15: Hindernisse für Forschungsdatenmanagement und mögliche Abhilfe

Themen: Mangelndes Problembewusstsein; Persönliche Freiheit und intellektuelle Unmündigkeit; Fehlende oder fehlerhafte Anforderungsanalyse; Umsetzungsprobleme
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Zentrale Aspekte

Forschungsdatenmanagement setzt ein Problembewusstsein
für seine Relevanz für die Wissenschaftlichkeit voraus.
Das aktuelle Wissenschaftssystem setzt falsche Anreize
mit seinem Fokus auf Quantität statt Qualität.
Reflexion über Forschungsdatenmanagement offenbart mitunter
Defizite in der Wissenschaftlichkeit der eigenen Forschung.
Fehlende bzw. fehlerhafte Anforderungsanalyse führt zu
unbrauchbaren Werkzeugen und Lösungen.
Umsetzungsprobleme entstehen meist durch mangelnde Kenntnis
und Kompetenz beim Einsatz existierender Werkzeuge.

Fragen zur Vertiefung und Wiederholung

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

Was sind häufige Gründe für die mangelnde Qualität veröffentlichter Forschungsergebnisse?
Welche Voraussetzungen benötigt eine Beschäftigung mit Forschungsdatenmanagement mit dem nötigen intellektuellen Tiefgang, um den Ansprüchen der Wissenschaft gerecht zu werden?
Warum ist Freiheit der Forschung und Wissenschaft kein Widerspruch zu Vorgaben für den angemessenen Umgang mit Forschungsdaten und Ergebnissen?
Welche Formen der intellektuellen Unmündigkeit im Kantschen Sinn finden sich häufig im Kontext des Forschungsdatenmanagements?
Warum sind Forschende meist nicht in der Lage, ihre Ansprüche an ein Forschungsdatenmanagement zu formulieren? Was ist die Folge und wie könnte Abhilfe aussehen?

Weiterführende Literatur

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

Für eine wirklich intellektuelle Auseinandersetzung mit vielen Fragen rund um Forschungsdaten und den Umgang mit ihnen vgl. immer wieder die Veröffentlichungen von C. L. Borgman, sowohl ihr Buch {[borgman-cl-2015]} als auch ein zeitlich vorher veröffentlichter kürzerer Artikel, der sich kritisch mit dem Veröffentlichen und Teilen von Forschungsdaten auseinandersetzt {[borg-jasist-63-1059]}.

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]}.

Die zentralen Qualifikationen bzw. Kompetenzen für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler wurden von Dijkstra {[dijk-cacm-15-859,dijkstra-ew-1982-ewd447]} und Feynman {[feyn-engsci-37-7-10]} treffend zusammengefasst. Zum Begriff der Fachkompetenz sei auf die auf alle Berufsgruppen und Bildungsniveaus anwendbare Definition der Kultusministerkonferenz {[kmk-rahmenlehrplaene-2021]} verwiesen.

Einen guten Überblick über Werkzeuge und Stategien für das individuelle Forschungsdatenmanagement mit Fokus auf den Naturwissenschaften liefert Briney {[briney-k-2015]}.

Zur Anforderungsanalyse sei aus Sicht der Softwareentwicklung auf Kap.4, „Requirements Engineering“ in {[sommerville-i-2018]} und Kap. 5 in {[krypczyk-v-2018]} sowie auf {[demarco-t-1978]} verwiesen.

Wer sich für Vorläufer-Initiativen der NFDI interessiert, die im aktuellen politischen Diskurs und auch in den Begründungen für die Notwendigkeit der neuen Initiative keinerlei Beachtung finden, dem sei ein Blick auf das UK e-Science Programme {[hey-ptrsa-361-1809,hey-fgcs-18-1017]} und das deutsche Projekt D-Grid {[hegering-hg-2004,ludwig-j-2013]} empfohlen. Nichts davon wird in den politisch relevanten Arbeiten des RfII {[rfii-2016-fdm,rfii-2017-fdi,rfii-2022-os]} erwähnt.