Was sind Forschungsdaten?

"Forschungsdaten bezeichnen (digitale) Daten, die je nach Fachkontext Gegenstand eines Forschungsprozesses sind, während eines Forschungsprozesses entstehen oder sein Ergebnis sind." ^[1]

Daraus ergibt sich ein disziplin- und projektspezifisches Verständnis von Forschungsdaten, die je nach Kontext unterschiedliche Formen annehmen können:

Interviews und deren Transkripte
Audio- und Videodateien
Textkorpora
statistische Erhebungen
systematische Auswertungen von Quellenmaterial
Transkripte wichtiger Quellen
Datenbanken
in Tabellen aufbereitete Inhalte
Arbeitsbibliographien
Skripte/Programme
Visualisierungen
Netzwerkanalysen
Geodaten
etc.

Anders ausgedrückt handelt es sich um Arbeitsdaten, mit denen Forschende ihre wissenschaftlichen Projekte durchführen. Ihre Speicherung und Veröffentlichung dient der Sicherung der eigenen Forschungsergebnisse, verbessert deren Transparenz im Sinne guter wissenschaftlicher Praxis und ermöglicht eine Nachnutzung.

Beispiele für Forschungsdaten

1. Im folgenden wissenschaftlichen Artikel werden mit Hilfe von Pierre Bourdieus Kulturtheorien Speisekarten untersucht. Dabei wird auf einen als Datensatz veröffentlichten Korpus zurückgegriffen.

Artikel:
Jurafsky, Dan/Chahuneau, Victor/Routledge, Bryan R./Smith, Noah A.: Linguistic Markers of Status in Food Culture: Bourdieu’s Distinction in a Menu Corpus. In: Journal of Cultural Analytics (2016). DOI: 10.31235/osf.io/j9tga.
Dazugehöriger Datensatz:
Jurafsky, Dan: "Linguistic Markers of Status in Food Culture: Bourdieu’s Distinction in a Menu Corpus" data and scripts. Harvard Dataverse (2016), V1. DOI: https://doi.org/10.7910/DVN/QMLCPD.

2. Im folgenden Data Paper wird ein Datensatz beschrieben, der im Zusammenhang mit archäologischen Ausgrabungen von Schädelknochen steht:

Radović, Marija/Stefanović, Sofija/Edinborough, Kevan: Cranial Age Assessment and Cranial Pathology from the Mesolithic-Neolithic Inhabitants of the Danube Gorges, Serbia. In: Journal of Open Archaeology Data 4 (2015), S. e5. DOI: http://doi.org/10.5334/joad.aj

3. Im folgenden Data Paper wird eine Datenbank zu frühen afroamerikanischen Filmen beschrieben:

Cifor, Marika/Girma, Hanna/Norman, Shanya/Posner, Miriam: Early African-American Film Database, 1909–1930. In: Journal of Open Humanities Data 4 (2018), S. 1. DOI: http://doi.org/10.5334/johd.7

Vorteile eines planvollen Datenmanagements

Ein planvolles Datenmanagement ist ein wichtiger Aspekt im Alltag von Forschenden, da es diese verschiedentlich unterstützt:

Systematische Erhebung, Erfassung und Ablage von Forschungsdaten erleichtert die eigene Forschung und schützt vor Datenverlust;
Durch die Veröffentlichung von Forschungsdaten wird die Sichtbarkeit der eigenen Forschung erhöht und das eigene akademische Profil akzentuiert; ^[2]
Die Nachvollziehbarkeit und Transparenz von Forschungsleistungen wird erhöht;
Neue Kollaborationen und Netzwerke mit anderen Forschenden können entstehen;
Fachwissen bleibt erhalten und ermöglicht neue Forschung;
Veröffentlichte Forschungsdaten können für Sekundäranalysen mit neuen Forschungsfragen und -methoden oder für Kombinationen von Daten aus verschiedenen Quellen genutzt werden;
Aktuellen Anforderungen von Seiten der Forschungsförderung wird entsprochen und die Chancen für eine Bewilligung erhöhen sich.

Fußnoten

^[1] Kindling, Maxi/Schirmbacher, Peter: „Die digitale Forschungswelt“ als Gegenstand der Forschung. In: Information – Wissenschaft & Praxis 64 (2013) Nr. 2-3, S. 127-136. DOI: https://doi.org/10.1515/iwp-2013-0017.

^[2] Vgl. zum Zitationsvorteil https://www.forschungsdaten.org/index.php/Data_citation#Litertaur_zum_Zitationsvorteil_durch_.22data_sharing.22, am 19.11.2019. — Piwowar, Heather/Vision, Todd J.: Data Reuse and the Open Data Citation Advantage. In: PeerJ PrePrints 175 (2013). DOI: https://doi.org/10.7717/peerj.175.