Zum FAIRen Umgang mit qualitativen, sensiblen Forschungsdaten beim Forschungsdatenzentrum Qualiservice
Abstract
Im Bereich des Forschungsdatenmanagements (FDM) und der Archivierung von Forschungsdaten für die wissenschaftliche Nachnutzung haben sich in den letzten Jahren komplexe Strukturen und Kooperationen herausgebildet, die ihrerseits Impulse für Neuentwicklungen in diesem bereits hochdynamischen Feld setzen. Die FAIR-Prinzipien stellen in dieser Komplexität eine konsensuelle Klammer für Zielsetzungen und Praktiken verschiedenster FDM-Akteure dar. Gleichzeitig definieren die FAIR-Prinzipien keinen Standard, sind als Handlungsempfehlungen nicht universell und decken forschungsethische Fragen nicht ab. So gilt es z.B. für Forschungsdatenzentren, eine eigene FAIRe Praxis zu etablieren und die Prinzipien mit Leben zu füllen. In diesem Beitrag wird anhand der Praxis des Forschungsdatenzentrums Qualiservice gezeigt, wie FAIRe Datenservices für qualitative, sensible Forschungsdaten gestaltet werden können. In disem Vortrag wird anhand von Praxisbeispielen näher illustriert, welche Fragen sich als FDZ mit spezifischer Ausrichtung auf qualitative, sensible Daten aus der Umsetzung der FAIR-Prinzipien stellen, aber auch, welche Lösungen bereits gefunden wuurden. Anhand konkreter Beispiele aus FID-Kontexten wird gezeigt, wie Qualiservice forschungsfreundliche und zugleich FAIRe Prozesse für Archivierung und Nachnutzung etabliert hat und weiter vorantreibt. Dieser Beitrag versteht sich als ein Best-Practice-Beispiel für die FAIRe Archivierung und Aufbereitung zur wissenschaftlichen Nachnutzung qualitativer, sensibler Forschungsdaten und als Impuls für den weiteren Austausch über forschungsgerechte FDM-Lösungen im Zusammenspiel von Fachcommunity und Infrastruktur. Diese Präsentation war Teil der Data Days Niedersachsen 2025. Die Data Days Niedersachsen wurden von der Landesinitiative Forschungsdatenmanagement Niedersachsen, FDM-NDS, veranstaltet. FDM-NDS ist ein Verbundprojekt unter dem Dach der Hochschule.digital Niedersachsen und wird im Rahmen von zukunft.niedersachsen, einem Förderprogramm von Niedersächsischem Ministerium für Wissenschaft und Kultur (MWK) und VolkswagenStiftung gefördert.
Full text
gefördert von: Zum FAIRen Umgang mit qualitativen, sensiblen Forschungsdaten beim Forschungsdatenzentrum Viola Logemann & Paula Lein Virtueller Thementag der Data Days NDS 26.11.2025 1
Agenda 1) Das FDZ Qualiservice 2) Was kennzeichnet qualitative, sensible Forschungsdaten? 3) Der FAIRe Umgang in unserer FDM-Praxis 2
1) Das FDZ Qualiservice 3
Das FDZ Qualiservice Deutschlandweit das einzige Forschungsdatenzentrum, das themenungebunden qualitative sozialwissenschaftliche Forschungsdaten für wissenschaftliche Nachnutzungen aufbereitet Daten: •gering standardisiert & sensibel, personenbezogen •gesamte Bandbreite qualitativer Daten: Interviews, Beobachtungsprotokolle, Gruppendiskussionen, Feldnotizen, Audiound Videodaten Disziplinen: u.a. Soziologie, Ethnologie, Politikwissenschaft, Area Studies, Medienund Kommunikationswissenschaft & Schnittstellen mit naturwissenschaftlichen Disziplinen, wie Psychologie, Sportund Gesundheitswissenschaft, Klima-, Umweltund Biodiversitätsforschung Spezialisierung auf sensible Daten und die damit verbundenen ethischen, rechtlichen, fachlichen und technischen Voraussetzungen 4
