Open Research Data: Unterschied zwischen den Versionen
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Die von der [http://www.oecd.org/sti/sci-tech/oecdprinciplesandguidelinesforaccesstoresearchdatafrompublicfunding.htm OECD formulierten Prinzipien] machen im Hinblick auf "Openness" folgende Vorgabe: "Openness means access on equal terms for the international research community at the lowest possible cost, preferably at no more than the marginal cost of dissemination. Open access to [[Forschungsdaten|research data]] from public funding should be easy, timely, user-friendly and preferably Internet-based." | |||
Die weitestgehende Definition der Offenheit im Hinblick auf Daten aller Art formuliert die [http://okfn.de/ Open Knowledge Foundation] in der [http://opendefinition.org/od/ "Open Definition"]. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der rechtlich (vgl. 1.1), finanziell (vgl. 1.2) sowie technisch (vgl. 1.3) uneingeschränkten Nutzbarkeit der vorliegenden digitalen Daten. | |||
===Rechtliche Herausforderungen=== | |||
Im Forschungsalltag bzw. der Praxis stehen dem aber insbesondere rechtliche und technische Herausforderungen entgegen. In rechtlicher Hinsicht herrschen häufig Unklarheiten darüber, ob die [[Forschungsdaten]] (z.B. im Fall von Faktendaten) Urheberrechtsschutz genießen und wenn ja, wer in einem Arbeitsverhältnis, in einem Forschungsprojekt mit vielen Beteiligten oder in der Kooperation mit Dritten Urheberin ist. Daneben können personen- und datenschutzrechtliche Belange einer [[Datenpublikation|Veröffentlichung von Forschungsdaten]] entgegenstehen. | |||
===Technische Herausforderungen=== | |||
In technischer Hinsicht ist die Generierung und Prozessierung von [[Forschungsdaten]] oftmals vom Einsatz unterschiedlichster Software und Hardware sowie die angewandten wissenschaftliche Methoden und Praxen einzelner Wissenschaftscommunities geprägt. Der Anspruch, [[Forschungsdaten]] für die Nachnutzung einschließlich sämtlicher Kontextinformationen (wie z.B. zur Methode, Durchführung sowie Werkzeuge zu ihrer Bearbeitung) in offenen [[Dateiformat|Formaten]] bereitzustellen, stellt die Wissenschaftlerinnen angesichts der hohen Diversität der Disziplinen, Datentypen und [[Dateiformat|-formate]] vor große Herausforderungen. | |||
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Aktuelle Version vom 16. Oktober 2015, 07:57 Uhr
siehe auch Open Access
Definition der Offenheit ("Openness")
Die von der OECD formulierten Prinzipien machen im Hinblick auf "Openness" folgende Vorgabe: "Openness means access on equal terms for the international research community at the lowest possible cost, preferably at no more than the marginal cost of dissemination. Open access to research data from public funding should be easy, timely, user-friendly and preferably Internet-based."
Die weitestgehende Definition der Offenheit im Hinblick auf Daten aller Art formuliert die Open Knowledge Foundation in der "Open Definition". Der Schwerpunkt liegt dabei auf der rechtlich (vgl. 1.1), finanziell (vgl. 1.2) sowie technisch (vgl. 1.3) uneingeschränkten Nutzbarkeit der vorliegenden digitalen Daten.
Rechtliche Herausforderungen
Im Forschungsalltag bzw. der Praxis stehen dem aber insbesondere rechtliche und technische Herausforderungen entgegen. In rechtlicher Hinsicht herrschen häufig Unklarheiten darüber, ob die Forschungsdaten (z.B. im Fall von Faktendaten) Urheberrechtsschutz genießen und wenn ja, wer in einem Arbeitsverhältnis, in einem Forschungsprojekt mit vielen Beteiligten oder in der Kooperation mit Dritten Urheberin ist. Daneben können personen- und datenschutzrechtliche Belange einer Veröffentlichung von Forschungsdaten entgegenstehen.
Technische Herausforderungen
In technischer Hinsicht ist die Generierung und Prozessierung von Forschungsdaten oftmals vom Einsatz unterschiedlichster Software und Hardware sowie die angewandten wissenschaftliche Methoden und Praxen einzelner Wissenschaftscommunities geprägt. Der Anspruch, Forschungsdaten für die Nachnutzung einschließlich sämtlicher Kontextinformationen (wie z.B. zur Methode, Durchführung sowie Werkzeuge zu ihrer Bearbeitung) in offenen Formaten bereitzustellen, stellt die Wissenschaftlerinnen angesichts der hohen Diversität der Disziplinen, Datentypen und -formate vor große Herausforderungen.