04: Forschungsdatenlebenszyklus

Themen

Der Forschungsdatenlebenszyklus als Modell

Kritische Betrachtung: Tragfähigkeit und Grenzen

Forschungsdaten im Verlauf des Forschungsdatenlebenszyklus

Verantwortlichkeiten im Forschungsdatenlebenszyklus

Folien

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Glossar

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• Der Forschungsdatenlebenszyklus ermöglicht die Kommunikation
  mit Forschenden über Forschungsdatenmanagement.
• Die Fokussierung auf Daten und ihre Wiederverwendbarkeit
  statt Nachvollziehbarkeit ist kontraproduktiv für die Wissenschaft.
• Kernaspekt der wissenschaftlichen Methode ist Nachvollziehbarkeit
  – und damit Dokumentation auf allen Stufen des Zyklus.
• Die Bedeutung des Begriffs „Forschungsdaten“
  ändert sich über die Stationen des Zyklus hinweg.
• Anhand des Forschungsdatenlebenszyklus lassen sich
  unterschiedliche Verantwortlichkeiten erkennen.

Diese Fragen dienen der persönlichen Beschäftigung mit der Thematik, werden aber nicht separat in der Vorlesung besprochen.

• Welche Aufgaben übernimmt der Forschungsdatenlebenszyklus im Forschungsdatenmanagement?
• Wo liegen die Grenzen des Forschungsdatenlebenszyklus? Welche grundlegende Kritik kann man an diesem Modell üben? Wie könnten alternative Modelle aussehen, die mitunter deutlich näher an der Realität sind?
• Wie ändern sich Forschungsdaten über den Forschungsdatenlebenszyklus?
• Wie könnte man den Forschungsdatenlebenszyklus auf Forschungssoftware anwenden?
• Welche Verantwortlichkeiten lassen sich allgemein am Forschungsdatenlebenszyklus erkennen?

Eine kommentierte und handverlesene Liste mit weiterführender Literatur zum Thema. Die Auswahl ist zwangsläufig subjektiv.

Das Modell des Forschungsdatenlebenszyklus wurde (vermutlich) vom Digital Curation Centre (https://dcc.ac.uk) bekannt gemacht. Ein praxisnahes Buch zum Forschungsdatenmanagement, das sich am Forschungsdatenlebenszyklus entlanghangelt und von einer Chemikerin geschrieben ist, die aufgrund eigener Erfahrungen zum Forschungsdatenmanagement kam, ist von K. Briney {[briney-k-2015]}.

Letztlich ist der Forschungsdatenlebenszyklus ein Planungsinstrument, das Parallelen in der Projektplanung und (von dort abgeleitet) in der Softwareentwicklung hat. Für Softwarelebenszyklen vgl. die einschlägige Literatur, u.a. {[jacobson-i-1992,krypczyk-v-2018,sommerville-i-2018]}.

Der Forschungsdatenlebenszyklus wird insbesondere durch die Betonung der Wiederverwendung von Forschungsdaten zum Zyklus, vgl. dazu Briney {[briney-k-2015]}. Die grundlegende Problematik hinter der Idee, Forschungsdaten außerhalb ihres ursprünglichen Entstehungskontextes zu verwenden, wird in Tiefe und Breite von C. L. Borgman diskutiert {[borg-jasist-63-1059,borgman-cl-2015]}.

Wer sich tiefer mit den Fragen der Erkenntnis auseinandersetzen möchte, dem seien passend zu seinem 300. Geburtstag Werke von Immanuel Kant empfohlen, so seine „Kritik der reinen Vernunft“ {[kant-i-1974]} und „Metaphysische Anfangsgründe der Naturwissenschaft“ {[kant-i-1997]}.

Für die Auseinandersetzung mit der Unterscheidung zwischen Forschung und Wissenschaft und insbesondere der Frage, wie es sein kann, dass Forschung ohne Erkenntnis bleibt, sei der Beitrag von Richard Feynman zur „Cargo Cult Science“ {[feyn-engsci-37-7-10]} sehr empfohlen. Eine erhellende Parallele für die Softwareentwicklung mit expliziter Bezugnahme auf Feynman stammt von Steve McConnell {[mcco-ieeesw-17-2-11]}.

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