Mit dem Forschungsdatenmanagement (FDM) erreichen Forschende eine strukturierte Übersicht des Datenlebenszyklus im Forschungsprojekt. So können Zeit und Ressourcen in der Projektabwicklung und -kommunikation gespart werden. Weitere Vorteile: mehr Kollaborationsmöglichkeiten, Sichtbarkeit und Reputation.
Der offene Zugriff auf Forschungsdaten gilt als Beitrag zur Wirkung, Transparenz und Reproduzierbarkeit des wissenschaftlichen Forschungsprozesses. Open Data als eine Säule in der Open Science Kultur wird von verschiedenen Akteuren kontinuierlich vorangetrieben (nationale Strategie, Schweizerischer Nationalfonds (SNF), EU) und in Forschungsförderrichtlinien verankert. Die Haltung der Hochschule zum Forschungsdatenmanagement und offenen Forschungsdaten ist in der Open Science Policy der HSLU enthalten. Diese ist auf der übergeordneten Open Science Seite verlinkt.
Datenlebenszyklus
Forschungsdaten durchlaufen einen Zyklus: Nach Planung, Erhebung und Analyse werden sie auch bereitgestellt/publiziert, archiviert und ihre Nachnutzung ermöglicht (z. B. in der Lehre oder für neue oder erweiterte Forschungsfragen).
Datenmanagementplan
Ein Datenmanagementplan (DPM) dient dem strukturierten Umgang mit den Forschungsdaten von der Idee für ein Forschungsvorhaben bis Projektabschluss. DMPs können individuell formuliert werden und im Umfang variieren. Inhaltlich soll ein DMP die Datenorganisation und -speicherung, aber auch rechtliche und ethische Fragen klären.
Hilfreiche Unterlagen zur Erstellung eines Datenmanagementsplans:
Open Data – «as open as possible, as closed as necessary»
Auch bei Open Data gilt der Open-Access-Gedanke: möglichst freier Zugang im Rahmen des rechtlich, ethisch und technisch Möglichen. Mit entsprechender Lizenz werden Forschungsdaten für neue Nutzungen in Datenrepositorien nach den FAIR Prinzipien veröffentlicht.
Das institutionelle Repositorium der Hochschule Luzern heisst Lucerne Open Repository (LORY) und steht für die Publikation von Dokumenten und Daten zur Verfügung.
Open Data und Forschung mit Wirtschaftspartnern
Forschungsprojekte in Kooperation mit Wirtschaftspartnerinnen und -partnern spielen eine wichtige Rolle für die Hochschule Luzern. Das Datenmanagement ist dabei oft eine Herausforderung, da zwischen den Beteiligten Vereinbarungen und Zugangslösungen gefunden werden müssen. Wenn im Projekt Daten generiert werden, können wirtschaftliche Interessen einer Publikation entgegenstehen. Dennoch, Einschränkungen des Zugriffs sind mit den FAIR-Prinzipien vereinbar. Transparenz über Bedingungen und Wege zum Zugang erhöhen die Sichtbarkeit beider Partner.
Data Stewardship HSLU
Data Stewardship bedeutet Unterstützung beim Forschungsdatenmanagement. Dies kann durch Personen in Funktion einer/eines Data Stewards erfolgen oder durch verschiedene Servicestellen einer Institution. An der HSLU werden verschiedene Massnahmen zur Umsetzung von Data Stewardship Services umgesetzt. In einem Projekt der Digitalen Agenda 2030 läuft ein von swissuniversities gefördertes Projekt, in dem ein Netzwerk der zentralen Services der HSLU geknüpft wird, um die Angebote rund um Forschungsdatenmanagement besser abzustimmen und anbieten zu können. Das Projekt läuft noch bis Ende 2024 und hat zum Ziel die Informationen zum Forschungsdatenmanagement z.B. in einem Informationsportal zusammenzufassen.
Renku – collaborative platform for reproducible research
Forschende, Projektkonsortien oder Institute können kollaborativ auf der Data Science Plattform Renku ihre Projekte managen, indem Code und Daten für Reproduzierbarkeit integriert und visualisiert werden können. Informationen zur HSLU-eigenen Instanz von Renku erhalten sie bei Science IT HSLU. Login zu den Services über renku.hslu.ch.
Dienstleistungen für Mitarbeitende der Hochschule Luzern
Die Bibliotheken bieten Beratung und Unterstützung bei Datenmanagementplan, Datenpublikation im Repositorium LORY oder geeignetem Fachrepositorium sowie Datenorganisation, Dokumentation und Metadaten.
Melden Sie sich gerne unter nebenstehender Kontaktadresse.
Weitere Informationen für Mitarbeitende: Open Science
