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Wissenschaftliche Aspekte

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Verantwortung

Anforderungen und notwendige Werkzeuge

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Glossar

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• Planbarkeit der Forschung steht immer in einem gewissen
  Spannungsverhältnis zur Unvorhersehbarkeit der Ergebnisse.
• Planung beginnt mit der Präzisierung der Forschungsfrage
  unter Einbeziehung der verfügbaren Literatur.
• Notwendige Ressourcen sollten im Vorfeld abgeschätzt
  und die relevanten Akteure rechtzeitig involviert werden.
• Rechtliche Fragen und deren Relevanz für das Projekt
  sollten im Vorfeld mit den relevanten Akteuren geklärt werden.
• Die Verantwortlichkeit für die Planung liegt grundsätzlich
  bei der wissenschaftlichen Projektleitung.

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

• Was ist die Besonderheit an der Planungsstufe des Forschungsdatenlebenszyklus? Wie steht sie im Verhältnis zum Rest des Zyklus?
• Welche Parallelen zwischen dem Forschungsdatenlebenszyklus und der Beschreibung eines Praktikumsversuchs können Sie erkennen? Welche Stufen des Zyklus finden sich in der Beschreibung meist wieder?
• Ist Planung mit dem Charakter der Wissenschaft vereinbar und nicht eine unzulässige Einschränkung der Freiheit der Forschung? In welchem Verhältnis stehen Freiheit und Verantwortung?
• Wie gehen Sie mit dem Spannungsfeld um, dass es einerseits Planung und Konventionen braucht, andererseits aber viele Fragen vorab nicht beantwortbar sind?
• Wie unterscheiden sich die Verantwortlichkeiten von Projektleitung und individuellen Forschenden? Welche besondere Verantwortung kommt der Projektleitung zu?
• Was ist ein entscheidender Unterschied zwischen Werkzeugen und Lösungen? Was sind die Voraussetzungen, dass Werkzeuge zu (Teilen von) Lösungen werden können?
• Welche Anforderungen sollten generell an Werkzeuge gestellt werden, damit sie eine Chance auf Nutzung haben?
• Welche rechtlichen Aspekte können für den Umgang mit Forschungsdaten relevant sein und sollten entsprechend bereits in der Planungsphase berücksichtigt werden?
• Warum ist ein Datenmanagementplan jenseits von Projektanträgen nur dann sinnvoll, wenn er als „lebendiges Dokument“ aktuell gehalten wird und die Praxis beschreibt?

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

Das Buch von K. Briney [Briney, 2015Briney, Kristin (2015): Data Management for Researchers: Organize, Maintain and Share your Data for Research Success, Pelagic Publishing, Exeter, UK], insbesondere Kapitel 3, liefert wertvolle Hinweise, welche Themen ein brauchbarer Datenmanagementplan in der (natur-)wissenschaftlichen Forschung abdecken sollte. Ein pragmatischer Ansatz zu Datenmanagementplänen aus der Serie „Ten Simple Rules“ im Journal PLoS Computational Biology ist [Michener, 2015Michener, William (2015): Ten simple rules for creating a good data management plan, PLoS Comput. Biol. 11:e1004525].

Viele Fördermittelgeber haben Vorlagen für Datenmanagementpläne entwickelt, die gemeinsam mit einem Antrag auf Förderung eingereicht werden müssen. Ggf. haben darüber hinaus Institutionen eigene Vorlagen. Solange diese Dokumente aber nur einmal ausgefüllt und nicht aktuell gehalten werden, ist ihr Nutzen begrenzt.

Für (Forschungs-)Software hat sich mittlerweile innerhalb des Forschungsdatenmanagements der Begriff „Softwaremanagementplan“ eingebürgert. Eine pragmatische und aufgrund ihrer Zugänglichkeit für Forschende brauchbare, knapp gefasste Einführung dazu kommt von der niederländischen Wissenschaftsorganisation (NWO) [Martinez-Ortiz, 2023Martinez-Ortiz, Carlos; Martinez Lavanchy, Paula; Sesink, Laurents; Olivier, Brett G.; Meakin, James; de Jong, Maaike; Cruz, Maria (2023): Practical guide to Software Management Plans] und sei hier empfohlen. Ansonsten ist der Softwaremanagementplan im Wesentlichen eine Neuerfindung der seit Jahrzehnten in der Softwareentwicklung existierenden und hinreichend dokumentierten Erkenntnisse [Brooks, 1987Brooks, Jr. Frederick P. (1987): No Silver Bullet Essence and Accidents of Software Engineering, Computer 20:10-19, Brooks, 1995Brooks, Frederick P. (1995): The Mythical Man Month, Addison Wesley Longman, Boston, Jacobson, 1992Jacobson, Ivar (1992): Object-Oriented Software Engineering, ACM Press, Addison-Wesley, Wokingham, Sommerville, 2018Sommerville, Ian (2018): Software Engineering, Pearson, Hallbergmoos, Krypczyk, 2018Krypczyk, Veikko; Bochkor, Olean (2018): Handbuch für Softwareentwickler, Rheinwerk Verlag, Bonn] und auch dort eine Anpassung allgemeiner Projektmanagement-Werkzeuge.

• Briney, Kristin (2015): Data Management for Researchers: Organize, Maintain and Share your Data for Research Success, Pelagic Publishing, Exeter, UK
• Brooks, Jr. Frederick P. (1987): No Silver Bullet Essence and Accidents of Software Engineering, Computer 20:10-19
• Brooks, Frederick P. (1995): The Mythical Man Month, Addison Wesley Longman, Boston
• Jacobson, Ivar (1992): Object-Oriented Software Engineering, ACM Press, Addison-Wesley, Wokingham
• Krypczyk, Veikko; Bochkor, Olean (2018): Handbuch für Softwareentwickler, Rheinwerk Verlag, Bonn
• Martinez-Ortiz, Carlos; Martinez Lavanchy, Paula; Sesink, Laurents; Olivier, Brett G.; Meakin, James; de Jong, Maaike; Cruz, Maria (2023): Practical guide to Software Management Plans
• Michener, William (2015): Ten simple rules for creating a good data management plan, PLoS Comput. Biol. 11:e1004525
• Sommerville, Ian (2018): Software Engineering, Pearson, Hallbergmoos