forschungsdatenmanagement - was kann ich tun?

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    Forschungsdatenmanagement Was kann ich tun?Dr. Ana Sesartic Digitaler Datenerhalt

    28.03.2017Ana Sesartic 1

    http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/

  • || 28.03.2017Ana Sesartic 2

    Heutiges Programm

    Was ist Datenmanagement und weshalb betrifft es uns?

    ETH Vorschriften, geistiges Eigentum, Privatsphre und Zugriffsrechte

    Organisation, Speichern, Teilen und Archivieren von Daten

    Methoden, Dienstleistungen, Werkzeuge

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    Ihren (wissenschaftlichen) Hintergrund

    Bisherige Erfahrungen mit Datenmanagement

    Motivation zur Kursteilnahme

    28.03.2017Ana Sesartic 3

    Erzhlen Sie kurz ber

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    Was ist Datenmanagement und weshalb betrifft es uns?

    28.03.2017Ana Sesartic 4

    DigitaleForschungs-

    daten

    Hypothese/ Forschungs-

    frageDaten

    Erfassen/ Generieren

    Analyse und Interpretation

    SynthesePublikation

    Zugriff und Verifizierung

    Wieder-verwendung

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    Datenmanagement whrend der Forschung

    Daten teilen, verffentlichen und erhalten fr sich selbst und andere!

    28.03.2017Ana Sesartic 5

    Zwei Hauptfaktoren

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    Datenmanagement ist ein allgemeiner Begriff, welcher die Organisation, Strukturierung, Speicherung und Pflege von Informationen beinhaltet, die whrend einesForschungsvorhabens verwendet oder erzeugt werden

    Es umfasst:

    Wie Sie im Alltag mit Informationen ber die Laufzeit eines Projektes umgehen

    Was auf lngere Sicht passiert was Sie damit machen, nachdem das Projektabgeschlossen ist

    28.03.2017Ana Sesartic 6

    Was ist Datenmanagement?

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    Daten werden in der Regel erstellt, ohnederen Verffentlichung zu planen

    Forschungsdaten bedrfen einer umfassenden Dokumentation

    Nur technische Metadaten knnen spter extrahiert werden, aber wenig bis gar keine Dokumentation von Inhalt oder Kontext kann sinnvoll hinzugefgt werden.

    28.03.2017Ana Sesartic 7

    Einschrnkungen fr den Erhalt und Austausch

    GARBAGE IN, GARBAGE OUT!

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    Wozu Datenmanagement?

    Oder: ber Zuckerbrot (Vorteile) und Peitsche (Bestimmungen)

    28.03.2017Ana Sesartic 8

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    Um effizient und effektiv arbeiten zu knnen Sicherung nicht replizierbarer Daten

    Vermeidung redundanter Datenerhebungen

    Mglichst umfassende (kosteneffiziente) Auswertung der Daten

    Reanalyse unter anderen Fragestellungen / mit neuenMethoden

    Verstrkung des wissenschaftlichen Austausches

    Impact factor: Trend zur Zitierbarkeit von Forschungsdaten als Werk

    Um die Vorgaben der Geld- und Arbeitgeber zuerfllen SNF fordert Datenmanagementplne ab Oktober 2017

    Horizon 2020 Programm der EU fordert ebenfallsDatenmanagementplne

    Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicherPraxis, Transparenz und validitt

    Sie knnen die Diskussion in Ihrer Forschungsgemeinde, in Ihrer Institution und mit Geldgebern beeinflussen

    28.03.2017Ana Sesartic 9

    Weshalb Zeit und Mhe aufwenden?

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    ETH Vorschriften, geistiges Eigentum, Privatsphre und Zugriffsrechte

    28.03.2017Ana Sesartic 10

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    https://itsecurity.ethz.ch/de/#/manage_your_data

    28.03.2017Ana Sesartic 11

    https://itsecurity.ethz.ch/de/#/manage_your_data

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    An der ETH Zrich beruht Forschung auf intellektueller Redlichkeit. Die Forschenden [] stehen fr wissenschaftliche Integritt undWahrhaftigkeit in der Forschung und beiBegutachtungen.

    https://www.ethz.ch/content/dam/ethz/main/research/pdf/forschungsethik/Broschure.pdf

    28.03.2017Ana Sesartic 12

    Richtlinien fr Integritt in der Forschung

    https://www.ethz.ch/content/dam/ethz/main/research/pdf/forschungsethik/Broschure.pdf

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    Smtliche Verfahrensschritte im Umgang mit den Primrdaten (statistische Analysen, Umformungen etc.) sind in einer der jeweiligen Disziplin angepassten Form (z.B. Laborjournal, andere Datentrger) derart zu dokumentieren, dass die aus den Primrdaten gewonnenen Ergebnisse vollstndig reproduziert werden knnen.

    Die Projektleitung ist fr das Management der Daten (Aufbewahrung, Datenzugang, Einhaltung des Datenschutzes, etc.) verantwortlich. Sie sorgt insbesondere dafr, dass Daten und Materialien nach Abschluss des Projektes whrend der fr das Fachgebiet massgebenden Frist aufbewahrt bleiben und gegebenenfalls innerhalb der gesetzlich vorgegeben Frist ordnungsgemss vernichtet werden.

    28.03.2017Ana Sesartic 13

    Artikel 11. Erhebung, Dokumentation und Aufbewahrung von Primrdaten

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    [] alle [ETH] Angehrigen [] an die gesetzlichen Vorschriften und internenWeisungen halten und diese in ihrem Bereichumsetzen.

