Definition und Eigenschaften von Forschungsdaten

Forschungsdaten haben keine einheitliche Definition. Ein Beispiel für die Definition und die Eigenschaften von Forschungsdaten liefert folgende Zusammenfassung:

„Unter digitalen Forschungsdaten verstehen wir […] alle digital vorliegenden Daten, die während des Forschungsprozesses entstehen oder ihr Ergebnis sind. Der Forschungsprozess umfasst dabei den gesamten Kreislauf von der Forschungsdatengenerierung, z. B. durch ein Experiment in den Naturwissenschaften, eine dokumentierte Beobachtung in einer Kulturwissenschaft oder eine empirische Studie in den Sozialwissenschaften, über die Bearbeitung und Analyse bis hin zur Publikation und Archivierung von Forschungsdaten. Digitale Forschungsdaten entstehen in allen Wissenschaftsdisziplinen und unter Anwendung verschiedener Methoden, abhängig von der Forschungs-frage. Dies hat zur Folge, dass sie in unterschiedlichen Medientypen, Aggregationsstufen und Datenformaten auftreten. Um das Bereitstellen von Forschungsdaten und ihre Nachnutzung zu ermöglichen, sind Metadaten und eine Datendokumentation essentiell, die den Kon-text der Forschungsdaten beschreiben sowie die Werkzeuge, mit denen sie erzeugt, gespeichert, bearbeitet und analysiert wurden.“

(Quelle: Kindling, Maxi und Schirmbacher, Peter: „Die digitale Forschungswelt“ als Gegenstand der Forschung. Information – Wissenschaft – Praxis 64 (2013): S. 130. 

Weitere Definitionen von Forschungsdaten:

Deutsche Forschungsgemeinschaft, 2015: Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten

Wissenschaftsrat, 2012: Empfehlungen zur Weiterentwicklung der wissenschaftlichen Informationsinfrastrukturen in Deutschland bis 2020, (Drs. 2359-12)

DAS Akronym F.A.I.R. steht für die optimalen Eigenschaften von Forschungsdaten.

Sie sollen

• Findable = auffindbar,
• Accessible = zugänglich,
• Interoperable = interoperabel
• und Reusabel = wiederverwendbar sein.

Eine ausführliche Beschreibung der Kriterien finden Sie bei der GoFAIR-Initiative. Eine Zusammenfassung auf Deutsch gibt es auf forschungsdaten.info.

Ja und nein.

Ja, denn Forschungsinformationen können selbst zur Untersuchungsmaterial von Forschungsaktivitäten werden.

Nein, denn an sich sind Forschungsinformationen Daten, die die Forschungsaktivitäten (Projekte, Finanzen usw.) und nicht die Ergebnisse einer Forschungseinrichtung beschreiben. An der THA wird das Forschungsinformationssystem BayFIS vom Institut für Transfer und Wissenschaft betreut.

Gut geplantes Forschungsdatenmanagement hilft bei der Steuerung der Forschungsprozesse und der Verwaltung Ihrer Ergebnisse.

Hier finden Sie eine Auswahl weiterer Vorteile.

• Erfüllung von Förderbedingungen
• Ressourcenschonung, optimierter Mitteleinsatz
• Transparenz als Qualitätsmerkmal
• Einfachere Nachnutzung durch Standardisierung
• Einfachere Nachnutzung durch juristische Vorbereitung
• Langfristige Nachvollziehbarkeit statt neues zu Erzeugen
• Minimierung von Datenverlust
• Schnellere Auffindbarkeit
• Wissenserhalt und einfacher Datentransfer in neue Projekte
• Übersichtlichkeit
• Referenzierbarkeit
• Bessere Sichtbarkeit
• Erhöhung der Relevanz der eigenen Arbeit
• (halb)automatische Verarbeitung der Metadaten

„Ein Datenmanagementplan (DMP) beschreibt den Umgang mit Forschungsdaten, die in einem Projekt produziert oder genutzt werden, während der Projektlaufzeit und darüber hinaus. Der DMP enthält Regelungen, die innerhalb des Projektteams vereinbart und angewendet werden. Er hilft, das Datenmanagement systematisch zu planen und transparent umzusetzen. Der Datenmanagementplan dokumentiert die (geplante) Erhebung, Speicherung, Dokumentation, Pflege, Verarbeitung, Weitergabe, Veröffentlichung und Aufbewahrung der Daten, ebenso wie die erforderlichen Ressourcen, rechtlichen Randbedingungen und verantwortlichen Personen. Somit trägt ein DMP zur Qualität, langfristigen Nutzbarkeit und Sicherheit der Daten bei und unterstützt zum Beispiel bei der Umsetzung der FAIR-Prinzipien.“ 

(Quelle: Redaktion von forschungsdaten.info.: Glossar. 08. Mai 2025)

Mehr über die Vorteile von DMPs bei forschungsdaten.info. 

Stehen Sie vor einem neuen Projekt und Sie brauchen eine Beratung über Datenmanagementpläne? Sie können gerne mit unserem Team telefonisch oder per E-Mail einen persönlichen Beratungstermin vereinbaren.

Persistente Identifikatoren (Persistent Identifiers, PIDs) erleichtern es, Objekte, Personen oder Institutionen eindeutig zu identifizieren, unabhängig von Sprachen, Schreibweisen oder Namensänderungen.

PIDs "bestehen aus definierten Zahlen- und Buchstabenkombinationen, die es ermöglichen, eindeutig und nachhaltig Objekte, Personen und Organisationen zu referenzieren." (PID Informationszentrum)

Mit der Vergabe von PIDs handeln Sie zusammen mit der Bibliothek der THA nach den FAIR-Prinzipien (Findable – Accessible – Interoperable – Reusable), indem Sie die Metadaten über Ihre wissenschaftlichen Ergebnisse persistent auffindbar und sichtbar machen.

Folgende Persistent Identifier werden im wissenschaftlichen Kontext am häufigsten verwendet:

• DOI - Digital Object Identifier: für digitale Objekte, z.B. Artikel in E-Journals, E-Books
• ORCID - Open Researcher and Contributor ID: für Personen
• ROR - Research Organization Registry: für Institutionen

Weitere PIDs zu kulturellen Objekten, Instrumenten, Veranstaltungen finden sie auf den Seiten des PID Networks.

Die Nutzung dieser PID ist weltweit etabliert und deren Nutzung wird von Verlagen und Drittmittelgebern erwartet bzw. vorgeschrieben.