DFG-Machbarkeitsstudie DFG-Projekt Basis komponenten FDZ DFG –Implementationsprojekt Zusammen mit: FID Sozialand Kulturanthropologie akkreditiert & berufen NFDI 1988-2001 2003-2005 2011-2014 2015 2018 seit 2019 SFB 186 Archiv Lebenslaufforschung (ALLF) - Historie seit 2022/23 FID Soziologie FID Politikwiss. FID Kriminologie FID Geschlechterforschung Datenportal Rassismusund Rechtsextremisforschung DP REX Aufbauförderung Neuaufstellung 5
Fachinformationsdienste: Beratung & Weiterentwicklung FID Sozialund Kulturanthropologie FID Soziologie FID Politikwissenschaft FID Kriminologie FID Geschlechterforschung / Gender Studies 6
Die Referentinnen: Paula Lein, M.Sc.: [email protected] … ist Politikwissenschaftlerin und seit Anfang 2023 wissenschaftliche Mitarbeiterin bei Qualiservice im Kooperationsprojekt mit dem Fachinformationsdienst Politikwissenschaft. In dieser Funktion berät sie politikwissenschaftlich Forschende zur Archivierung und Aufbereitung ihrer qualitativen Forschungsdaten und entwickelt Kurationslösungen für die Datentypen Expert*inneninterviews und Dokumente weiter. Dr. Viola Logemann: [email protected] ist Soziologin und seit Anfang 2025 wissenschaftliche Mitarbeiterin bei Qualiservice im Kooperationsprojekt mit dem Fachinformationsdienst Soziologie. In dieser Funktion berät sie soziologisch Forschende zur Archivierung und Aufbereitung ihrer qualitativen Forschungsdaten und beschäftigt sich u.a. mit Kurationslösungen für Daten aus Mixed-Methods-Studien. 7
2) Was kennzeichnet qualitative, sensible Forschungsdaten? 8
Beispiele für qualitative Forschungsdaten (I) Thompson, P. (2019). Pioneers of Social Research, 1996-2012. [data collection]. 4th Edition. UK Data Service. SN: 6226, DOI: 10.5255/UKDA-SN-6226-6 9
Findable Accessible Interoperable Reusable “FAIR is not a standard […]. FAIR is not equivalent to open. […] FAIR principles do not, in themselves, cover the crucial aspects of intrinsic data quality or ethics.” (GOFAIR FAQ) 16
Findable Accessible Interoperable Reusable Welche FAIRen Anforderungen stellen uns vor besondere Herausforderungen? Wie können wir unsere forschungsnahe Praxis einsetzen, damit von Beginn eines Projektes an FAIRe Forschungsdaten entstehen? 17
indable? •Verbreitung von Data Sharing in qualitativer vs. quantitativer Forschung •Einzigartigkeit von qualitativen Forschungsdaten: effiziente Einschätzung des Data Fit und Vermittlung von vielseitigen und heterogenen Nachnutzungspotenzialen der qualitativen Daten F 18
indable! •Nachweis unserer Datensätze in Suchportalen und Fachportalen F 19
Nachweis in Suchportalen 20
Nachweis in Suchportalen 21
Nachweis in Suchportalen 22
QualidataNet als zentraler Suchort für alle qualitativen Forschungsdaten https://www.qualidatanet.com/de/ 23 Dr. Kati Mozygemba
Nachweis in Fachportalen 24 FID Sozialund Kulturanthropologie
Nachweis in Fachportalen 25 FID Politikwissenschaft
Angepasste Metadaten zur besseren Einschätzung des Data Fit ●FID SKA: Erweiterung der Mikro-Metadaten durch Annotationen und Segmentierungen der Primärforschenden 32 Dr. Michaela Rizzolli Weitere Informationen in Gruber, M.; Rizzolli, M. (2025): Audiovisuelle Forschungsdaten und ihre Kontexte teilen. Archivierung und Nachnutzung von Daten aus der ethnografischen Filmforschung. https://doi.org/10.3262/978-3-7799-8525-9 Einsehbar nach Registrierung https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.963249
ccessible? •Datenund Personenschutz als oberstes Gut •Daten(satz)spezifik und Anforderungen der Forschenden A 33
