Wie planen Forschende ihr Forschungsdatenmanagement – Ergebnisse einer Umfrage zur Nutzung von Datenmanagementplänen in den Geisteswissenschaften
Creators: name: Helling, Patrick
name: Reiter, Nils
name: Rau, Felix
Publisher: name: Zenodo
Year: 2025
Subjects: FDM
RDM
DMP

description: Als lebende Dokumente sollen Datenmanagementpläne (DMP) dazu dienen, Forschende bei der Planung, Dokumentation und Umsetzung von Maßnahmen zum Management von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsvorhabens zu unterstützen. Immer häufiger sind DMPs Voraussetzung für die erfolgreiche Einwerbung von Drittmitteln und Drittmittelgeber erwarten zunehmend im Rahmen einer Antragseinreichung die Nutzung von DMPs durch die antragsstellenden Forschenden (Rathmann 2020). Entsprechend existieren mittlerweile unterschiedliche Templates für DMPs und inhaltliche oder organisatorischer Erweiterungen des Konzepts DMP, die von Drittmittelgebern oder datenmanagement-bezogenen Einrichtungen angeboten werden (Miksa 2019; Oblasser 2020; Philipson 2023; Science Europe 2018; Netscher et al. 2022; Hoffmann 2023; Jung, Helling und Pielström 2024). Inwieweit DMPs im Rahmen von Forschungsvorhaben tatsächlich genutzt werden, ist allerdings unklar. Außerdem ist ungeklärt, ob die Nutzung von DMPs das tatsächliche Forschungsdatenmanagement (FDM) verbessert. 

Um dies für die Geisteswissenschaften zu überprüfen, haben wir eine anonyme Umfrage mit einer von der Universität zu Köln[1] angebotenen Instanz von LimeSurvey[2] durchgeführt, die aus insgesamt 11 Fragen zur Nutzung von DMPs im Rahmen geisteswissenschaftlicher Forschungsvorhaben besteht.  

Etwas mehr als die Hälfte der 72 Teilnehmenden (insgesamt 52,8 %) gab dabei an, DMPs zu nutzen. Die Ergebnisse der Umfrage zeigen, dass die meisten Teilnehmenden DMPs nicht aus eigener Überzeugung, sondern aufgrund externer Anforderungen nutzen, dann aber i.d.R. bereits zu Beginn eines Forschungsvorhabens. DMPs werden demnach im Projektverlauf durchschnittlich 1-2 Mal überarbeitet. Eine deutliche Mehrheit der Teilnehmenden empfindet die Nutzung von DMPs als aufwendig bis viel zu aufwendig. Etwas mehr als 50 % der Teilnehmenden ist dabei der Meinung, dass DMPs ihr FDM verbessert haben. 

Die Ergebnisse der Umfrage deuten entsprechend darauf hin, dass wenngleich DMPs scheinbar noch nicht funktional und ohne großen Mehraufwand in Forschungsvorhaben genutzt werden (können), die Nutzung von DMPs im Kontext geisteswissenschaftlicher Forschung grundsätzlich als hilfreich wahrgenommen wird. 

Mit diesem Poster stellen wir die gesamten Ergebnisse der quantitativen Umfrage zum Umgang mit und Nutzen von DMPs in geisteswissenschaftlichen Forschungsvorhaben vor, um so ein klareres Bild von der Rolle und Bedeutung von DMPs in der geisteswissenschaftlichen Forschung zu zeichnen.

Bibiografie

Rathmann, Torsten. “Anforderungen der Forschungsförderer ans FDM.” ProLibris 2018 23 (2020): 6465. https://doi.org/10.25926/93AS-Y789.

Miksa, Tomasz, Stephanie Simms, Daniel Mietchen, and Sarah Jones. “Ten Principles for Machine-Actionable Data Management Plans.” Edited by Francis Ouellette. PLOS Computational Biology 15, no. 3 (March 28, 2019): e1006750. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006750.

Oblasser, Simon Werner. “Designing an Architecture for Machine-Actionable Research Data Management Planning in an Institutional Context,” 2020, 142 pages. https://doi.org/10.34726/HSS.2020.59642.

Philipson, Joakim, Adil Hasan, and Hanne Moa. “Making Data Management Plans Machine Actionable: Templates and Tools.” Data Science Journal 22 (August 28, 2023): 29. https://doi.org/10.5334/dsj-2023-029.

Science Europe. “Guidance Document Presenting a Framework for Discipline-Specific Research Data Management,” January 18, 2018. https://doi.org/10.5281/ZENODO.4925906.

Netscher, Sebastian, Ivonne Anders, and Christin Henzen. “Bausteine Forschungsdatenmanagement : 2022, Activities and Challenges in developing Discipline-Specific Data Management Plan Templates,” March 14, 2022. https://doi.org/10.17192/BFDM.2022.1.8371.

Hoffmann, Nicole. “Bausteine Forschungsdatenmanagement: 2023, Stamp – Standardisierter Datenmanagementplan für die Bildungsforschung. Ein Konzept zum maßgeschneiderten Forschungsdatenmanagement,” October 27, 2023. https://doi.org/10.17192/BFDM.2023.4.8593.

Jung, Kerstin, Patrick Helling, und Steffen Pielström. 2024. „Vom DMP zum DDP – Erstellen fachspezifischer Datenmanagementpläne für die Computational Literary Studies im Research Data Management Organizer (RDMO)“, Februar. https://doi.org/10.5281/ZENODO.10698436.






[1] https://www.uni-koeln.de/, letzter Zugriff: 12. Juli 2024.




[2] https://rrzk.uni-koeln.de/internetzugang-web/bausteine-fuer-webseiten/online-umfragen/limesurvey, letzter Zugriff: 12. Juli 2024.