Nachdem wir von Episode 199 zur 200 schon 10 Monate gebraucht haben, ist’s auch dieses Mal wieder sehr lang geworden. Manchmal kommt das Leben halt zwischen die eigenen Pläne und dann muss man etwas pausieren, ob es einem passt, oder nicht. ABER, getreu dem Motto „Unkraut vergeht nicht“ sind wir zurück und willens zu bleiben.
Und wir stellen fest, dass in unserer Absenz weniger getan hat, als uns lieb wäre. Das Thema hat vor allem an politischem und strategischen Gewicht gewonnen und ist zumindest auf der Policy-Ebene weiter angekommen. Wir stellen aber auch fest, dass die Umsetzung weitestgehend noch aussteht. Also heißt es für uns, wie auch für die wissenschaftlichen und politischen Akteure: Dranbleiben!
Ob wir hier an dieser Stelle etwas ändern, oder in alter Manier weitermachen, werden wir sehen. Es gibt auf jeden Fall ein paar größere Themen, die wir in nächster Zeit von verschiedenen Perspektiven und wahrscheinlich über mehrere Episoden hinweg erschließen wollen. Und wir haben auch noch ein paar „ältere“ Sachen auf Lager die wir in den Feed werfen werden – wobei das einzig „alte“ daran das Aufnahmedatum sein dürfte, denn thematisch ist da nicht viel gealtert.
An diese Stelle also schon einmal vielen Dank für Eure Geduld und dass Ihr uns weiter treu geblieben seid. Und noch ein kurzer Hinweis in eigener Sache: wir haben das Blog und den Feed kürzlich auf HTTPS umgestellt (ja, jetzt erst!). Das sollte Euch eigenlicht nicht weiter beeinträchtigen, sollten aber die neuen Episoden nicht in dem von Euch abonnierten Feed erscheinen, vielleicht noch einmal neu abonnieren.
Viel Spaß mit dieser Episode!
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Shownotes: OSR201 Zurück [DE]
Begrüßung
00:00:00Helmholtz Open Science; — Science Council Newsletter; — Science Council Open Science Roundups; — UNESCO Open Science; — European Open Science Cloud; — TIB Open Science Festival; < — Open science Conference & Barcamp — Frank Miedema (Utrecht); — Frank Miedema's Keynote @ TIB Open Science Festival; — NFDI; — Mikrobiologie Veranstaltung in Frankfurt (Molecular biology of archaea); — Molecular biology of archaea; — Why traditional startups struggle to disrupt the academic publishing industry; — Web3; — Blockchain for Science; — QualiChain; — Open Science Chain; — Open Science Call; — AG Open Science; — deRSE; — German Reporoducibility Network (GRN);.
Begrüßung
00:25:40ZBW: “Open Science should provide support, not impose sanctions”; — The Future is Open Science — DALI (Data Literacy Initiative); — Carpentries; — A Brief History of Data Literacy; < — Projekt DataStew bei ZB MED; — FAIR Principles; — Kurzer Exkurs zu Podcasting und Streaming in der Lehre; — Podcast "Digi hoch 3" der TH Köln;.
10 Antworten zu „OSR201 Zurück [DE]“
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Ist ja ganz nett, hier mal wieder ein Lebenszeichen zu vernehmen, aber das war ja mal eine absolut inhaltlose Folge („Wir sollten uns unbedingt mal treffen, um zu besprechen, was wir unbedingt mal besprechen sollten.“). Achja, und spannend….spannend…spannend…super spannend….Ich glaub es gibt ein paar mehr Adjektive, mit denen man Themen beschreiben könnte.
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Hallo H.!
Danke für das offene Feedback, das ich auch gut nachvollziehen kann. Wahrscheinlich wäre eine stärker themengetriebene Episode als „Rückmeldung“ und „Auftakt“ zum Weitermachen interessanter gewesen – „Point taken“. Ist für uns, und insbesondere für mich immer auch mit recht viel Vorbereitung verbunden. Und für diese Episode war es uns wichtig überhaupt erst einmal wieder zu erscheinen. Zudem ist es mir anscheinend nicht besonders gut gelungen, mein Erstaunen besser zu verpacken, wie „gefühlt wenig konkrete Fortschritte“ es in meiner Abwesenheit in dem Themenbereich gab und wie schwer es mir gleichermaßen fiel mir einen „Wo stehen wir“-Überblick zu erarbeiten.
Aber ja, wir werden in Zukunft wieder mit konkreten Themen aufwarten.
