Eine handkuratierte und kommentierte Liste hoffentlich relevanter und hilfreicher Literatur rund um das Thema Forschungsdatenmanagement

• Markus Putnings, Heike Neuroth und Janna Neumann (Hrsg): Praxishandbuch Forschungsdatenmanagement. De Gruyter Saur, Berlin und Boston 2021.
  10.1515/9783110657807 (komplett frei verfügbar)
  Die einzelnen Beiträge sind von deutlich unterschiedlicher Qualität, aber es ist sicherlich besser als manch anderes Werk, das verfügbar ist. Außerdem ist es deutschsprachig.
• Kristin Briney: Data Management for Researchers. Pelagic Publishing, Exeter 2015. ISBN 9781784270117 (paperback) ISBN 9781784270131 (e-book)
  Knappe und gute Übersicht zum Thema, die sich am Forschungsdatenlebenszyklus entlanghangelt, geschrieben von einer Chemikerin, die aufgrund eigener Erfahrungen zum Forschungsdatenmanagement kam.
• Louise Corti, Veerle Van den Eynden, Libby Bishop und Matthew Woollard: Managing and Sharing Research Data: A Guide to Good Practice. SAGE Publications, Thousand Oaks CA 2020. ISBN 9781526460264 (paperback)
• Tony Hey, Stewart Tansley, Kristin Tolle, Jim Gray (Hrsg.): The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery. Microsoft Research, Redmond 2009. ISBN 9780982544204
  https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2009/10/Fourth_Paradigm.pdf (komplett frei verfügbar)
  Sammelband zu Aspekten der datengetriebenen Wissenschaft („big data“), als dieses Feld noch in seinen Anfängen stand, und gleichzeitig Vermächtnis des Treibers hinter diesem Feld, Jim Gray. Nicht nur von historischem Interesse.
• Christine L. Borgman: Big Data, Little Data, No Data. Scholarship in the Networked World. MIT Press, Cambridge MA 2017. ISBN 9780262529914 (paperback)
  Eine gut geschriebene und im besten Sinne des Wortes gelehrte Abhandlung der Frage, was Daten in den unterschiedlichen Disziplinen sind und wie man in der heutigen Zeit mit dem Austausch von Daten umgehen kann und sollte (und ein schönes Beispiel dafür, was passiert, wenn eine Person sich auf eine ernsthaft interdisziplinäre Diskussion einlässt).

• David Haynes: Metadata for Information Management and Retrieval. Second Edition. Facet Publishing, London 2018. ISBN 9781856048248 (paperback) ISBN 9781783302161 (e-book)
  Relativ kompakte und aktuelle Einführung in die Welt der Metadaten.
• Marcia Lei Zeng und Jian Qin: Metadata. Third Edition. Facet Publishing, London 2022. ‎ ISBN 9781783305889 (paperback)
  Umfangreiche Einführung in die Welt der Metadaten.

• Paul Baumann, Philipp Krahn und Anne Lauber‐Rönsberg: Forschungsdatenmanagement und Recht. Datenschutz‑, Urheber- und Vertragsrecht (= Arbeitshefte der Arbeitsgemeinschaft für juristisches Bibliotheks- und Dokumentationswesen 28) W. Neugebauer, Düns/Feldkirch 2021. ISBN 9783853763285
  Vermutlich das aktuell beste verfügbare Werk zu Forschungsdatenmanagement und Recht im deutschen Sprachraum. Eine Kurzfassung von A. Lauber-Rönsberg ist Kapitel 1.4 aus dem Buch „Praxishandbuch Forschungsdatenmanagement“, hrsg. von Putnings et al. (a.A.o.): https://doi.org/10.1515/9783110657807-005

• Stefano Allesina und Madlen Wilmes: Computing Skills for Biologists. Princeton University Press, Princeton und Oxford 2019. ISBN 9780691182759 (paperback)
  Eine auf Biologen zugeschnittene Einführung in die Automatisierung von Abläufen mithilfe von Computern, nicht nur durch Programmierung.

Werke, die weder Bücher noch Fachartikel, aber in der Regel zitierfähig sind.

• Carly Strasser: Research Data Management: A Primer. NISO Press, 2015.
  https://www.niso.org/publications/primer-research-data-management
  ISBN 9781937522650
  gute, kurze Zusammenfassung des und Einführung in das Thema Forschungsdatenmanagement, pragmatische Handreichung
• Jenn Riley: What is Metadata, and What is it For? A Primer. NISO Press, 2017. https://www.niso.org/publications/understanding-metadata-2017
  ISBN 9781937522728
  Oft zitierte knappe Einführung in das Feld der Metadaten.
• Deutsche Forschungsgemeinschaft. (2022). Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis. Kodex. 10.5281/zenodo.6472827
  Verpflichtende Leitlinien für alle Institutionen, die weiterhin von der DFG Fördermittel erhalten können wollen.
• Arbeitsgruppe Forschungsdaten (2018): Forschungsdatenmanagement. Eine Handreichung [Arbeitsgruppe Forschungsdaten der Schwerpunktinitiative „Digitale Information“ der Allianz der deutschen Wissenschaftsorganisationen], Potsdam : Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ, 10.2312/allianzoa.029
  Diese Handreichung soll als Einstieg für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, die mit digitalen Daten arbeiten, sowie für alle an dieser Thematik Interessierten dienen und bietet darüber hinaus Hinweise zu weiterführender Information. [Selbstbeschreibung]

Eine extrem subjektive Auswahl von in Fachzeitschriften veröffentlichten Artikeln mit Relevanz für das Thema Forschungsdatenmanagement.

