Für das Jahr 2024 wurde Dr. Norbert Riefler vom Leibniz-Institut für Werkstofforientierte Technologien - IWT als Data Champion ausgewählt. Er wird für seine Leitung des Data Steward Netzwerks der U Bremen Research Alliance, sein hervorragendes Engagement und seine Mitwirkung bei Aktivitäten rund um Forschungsdatenmanagement und Open Science geehrt. Zudem hat er zum Aufbau eines strukturierten, ganzheitlichen Datenmanagements am IWT beigetragen und die Etablierung des Electronic Lab Notebooks vorangetrieben.
Dr. Norbert Riefler ist am Leibniz-Institut für Werkstofforientierte Technologien zuständig für die Soft- und Hardware im Rahmen des CAE (Computer Aided Engineering) zur Simulation ingenieurswissenschaftlicher Probleme sowie für die Umsetzung und Weiterentwicklung des Forschungsdatenmanagements, verbunden mit der Qualifizierung der Wissenschaftler: innen.
Sein Statement zum Leitprojekt "Forschungsdaten und Data Science" der UBRA (von 2020):
"In der U Bremen Research Alliance steht der Erfahrungsaustausch zu Forschungsdatenmanagement und die Vernetzung und Zusammenarbeit im Fokus."
Der Data Champion Award ist eine Auszeichnung, die jährlich von DataNord vergeben wird. Der Preis würdigt herausragende Leistungen im Bereich der Forschungsdaten und das besondere Engagement für einen FAIRen Umgang mit Forschungsdaten. Der Award ist mit 1.500 EUR dotiert, die für Anschaffungen oder Ausgaben im Bereich datenintensiver Wissenschaft, Data Science und Forschungsdatenmanagement (FDM) verwendet werden können. Diese Auszeichnung soll nicht nur die individuelle Leistung anerkennen, sondern auch als Anreiz dienen, weiterhin auf höchstem Niveau zu arbeiten und Innovationen voranzutreiben.
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Data Champion 2024: Dr. Norbert Riefler
Was bedeutet die Auszeichnung für Sie?
So wie die Rolle eines Data Stewards in Kontexten wie z.B. der Industrie [1] anders definiert ist als in der Wissenschaft [2,3], so ist auch ein Data Champion keine eindeutig definierte Rolle. Data Champions sind einerseits disziplin-spezifische Wissenschaftler:innen [4], die von (festangestellten) Data Stewards betreut werden [5], und andererseits werden Data Champions in der Industrie als Manager und Förderer von Daten als Vermögenswert gesehen [6].
Ich interpretiere den “Champion” als ein Verfechter von OpenData, also dem Eintreten für ein zugänglich machen aller Forschungsdaten für alle Menschen auf diesem Planeten. OpenData ist ein Teil von OpenScience als offener Wissenschaft ohne Zugangsbeschränkungen, wie es etwa die OpenSource-Bewegung auch seit längerem schon vorlebt. Insofern freue ich mich sehr, als ein Förderer der damit zusammenhängenden Werte gesehen zu werden.
[1] Plotkin, David: Data Stewardship. An Actionable Guide to Effective Data Management and Data Governance. Academic Press 2021
[2] Mons, Barend: Data Stewardship for Open Science. Implementing FAIR Principles. CRC 2018
[3] Aliaksandra Shutsko, Birte Lindstädt: Nationale Forschungsdateninfrastruktur für personenbezogene Gesundheitsdaten – NFDI4Health: Pilotprojekt zu Bibliotheken und Forschungsdatenkompetenzzentren als Multiplikatoren („Data Steward”). GMS Medizin 2020
[4] Clare, Connie / Cruz, Maria / Papadopoulou, Elli / Savage, James / Teperek, Marta / Wang, Yan / Witkowska, Iza / Yeomans, Joanne: Engaging Researchers with Data Management. The Cookbook. OpenBook 2019
[5] Marta Teperek, Maria Cruz, Ellen Verbakel, Jasmin Böhmer, Alastair Dunning: Data Stewardship – addressing disciplinary data management needs. International Digital Curation Conference 2018
[6] Virginia Collins and Joel Lanz: Managing Data as an Asset. CPA J. 2019
Für welche Leistung haben Sie den Award erhalten? Was war Ihr Beitrag?
OpenData erfordert einen Kulturwandel, in dem Daten nicht bloß rein funktional zur Bestätigung der eigenen wissenschaftlichen Hypothesen gesehen werden. Es geht darum, diese individuell generierten und genutzten Daten anderen zur Verfügung zu stellen, womit diese Daten einen erheblichen Mehrwert bekommen durch die potentielle Weiternutzung seitens anderer Wissenschaftler:innen und vor allem auch durch die Verwendung von Machine Learning Methoden.
