die sich durch die Begleitung zur Publikation und Dokumentation von Forschungsdaten des Projekts Q-LCA von Prof. Dr.-Ing. Michael Prytula (Fachhochschule Potsdam) und Prof. Dipl.-Ing. Tim Rieniets (Leibniz Universität Hannover) an der Fachhochschule Potsdam ergeben haben. Als Grundlage dient das QUADRIGA Datenkompetenzframework, dessen Phasen den wissenschaftlichen Forschungsprozess abbilden. Auch der Prozess des nachträglichen Veröffentlichens von Forschungsdaten lässt sich mit diesem Modell fassen und organisieren (s. Kap. [Nachträgliches Publizieren](nachpub:einleitung)). *ein Bild einfügen, Themenkreise: Aufbereitung, Schatz, Erneuerung, Neusortierung, -ordnung, aus Altem Neues machen etc.* ```{figure} /assets/... --- align: center width: 100% --- Bild Untertitel ``` ## Zielgruppe Dieses Lehrbuch richtet sich an Forschende, die (Forschungs-)Daten anderer Wissenschafler:innen aufarbeiten oder eigene bisher unveröffentlichte Daten veröffentlichen wollen. Darüber hinaus ist auch das FDM-Personal an Hochschulen angesprochen. *Die Jupyter Books des Datentyps Tabelle sind für Verwaltungswissenschaftler:innen entworfen, aber auch für alle anderen wissenschaftlichen Disziplinen, Dozierende und Lehrende geeignet, die mit Tabellen oder strukturierten Daten arbeiten, einzelne Kapitel nachnutzen wollen oder - in diesem Fall - Interesse an der Aufbereitung von Forschungsdaten haben.* ## Struktur der Fallstudie Im Projekt QUADRIGA werden Fallstudien entworfen, die auf datengetriebenen Forschungsaktivitäten basieren und spezifische Forschungsfragen zusammen mit den dazugehörigen Datensätzen und Methoden abbilden. Diese Fallstudie orientiert sich an einem realen Fall, der übertragbar ist. Es handelt sich um ein Szenario und nicht um eine Fallstudie, da dieser Lerneinheit keine spezifische Forschungsfrage zugrunde liegt. Thematischer Fokus ist hier, wie Forschungsdaten aus (früheren) Projekten nachträglich in Bezug auf ihre Publikation aufbereitet werden sollen. Dabei ist das Szenario wie ein Walkthrough aufgebaut, das die Nutzer:innen Schritt für Schritt durch die Veröffentlichung führt, Fallstricke identifiziert und Lösungen anbietet. Die folgende Abbildung zeigt die 3 Schritte bzw. Kapitel dieses Szenarios. ```{figure} /assets/steps_cs4.png --- align: left width: 100% --- Visualisierung der 3 Schritte dieses Lehrbuchs. ``` In diesem Lehrbuch werden die folgenden Schritte durchlaufen, die als elementar in der nachträglichen Datenpublikation ausgemacht worden sind und die mit den Datenflussphasen und Kompetenzen aus dem QUADRIGA Datenkompetenzframework übereinstimmen (s. Kap. {ref}`Nachträgliches Publizieren`). - Im **1. Schritt** gilt es, sich in das Projekt einzuarbeiten (Planung). Dazu wird eine Qualitätsprüfung durchgeführt, um zu prüfen, ob die Daten in der Art und Weise wie sie vorliegen, den Ansprüchen genügen sowie (mögliche) Vorgaben und juristische Aspekte beleuchtet (s. Kap. {ref}`Einarbeiten`). - Im **2. Schritt** folgt mit dem Datenmanagement die Datenflussphase Organisation und Erschließung (s. Kap. {ref}`Datenmanagement`). - Im **3. Schritt** werden die Kompetenzen Aufbewahrung, Publikation und Kommunikation von Forschungsdaten behandelt (s. Kap. {ref}`Publikation`). **Literatur** ```{bibliography} :filter: docname in docnames :list: bullet ```