Danke auch für den Hinweis auf unseren anscheinend recht einseitigen „Vortragsstil“. Ein abwechslungsreicherer Sprachgebrauch bietet in der Tat für Hörerinnen und Hörer sicher ein angenehmeres Hörerlebnis. Ich bitte hier einfach um Nachsicht – hängt bestimmt damit zusammen, dass wir zunächst nur über die Themen laut nachgedacht haben, ist aber zum Teil auch bestimmt unserer Pause (und damit Entwöhnung) geschuldet. Und das wir abends nach einem 12h Arbeitstag und familiären Pflichten aufnehmen ist unserer Konzentration bestimmt auch nicht immer zuträglich. Vielleicht ist das nachvollziehbar – im Zweifel einfach mal selbst ausprobieren.
Und wenn’s zu inhaltslos oder einseitig ist – es gibt da mittlerweile ein recht gutes Angebot von Open Science Podcasts, bei denen man mal Reinhören kann und vielleicht ein annehmbareres Hörerlebnis erfährt. Bei der ZBW gibt’s da eine schöne Liste.
Wohlwollende Grüße,
Matthias
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Lieber Matthias, lieber Konrad,
vielen Dank für diese Episode, die ich (entgegen manch anderer Meinung) ganz angenehm fand. Vielleicht liegt es auch daran, dass ich mich mit den besprochenen Themen selbst intensiv auseinandersetze (ich befinde mich wohl in einer ähnlichen Blase wie Konrad).
Da ihr unter anderem auf die NFDI zu sprechen gekommen seid, wollte ich hier noch ein paar Links loswerden, die die NFDI auf einer Metaebene heraus betrachten (und damit auch gleich die von Konrad angesprochenen Visualisierungen vornehmen):
– „Das Versprechen der Vernetzung der NFDI“: https://doi.org/10.17192/bfdm.2021.3.8336 (inkl. Datenpublikation)
– NFDI in der Wikidata-Welt: https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:WikiProject_NFDI/SPARQL-queries und https://www.wikidata.org/wiki/User:Wiljes/NFDI-
Hallo Lukas!
Danke Dir für das Feedback und die Links (kurzer Hinweis: das Zertifikat auf Bausteine Forschungsdatenmanagement scheint abgelaufen zu sein). Schön, dass die Workshop-Ergebnisse so dokumentiert sind.
Bis Du noch an der RWTH Aachen? Ich erinnere mich vor ein paar Jahren ein Interview gelesen zu haben – ich glaube im Kontext von FDM in SFBs?
Cheers,
Matthias
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Hallo Matthias (ich schreibe jetzt mal hier einen weiteren Kommentar),
wie interessant, du hast wohl damals das Interview von mir als Data Steward im SFB1382 gelesen (https://crc1382.org/rdm). Ich bin noch immer an der RWTH und am IT Center, doch nun in anderer Position unterwegs, da wir nun eine eigene Abteilung zum Thema „Forschungsdatenmanagement“ haben, in der ich als stellv. Abteilungsleiter agiere.
Schöne Grüße
Lukas-
Hi Lukas,
jep, das war’s – ich erinnere mich an die Darm-Leber-Achse.
Hat sich aus Deiner Sicht Data Stewardship „natürlich“ in Forschungsdatenmanagament entwickelt, oder gab’s da strategische Impulse abseits der Entwicklung von „innen heraus“?
Cheers,
Matthias
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Hi Matthias,
Data Stewardship ist meines Wissens ganz verschieden definiert, sodass die Data Stewards (auch bei uns) unterschiedliche Aufgaben haben. Es zeigt sich jedoch, dass die Anforderungen steigen und über eine „direkte, simple Hilfe beim Datenmanagement“ oder die Forschende permanent an das Ausfüllen eines Datenmanagementplans zu erinnern hinausgeht. Forschenden ist dann beim Forschungsdatenmanagement geholfen, wenn man den theoretischen Überbau (FAIR-Prinzipien, Wissensgraph etc.) konkret in den individuellen Workflow einbaut. Das erfordert aber Kenntnisse, die mitunter über den Kenntnisstand und Fähigkeiten von Data Stewards hinausgeht. Für uns ist ein Ansatz, dass wir mit den Data Scientists, die über die technische Expertise verfügen, Tandems bilden (unsere sehr grobe Unterscheidung zwischen Data Stewards und Data Scientists: Data Scientists arbeiten mit Forschungsdaten, Data Stewards arbeiten mit Menschen, die Forschungsdaten haben). Parallel dazu werden die Data Stewards entsprechend geschult und weitergebildet (das Stichwort Data Literarcy fiel auch in der Podcast-Folge). Das bedeutet nicht, dass wir aus den Data Stewards klassiche Entwickler machen wollen, aber sie dazu befähigen, die konkrete Hilfe für die Forschenden leisten zu können. Data Stewards sind und bleiben nach wie vor die Experten, um Forschenden das Einmaleins des FDMs zu erläutern (es fängt mit „Wie benenne ich eine Datei sinnvoll?“), aber das Forschungsdatenmanagement hat sich in jüngster Zeit sehr stark professionialisiert, sodass es nicht mehr reicht zu wissen, welches Datumsformat das richtige ist, sondern wie programmiere ich gegen eine REST-API (Schnittstelle), um die Daten nach ihrer Erzeugung annotiert auf eine Plattform zu schieben.
