Zahlreiche Aspekte des Forschungsdatenmanagements sollten bereits zu Beginn der Forschung berücksichtigt und thematisiert werden. Mit dieser Checkliste können Sie Best Practices für Ihren Datenmanagementplan und die Verwaltung Ihrer Forschungsdaten ermitteln.

Planung

• Wer ist für welchen Teil der Datenverwaltung verantwortlich?
• Sind für bestimmte Tätigkeiten neue Kompetenzen und Fähigkeiten erforderlich?
• Benötigen Sie zusätzliche Ressourcen für die Verwaltung von Daten wie zum Beispiel Personal, Zeit oder Hardware?
• Haben Sie die Kosten für die Langzeitarchivierung und den langfristige Gewährleitung für Zugriff auf Ihre Daten berücksichtigt?

Dokumentation

• Werden Außenstehende Ihre Daten verstehen und nachnutzen können?
• Erklären sich die Abkürzungen, Codes und Variablen Ihrer strukturierten Daten von selbst oder sind Erläuterungen erforderlich?
• Welche kontextuellen Dokumentationen erklären, was Ihre Daten bedeuten, wie sie gesammelt wurden und mit welchen Methoden sie erstellt wurden?
• Wie werden Sie Daten, Datensätze und Dateien kennzeichnen und organisieren?
• Wie werden Sie sicherstellen, dass Ihre Daten konsistent katalogisiert werden?

Formatierung

• Verwenden Sie standardisierte und konsistente Verfahren zum Erfassen, Verarbeiten, Transkribieren, Prüfen, Validieren und Verifizieren von Daten, wie Standardprotokolle, Vorlagen oder Eingabeformulare?
• Welche Datenformate werden Sie verwenden? Ermöglichen Formate und Software die gemeinsame Nutzung und langfristige Nachhaltigkeit von Daten, wie zum Beispiel nicht-proprietäre Software oder Software, die auf offenen Standards basiert?
• Wie stellen Sie sicher, dass bei der Konvertierung von Daten zwischen verschiedenen Formaten keine Daten, Anmerkungen oder internen Metadaten verloren gegangen oder geändert wurden?

Speicherung

• Werden Ihre digitalen und nicht-digitalen Daten an mehreren sicheren Orten aufbewahrt?
• Wenn Daten an mehreren Orten gespeichert werden, wie werden Sie die Versionen nachverfolgen?
• Müssen Sie die sichere Speicherung von persönlichen oder sensiblen Daten gewährleisten? Wie werden Sie Ihre Daten schützen?
• Wenn Daten mit mobilen Geräten gesammelt werden, wie werden Sie die Daten übertragen und speichern?
• Werden Ihre Dateien ausreichend und regelmäßig durch Backups gesichert und werden Backups sicher gespeichert?
• Wie vergewissern Sie sich, welche Version Ihrer Datendateien der Master ist?
• Wer hat während und nach der Recherche Zugriff auf welche Daten? Benötigen Sie Zugangsbeschränkungen? Wie werden diese langfristig verwaltet?
• Wie lange werden Sie Ihre Daten speichern und müssen Sie auswählen, welche Daten aufbewahrt und welche gelöscht werden sollen?

Vertraulichkeit, Ethik und Einwilligung (Consent)

• Enthalten Ihre Daten vertrauliche oder sensible Informationen? Wenn ja, haben Sie mit den Befragten, von denen Sie die Daten erfasst haben, über das Teilen und die gemeinsame Nutzung von Daten gesprochen?
• Haben Sie eine schriftliche Zustimmung der Befragten, Daten über Ihre Forschung hinaus zu teilen?
• Müssen Sie Daten anonymisieren, wie zum Beispiel personenbezogene Informationen während der Recherche, oder zur Vorbereitung auf die Weitergabe der Daten, entfernen?

Urheberrechte

• Wem gehört das Urheberrecht an Ihren Daten? Könnte es gemeinsame Urheberrechte geben?
• Welche Art von Lizenz ist für die Weitergabe Ihrer Daten geeignet und welche Restriktionen bestehen möglicherweise bei der Wiederverwendung?
• Wenn Sie die Datenquellen anderer Forscher*innen wiederverwenden, haben Sie darüber nachgedacht, wie diese Daten gemeinsam genutzt werden können, zum Beispiel die Aushandlung einer neuen Lizenz?

Daten Teilen

• Wie und wo werden Sie Ihre Forschungsdaten langfristig aufbewahren?
• Beabsichtigen Sie, Ihre Daten für die Weitergabe verfügbar zu machen? Wie werden Sie auswählen, welche Daten weitergegeben werden sollen und welche (eventuell) nicht?
• Wann werden Sie Ihre Daten zur Wiederverwendung verfügbar machen? Benötigen Sie eine Embargofrist?
• Werden Datenqualitätssicherungsprozesse beschrieben?

Daten zugänglich machen

• Wie werden Sie Ihre Daten zukünftigen Nutzern zugänglich machen (z. B. in einem Forschungsrepositorium)?
• Haben Sie mit geeignete Forschungsrepositorien schon Kontaktiert?
• Sind die im Projekt erzeugten und / oder benutzten Daten mit Metadaten auffindbar, identifizierbar und lokalisierbar (zum Beispiel durch persistente Identifikatoren wie der Digital Object Identifier)?

Daten interoperabel machen

• Sind die im Projekt erstellten Daten interoperabel? Ist die Wiederverwendung von Daten zwischen Forschern, Institutionen, Organisationen, Ländern usw. möglich? Dies wird zum Beispiel ermöglicht durch die Einhaltung von Standards für Formate, die Arbeit mit offen verfügbaren Softwareanwendungen, und andere Schritte, die die Rekombinationen mit verschiedenen Datensätzen unterschiedlicher Herkunft erleichtern.

Überarbeitet vom UK Data Service und den ERC’s Horizon 2020 Guidelines.