DFG erlässt Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten

Ende September 2015 hat die DFG Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten verabschiedet.

Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten (DFG)

Sie stellen nicht nur die Bedeutung von Forschungsdaten als Grundlage wissenschaftlichen Arbeitens deutlich heraus, sondern geben gezielte Hinweise für die Projektplanung und Antragstellung. Letztlich ist damit jeder Wissenschaftler und jede Wissenschaftlerin aufgefordert, sich über das Datenmanagement bereits vor Beginn eines Forschungsprojektes gezielt Gedanken zu machen. Gleichzeitig informiert die DFG über prinzipielle Anforderungen an Forschungsdaten:

Dabei wird berücksichtigt, dass in den einzelnen Fachdisziplinen ganz unterschiedliche Regularien existieren, wie mit Forschungsdaten umgegangen wird. Gerade in den Geisteswissenschaften fehlt es noch an klaren Standards und Voraussetzungen, um Forschungsdatenmanagement im Verbund erfolgreich zu betreiben. Die Initiativen der DFG sind daher ein wichtiges Zeichen.
Als Forscherin, die sich schon länger mit eHumanities beschäftigt, als es das Wort überhaupt gibt, unterstütze ich nachdrücklich auch den letzten Absatz der Leitlinien. Hier wird gefordert, die eben nicht in Publikationen abrechenbaren Leistungen von Forscherinnen und Forschern bei der Würdigung wissenschaftlicher Qualifikationen stärker zu berücksichtigen. Allerdings fehlt es – jedenfalls in den Geisteswissenschaften –  in dieser Hinsicht noch an guten Ideen, wie dies auch praktisch umsetzbar ist.

298 Gedanken zu „DFG erlässt Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten

  1. Spannend finde ich an den DFG-Leitlinien vor allem den kulturellen Wandel dahinter: Forschungsdaten werden nicht mehr nur als Nebenprodukt gesehen, sondern als eigener wissenschaftlicher Beitrag. Das verlangt mehr Sorgfalt bei Sprache, Kontext und Beschreibung. Auch kreative Werkzeuge wie ein [KI-Lyrics-Generator](https://musicaura.ai/de/ai-lyrics-generator) zeigen, wie wichtig klare Eingaben und nachvollziehbare Strukturen sind, damit aus Material wirklich Bedeutung entsteht.

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  4. Klar, Datenmanagement ist wichtig, aber die Umsetzung bleibt oft stecken. Zudem müssen neue Technologien wirklich genutzt werden und nicht nur als buzzwords durch die Gegend geschmissen werden. Manchmal hilft ein Blick über den Tellerrand – wie bei MusicAura AI.

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