ccessible! •Zugangsbeschränkungen (z.B. Embargos), vertragliche Nutzungsvereinbarung, kostenfreie Nachnutzung •Beispiel aus Use Study im FID Politikwissenschaft: Kurthen, Hermann; Franke, Ulrich : Außenpolitische Einstellungen deutscher Eliten. Transkripte der Expert:inneninterviews [dataset]. Qualiservice, PANGAEA, https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.972522 (dataset in review) •CUF für die akademische Lehre •SUF für wissenschaftliche Forschung •Onsite nur am Gastwissenschaftler:innenarbeitsplatz A 34
Data Sharing mit Qualiservice Schritt 1: Erstkontakt und Beratung •Kontaktaufnahme •Beratung zur Ressourcenplanung •Beratung zur Datenvorbereitung (persönlich und in Workshops) Schritt 2: Datenübergabevereinbarung und Datenabgabe •Erstellen einer Datenübergabevereinbarung (beinhaltet z.B. evtl. Schutzmaßnahmen, Berücksichtigung individueller Bedingungen wie Studienund Bereichsspezifik) •Datenkuration/Datenaufbereitung durch Qualiservice •Proofread durch Datengebende Schritt 3: Datenzugang •Publikation der Metadaten und des Studienreports als unsensible Daten •Datenzugang für Nachnutzer*innen nach Abschluss einer Nutzungsvereinbarung 35
Metadaten zum Datensatz 36 https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.975394
nteroperable? •Aussagekraft und Materialspezifik von Metadaten bei gleichzeitiger Anwendung offener Standards I 37
nteroperable! •Metadatenerfassung als kooperative Aufgabe von Forschenden und FDZ •kontrolliertes Vokabular für qualitative Forschungsdaten QualiTerm •Mitarbeit in DDI Subgroup Qualitative Data •Verknüpfung von Metadaten bei der verteilten Archivierung I 38
Metadatenentwicklung •Qualiservice Metadatenschema -> •QualiTerm: ein gemeinsam mit qualitativ Forschenden entwickeltes kontrolliertes Vokabular für die Beschreibung zentraler und spezifischer Elemente von qualitativen Forschungsmaterialien •Mitarbeit in der DDI Qualitative Data Subgroup •Begriff „Theoretical Sampling“ als gängige Fallauswahlmethode in der qualitativen Forschung •Etablierung in das kontrollierte Vokabular „Sampling Procedure“ der DDI: https://vocabularies.cessda.eu/vocabulary/SamplingProcedure?code=Theoretica lSampling Dr. Kati Mozygemba Noemi Betancort Cabrera 39 Betancort (o.J., Stand 2025): The Qualiservice Metadata Model https://wiki.pangaea.de/images/c/c3/QS_Metadata_Model_Int roduction_2025.pdf
Entwicklung internationaler Metadatenschemata 40 Weitere Informationen https://doi.org/10.5281/zenodo.14039150
Verknüpfung von Metadaten bei der verteilten Archivierung •FID Soziologie: Daten aus Mixed-Methods-Studien zusammen mit GESIS https://doi.org/10.1594/PANGAEA.919342 https://doi.org/10.4232/1.14187 41
Paula Lein: [email protected] Vielen Dank! Forschungsdatenzentrum Qualiservice Universität Bremen Web: https://www.qualiservice.org E-Mail: [email protected] Viola Logemann: [email protected] Funding Acknowledgement: gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) – 442494171; 249175779; 285674817; 285936034; 285977323; 558745558 https://orcid.org/0009-0009-6538-4782 https://orcid.org/0009-0000-1066-946X
Quellen I Betancort Cabrera, N., & Mozygemba, K. (2024). Improving interdisciplinary research with cross-domain metadata for qualitative data objects. Helmholtz Metadata Collaboration (HMC) Conference 2024 (HMC 2024), online. