Veranstaltungsprogramm

Das Forschungsdatenmanagement verfolgt zwei zentrale Ziele: Die Verbesserung der Nachvollziehbarkeit und die Nachnutzung von Forschungsergebnissen. In beiden Fällen wird die formelle Referenzierung von (nach-)genutzten Datensätzen, die "Datenzitation", empfohlen. Forschungsdatenrepositorien können diese Praktik durch verschiedene Maßnahmen unterstützen, etwa durch die Registrierung von DOIs für Datensätze, die Angabe von Zitationen in Metadaten, oder die Integration von Prozessen in bestehende Publikationsworkflows. Repositorien können ein Interesse an der Zitierung von Datensätzen haben, etwa um einzelne Datensätze für potentielle Nachnutzende zu kontextualisieren oder um die eigene Leistung zu evaluieren. Dies ist auch im Rahmen der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) zunehmend bedeutsam, um den Erfolg aufgebauter Infrastrukturen und deren Nutzung quantitativ belegen zu können. Die Literatur zeigt jedoch, dass die Praxis der formalen Zitierung von Forschungsdaten noch nicht flächendeckend etabliert ist, Standards für Ermittlung und Nachweis der Kennzahlen noch nicht zur Verfügung stehen und wirksame Anreizsysteme fehlen.

Der Vortrag ist als Tandem-Talk konzipiert und beginnt mit der Perspektive des Forschungsdatenrepositoriums RADAR von FIZ Karlsruhe auf die Zitierung von Datensätzen.

RADAR hat derzeit bereits eine Vielzahl an Maßnahmen implementiert, die die Nachnutzung und Zitation von Forschungsdaten fördern. Diese zielen darauf ab, die Sichtbarkeit und Zugänglichkeit von Datenpublikationen für die wissenschaftliche Gemeinschaft zu maximieren. Hierzu zählen z. B. die Verwendung standardisierter Metadaten inkl. DOI und verwandter Identifikatoren, die Empfehlung offener Lizenzen, die langfristige Verfügbarkeit der Daten sowie die Reichweite und disziplinübergreifende Auffindbarkeit der Metadaten, beispielsweise durch Indexierung in wissenschaftlichen Suchmaschinen bzw. Aggregatoren. Die korrekte Zitation wiederum wird durch Listung verschiedener Zitationsstile auf der Landingpage eines RADAR-Datensatzes erleichtert. Inwiefern diese Möglichkeit für Datenzitationen genutzt wird, ist für RADAR jedoch aktuell nicht nachverfolgbar.

Im zweiten Teil wird untersucht, wie häufig und in welcher Form Datensätze, die über RADAR publiziert wurden, zitiert werden. Zu diesem Zweck werden die offenen Datenquellen Event Data und der Data Citation Corpus zusammengeführt und um DOI-Metadaten sowie Nutzungsstatistiken ergänzt.

Die Auswertung am Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft der Humboldt-Universität zu Berlin zeigt, dass ein Teil der Datensätze im Repositorium mindestens einmal zitiert wurden. Die Zitationsrate wird zur besseren Einordnung mit anderen Repositorien verglichen. Eine eingehende Betrachtung der RADAR-Datensätze zeigt, dass die Zitierung verschiedenen Zwecken dient, und dass die Granularität von Datensätzen einen Einfluss auf Zitationshäufigkeiten hat. Fast die Hälfte der zitierten Datensätze werden mehr als einmal zitiert. Die Mehrzahl der Zitierungen ist jedoch nicht als Nachweis von Datennachnutzung im engeren Sinn zu verstehen, da sie von Publikationen der Autor*innen der Datensätze ausgeht. Die meisten Zitierungen erfolgen im selben Jahr wie die Veröffentlichung des zitierten Datensatzes. In einigen Fällen vergehen jedoch mehrere Jahre, bevor bereits publizierte Datensätze zitiert werden. Die Gruppen der zitierten und unzitierten Datensätze unterscheiden sich signifikant mit Blick auf die Zahl der Seitenaufrufe. Der Unterschied der Downloadzahlen der beiden Gruppen hingegen ist nicht signifikant.

Der Vortrag schließt mit einer Zusammenfassung und kritischen Reflektion der vorgestellten Ergebnisse und kontrastiert Perspektiven und Erwartungen aus Praxis und Wissenschaft. Es werden Problemfelder aufgezeigt, die die Nachnutzung von Forschungsdaten und die Belastbarkeit von Analysen von Datenzitationen aktuell noch einschränken und - wo möglich - Lösungsansätze skizziert.

