Lehren & Forschen
an der UW/H
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Glossar und FAQ
FAQ
Mit einer standardisierten Dateibenennung und Versionierung behalten Forscher:innen den Überblick über ihre Forschungsdaten. Einheitliche Strukturen führen zu Zeit- und Aufwandsersparnissen. Regelmäßige Back-ups minimieren das Risiko eines Datenverlustes. Gut dokumentierte Daten lassen sich nach Abschluss des Forschungsprojekts in anderen Forschungskontexten erneut verwenden.
Sie sollten für das Forschungsdatenmanagement circa 5 % der Gesamtförderung des Projekts veranschlagen. Bei Drittmittelgebern können Sie die Mittel oft direkt beantragen.
Bei der Speicherung sind Sicherheitsmaßnahmen zu berücksichtigen, um zu verhindern, dass unberechtigte Personen Zugang zu den Forschungsdaten haben. Sprechen Sie die Servicestelle FDM der UW/H an, die hierbei mit dem Datenschutzbeauftragten kooperiert.
Anonymisierungstools helfen, Forschungsdaten zu anonymisieren:
- Forschungsdaten können als Supplement zu einem im Verlag veröffentlichten Fachartikel publiziert werden, z. B. aggregierte Forschungsdaten wie Bilder oder Tabellen.
- Forschungsdaten können als eigenständiges Informationsobjekt in einem Repositorium veröffentlicht werden. Es gibt unterschiedliche Arten von Repositorien:
- Institutionelles Repositorium: ein von Institutionen betriebener Dokumentenserver, z. B. von einer Universität oder einem Verbund
- Disziplinspezifisches Repositorium:ein auf eine Wissenschaftsdisziplin oder ein bestimmtes Themengebiet spezialisiertes Repositorium
- Generisches Repositorium: für alle Wissenschaftsdisziplinen offen, s. Zenodo
Die Frage muss in jedem Fall neu geprüft werden (Inhalt und Erhebung der Daten, Struktur des Projekts und der Datenhaltung, Eigentumsrechte, Urheberrecht). Bitte kontaktieren Sie die Servicestelle FDM, die mit dem Datenschutzbeauftragten der UW/H kooperiert.
Forschungsdatenzentren (FDZ) ermöglichen den Zugang zu sensiblen Daten, die wegen Einschränkungen nicht frei zugänglich veröffentlicht werden können. Als Teil einer bundesweiten nachhaltigen Forschungsinfrastruktur gibt es in Deutschland aktuell ein Netzwerk von 41 Forschungsdatenzentren, die der Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten (RatSWD) akkreditiert hat: https://www.konsortswd.de/angebote/forschende/alle-datenzentren/
(Veröffentlichung: Fuß, D., & Schlücker, F. (2025). Empfehlung des FDI Ausschusses für eine einheitliche Bezeichnung von Datenprodukten der Forschungsdatenzentren (KonsortSWD Working Paper No. 11). Konsortium für die Sozial-, Verhaltens-, Bildungs- und Wirtschaftswissenschaften (KonsortSWD). https://doi.org/10.5281/zenodo.14899704
Glossar
Die Anonymisierung von personenbezogenen Daten gehört zur guten wissenschaftlichen Praxis. Das BDSG (Bundesdatenschutzgesetz) § 3, Abs. 6 versteht unter Anonymisierung alle Maßnahmen, die personenbezogene Daten so verändern, dass „die Einzelangaben über persönliche oder sachliche Verhältnisse nicht mehr oder nur mit einem unverhältnismäßig großen Aufwand an Zeit, Kosten und Arbeitskraft einer bestimmten oder bestimmbaren natürlichen Person zugeordnet werden können“.
BERD@NFDI beschäftigt sich mit dem integrierten Management von Algorithmen und Daten über den gesamten Forschungszyklus hinweg. Der Schwerpunkt liegt auf unstrukturierten Daten (Video-, Bild-, Audio-, Text- oder mobile Daten und Big Data): https://www.berd-nfdi.de/
Um eine Nachnutzbarkeit von Forschungsdaten zu gewährleisten, sollte die Vergabe zusätzlicher Nutzungsrechte, z. B. durch eine Lizenzierung der Forschungsdaten, in Betracht gezogen werden. Die Verwendung der Creative-Commons-Lizenzen (CC) ist eine Möglichkeit, Bedingungen für die Nachnutzung von publizierten Forschungsdaten festzulegen.
Gesamtverwaltung der Verfügbarkeit, Benutzerfreundlichkeit, Integrität und Sicherheit der Daten.
Die DH.NRW ist ein kooperativer Zusammenschluss von 42 Hochschulen mit dem Ministerium für Kultur und Wissenschaft.
Kernanliegen dieses Zusammenschlusses ist es, Studienmöglichkeiten zu verbessern, die Studien- und Lehrqualität zu erhöhen und Wissenschaftler:innen bei der digitalen Transformationzu unterstützen. Informationen unter: https://www.dh.nrw/
Das Ziel der Langzeitarchivierung ist es, den Zugang zu archivierten Daten über einen langen Zeitraum zu ermöglichen.
siehe auch: Strauch, A., Hess, V. (2019). Von der Produktion bis zur Langzeitarchivierung qualitativer Forschungsdaten im SFB 1187. BIBLIOTHEK – Forschung und Praxis, 2019, https://doi.org/10.1515/bfp-2019-2005
Ein Digital Object Identifier (DOI) ist ein persistenter Identifikator von digitalen Objekten. Der DOI bleibt über die gesamte Lebensdauer eines bezeichneten Objekts gleich. Die Vergabe von DOI erfolgt über Repositorien bei Speicherung und direkt vor der Veröffentlichung, u. a. zur guten Referenzierbarkeit
Ein ELN - Electronic Laboratory Notebook - ist eine Software, mit der sich der Lebenszyklus von Forschungsdaten festhalten lässt. Als Open Source ELNs wären beispielsweise folgende zu nennen: Chemotion (von NFDI4Chem), eLabFTW für experimentelle Wissenschaften oder openBIS (von der ETH Zürich) für die Lebenswissenschaften.
