Open-Data-Mythen

von | 10. Juni 2024 | Blog, Open Data

Eine Übersicht der verbreitetsten Missverständnisse

In der Diskussion um die Öffnung von Forschungsdaten gibt es viele Missverständnisse. Hier beleuchte ich die häufigsten Mythen und zeige auf, warum sie nicht zutreffen.

1. Mythos: Open Data ist schwierig und zeitaufwändig.
Dieser Mythos hält sich hartnäckig, doch er ist nicht zutreffend. Es ist zwar richtig, dass die Vorbereitung der Daten, die Auswahl eines geeigneten Repositorys und die Speicherung Zeit in Anspruch nehmen, aber es gibt effiziente Wege, diesen Prozess zu gestalten. Unterstützung gibt es von erfahrenem Kollegen, Datenexperten oder Ihrer Bibliothek. Die anfängliche Mühe zahlt sich langfristig aus, da Ihre Daten strukturiert und nachvollziehbar bleiben, was zukünftige Anfragen minimiert und Zeit spart.

2. Mythos: Open Data ist zu teuer.
Auch dieser Mythos stimmt nicht. Open Data muss nicht teuer sein. Sorgfältige Planung und Dokumentation, sowie die Vermeidung von Fehlern bei der Datenerhebung und -archivierung, führen zu qualitativ hochwertigen Daten. Diese Investitionen lohnen sich sowohl für Ihre eigene Forschung als auch für die Weitergabe und Wiederverwendung der Daten. Zusätzlich gibt es Fördermittel, die die Kosten für Datenaufbereitung und -dokumentation abdecken können.

3. Mythos: Ich habe gar keine Forschungsdaten.
Forschungsdaten sind vielfältig und umfassen viele Formen von Informationen. Jede gesammelte, beobachtete, generierte oder kreierte Information, die zur Validierung oder Reproduktion Ihrer Forschungsergebnisse dient, zählt als Forschungsdaten. Dies können Tabellen, Textdateien, Audio- oder Videoaufnahmen, Fragebögen, Laborprotokolle oder Computercode sein.

4. Mythos: Meine Daten sind für niemanden interessant.
Dieser Mythos unterschätzt den Wert von Forschungsdaten. Ihre Daten können nicht nur für Kolleg
in Ihrem Fachgebiet relevant sein, sondern auch für Forschende anderer Disziplinen, die unterschiedliche Analysemethoden anwenden oder die Daten mit anderen kombinieren und so neue Erkenntnisse gewinnen. Auch Lehrende, politische Entscheidungsträger oder die allgemeine Öffentlichkeit könnten von Ihren Daten profitieren.

5. Mythos: Es ist für meine Forschungskarriere egal, ob ich meine Daten teile.
Das Gegenteil ist der Fall. Das Teilen von Forschungsdaten kann Ihrer Karriere viele Vorteile bringen wie neue Kollaborationsmöglichkeiten und mehr Sichtbarkeit für Ihre Arbeit. Es trägt zu höherer Forschungsqualität, mehr Wissenstransfer und einem schnelleren wissenschaftlichen Fortschritt bei.

6. Mythos: Meine Daten sind zu heikel zum Teilen.
Nicht unbedingt. Es gibt legitime Gründe für geschlossene oder eingeschränkt zugängliche Daten, aber selbst dann können Sie Metadaten teilen. Metadaten geben anderen Forschenden Auskunft darüber, wie auf die Daten zugegriffen werden kann und wie sie zitiert werden sollten. Die FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) helfen, Daten angemessen zugänglich zu machen. Bei Unsicherheiten können Sie Datenschutzbeauftragte oder Open-Data-Expert zu Rate ziehen.

7. Mythos: Open Data bedeutet Kontrollverlust.
Dieser Mythos ist unbegründet. Wenn Sie Ihre Daten in einem Repository veröffentlichen, behalten Sie die Kontrolle darüber, wer Zugang hat und was mit den Daten gemacht werden kann. Viele Repositories bieten beschränkten Zugang oder Embargoperioden an. Zudem können Sie durch die Wahl verschiedener Lizenzen festlegen, wie Ihre Daten nachgenutzt werden dürfen und wie Sie als Urheber genannt werden müssen. Es ist jedoch wichtig, eventuelle Konflikte mit Förderrichtlinien zu prüfen.

8. Mythos: Andere könnten mehr von meinen Daten profitieren als ich selbst.
Es gibt keinen Hinweis darauf, dass andere mehr Profit aus Ihren Daten schlagen oder Ihr geistiges Eigentum stehlen könnten. Die Öffnung Ihrer Daten bringt vielmehr Vorteile wie erhöhte Aufmerksamkeit für Ihre Forschung und neue Kooperationsmöglichkeiten. Durch das frühe Teilen Ihrer Daten können Sie Ihre Forschungsschwerpunkte markieren und Anerkennung durch Zitationen erhalten. Persistente Identifikatoren wie DOIs garantieren, dass Sie als Urheber anerkannt werden.

-> Handout: 8 Open Data Mythen (PDF)