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.14039150 Betancort Cabrera, N. (o.J., Stand 2025): The Qualiservice Metadata Model. Online. https://wiki.pangaea.de/wiki/Qualiservice_Data_Model. Zugegriffen am 24.11.2025 GOFAIR (o.J.): GOFAIR FAQ - What FAIR is not. https://www.go-fair.org/resources/faq/what-fair-is-not/. Zugegriffen am 22.07.2025. Goerres, A. Spies, D.C.; Mayer, S. (2020): Das Wahlverhalten der Deutschen mit Migrationshintergrund, qualitative Phase. Transkripte der Fokusgruppeninterviews [dataset]. Qualiservice, PANGAEA, https://doi.org/10.1594/PANGAEA.919342 Goerres, A., Spies, D. C., & Mayer, S. (2023). Immigrant German Election Study (IMGES) (ZA7495; Version 2.0.0) [Data set]. GESIS, Cologne. https://doi.org/10.4232/1.14187 Gruber, M. & Rizzolli, M. (2025): Audiovisuelle Forschungsdaten und ihre Kontexte teilen. Archivierung und Nachnutzung von Daten aus der ethnografischen Filmforschung, in: Wilke, René und Hubert Knoblauch: Videographie und Videoanalyse. Beiträge zur Erhebung, Analyse und Nutzung von Videodaten in der Qualitativen Forschung, Berlin 2025, S. 452-469, https://doi.org/10.3262/978-3-7799-8525-9. Gruber, M. (2015): Gbaya. Beekeeping and Honey Hunting. https://doi.org/10.18450/ethnoa-medien/34 Gruber, M. (2024): Traditional Beekeeping and Honey Hunting in Central Cameroon. Audiovisual Material, Video Footage [dataset]. Qualiservice, PANGAEA, https://doi.org/10.1594/PANGAEA.963249 Habermas, T. (2022): MainLife: Entwicklung der Lebensgeschichte. Transkripte der Erzählungen [dataset]. Qualiservice, PANGAEA, https://doi.org/10.1594/PANGAEA.946345 Heuer, J.-O.; Kretzer, S.; Mozygemba, K.; Huber, E.; Hollstein, B. (2020): Kontextualisierung qualitativer Forschungsdaten für die Nachnutzung –eine Handreichung für Forschende zur Erstellung eines Studienreports, in: Qualiservice Working Papers 1-2020, Bremen 2020, https://doi.org/10.26092/elib/166. Heuer, J., Hollstein, B., Mozygemba, K. (2021): „Data Sharing“ mit Qualiservice. In: Soziologie – Forum der Deutschen Gesellschaft für Soziologie 50 (4), S. 459-472. 49
Quellen II Hollstein, B. & Strübing, J. (2018): Archivierung und Zugang zu Qualitativen Daten. RatSWD Working Paper 267/2018. Berlin: Rat für Sozialund Wirtschaftsdaten, https://doi.org/10.17620/02671.35 Kurthen, H. & Franke, U. (im Erscheinen): Außenpolitische Einstellungen deutscher Eliten. Transkripte der Expert:inneninterviews [dataset]. Qualiservice, PANGAEA, https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.972522 (dataset in review) Mau, S.; Lux, T.; Westheuser, L. (2025): Triggerpunkte: Konsens und Konflikt in der Gegenwartsgesellschaft. Transkripte der Fokusgruppeninterviews [dataset]. Qualiservice, PANGAEA, https://doi.org/10.1594/PANGAEA.975394 Mozygemba, K. & Kretzer, S. (2020): Datenvielfalt im Data Sharing - eine kooperative Aufgabe von Forschenden und Forschungsdatenzentrum (preprint), Qualiservice Working Papers 3-2020, Bremen, http://dx.doi.org/10.26092/elib/345 Mozygemba, K.& Hollstein, B (2023): Anonymisierung und Pseudonymisierung qualitativer textbasierter Forschungsdaten –eine Handreichung. Qualiservice Working Papers 5-2023, Bremen, https://doi.org/10.26092/elib/2525 Rizzolli, M.; Imeri, S. & Huber, E. (2024): Ethnografische Forschungsmaterialien zur Archivierung und Nachnutzung vorbereiten und dokumentieren –ein Überblick für Forschende, Qualiservice Working Papers 6-2024, Bremen, https://doi.org/10.26092/elib/2723 Thompson, P. (2019). Pioneers of Social Research, 1996-2012. [data collection]. 4th Edition. UK Data Service. SN: 6226, https://doi.org/10.5255/UKDA-SN6226-6 The Second Woods Project (2011): Second Woods Field Notes (tDAR id: 366368); The Digital Archaeological Record, https://doi.org/10.6067/XCV86Q1VQ6 Wilkinson, M.; Dumontier, M.; Aalbersberg, I. et al. (2016): The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Scientific Data 3, 160018. https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18 50