Richtlinien und Policies: Wozu werden diese benötigt?

Unter Forschungsdatenpolicies werden Richtlinien verstanden, die für alle Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter einer Institution (z. B. Hochschulinstitut) festschreiben, wie Forschungsdatenmanagement angegangen werden soll. Solche begleitenden Regelwerke (engl. policies) existieren nicht nur für wissenschaftliche Institutionen sondern auch für Förderorganisationen und sind mittlerweile eine wichtige Orientierungshilfe für den Umgang mit Forschungsdaten. In Deutschland gibt es fast noch keine Policies mit detaillierten Vorgaben, sondern zumeist nur grundlegende Eigenverpflichtungen etwa zu den Prinzipien des Open Access oder zu den Leitlinien der „guten wissenschaftlichen Praxis“, dennoch haben inzwischen einige Universitäten den Umgang mit Forschungsdaten in ihren eigenen Universitätsrichtlinien verankert. Weiterhin wurden Forschungsdatenpolicies in den Förderprogrammen der DFG und der EU festgelegt. Beispielsweise wurden im Pilotprojekt für offene Forschungsdaten des Horizon 2020-Programms entsprechende Policies zu Projektende erprobt, indem die Teilnahme zum Einsatz von Datenmanagementplänen und zur Weitergabe der Forschungsdaten verpflichtete.^[1]

Disziplinäre Richtlinien

Zum Thema Forschungsdatenpolicies finden sich unterschiedliche Regelwerke bei Institutionen, Journalen aber auch bei einigen Fachbereichen und bei interdisziplinären Organisationen. Die bedeutendsten Entwicklungen in diesem Raum werden im Folgenden erläutert und die wichtigsten disziplinären, interdisziplinären und Journal Policies vorgestellt.

In den Geo-, Lebens-, und Sozialwissenschaften gibt es aufgrund des häufigen Umgangs mit sensiblen und/oder personenbezogenen Daten besonders vielfältige Richtlinien. Solche disziplinären Spezifikationen sind nötig, da wissenschaftliche Daten heterogen sind und der Umgang mit ihnen durch die fachlichen Wissenschaftskulturen geprägt ist. So gibt es beispielsweise in den Sozialwissenschaften die Dachorganisation der sozialwissenschaftlichen Datenarchive, die "Consortium of European Social Science Data Archives (CESSDA)", die ein Übereinkommen zur Zusammenarbeit der europäischen Datenarchive gebildet hat^[2].

In den Lebenswissenschaften wirken insbesondere die „Gute klinische Praxis (GCP)“ und die „Grundsätze der Guten Laborpraxis (GLP)“ auf den Umgang mit Daten. Beide Grundsätze, die auf Ebene der OECD formalisiert wurden, sind in Deutschland durch die GCP-Verordnung des Arzneimittelgesetztes und der GLP-Verordnung des Chemikaliengesetzes gesetzlich verankert^[3].

Weitere disziplinäre Policies
 

• 1996: „Bermuda Principles“ des Human Genome Project in Abstimmung mit Förderorganisationen
• Large Hadron Collider (LHC) - drei Policies der Kollaborationspartner zur Zugänglichkeit der LHC-Daten: ATLAS, LHCb und DocDB
• DFG veröffentlicht fachspezifische Empfehlungen zu Forschungsdaten
• „Richtlinie zum Umgang mit Forschungsdaten in der Psychologie“ der deutschen Gesellschaft für Psychologie

Journalpolicies

Richtlinien von Zeitschriften kommt eine besondere Bedeutung zu. Der Zugang zu Daten, die Grundlage einer Publikation sind, ist zum einen im Rahmen der inhaltlichen Qualitätssicherung durch Peer-Review-Verfahren vonnöten. Zum anderen fördern Herausgebergremien und Verlage verstärkt die offene Zugänglichkeit von wissenschaftlichen Daten (siehe z. B. Elsevier^[4], Springer Nature^[5], Taylor & Francis^[6], Wiley^[7]). Je nach disziplinärem Fokus und tradiertem Umgang mit den Daten variieren diese Policies. In einigen Fachjournalen der Lebenswissenschaften ist dies bereits gängige Praxis (z. B. in Cell, siehe Tabelle). Ähnlich konkrete Aussagen zur Veröffentlichung von Daten, die Grundlage einer Textpublikation sind, treffen einige Open-Access-Zeitschriften. Viele dieser Zeitschriften fördern häufig eine mögliche Nachnutzung der Daten (z. B. Plos One, siehe Tabelle).
 