Ich denke, es gibt ganz klare strategische Impulse (Ausschreibung von Datenkompetenzzentren, die NFDI an sich …) die aber vielleicht Ausdruck der gestiegenen Anforderung an das FDM sind, was wiederum zur angesprochenen Professionalisierung des FDMs selbst führt. Data Stewardship ist vielleicht Henne und Ei (oder Problem und Lösung) zugleich: zum einen reagieren die eingesetzten Data Stewards auf die gestiegenen Anforderungen im FDM, indem sie für Forschende als notwendigen Katalysator fungieren und diese mit ihren Daten abholen, zum anderen wird der Bereich FDM weiter ausgebaut, weil es nun dezidiert Personen gibt, die sich darum kümmern und große Expertise aufbauen, die wiederum zurückgespielt wird in die Entwicklung neuer Plattformen, Schnittstellen, Standards etc.Wahrscheinlich habe ich jetzt mehr Fragen aufgeworfen als deine beantwortet….
Schöne Grüße
Lukas-
Hi Lukas,
wow, danke Dir für die ausführliche Antwort! War mir tatsächlich nicht klar wie hier die Positionierung der Data Stewards im übergeordneten Bereich des FDM mit seinen wachsenden technischen Ansprüchen aussieht. Ich hätte da tatsächlich eine stärke technische Fokussierung der Data Stewards über die Zeit erwartet, sehe aber den Vorteil eine entsprechend auf mehreren Schultern (und Rollen) lastenden Professionalisierung. Du sagst ja selbst, dass Data Stewardship ganz verschieden definiert ist – frage mich also, ob eine Vorgehensweise wie sie bei Euch existiert die gängige Vorgehensweise ist. Sind Dir andere Organisationsmodelle bekannt? Müsste doch glatt mal schauen ob’s da Meta-Forschung zur Rolle und Entwicklung von Data Stewards gibt.
Cheers,
Matthias
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Hi Matthias,
es gibt dazu einen sehr interessanten Artikel: „Final report: Towards FAIR data steward as profession for the lifesciences. Report of a ZonMw funded collaborative approach built on existing expertise“ (https://zenodo.org/record/3474789#.YjmVkDUxmUk).
Darin werden auch die unterschiedlichen Positionierungen und Rollenausprägungen von Data Stewardship benannt.Schöne Grüße
Lukas-
Hi Lukas!
Sehr schön, danke Dir für den Link! Die Übersicht der Definitionen ist in der Tat sehr einsichtig – ich mag die Definition von Seiner (2006), dass Data Stewardship die „…formalisation of accountability for the management of data resources…“ sei, obwohl diese Accountability vermutlich mittlerweile wohl voll bei den Forschenden liegen dürfte. Würde ich zumindest schätzen. Aber für 2006 find ich das sehr prägnant!
Ich hab übrigens mittlerweile mal die Open Knowledge Maps bemüht – ich weiß, hätte ich auch vorher machen können/sollen – und eine ganze Reihe von interessanten (da ist’s wieder dieses Wort) Beiträgen gefunden. Einsichtig finde ich durchaus auch (aus meiner externen Sicht) den Anfang Oktober erschienenen Finalen Report der RDA Professionalising Data Stewardship Interest Group (PDS-IG) zur RDA Data Stewardship Organisational Models Survey: https://doi.org/10.5281/zenodo.6665145.
Noch mehr gibt’s dann halt in der entsprechenden Open Knowledge Map, insbesondere in der Area: Scientific data stewardship, Data stewardship maturity, Bausteine Forschungsdatenmanagement. Ich vermute vieles davon wird Dir bekannt sein, aber vielleicht liest hier noch jemand mit für den das von Interesse ist.
Cheers,
Matthias
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