Die Technische Universität Darmstadt hat den ELN Finder erstellt, der nach einer geeigneten Laborbuch-Software sucht.
Die European Open Science Cloud (EOSC) ist ein Projekt der Europäischen Kommission, die auf europäischer Ebene das Forschungsdatenmanagement unterstützt: https://research-and-innovation.ec.europa.eu/strategy/strategy-research-and-innovation/our-digital-future/open-science/european-open-science-cloud-eosc_en
Die Landesinitiative fdm.nrw ist die zentrale Koordinierungsstelle, um FDM-Aktivitäten innerhalb der DH.NRW zu bündeln und strategisch weiterzuentwickeln. Ziel der Arbeit von fdm.nrw ist es, die Hochschulen in NRW mit den Entwicklungen der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur zu verknüpfen.(https://www.mkw.nrw/themen/wissenschaft/wissenschaftspolitik/forschungsdatenmanagement-fdm-den-hochschulen)
Eine Forschungsdaten-Policy ist im besten Fall eine Leitlinie, die den Forscher:innen Unterstützung beim Forschungsdatenmanagement an der Universität garantiert und gemäß der guten wissenschaftlichen Praxis Empfehlungen gibt.
Als sichere nationale Omics-Dateninfrastruktur ermöglicht GHGA die Nutzung humaner Omics-Daten in der Forschung. Zugleich legt GHGA großen Wert auf Datensicherheit, um einen verantwortungsvollen Umgang mit sensiblen Informationen zu gewährleisten. Weitere Informationen finden Sie unter: https://www.ghga.de/de/
Identity and Access Management für die NFDI: „Identity- und Access-Management (IAM) befasst sich mit den Prozessen, Policies und Technologien zur Verwaltung digitaler Identitäten und deren Zugriffsrechten. Ein zentrales Ziel der NFDI ist es, einen einheitlichen Zugriff auf Daten, Software und Rechenressourcen sowie einen souveränen Datenaustausch und kollaboratives Arbeiten zu ermöglichen. Um dies zu erreichen, ist geplant, bestehende und neu entstehende IAM-Systeme so zu verbinden und zu erweitern, dass Forschende aus verschiedenen Bereichen und Institutionen so einfach wie möglich auf digitale Ressourcen innerhalb der NFDI zugreifen können.“ (Antrag des Basisdienst)
Die Anwendung Jupyter-Notebooks wird für verschiedene Aufgaben im Umgang mit Forschungsdaten verwendet (Datenanalyse und -visualisierung, statistische Modellierung, Machine Learning, Deep Learning). Jupyter4NFDI arbeitet daran, einen zentralen Dienst anzubieten.
Der Local Data Hub (LDH) dient dazu, Projekte, Studien, Publikationen, (bio-)medizinische Daten, Modelle und Softwaretools aus dem Bereich der Gesundheitsforschung zu präsentieren und auszutauschen; er basiert auf den FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible,Interoperable, Reusable). Zielgruppen sind Forscher:innen aus den Fachbereichen (Bio)Medizin, Epidemiologie, Biostatistik, Modellierung oder Bio- und Medizininformatik. Der LDH ist eine einfach zu verwaltende, webbasierte Softwarelösung, die im eigenen Netzwerk betrieben werden kann.
Die nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) soll die Datenbestände von Wissenschaft und Forschung systematisch erschließen, nachhaltig sichern und zugänglich machen sowie (inter-)national vernetzen. Sie wird in einem aus der Wissenschaft getriebenen Prozess als vernetzte Struktur eigeninitiativ agierender Konsortien aufgebaut. Siehe dazu auch auf den Seiten der DFG: https://www.dfg.de/de/foerderung/foerderinitiativen/nfdi
Die Nationale Forschungsdateninfrastruktur für personenbezogene Gesundheitsdaten fokussiert sich auf Daten, die in klinischen, epidemiologischen und Public Health-Studien generiert werden. Die Erhebung und Analyse dieser Daten zu Gesundheits- sowie Krankheitsstatus und wichtiger Einflussfaktoren darauf sind eine wesentliche Komponente zur Entwicklung neuer Therapien, übergreifender Versorgungsansätze und präventiver Maßnahmen eines modernen Gesundheitswesens.(https://www.nfdi4health.de/)
Open Access meint den barrierefreien Zugang zu wissenschaftlichen Inhalten. Den Nutzenden werden Nutzungsrechte und einfache Zugangswege ermöglicht, sodass wissenschaftliche Informationen geteilt und nachgenutzt werden. Open Access ist Teil der Open-Science-Bewegung.
PID4NFDI ist ein sich im Aufbau befindender Basisdienst für persistente Identifikatoren (NFDI). Der Basisdienst befindet sich aktuell in der Integrationsphase (Stand April 2025). Persistente Identifikatoren (PIDs) sind zentral für ein FAIRes Forschungsdatenmanagement.
Die Bereitstellung einer föderierten Architektur von Terminologie-Servicekomponenten und die Ermöglichung von Interoperabilität zwischen verschiedenen Disziplinen ist das Ziel von TS4NFDI, um einen gemeinsamen Wissensrepräsentations- und Wissensentwicklungsrahmen für die NFDI-Gemeinschaften aufzubauen.
Weitere Begriffserklärungen gibt es auf der Plattform forschungsdaten.info unter diesem Link: https://forschungsdaten.info/praxis-kompakt/glossar/