Grundsätzlich kann jede*r Forschende einen eigenen individuell formulierten Datenmanagementplan aufstellen. Ein „guter“ DMP sollte technische, organisatorische, strukturelle, rechtliche, ethische Aspekte sowie das Thema Nachhaltigkeit thematisieren. Je nach Forschungsvorhaben kann der Umfang eines DMP variieren.

Ein Datenmanagementplan enthält idealerweise folgende Elemente (Helbig et al., 2020), von denen die fünf ersten möglichst stets bedacht werden sollten, d. h. auch bei empirisch basierten Abschlussarbeiten bedenkenswert sind, während die Punkte sechs – neun in erster Linie für größere Projekte gedacht sind, bei denen eine Nachnutzung von Anbeginn an angestrebt wird.

1. Angaben zum Projekt: inhaltliche Projektbeschreibung, administrative Angaben zum Projekt, Förderinstitutionen, Projektbeteiligte und -verantwortlichkeiten
2. Angaben zu relevanten Leitlinien, Empfehlungen und Vorgaben von Dritten z. B. der Fachgesellschaften, der Universitäten bzgl. des Datenumgangs (sofern vorhanden)
3. Beschreibung der geplanten Methoden der Datenerhebung und daraus resultierender DatentypenDie Begriffe Dateitypen und Dateiformate werden meist synonym verwendet. Es wird zwischen proprietären und offenen Dateiformaten unterschieden. Für proprietäre Formate braucht man meist eine kostenpflichtige Software, da diese von anderen Programmen nicht zu öffnen oder zu lesen sind, wie etwa Powerpoint für .ppt- oder Photoshop für .psd-Dateien. Offene Formate wie .rft oder .png dagegen basieren auf Standards und können von vielen Programmen geöffnet werden. Weiterlesen und -formateDie Begriffe Dateitypen und Dateiformate werden meist synonym verwendet. Es wird zwischen proprietären und offenen Dateiformaten unterschieden. Für proprietäre Formate braucht man meist eine kostenpflichtige Software, da diese von anderen Programmen nicht zu öffnen oder zu lesen sind, wie etwa Powerpoint für .ppt- oder Photoshop für .psd-Dateien. Offene Formate wie .rft oder .png dagegen basieren auf Standards und können von vielen Programmen geöffnet werden. Weiterlesen (Feldnotizen, Beobachtungsprotokolle, aufgezeichnete Interviews, Fotos, Filme etc.)
4. Angaben zur DatenspeicherungDatenspeicherung bezeichnet allgemein den Vorgang des Speicherns von Daten auf einem Trägermaterial oder Datenträger (digitalisierte Daten). Weiterlesen, -sicherheitUnter Datensicherheit werden alle präventiven Maßnahmen physischer und technischer Art verstanden, die dem Schutz digitaler und auch analoger Daten dienen. Datensicherheit soll für deren Verfügbarkeit bürgen, sowie die Vertraulichkeit und Integrität der Daten gewährleisten. Beispiele für Maßnahmen sind: Passwortschutz für Geräte und Online-Plattformen, Verschlüsselungen für Software z. B. E-Mails und auch Hardware, Firewalls, regelmäßige Softwareupdates sowie sicheres Löschen von Dateien. Weiterlesen und -organisation: Art und Ort der Ablage, Sicherungsroutinen (BackupsDer Begriff Backup bedeutet Datensicherung beziehungsweise Datenrettung und bezeichnet das Kopieren von Daten als Vorsorge für den Fall, dass es durch einen Schaden z. B. an der Festplatte oder durch versehentliches Löschen zu Datenverlusten kommt. Mit einem Backup können die Daten wiederhergestellt werden. Dafür wird der Datensatz auf einem anderen Datenträger zusätzlich gesichert (Sicherungskopie) und offline oder online abgelegt. Weiterlesen), Datenaustausch, Maßnahmen zur Verhinderung eines Datenverlusts
5. Angaben zu ethischen und rechtlichen Aspekten: Umgang mit forschungsethischen Fragestellungen, Umsetzung der datenschutzrechtlichenDatenschutz beinhaltet Maßnahmen gegen ein unrechtmäßiges Erheben, Speichern, Teilen und Nachnutzen von personenbezogenen Daten. Der Datenschutz stützt sich auf das Recht der Selbstbestimmung von Individuen in Bezug auf den Umgang mit ihren Daten und ist in der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), dem Bundesdatenschutzgesetz und in den entsprechenden Gesetzen der Bundesländer verankert. Ein Verstoß gegen datenschutzrechtliche Vorschriften kann strafrechtliche Konsequenzen nach sich ziehen. Weiterlesen Vorgaben (Einsatz einer informierten