    Der vorliegende Compliance Guide bietet dazueine Orientierungshilfe. []Damit die Umsetzung leichter fllt, sind zu jedemPunkt weitere Informationskanle und Auskunftspersonen angegeben, die konsultiertwerden knnen.

    https://rechtssammlung.sp.ethz.ch/Dokumente/133.pdf

    28.03.2017Ana Sesartic 14

    Compliance Guide

    https://rechtssammlung.sp.ethz.ch/Dokumente/133.pdf

  • || 28.03.2017Ana Sesartic 15

    Wissen Sie wo Ihre Daten sind und wer Zugriff hat?

    http://fsfe.org/nocloud

    http://fsfe.org/nocloud

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    Die Auslagerung von sensitiven Daten der ETH Zrich (z.B. Forschungsdaten, die einer vertraglichen Geheimhaltung mit Dritten unterliegen, wichtige Geschftsdaten der ETH Zrich wie etwa Finanzdaten, personenbezogene Mitarbeiter- oder Studierendendaten, Gutachten) ist nicht zulssig. Die ETH Zrich muss jederzeit den Zugriff und die Kontrolle ber diese Daten haben.

    Die Nutzung von Cloud oder Social Media Services (z.B. Facebook, Google, Dropbox) in der Forschung fr den Austausch mit Forschenden anderer Hochschulen, in der Lehre fr den Austausch mit den Studierenden (Vorlesungsfolder, etc.) ist unproblematisch, solange keine sensitiven Daten der ETH Zrich betroffen sind und keine Rechte Dritter, namentlich Persnlichkeits- oder Urheberrechte, verletzt werden.

    Links:

    https://www1.ethz.ch/id/documentation/rechtliches/Merkblatt_Cloud_Computing_MA.pdf

    https://www1.ethz.ch/id/documentation/rechtliches/leaflet_example_cloud_DE.pdf

    28.03.2017Ana Sesartic 16

    Cloud Computing @ ETH Zrich Regeln und Vorschriften

    https://www1.ethz.ch/id/documentation/rechtliches/Merkblatt_Cloud_Computing_MA.pdfhttps://www1.ethz.ch/id/documentation/rechtliches/leaflet_example_cloud_DE.pdf

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    Personenbezogene Daten sind nach schweizerischem Datenschutzrecht aufzubewahren

    Eine entsprechende Anonymisierung kann erforderlich sein Das Lschen einzelner Datenstze muss jederzeit mglich sein Die Testpersonen mssen eine Einverstndniserklrung unterzeichnen

    28.03.2017Ana Sesartic 17

    Privatsphre

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    Respektieren Sie die Rechte anderer: Dritte Personen, mit denen Sie arbeiten

    Im Zweifelsfall: auch bei einer CC-Lizenz um Genehmigung fragen Beachten Sie, dass gemss ETH-Gesetz die meisten immateriellen Rechte an den

    Werken ihrer Angestellten, der ETH Zrich gehren. Im Zweifelsfalle an ETH transfer wenden (www.transfer.ethz.ch)

    Achten Sie darauf, ausreichende Rechte zu behalten Z.B. fr Open Access Publishing (grner Weg, http://www.library.ethz.ch/Open-Access) Z.B. in Bezug auf Patentanmeldungen: ETH transfer (www.transfer.ethz.ch)

    28.03.2017Ana Sesartic 18

    Geistiges Eigentum

    http://www.transfer.ethz.ch/http://www.library.ethz.ch/Open-Accesshttp://www.transfer.ethz.ch/

  • || 28.03.2017Ana Sesartic 19

    share-alikeby non-derivative Some rights

    reserved

    share

    non-commercial public domainremix

  • || 28.03.2017Ana Sesartic 20

    Vorteile des Teilens von Daten

    Neil Chue Hong http://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.942289

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    Daten, Metadaten und Kontext werden bentigt, um einen Datensatz richtig zu verstehen.

    Das Datenmanagement beinhaltet nicht nur Ihre eigenen Daten, sondern auch eine kritische Sicht auf fremde, von Ihnen verwendeten Daten: Verstehen Sie, wie die Daten gewonnen wurden? Haben Sie gengend Informationen, um ihre Zuverlssigkeit zu bewerten? Knnen Sie die Daten verwenden, ohne mit ihren Urhebern Rcksprache halten zu mssen? Werden Sie in ein paar Monaten noch wissen, welche Daten Sie von anderen Forschern

    wiederverwendet haben? Wissen Sie, wie Sie die von Ihnen verwendeten Daten zitieren sollen? (siehe

    https://www.datacite.org/cite-your-data.html)

    28.03.2017Ana Sesartic 21

    (Wieder-)verwendung von Daten kritisch berdenken

    https://www.datacite.org/cite-your-data.html

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    Langzeitarchivierung von DatenUnd wie man sich darauf vorbereiten kann

    28.03.2017Ana Sesartic 22

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    Ein ordnungsgemsses Datenmanagement, oder dessen Fehlen bestimmen, ob der Datenerhalt mglich ist

    ber eine Zeitspanne von zehn Jahren, mag Datenmanagement allein gengen, es ist jedoch sinnvoll vorauszudenken

    Falls Daten ber lngere Zeitrume aufbewahrt und genutzt werden sollen, sind weitere Massnahmen ntig:

    Daten sollen so selbsterklrend wie mglich sein, einschliesslich der Dokumentation ber die verwendete Software oder noch besser, der Aufbewahrung der Software selber; einschliesslich z.B. Referenzoutputs von Modellalgorithmen

    Mehr Sorgfalt bei der Auswahl und Verwendung von Dateiformaten ist geboten

    28.03.2017Ana Sesartic 23

    Was hat das mit Datenmanagement zu tun?

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    Offene Standards (nicht proprietr) Falls proprietr, nach Mglichkeit konvertieren oder, falls nicht mglich, Programm zur

    Ansicht der Daten beifgen

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