: Forschungsdatenmanagement SKA
Die obigen Abschnitte zusammenfassend lässt sich folgendes festhalten:
- Open Science und die Forderung nach Data Sharing gestaltet sich in den ethnographisch arbeitenden Fächern aufgrund der unwiederholbaren Einzigartigkeit von Feldforschungen und der persönlichen Involvierung des Forschers oder der Forscherin als schwierig.
- Um den Forderungen der OS entgegenzukommen, können allerdings einzelne, losgelöste Datengenres (z.B. in Form quantitativer Daten, Materialien oder Quellen) offen zugänglich gemacht und geteilt werden. Auch qualitative Dokumente sind grundsätzlich teilbar, dies ist aber stets mit einem hohen Ressourcenaufwand verbunden.
- Um Data Sharing nicht nur FAIR, sondern auch ethisch vertretbar zu gestalten, sollten die CARE-Prinzipien mitbedacht und die eigene Positionalität, Macht- und Autoritätsstrukturen bereits in Mitschriften, Dokumentationen und vor allem in der Veröffentlichung reflektiert werden.
Ferner sollten beim Data Sharing folgende Fragen immer beachtet und mitgedacht werden:
- An wen richten sich die veröffentlichten Daten (bzw. Materialien oder Quellen)? Wer wird diese, aus welchem Grund lesen/nutzen? Welche Zusatzinformationen werden für das Verständnis benötigt und wie werden diese vermittelt? (vgl. Artikel Archivierung, Nachnutzung, Metadaten, Datendokumentation, Datenpublikation)
- Sind Teilnehmende der Forschung über die Veröffentlichung informiert und haben sie dieser zugestimmt? (vgl. Artikel Informierte Einwilligung und Rechte an Daten)
- Sind personen- und datenschutzrechtliche Aspekte berücksichtigt? (vgl. Artikel Datenschutz und Rechte an Daten)
- Wurden Teilnehmende hinreichend pseudonymisiert und ist eine Wiedererkennung auszuschließen? (vgl. Artikel Anonymisierung und Pseudonymisierung)
Auf diese Fragen soll das vorliegende E-Learning-Modul zum Forschungsdatenmanagement Antworten geben: Wir wollen die Maßnahmen und Methoden des FDM vorstellen, zugleich aber ein Gefühl für die Problematiken und Grenzen von OS vermitteln. Zum einen zeigen wir den aktuellen Stand vorherrschender anthropologischer Debatten der Themen des FDM auf, wobei viele offene Fragen noch nicht zufriedenstellend beantwortet werden können, zum anderen möchten wir interessierte Nachwuchswissenschaftler*innen, Studierenden und Lehrende mit Informationen zum OS sowie praxisorientierten Hinweisen, Übungen und Hilfestellungen unterstützen. Eine sorgfältige Datenpflege, -aufarbeitung und -organisation ist für jede Forschung relevant. In welcher Form und in welchem Umfang Forscher*innen jedoch ihre Daten teilen und zur Nachnutzung zur Verfügung stellen, müssen sie – je nach For-schungskontext – selbst entscheiden. Je intensiver sich dabei Reflexion und kritischer Austausch über Forschungsdatenmanagement gestalten, desto erfolgreicher können sich zukünftige Forschungen und Datenerhebungen gestalten.
Auf diese Fragen soll das vorliegende E-Learning-Modul zum Forschungsdatenmanagement Antworten geben: Wir wollen die Maßnahmen und Methoden des FDM vorstellen, zugleich aber ein Gefühl für die Problematiken und Grenzen von OS vermitteln. Zum einen zeigen wir den aktuellen Stand vorherrschender anthropologischer Debatten der Themen des FDM auf, wobei viele offene Fragen noch nicht zufriedenstellend beantwortet werden können, zum anderen möchten wir interessierte Nachwuchswissenschaftler*innen, Studierenden und Lehrende mit Informationen zum OS sowie praxisorientierten Hinweisen, Übungen und Hilfestellungen unterstützen. Eine sorgfältige Datenpflege, -aufarbeitung und -organisation ist für jede Forschung relevant. In welcher Form und in welchem Umfang Forscher*innen jedoch ihre Daten teilen und zur Nachnutzung zur Verfügung stellen, müssen sie – je nach For-schungskontext – selbst entscheiden. Je intensiver sich dabei Reflexion und kritischer Austausch über Forschungsdatenmanagement gestalten, desto erfolgreicher können sich zukünftige Forschungen und Datenerhebungen gestalten.
testtest
In diesem Sinne: Be critically aware of your data afFAIRs!