OpenData benötigt die Einführung sowohl von Software Tools als auch von Methoden und Verfahren zur Etablierung einer Data Literacy und darüber hinaus auch Spezialisten, die Data Stewards, die sich sowohl in einem Fachgebiet als auch in den Computer- und Informationswissenschaften auskennen. D.h. für den Kulturwandel ist ein ganzheitlicher Ansatz für das Forschungsdatenmanagement (FDM) notwendig.
Mir ist es deshalb wichtig, die verschiedenen Ebenen von DataLiteracy an meinem Institut zu bespielen, also von der einfach zu realisierenden Vorgaben für eine einheitlich strukturierte Speicherung von Forschungsdaten, über die Implementierung und Einführung verschiedener Software-Tools wie Electronic Laboratory Notebooks (ELN) oder auch Git Repositories, hin zu Schulungen aller Mitarbeitenden.
Neben diesen internen Verbesserungen sehe ich den Austausch von Erfahrungen mit anderen als ein weiteres wesentliches Element an. Die NFDI bietet überregionale Zusammenhänge und wir können sehr viel voneinander lernen und Strukturen aufbauen. Aber selbst innerhalb einer Universtität liefern Beiträge aus den verschiedenen Fachgebieten neue Impulse und sorgen für eine Erweiterung des eigenen Horizonts. Unter anderem auch deshalb leite ich sehr gerne das Data Steward Netzwerk im Rahmen der UBRA.
Wie planen Sie sich zukünftig für den verantwortungsvollen Umgang mit Daten zu engagieren?
Vernetzung und Sichtbarkeit ist wichtig, um den vielen kleinen wissenschaftlichen Arbeitsgruppen, die noch kein ganzheitliches FDM aufbauen konnten, Wege aufzuzeigen. Dafür benötigt es einerseits das gut beworbene Ausrollen niederschwelliger, kooperativer Anlaufpunkte, die attraktiv für solche Arbeitsgruppen sind. Andererseits sind dafür institutionelle Ressourcen notwendig, die mit dem Data Science Center und dem DataNord Kompetenzzentrum vorhanden sind.
Der Austausch der Data Stewards ist nach wie vor erforderlich und auch gewinnbringend. Bisher konnten schon Expert:innen aus anderen Bundesländern einzelne interessante Beiträge im Rahmen der UBRA-Austauschgruppe Data Stewardship liefern. Warum nicht auch Data Stewards aus Oldenburg, Hamburg, Hannover und gar noch weiter mit integrieren, so wie das ELB-NRW (Elektronische Labor-Bücher) mittlerweile deutschlandweit unterwegs ist, wobei hier allerdings ein spezielles ELN (eLabFTW) im Fokus steht. Dieses Netzwerk zeigt, das es eben neben dem allgemeineren Data Stewardship auch Bedarf für Spezialisierungen gibt, wie etwa das Sample-Management.
Ich leite daraus den Bedarf mehrerer Netzwerke ab, die auf unterschiedlichem Data-Literacy-Level agieren:
- Das Data-Steward-Netzwerk gibt es schon und könnte erweitert werden hin zu anderen Universitäten, ist aber für fachspezifische Data-Champions zu allgemein.
- Deshalb sollte ein niederschwelliges Data-Champions-Netzwerk im Rahmen der UBRA/DataNord ins Leben gerufen werden. Dieses Netzwerk bedient spezifische Inhalte wie z.B. das Sample Management und wird immer wieder neue Leute schulen, wovon die meisten dann auch wieder nach ihrer Promotionszeit gehen.
- Darüber hinaus gilt es auch, die technischen Mitarbeitenden mit einzubeziehen in einem Data-Technician-Netwerk, die insbesondere in den naturwissenschaftlichen und technischen Fachgebieten bisher wenig Beachtung beim FDM fanden. Aber gerade diese Gruppe ist ein wichtiger Baustein für OpenScience, denn eine textuelle Beschreibung eines komplexen Versuchsaufbaues ohne beiligende technische Zeichung kann wenig bis gar nichts zur Nachvollziehbarkeit von Forschungsarbeiten beitragen. Zur Erfüllung einer Guten Wissenschaftlichen Praxis (GWP) muss u.a. auch der komplette Workflow mit abgebildet werden, was spezielle Tools erfordert.
- Die verschieden Aktivitäten in diesen Netzwerken könnte in einem übergeordneten neuen Netzwerk (Arbeitstitel: Data Community Club) orchestriert werden.
In der U Bremen Research Alliance kooperieren:
