Constance Holman

An einer Hochschule sind das Forschungsdaten jedweder Art, aber durchaus auch Daten, die im Laufe einer Lehrveranstaltung generiert werden. Das Spektrum kann breit gefächert sein: Befragungen, Fotos, Interviews, Code, juristische Texte, Simulationen etc. Und es geht nicht nur um Resultate, sondern auch um Zwischenschritte, kurz: Ergebnisse aus allen Phasen des Forschungszyklus. Wann deren Veröffentlichung sinnvoll ist und wann nicht, hängt von der jeweiligen Disziplin ab. Man muss sich fragen: Was brauchen andere in meinem Fachgebiet wirklich, um den Kontext meiner Arbeit zu verstehen und die von mir erstellten Leistungen möglicherweise wiederzuverwenden? Viele Forschungsdisziplinen und Verlage haben hierfür bereits eigene Standards und Empfehlungen.

Ein weit verbreitetes Missverständnis in Bezug auf Open Science und Open Data ist, dass alles allen Nutzer*innen sofort und ohne Einschränkungen zur Verfügung gestellt werden muss. Das ist nicht der Fall. Ausgenommen sind zum Beispiel  personenbezogene Daten, sie stehen unter besonderem Schutz. Hier gibt es oft die Möglichkeit, in Metadaten abstrakte Beschreibungen zum Datensatz zu geben, damit andere Forschende die Ergebnisse bestmöglich interpretieren können. Mit Open Data nicht gemeint sind auch sämtliche Daten rund um Patente. In den meisten Fällen gibt es gute Lösungen, um sensible Teile eines Forschungsprojekts zu schützen und gleichzeitig wichtige Informationen mit einer breiteren Öffentlichkeit zu teilen.

Grundsätzlich gut beschrieben und sauber gepflegt, im Idealfall mit „Metadaten“, die zusammenfassen, was im Datensatz enthalten ist, wie er erhoben wurde, von wem, unter welchen Lizenzen bzw. Nutzungsbedingungen und dergleichen. Für Open Data gelten vier Prinzipien, für die sich das Akronym FAIR eingebürgert hat. „F“ für Findable im Sinne von auffindbar, „A“ für Accessible, also zugänglich, „I“ für Interoperabel, also benutzbar, ohne dass man dafür eine spezielle Software benötigt, sowie „R“ für Reusable - wiederverwendbar. Damit ist gemeint, dass die Daten ohne Einschränkungen genutzt und weiterverwendet werden dürfen. 

Ich sehe verschiedene Vorteile. Wer seine Forschungsdaten öffentlich zugänglich macht, lässt Dritte am Forschungsprozess teilhaben, stellt Transparenz her und stärkt dadurch das Vertrauen in die wissenschaftliche Community. Andere Wissenschaftler*innen haben vielleicht Interesse, die Daten für ihre eigene Forschungsarbeit zu verwenden. Sie müssen also nicht selbst recherchieren, sondern können auf den bereits erhobenen Daten und Erkenntnisse aufbauen. Das ermöglicht Kooperation und kann für Innovationen in Wissenschaft und Gesellschaft sorgen. Außerdem erhalten Wissenschaftler*innen selbst auch mehr Anerkennung.

Auf diese Frage gibt es ehrlich gesagt keine endgültige Antwort. Einerseits wird der eine oder die andere in Zeiten von KI sicher zwei Mal nachdenken, ehe er bzw. sie Daten öffentlich zugänglich macht und diese von Large Language Modellen verarbeitet werden können. Hier besteht die Sorge, dass die Daten ohne Quellenangabe wiederverwendet oder sogar missbraucht werden könnten. Andererseits trägt KI dazu bei, vorhandene offene Forschungsdaten besser auffindbar zu machen und Erkenntnisse aus vielen verschiedenen Quellen zu bündeln. Wie immer ist es ein absolutes Muss, die ursprünglichen Autor*innen zu nennen und alle Ergebnisse sorgfältig zu überprüfen. 

Mit dem vom Akademischen Senat 2020 verabschiedeten und von der Hochschulleitung bestätigten Rundschreiben gibt es eine formale Grundlage. Ein guter Startpunkt für Interessierte ist der von einer früheren Kollegin, nämlich Esther Schneidenbach (und ihr Projektteam), aufgebaute Forschungsdatenmanagement One-Stop-Shop, in dem HTW-Wissenschaftler in punkto Open Data Hilfestellung bekommen. 

Eine hochschulweite Lösung gibt es allerdings noch nicht und auch keine Standards für individuelle Forschungsprojekte. Die Handhabung ist von Fachbereich zu Fachbereich unterschiedlich, sie hängt zudem stark vom jeweiligen Forschungsgebiet ab. Derzeit empfehlen wir externe Repositorien, also anerkannte Dokumentenserver, auf denen wissenschaftliche Materialien weltweit mit einer sogenannten DOI, einem Digital Object Identifier, zugänglich gemacht werden. 

Aber ich habe damit begonnen, auf die Forschenden zuzugehen und sie für die Materie zu sensibilisieren. Grundsätzlich kann man Open Data überall mitdenken, wo man mit Daten arbeitet, auch beispielsweise in studentischen Projekten.

Die Kolleg*innen in der Bibliothek verfügen über einschlägige Expertise, mein Kollege Alessandro D'Arcangeli ist selbst Open Access Ambassador. Links und Zitierangaben für offene Datensätze können auch in „my.HTW“, unserem Forschungsinformationssystem, durch das Service Center Forschung, hinzugefügt werden. Dann das Rechenzentrum sowie die IT-Dienste in den Fachbereichen. Auch unsere Datenschutzbeauftragte Franziska Hoffmann ist eine wichtige Ansprechpartnerin. Und es gibt glücklicherweise Unterstützung seitens der Vizepräsidentin für Forschung, Transfer und Wissenschaftskommunikation, Prof. Dr. Stefanie Molthagen-Schnöring, und durch die Kolleginnen im Service Center Forschung.