Nachhaltigkeit und ein effizienter Umgang mit Ressourcen haben im Zuge des technischen und gesellschaftlichen Wandels zunehmend an Bedeutung gewonnen. Ein gut geplantes Forschungsdatenmanagement (FDM) kann ebenfalls zu ressourcenschonenden Forschungspraktiken beitragen: Wo immer möglich, sollten bereits verfügbare Daten nachgenutzt werden, anstatt neue zu generieren. Eine verbreitete (und zweifellos keine falsche) Annahme ist, dass die Nachnutzung von Daten einen zusätzlichen Zeit- und Arbeitsaufwand vermeidet und so langfristig die Effizienz der Forschung steigert.

Doch führt die Nachnutzung von Forschungsdaten tatsächlich in allen Fällen zu einer deutlichen Reduktion von Zeit- und Arbeitsaufwand? In unserer Präsentation möchten wir dieser Frage nachgehen. Unsere Hypothese lautet: Die Nachnutzung von Daten im akademischen Lehr- und Lernkontext führt nicht zwangsläufig zu einer Einsparung von Zeit und Arbeit. Diese Praxis bietet jedoch andere langfristige Vorteile für die Forschung und ist daher zu unterstützen.

Diese Hypothese basiert auf den Erkenntnissen des Projekts ROADS (Reusing Openly Accessible Research Data for Student Theses), das von Dezember 2023 bis Juni 2025 an der ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften durchgeführt wird. Im Rahmen dieses Projekts nutzen Studierende der ZHAW auf verschiedenen Ebenen (Bachelor, Master, PhD) und aus unterschiedlichen Disziplinen (von Medienlinguistik bis Photovoltaik) bereits erhobene Datensätze für ihre Abschlussarbeiten, Seminararbeiten und andere studentischen Aufgaben. Die Datennachnutzung erfolgt unter Betreuung von Dozierenden aus verschiedenen ZHAW-Departementen. Zusätzlich wird dieser Prozess durch Data Stewards aus der Hochschulbibliothek und den ZHAW Services Research Data unterstützt. Ziel ist es, die Herausforderungen und Chancen bei der Nachnutzung von Daten in einem praxisbezogenen Kontext zu eruieren sowie Handlungsempfehlungen daraus abzuleiten, um die Prozesse rund um die Datennachnutzung zu optimieren und zu fördern.

Erste Erkenntnisse aus dem Projekt zeigen, dass bereits die Recherche und das Finden eines geeigneten Datensatzes eine herausfordernde Aufgabe für Studierende darstellt. Während die Vermittlung von Kompetenzen in der Literaturrecherche (u. a. durch Bibliothekar:innen) in vielen Studiengängen bereits integriert ist, fehlt es häufig an vergleichbaren Schulungen in der Datenrecherche. Die Vielzahl an Datenquellen, die heterogene Datenlandschaft und die oft unzureichende Dokumentation veröffentlichter Daten verzögern den Prozess der Datensuche zusätzlich. Dabei ist oft unklar, welche Anforderungen Betreuende in diesem Zusammenhang an die Studierenden – u. a. in Bezug auf ECTS-Leistungspunkte – stellen sollen. Es gibt bisher keine etablierten Workflows und Richtlinien für die Nachnutzung von Daten im akademischen Lehr- und Lernkontext. Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert einen hohen Zeit- und Arbeitsaufwand sowohl von den Studierenden als auch von den Betreuenden, bis eine Lösung gefunden oder das gewünschte Ergebnis erreicht wird.

Nichtsdestotrotz bietet der erwähnte Zeit- und Arbeitsaufwand, der bei der Datennachnutzung entstehen kann, einen erheblichen Mehrwert – so unsere Hypothese. Die Etablierung dieser Praxis nicht nur für Forschungs-, sondern auch für Bildungszwecke ermöglicht es Studierenden (und teilweise auch ihren Betreuer:innen), notwendige Kompetenzen in Data Literacy zu entwickeln und ein Bewusstsein für effizientes Forschungsdatenmanagement zu schaffen. Letztere werden langfristig zu ressourcenschonenden Forschungspraktiken führen.