Private Universitäten und Forschungsdatenmanagement

Private Hochschulen in Deutschland unterliegen denselben wissenschaftlichen Standards wie staatliche Universitäten und dazu gehört ein professionelles Forschungsdatenmanagement (FDM).

Sie müssen FDM-Strukturen aufbauen, um Fördervorgaben zu erfüllen, gute wissenschaftliche Praxis sicherzustellen und sich in nationale Netzwerke wie die NFDI einzubinden.

Forschungsdatenmanagement an Privatuniversitäten

1. Bedeutung

Privatuniversitäten sind Teil der deutschen Forschungslandschaft und müssen dieselben Standards guter wissenschaftlicher Praxis erfüllen wie staatliche Hochschulen. Ein systematisches Forschungsdatenmanagement (FDM) ist dafür zentral.

2. Anforderungen

• Gute wissenschaftliche Praxis: Dokumentation, Sicherung und Nachvollziehbarkeit von Forschungsdaten.
• Fördervorgaben: DFG, BMBF und EU verlangen Datenmanagementpläne und FAIR-orientierte Datenstrategien.
• Rechtliche Grundlagen: DSGVO, Urheberrecht, Ethikrichtlinien.

3. Herausforderungen für Privatuniversitäten

• Aufbau eigener FDM-Strukturen und Policies
• Begrenzte Ressourcen und projektbasierte Finanzierung
• Bedarf an Kooperationen und Nutzung externer Repositorien
• Integration in nationale Netzwerke wie die NFDI

4. Zentrale Bausteine

• Institutionelle FDM-Policy
• Repositorium oder externe Archivierungslösung
• Metadatenstandards und Dokumentationsrichtlinien
• Schulungen und Beratung für Forschende (Doktorandenkolloquien, Promotionsprogramme und Weiterbildungsveranstaltungen für Mitarbeitende seit November 2024)

5. Chancen

• Hohe Flexibilität bei der Einführung neuer Prozesse
• Profilbildung durch professionelle FDM-Strukturen
• Stärkung der Forschungsqualität und Sichtbarkeit

Beispiel Universität Witten/Herdecke

• An der Universität Witten/Herdecke wird der Bereich Forschungsdatenmanagement (FDM) seit November 2024 ganz neu aufgebaut. FDM umfasst auch dort alle Methoden und Verfahren, die sicherstellen, dass Forschungsdaten langfristig genutzt werden können: von der Generierung über die Bearbeitung und Anreicherung bis hin zur Veröffentlichung und Archivierung. Unterstützt werden bestmöglich alle Wissenschaftler:innen, das wissenschaftliche Personal und insbesondere den wissenschaftlichen Nachwuchs beim Umgang mit Forschungsdaten:
  • Local Data Hub
    • Für die UW/H entsteht ein prototypischer Local Data Hub, der klinische Forschungsstudien systematisch beschreibt, archiviert und über standardisierte Metadaten sichtbar macht. Diese Metadaten werden an die zentrale Komponente des Health Study Hub von NFDI4Health angebunden.
      • Aufbau eines Local Data Hub (LDH) – einer webbasierten Plattform, die medizinische Forschungsdaten wie Studienprotokolle, Analysen, Publikationen oder Datensätze strukturiert erfasst und langfristig verfügbar macht. Der LDH unterstützt einen Umgang mit Gesundheitsdaten im Sinne der FAIR-Prinzipien:
        • Findable
        • Accessible
        • Interoperable
        • Reusable

• • • Mitglied der NFDI