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Abstract

Um Forschende im Forschungsdatenmanagement zu unterstützen, stellen viele Forschungseinrichtungen und Initiativen den Forschenden Unterstützungsangebote wie Schulung, Beratung und Tools wie RDMO, ELNs oder Forschungsdaten-Repositorien zur Verfügung. Eine andere Form der Zusammenarbeit stellt „Embedded Research Data Management“ dar. „Embedded Research Data Management" (ERDM) beschreibt die Integration von Forschungsdatenmanagement (FDM) direkt in den Forschungsprozess, sodass Datenmanagementpraktiken nicht als separate oder nachträgliche Aufgabe betrachtet werden, sondern organisch Teil der Forschungsaktivitäten sind.

Das vorliegende Poster beantwortet folgende Fragen:

- Wie können Forschende und Forschungsdatenmanager in einem Projekt zusammenarbeiten, um optimales Forschungsdatenmanagement zu gewährleisten? - Welche Bedarfe haben die Forschenden und wie können diese adressiert werden?

Grundlage für die Beantwortung dieser Frage ist das Projekt „KResCo – Krisenmanagement und Resilienz Corona“ (https://www.kresco.fraunhofer.de/). Dieses Projekt wurde vom Fraunhofer-Verbund Innovationsforschung (https://www.innovationsforschung.fraunhofer.de/) gefördert. Im Projekt KResCo analysierten fünf Fraunhofer-Institute unterschiedliche Lösungsstrategien und politische Entscheidungen sowie deren Auswirkungen im Zusammenhang mit der COVID19-Pandemie in verschiedenen Ländern. Hierfür wurden Daten nachgenutzt sowie speziell für das Projekt erhoben. Dem Forschungsdatenmanagement wurde innerhalb des Projekts ein eigenes Arbeitspaket (AP) gewidmet. Mitarbeitende des APs waren Forschungsdatenreferenten und Mitarbeitende der Institutsbibliotheken. Die fachlichen Arbeitspakete im Projekt waren:

- AP 3: Politische Entscheidungen zur Eindämmung der Corona-Pandemie - AP 4: Wirtschaft und Gesellschaft - AP 5: Innovation - AP 6: Bevölkerungsschutz und Gefahrenabwehr - AP 7: Anwendungsorientierte Forschung

Um die Ziele zu erreichen, wurde in den fachlichen Arbeitspaketen die Rolle „Datenbeauftragte“ etabliert, die wiederum im Arbeitspaket 2 „Forschungsdatenmanagement“ mitwirkte, als Schnittstelle fungierte und die Ergebnisse aus diesem Arbeitspaket in die fachlichen Arbeitspakete trug.

Zunächst wurden die Bedarfe der jeweiligen fachlichen Arbeitspakete per Interview ermittelt. Hierbei wurde insbesondere auf die benötigten Daten und deren Anforderungen eingegangen. Anschließend wurden Bausteine (Wuchner et al. (2022): Was eine Data Governance für das Forschungsdatenmanagement leisten kann. In: Bausteine Forschungsdatenmanagement (2) 2022. DOI: DOI:10.17192/bfdm.2022.2.8542) vorgeschlagen, die in Zusammenarbeit mit den Datenbeauftragten umgesetzt und reflektiert wurden. Nach deren Fertigstellung konnten diese in den fachlichen Arbeitspaketen angewendet werden.

Das Arbeitspaket „Forschungsdatenmanagement“ begleitete die fachlichen Arbeitspakete während der gesamten Projektlaufzeit. Folgende Bausteine wurden zusammen mit den Forschenden entwickelt und zur Verfügung gestellt:

- Übersichtstabelle über die erzeugten und verwendeten Datensätze - Data-Governance-Strukturen: Datenbeauftragte in den einzelnen fachlichen Arbeitspaketen - Einwilligungserklärungen/Datenschutzhinweise - MoU zwischen den einzelnen Instituten - Metadatensheet zur Dokumentation von Forschungsdaten - Datenkurations- und FAIR-Checkliste - Datei- und Ordnerstruktur - Pfadmanagement - Löschkonzept - Datenkurationsprofile für Quantitative und Qualitative Forschungsdaten - Newsletter zum Forschungsdatenmanagement

Zusammenfassend kann man feststellen, dass „Embedded Research Data Management“ Zugang zu Forschenden und ihren Bedarfen ermöglicht, der sonst aufgrund von Entfernung und Ressourcenknappheit nicht möglich wäre. Die Erstellung passgenauer Angebote, die rechtliche Rahmenbedingungen und Anforderungen der Fördergeber, sowie die gute wissenschaftliche Praxis adressieren, wird unterstützt. Gleichzeitig haben die Forschenden die Möglichkeit, umfangreiches Know-How über Forschungsdatenmanagement aufzubauen und ihre eigenen Praktiken kritisch zu reflektieren. Das Forschungsdatenmanagement läuft parallel zum und im Einklang mit dem Forschungsprozess. Für Daten-lastige Projekte ist „Embedded Research Data Management“ ein Ansatz, der zwar Ressourcen-intensiv ist, auf der anderen Seite die Forschenden optimal unterstützt.