Bei der Veröffentlichung von Forschungsdaten, die einer Publikation zugrunde liegen, gehen aktuelle Best Practices weg von der Publikation bei Zeitschriften in Form von „Supplemental Materials“ auf den Websites der Verlage und hin zur separaten Publikation der Daten in Repositorien.^[13] Diese Repositorien sollten idealerweise gewisse Qualitätsstandards wie die Beachtung der FAIR-Prinzipien oder eine Zertifizierung erfüllen. 

Was sollte eine Forschungsdatenpolicy beinhalten?

In Deutschland haben bislang über 20 Forschungseinrichtungen solche Grundsätze verabschiedet. An der Universität Leipzig wird an einem Gesamtkonzept zum Umgang mit den in ihren Instituten erzeugten Forschungsdaten gearbeitet. An der Universität Hamburg unterstützt eine Open-Access-Policy den Umgang mit Forschungsdaten nach den Leitlinien der DFG. In Großbritannien haben bereits zahlreiche Hochschulen eine „Data Policy“ verabschiedet.
Außerdem hat das Digital Curation Centre (DCC)  einen 5-Schritte-Ratgeber zur Policygestaltung zusammengestellt. Die Plattform CODATA veröffentlichte 2015 ein übergreifendes Memo zur FDM-Policy-Gestaltung „Current Best Practice for Research Data Management Policies“. Im deutschsprachigen Raum gibt es sowohl vom Verband DH-NRW eine Musterleitlinie für Forschungsdatenmanagement, als auch vom Projekt FDMentor Empfehlungen zur Erstellung institutioneller Forschungsdaten-Policies. Von verschiedenen Schweizer Hochschulen wurde eine erläuterte Checkliste erstellt, die beim Erarbeiten von FDM-Policies helfen soll: DLCM Policy Tool.

Laut „Current Best Practise für Research Data Management Policies“ enthält eine gelungene FDM-Richtlinie die folgenden Kernelemente:

• Eine Definition des Begriffs Forschungsdaten
• Eine Definition der Daten, die der Policy unterliegen
• Kriterien für die Auswahl zu veröffentlichender Daten
• Einen Überblick über die Verantwortlichkeiten von Förderinstitutionen, Forschenden und wissenschaftlichen Serviceinstitutionen
• Einen Überblick über verfügbare Infrastruktur und über die Verantwortlichkeit für entstehende Kosten
• Eine Verpflichtung, Datenmanagementpläne zu verwenden
• Eine Empfehlungen zur Vereinfachung der Nachnutzung von Forschungsdaten
• Einen Überblick über Berichtspflichten und ggfs. Sanktionen

Einzelnachweise

1. ↑ Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 , Version 3.0 (26. Juli 2016).
2. ↑ CESSDA (Council of European Social Science Data Archives), 2017: Statutes for CESSDA.
3. ↑ Siehe AMG, GCP-V und ChemG, §19 a-d.
4. ↑ Siehe Elsevier, Research data und Elsevier, Sharing Research Data.
5. ↑ Siehe Springer, Research Data Policies.
6. ↑ Siehe Taylor & Francis, Basic data sharing policy.
7. ↑ Siehe Wiley’s Data Sharing Policies. 
8. ↑ Siehe Research Data Policy Types (Nature, 2009) und Guide to Publication Policies of the Nature Journals (2009).
9. ↑ Siehe AGU, Publications Data Policy (1996).
10. ↑ Siehe AER, Data Availability Policy (2016).
11. ↑ Siehe PloS ONE, Material and Software Sharing (2019).
12. ↑ Siehe Cell, Information for Authors (2011). 
13. ↑ Siehe Kwon, D.: The Push to Replace Journal Supplements with Repositories (2019).