[et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_row column_structure=”1_2,1_2″ _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” custom_padding=”||0px|||” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”1_2″ _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_heading title=”Schritt 2: Daten erheben” _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_heading][et_pb_text _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” width=”99.4%” custom_margin=”|-60px|6px|||” custom_padding=”|14px||||” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n
Die Datenerhebung ist ein kritischer und oft umfangreicher Teil der Forschung. Fehler in dieser Phase k\u00f6nnen den gesamten Forschungsprozess beeintr\u00e4chtigen und falsche Ergebnisse zur Folge haben. Daher ist die Anwendung von Forschungsdatenmanagement-Prinzipien einschlie\u00dflich der sorgf\u00e4ltigen Dokumentation der Forschungsaktivit\u00e4ten und der Erfassung von Metadaten<\/strong> <\/a>essenziell. Die Kernaspekte der Datenerhebungsphase im Rahmen des Forschungsdatenmanagements (FDM) umfassen:<\/strong><\/p>\n 1. Datenerhebungsmethoden:<\/strong> Dazu geh\u00f6ren Experimente, Beobachtungen, Messungen und Simulationen, Umfragen, Interviews etc. Diese Aktivit\u00e4ten m\u00fcssen pr\u00e4zise geplant und durchgef\u00fchrt werden, um relevante und valide Daten zu produzieren. F\u00fcr jede dieser Methoden gibt es spezifische Tools, die die Datenerhebung unterst\u00fctzen. Zum Beispiel k\u00f6nnen bei Umfragen Online-Tools wie LimeSurvey verwendet werden. Experimente und Messungen k\u00f6nnen spezialisierte Software und Hardware erfordern und es kann z.B. von Vorteil sein, ein elektronisches Laborbuch (ELN)<\/strong><\/a> zu f\u00fchren.<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=”1_2″ _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_image src=”https:\/\/fdm-nds.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/FD_Lebenszyklus_S2_Daten_erheben_Buhnenbild_Mau_CC-BY.png” alt=”FD-Lebenszyklus Schritt 2 Daten erheben” title_text=”FD_Lebenszyklus_S2_Daten_erheben_B\u00fchnenbild_Mau_CC-BY” _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_image][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row column_structure=”3_5,2_5″ _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” custom_padding=”0px|||||” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”3_5″ _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” min_height=”171.6px” custom_padding=”|0px||||” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n 2. Erzeugung von digitalen Rohdaten:<\/strong> Werden Daten nicht von vornherein digital erfasst, m\u00fcssen sie zun\u00e4chst digitalisiert werden. Die Umwandlung von physischen in digitale Daten, beispielsweise durch Scannen oder Transkribieren, ist ein entscheidender Prozess, der eine sorgf\u00e4ltige Dokumentation erfordert. 4. Sicherung und Verwaltung der Daten sowie Dokumentation der Datenerhebung:<\/strong> Die Datensicherheit und -integrit\u00e4t m\u00fcssen durch regelm\u00e4\u00dfige Backups und kontrollierte Zugriffsrechte gew\u00e4hrleistet werden, wof\u00fcr eine robuste Infrastruktur unerl\u00e4sslich ist.<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=”2_5″ _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_video src=”https:\/\/youtu.be\/U9JPobn6XfQ?si=wq8danh1fQ29dJ2Z” _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” width=”100%” custom_margin=”|546px|16px|-43px||” custom_padding=”||4px|0px||” global_colors_info=”{}” min_height=”198.4px”][\/et_pb_video][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” custom_margin=”-72px|auto||auto||” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n Aspekte wie konsistente Dateibenennungen, Versionskontrolle und Methoden der Datendokumentation sind ebenfalls wichtig (siehe Exkurs Datendokumentation<\/strong><\/a>). Zudem ist eine genaue und vollst\u00e4ndige Dokumentation aller Schritte im Datenerhebungsprozess entscheidend, um Transparenz zu gew\u00e4hrleisten und die Reproduzierbarkeit der Forschungsergebnisse sicherzustellen.<\/p>\n 5. Erfassung und Erstellung von Metadaten:<\/strong> Die Erstellung deskriptiver Metadatens\u00e4tze ist essentiell f\u00fcr die Nutzbarkeit und Nachvollziehbarkeit der Daten. Metadaten sollten z.B. Informationen zur Datenerhebungsmethode, zum Zeitpunkt und Ort der Datenerhebung, zu verwendeten Instrumenten und zur Datenbearbeitung umfassen. Je nach Fachdisziplin stehen hierf\u00fcr spezielle Metadatenprofile sowie unterst\u00fctzende (Online-)Anwendungen f\u00fcr die Metadatenerstellung und -verwaltung zur Verf\u00fcgung. Auch sollte \u00fcber die Verwendung kontrollierter Vokabulare<\/strong> <\/a>nachgedacht werden.<\/p>\n In der Datenerhebungsphase sind rechtliche und ethische Aspekte von zentraler Bedeutung (siehe Exkurs Rechtliche Aspekte im FDM<\/strong><\/a>). Strenge Datenschutzvorschriften gem\u00e4\u00df der DSGVO [1] sch\u00fctzen das Recht auf informationelle Selbstbestimmung. Die Verarbeitung personenbezogener oder personenbeziehbarer Daten<\/strong><\/a> ist nur mit expliziter Einwilligung<\/strong> <\/a>der betroffenen Personen zul\u00e4ssig, die im Vorfeld eingeholt werden muss. Teilnehmende m\u00fcssen transparent \u00fcber den Zweck der Datenerhebung, die Art der Verarbeitung und ihre Rechte informiert werden, einschlie\u00dflich des Widerrufs der Einwilligung und des L\u00f6schens ihrer Daten. F\u00fcr die Nutzung urheberrechtlich gesch\u00fctzter Materialien wie Fotos, Texte oder T\u00f6ne m\u00fcssen entsprechende Nutzungsrechte eingeholt werden. Um die Verarbeitung personenbezogener Daten auf das notwendige Ma\u00df zu beschr\u00e4nken, soll nach dem Prinzip der Datensparsamkeit gehandelt und nur die f\u00fcr einen bestimmten Zweck erforderlichen Daten gesammelt werden. Zudem muss die Datensammlung angemessen im Verh\u00e4ltnis zum verfolgten Zweck sein. Entscheidend ist hierbei die Beantwortung zweier Kontrollfragen: Ist die Erfassung der Daten tats\u00e4chlich notwendig, um den angestrebten Zweck zu erreichen? Und: Kann dieser Zweck nicht auf eine zumutbare Weise durch andere Mittel realisiert werden? [2]<\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_divider _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” width=”33%” custom_margin=”||0px|||” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_divider][et_pb_text _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n [1] https:\/\/dsgvo-gesetz.de<\/a> [\/et_pb_text][et_pb_heading title=”Weiterf\u00fchrendes” _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” title_level=”h3″ custom_margin=”||14px|||” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_heading][et_pb_accordion _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_accordion_item title=”Checkliste f\u00fcr wissenschaftliche Umfragen im Forschungsdatenmanagement der Universit\u00e4t Hildesheim” open=”on” _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n Strauch S (2020): FDM Hildesheim (Muster), rechtl. Themen im Forschungsdatenmanagement. Checkliste f\u00fcr wissenschaftliche Umfragen im Forschungsdatenmanagement. Zenodo, doi.org\/10.5281\/zenodo.3893608 <\/a><\/p>\n [\/et_pb_accordion_item][et_pb_accordion_item title=”Elektronisches Laborbuch (ELN): Chemotion” _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}” open=”off”]<\/p>\n Chemotion ist ein freies Open Source Produkt. Das ELN und Repositorium eignet sich besonders f\u00fcr den Einsatz im Fachgebiet Chemie; dar\u00fcber hinaus ist es nur bedingt konfigurierbar und einsetzbar. Verschiedene Partner der nieders\u00e4chsischen FDM Landesinitiative nutzen Chemotion bereits. Chemotion steht den nieders\u00e4chsischen Hochschulen in der AcademicCloud<\/strong> zur Verf\u00fcgung.<\/em> Link<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n [\/et_pb_accordion_item][et_pb_accordion_item title=”Elektronisches Laborbuch (ELN): eLabFTW” _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}” open=”off”]<\/p>\n eLabFTW ist ein freies Open Source Produkt. Das ELN kann generisch f\u00fcr verschiedene Fachbereiche konfiguriert und eingesetzt werden. Verschiedene Partner der nieders\u00e4chsischen FDM Landesinitiative nutzen eLabFTW bereits oder f\u00fchren es aktuell f\u00fcr die Arbeitsgruppen an ihrer Institution ein.<\/em><\/p>\n https:\/\/www.elabftw.net<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n [\/et_pb_accordion_item][et_pb_accordion_item title=”Tool f\u00fcr Onlinebefragungen: LimeSurvey” _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}” open=”off”]<\/p>\n LimeSurvey steht den nieders\u00e4chsischen Hochschulen in der AcademicCloud<\/strong> zur Verf\u00fcgung.<\/em> Link<\/a><\/p>\n
3. Speicherung der Daten in einem einheitlichen Format:<\/strong> Ein konsistentes Datenformat erleichtert die sp\u00e4tere Datenanalyse und -auswertung. Entsprechende Konvertierungstools und -protokolle sollten bereits in der Planungsphase ber\u00fccksichtigt werden.<\/p>\nRechtliche Aspekte & Ethik<\/h2>\n
[2] Paul Baumann\/Philipp Krahn, Rechtliche Rahmenbedingungen des FDM – Grundlagen und Praxisbeispiele, Dresden 2020<\/p>\n
<\/em>https:\/\/chemotion.net<\/a><\/p>\n