EinwilligungInformierte Einwilligung (informed consent) meint die Zustimmung der Forschungsteilnehmenden zur Teilnahme an einem Forschungsvorhaben auf der Basis umfangreicher und verständlicher Informationen. Die Ausgestaltung einer informierten Einwilligung muss dabei sowohl ethische Grundsätze als auch datenschutzrechtliche Anforderungen adressieren. Weiterlesen möglich? Maßnahmen der AnonymisierungLaut Bundesdatenschutzgesetz (BDSG § 3, Abs. 6 in der bis 24.05.2018 gültigen Fassung) versteht man unter Anonymisierung alle Maßnahmen der Veränderung personenbezogener Daten derart, 'dass die Einzelangaben über persönliche oder sachliche Verhältnisse nicht mehr oder nur mit einem unverhältnismäßig großen Aufwand an Zeit, Kosten und Arbeitskraft einer bestimmten oder bestimmbaren natürlichen Person zugeordnet werden können.' Anonymisierte Daten sind demnach Daten, die keinen Rückschluss (mehr) auf die betroffene Person geben. Sie unterliegen damit nicht dem Datenschutz bzw. der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Weiterlesen, PseudonymisierungDie Pseudonymisierung ist 'die Verarbeitung personenbezogener Daten in einer Weise, in der die personenbezogenen Daten ohne Hinzuziehung zusätzlicher Informationen nicht mehr einer spezifischen betroffenen Person zugeordnet werden können, sofern diese zusätzlichen Informationen gesondert aufbewahrt werden und technischen und organisatorischen Maßnahmen unterliegen, die gewährleisten, dass die personenbezogenen Daten nicht einer identifizierten oder identifizierbaren natürlichen Person zugewiesen werden können' (BlnDSG §31, 2020; EU-DSGVO Artikel 4 Nr. 5, 2016).  Weiterlesen …)
6. Angabe zur DokumentationForschungsdaten bilden nicht nur die Basis wissenschaftlicher Veröffentlichungen der jeweiligen Forscher*innen, sondern werden in vielen Fällen anderen zugänglich gemacht. Dies setzt voraus, dass Forschungsdaten verständlich dokumentiert sind. Unverzichtbar wird dies, wenn eine Datenpublikation beabsichtigt ist. Eine zentrale Rolle für das Finden, Durchsuchen und Nutzen von Forschungsdaten spielen Metadaten, also Daten, die strukturierte Informationen über andere Daten enthalten. In verschiedenen Wissenschaftskreisen haben sich für die Dokumentation in Form von Metadaten sogenannte Metadatenstandards etabliert, die Konventionen für die Beschreibung und Dokumentation von Forschungsdaten über Metadaten festlegen. Weiterlesen: geplante Arten von Daten und Begleitmaterialien (Maßnahmen zur Nachvollziehbarkeit der Daten auch nach längerem Zeitraum und durch Dritte)
7. Angaben zur ArchivierungArchivierung meint das Aufbewahren und Zugänglichmachen von Forschungsdaten und -materialien. Das Ziel der Archivierung ist es, den Zugang zu Forschungsdaten über einen längeren Zeitraum hinweg zu ermöglichen. So können zum einen archivierte Forschungsdaten durch Dritte für eigene Forschungsfragen als Sekundärdaten nachgenutzt werden. Zum anderen bleiben Forschungsverläufe so nachprüfbar und nachvollziehbar. Daneben gibt es auch die Langzeitarchivierung (LZA), welche die langfristige Nutzbarkeit über einen nicht definierten Zeitraum hinweg sicherstellen soll. Die LZA zielt auf Erhalt der Authentizität, Integrität, Zugänglichkeit und Verständlichkeit von Daten ab. Weiterlesen, Erhalt des Datenmaterials über das Projektende hinaus, potentieller Nachnutzbarkeit der Daten: Auswahl geeigneter Daten zur Archivierung, Bedingungen für die Archivierung und Nachnutzung definieren, angemessene Archivierungsumgebung auswählen
8. Verantwortlichkeiten und Rollen: für Backups, für die Erstellung und Wartung des DMP
9. Kosten und Aufwände: geplante Kosten und Ressourcen für das Forschungsdatenmanagement (z. B. Aufwand für Pseudonymisierung)

Die Arbeitsgruppe „Greening DH“ des Verbandes „Digital Humanities im deutschsprachigen Raum e.V.“ hat unter diesem Link https://dhd-greening.github.io/rdm/empfehlungen_dmp Empfehlungen und Anregungen für das Ausfüllen von Datenmanagementplänen zusammengetragen, die möglichst ressourcenschonende und damit nachhaltige Lösungen berücksichtigen.

Nachweise in Data Affairs

Datenmanagementplan