Herausforderungen bei Open Data

Mitunter werden auch Hürden und (empfundene) Nachteile von Open Data benannt. Diese Herausforderungen sind oftmals auf fehlende Anreize für das Ausüben von Open-Data-Praktiken zurückzuführen, beziehungsweise auf Fehlanreize im Wissenschaftssystem. Als (vermeintliche) Nachteile und Hürden von Open Data werden bisweilen genannt:

  • Hoher Zeitaufwand: Die Organisation und Vorbereitung der Daten für eine Veröffentlichung wird oft als hoher zeitlicher Aufwand wahrgenommen, gekoppelt mit einer mangelnden Anerkennung dieses Einsatzes. Dies kann insbesondere dann als nachteilig aufgefasst werden, wenn Personen, die über den weiteren Karriereweg mitentscheiden, dies als falsche Prioritätensetzung ansehen. Zudem kann es Zeit kosten, Fragen zu beantworten, wenn die Materialien veröffentlicht sind. Allerdings kann zusammen mit den Daten eine Erläuterung für den Umgang mit den Daten hochgeladen werden. Eine gute Dokumentation und Aufbereitung der Daten führt  zudem zu einer Minimierung solcher Rückfragen. Dies hat zudem den Vorteil, dass die eigenen Forschungsdaten auch für einen selbst dauerhaft gut nachvollziehbar bleiben. Dies kann später einmal, zum Beispiel bei einer Nachnutzung oder der Beantragung von Fördermitteln, von Vorteil sein und an anderer Stelle Zeit sparen.
  • Auswirkungen auf Veröffentlichungen: Die Veröffentlichung von Forschungsdaten gefährdet nicht die Möglichkeit, später eine dazugehörige Publikation zu veröffentlichen. Die übergroße Mehrheit der Verlage betrachtet die Veröffentlichung eines Datensatzes nicht als Vorveröffentlichung. Also können Sie Ihre Daten bereits laufend während des Forschungsprojekts veröffentlichen. Damit erhöhen Sie die Sichtbarkeit und Auffindbarkeit Ihrer Forschung und somit das Potenzial, dass Ihre Artikel, die auf der Auswertung dieser Daten beruhen, ein höheres Maß an Zitationen erhalten.
  • Befürchtete Risiken: Manchmal wird befürchtet, dass andere von den eigenen Forschungsdaten stärker profitieren könnten als man selbst. Eine weitere Befürchtung ist, dass manche Forschende sich nicht an die Regeln guter wissenschaftlicher Praxis halten und publizierte Forschungsdaten als ihre eigenen ausgeben könnten. Diese Befürchtungen sind in der Praxis kaum gegeben. Die meisten Repositorien versehen die hinterlegten Daten mit einem Persistent Identifier wie dem Digital Object Identifier (DOI). Die veröffentlichten Daten haben ein Veröffentlichungsdatum und einen Zeitstempel, womit Sie dauerhaft nachweisen können, dass Sie diese Daten als Erste:r veröffentlich haben.
  • Hohe Kosten: Befürchtete hohe Kosten sollten einen nicht zurückhalten, da Open Data nicht unbedingt viel kosten muss. Eine sorgfältige Planung und Dokumentation, die Vermeidung von Fehlern im Studiendesign, bei der Durchführung der Datenerhebung und der Archivierung der Daten bringen in der Regel qualitativ hochwertige Daten. Davon profitieren Sie für den eigenen Zweck ebenso wie für die Weitergabe und Wiederverwendung. Außerdem können Sie (in der Regel) Projektgelder beantragen, die zusätzliche Kosten für die Aufbereitung der Daten und die Dokumentation decken.
  • Komplizierte Zusammenarbeit: Die Verfolgung eines Open-Science-Ansatzes kann Forschungskooperationen komplizierter machen, etwa wenn nicht alle Forschenden von der Veröffentlichung von Forschungsdaten begeistert sind. Mit den oben aufgeführten Vorteilen und der Widerlegung von Befürchtungen haben Sie aber gute Argumente, um anderen Forschenden möglicherweise doch Open Data schmackhaft zu machen.

Viele Hürden für Open Data können also umgangen werden, und einige davon entpuppen sich als Mythen. Das Praktizieren von Open Data kann zudem zu den oben genannten Vorteilen führen. Außerdem haben wir weitere Vorteile von Open Data für Sie zusammengefasst.