• Wilkinson, M., Dumontier, M., Aalbersberg, I. et al. (2016). The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Scientific Data 3:160018. 10.1038/sdata.2016.18.
  Originalpublikation der FAIR-Prinzipien. Auch wenn die FAIR-Prinzipien aus meiner Sicht überbewertet werden (und einen starken Fokus auf KI-Anwendungen und Datennachnutzung haben) und dieser Artikel außerdem keine Vorarbeiten zitiert, definitiv eine Pflichtlektüre.
• Shankar, K. (2007). Order from Chaos: The poetics and pragmatics of scientific record keeping. Journal of the American Society for Information Science and Technology 58:1457–1466. 10.1002/asi.20625.
  Ethnographische Feldstudie zur Bedeutung von Aufzeichnungen in der Wissenschaft von einer promovierten Informationswissenschaftlerin mit molekularbiologischem Hintergrund. Zitiert leider wenig ältere Literatur, liefert aber einige sehr klar formulierte Aussagen von Relevanz für den Umgang mit Forschungsdaten.
• Borgman, C. L. (2012). The conundrum of sharing research data. Journal of the American Society for Information Science and Technology 63:1059–1078. 10.1002/asi.22634.
  Vergleichsweise alter, aber lesenswerter Artikel (vor den FAIR-Prinzipien), der die grundlegenden Probleme beim Teilen von Forschungsdaten anspricht und die Gründe, warum Forschende Daten nicht teilen wollen, ernstnimmt. Vgl. das Buch „Big Data, Little Data, No Data“ der gleichen Autorin (a.A.o.).
• Hey, T., Hey, J. (2006). e‐Science and its implications for the library community. Library Hi Tech 24:515–528. 10.1108/07378830610715383
  Sehr frühe Beschreibung der essentiellen Aspekte der e-Science (digitalen Wissenschaft), deutlich vor „The Fourth Paradigm“ (2009).
• Hanke, M., Pestilli, F., Wagner, A. S., Markiewicz, C. J., Poline, J.-B., Halchenko, Y.O. (2021). In defense of decentralized research data management. Neuroforum 27:17–25. 10.1515/nf-2020-0037
  Plädoyer für dezentralisiertes Forschungsdatenmanagement, bestehend aus heterogenen, aber interoperablen Komponenten (als Alternative zu zentralen oder föderierten Werkzeugen)
• Bird, C.L., Willoughby, C., Frey, J.G. (2013). Laboratory notebooks in the digital era: the role of ELNs in record keeping for chemistry and other sciences. Chemical Society Reviews 42, 8157–8175. 10.1039/C3CS60122F
  Umfangreiche Studie zu elektronischen Laborbüchern mit spezifischem Fokus auf die Chemie. Sehr viele Hintergrundinformationen, kein Fokus auf einem Produkt. Sehr früh (2013), weshalb die heutigen „key player“ aus der Open-Source-Ecke nicht erwähnt werden.
• Paulus, B., Biskup, T. (2023). Towards more reproducible and FAIRer research data: documenting provenance during data acquisition using the Infofile format. Digital Discovery 2:234–244. 10.1039/D2DD00131D.
  Ausführlichere Diskussion, wie sich sinnvoller Weise Metadaten während der Datenaufnahme erheben lassen und welche Kriterien entsprechende Lösungen erfüllen müssen, um nutzbar zu sein.
• Popp, J., Biskup, T. (2022). ASpecD: A Modular Framework for the Analysis of Spectroscopic Data Focussing on Reproducibility and Good Scientific Practice. Chemistry Methods 2:e202100097 10.1002/cmtd.202100097.
  Vorstellung eines Systems zur Datenauswertung, das eine lückenlose Protokollierung aller Verarbeitungsschritte von den Rohdaten zur fertigen Darstellung erlaubt und auf Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit fokussiert. Gleichzeitig ausführlichere Diskussion wichtiger Aspekte der wissenschaftlichen Softwareentwicklung.
• Schröder, M., Biskup, T. (2023). LabInform ELN: A lightweight and flexible electronic laboratory notebook for academic research based on the open-source software DokuWiki. ChemRxiv. 10.26434/chemrxiv-2023-2tvct (Preprint)
  Ausführlichere Diskussion, was ein elektronisches Laborbuch (nicht) ist und was es können sollte, sowie ein Plädoyer für modulare und flexible Lösungen.