Open-Science-Aktivitäten an Naturkundemuseen in Deutschland. Eine Studie zu Open Data und Wissenstransfer bei Forschungsergebnissen.
Creators: name: Schlagberger, Elisabeth Maria
Publisher: name: Zenodo
Year: 2025
Subjects: Natural history museum Germany, open data, open science, open research, openness, research data management, Hackathon, Citizen Science, Naturkundemuseum Deutschland, FDM, Forschungsdatenmanagement.

description: Die Masterarbeit untersucht Open Data an acht ausgewählten, in ihrer Bedeutung repräsentativen Naturkundemuseen und Forschungsinstitutionen Deutschlands. Zur Bewertung werden zwei qualitative Methoden miteinander kombiniert: eine Dokumentenanalyse anhand der Webseiten und mithilfe eigener Museumsjournale sowie Expert*innen-Interviews an den Museen. Der Museumstyp Naturkundemuseum (inklusive naturhistorisches Museum) beschäftigt sich mit naturwissenschaftlichen Forschungsdaten, welche die sog. Typen definieren, die für die biologisch-medizinische Forschung von globaler Relevanz sind. Über die Forschung am Naturkundemuseum können Erkenntnisse gewonnen werden, deren Wert für die Artenvielfalt (Biodiversität) und zukünftige Datennachnutzung (biologisch-medizinisch, geologisch, historisch) in der Wissenschaft und Forschung enorm wichtig sind und weiterhin sein werden. Weniger im Fokus der Arbeit stehen die Open-Data-Kriterien, die nach den Offenheitsprinzipien offen zugänglich, nutzbar und nachnutzbar und die über Expert*innen-Interviews schwer zu erfragen sind. Als Zielstellung werden die Zugänglichkeit und Weitergabe von Daten über neue Infrastrukturen untersucht. Die Arbeit soll den Ausbau von Infrastrukturen und Open Data an den Museen von 01/2017 bis 10/2023 beleuchten. Die Infrastrukturen wurden als Voraussetzung über Vorgaben zum Datenmanagement auf europäischer, nationaler, förderalistischer Ebene sowie auf Museumsebene geschaffen bzw. befördert. Deren Umsetzung ist ein Teil der Untersuchung. Der Begriff Wissenstransfer spiegelt im Forschungskontext den Wunsch wider, Wissen transparent und offen zugänglich zu machen. Open-Data-Kategorien sollen an den Museen als Teil der Dokumentenanalyse gebildet werden. Dies wird über eine breite Datenerhebung als Herangehensweise über sog. Kanäle bis hin zu einer Analyse in Form eines Bewertungsansatzes erreicht. Eine gesellschaftliche Teilhabe bei Open Science soll bei den Museen u.a. über Citizen Science als Forschungsunterstützung sowie über Events wie Hackathons näher betrachtet werden. In der Analyse werden positive Ergebnisse zu Open Data als Outcome definiert. Kanäle und Outcome sollen unter den Museen miteinander verglichen und Gemeinsamkeiten herausgearbeitet werden. Mithilfe der Interviews soll die FAIR- und Open-Data-Verankerung an den Museen erforscht werden.

The master’s thesis examines open data at eight selected natural history museums and research institutions in Germany that are representative in terms of their importance. Two qualitative methods are combined for the evaluation: a document analysis based on the websites and with the help of the museum's own journals as well as expert interviews at the museums. The natural history museum as type of museum deals with scientific research data that define the so-called typus that are of global relevance for biological and medical research. Research at the natural history museum can provide insights whose value for species diversity (biodiversity) and future data reuse (biological and medical, geological, historical) is and will continue to be enormously important in science and research. The focus of the work is less on the open data criteria, which according to the principles of openness are openly accessible, usable and reusable and which are difficult to determine through expert interviews. The aim is to examine the accessibility and dissemination of data via new infrastructures. The work aims to shed light on the expansion of infrastructures and open data in museums from 01/2017 to 10/2023. The infrastructures were created or promoted as a prerequisite through data management guidelines at European, national, federal and museum levels. Their implementation is part of the study. In the research context, the term knowledge transfer reflects the desire to make knowledge transparent and accessible. Open data categories are to be formed in museums as part of the document analysis. This is achieved through a broad data collection approach via so-called channels and an analysis in the form of an evaluation approach. Social participation in open science is to be examined more closely in museums, including through citizen science as research support and through events such as hackathons. In the analysis, positive results for open data are defined as an outcome. Channels and outcomes are to be compared between the museums and similarities are being identified. The interviews are to be used to research the anchoring of FAIR and open data based on the museums.

Erstgutachterin: Prof. Dr. Vivien Petras (Humboldt-Universität zu Berlin)

Zweitgutachterin: Henriette Senst M.A. (LIS)