Forschungsinformationssystem@Fraunhofer-Gesellschaft

Projekthintergrund

Fraunhofer-weit gibt es seit langem etablierte Prozesse und Kennzahlensysteme, die die missionsbedingte und förderbedingte Systematik des »Fraunhofer Modells« kontrollieren. Im Rahmen der Corporate Responsibility wird dabei zunehmend auch die Sicherung der wissenschaftlichen Integrität und Exzellenz adressiert.

Diese Dimension der wissenschaftlichen Qualität und Exzellenz wurde bisher jedoch nicht im Rahmen von Datenerhebungen und Kennzahlensystemen betrachtet.
Daher wurde in der Fraunhofer-Gesellschaft ein Kennzahlen-basiertes Monitoring basierend auf verschiedenen Kennzahlen aus den Bereichen wissenschaftlicher Output, wissenschaftliche Qualifikation und wissenschaftliche Anerkennung und Vernetzung eingeführt, das auch dazu dienen soll, einen Fraunhofer-internen Diskurs zum Thema wissenschaftliches Arbeiten und wissenschaftliche Exzellenz anzuregen und eine verlässliche Datenbasis für interne Zwecke, aber teilweise auch für den Außenraum zu schaffen (Monitoringbericht im Rahmen des Pakts für Innovation und Forschung).

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Modular und flexibel: Entwicklung eines Forschungsinformationssystems am Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Die Vorgeschichte: Die Einrichtung eines Forschungsinformationssystems ist mehr als nur ein IT-Projekt

Das Thema Forschungsinformationen hat am KIT eine lange Historie. Das KIT entstand 2009 aus der Fusion einer Universität und einem Helmholtz-Zentrum und ist heute mit über 9.000 Beschäftigten eine der größten Forschungseinrichtungen Europas. Entsprechend komplex sind die Anforderungen an ein Forschungsinformationssystem: An beiden Standorten gab es langjährige zentrale Verzeichnisse der Forschungsinformation, aber dennoch waren die Prozesse der Datenerfassung, die Berichtsanforderungen sowie die „Kulturen“ des Einbezugs von Wissenschaftler/innen sehr unterschiedlich. Der erste Anlauf, am KIT ein integriertes Forschungsinformationssystem zu etablieren, startete 2010 kurz nach der Gründungsphase der neuen Forschungseinrichtung und war von (zu) vielen Erwartungshaltungen geprägt. Zentrale Prozesse um ein einheitliches und integriertes Informationsmanagement waren am „jungen“ KIT noch völlig ungeklärt und mussten erst in den Gremien entsprechend platziert werden. Trotz der strategischen Verankerung des Projekts beim CIO waren die eigentlichen Treiber die KIT-Bibliothek und die Abteilung Forschungsförderung, die beide das Projekt auch zur Ablösung veralteter Infrastrukturen nutzen wollten. Man entschied sich in der ersten Phase für ein kommerzielles Produkt, das versprach, die komplexen Prozesse am KIT abbilden zu können. Im Fokus stand die Implementierung eines FIS-Standardsystems. Um es vorweg zu nehmen: Das Projekt wurde eingestellt. Zum einen hatte das noch „junge“ KIT auf organisatorischer Seite noch zu viele Prozessklärungen offen, zum anderen erwies sich die Einführung einer kommerziellen Softwarelösung für eine so große Forschungseinrichtung mit sehr vielen unterschiedlichen Anforderungen als zu monolithisch und für die Belange des KIT als nicht ausreichend.

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Workshop zum Kerndatensatz Forschung im Rahmen der Jahrestagung der Forschungs- und Technologiereferent/innen 2018

Am 2. März 2018 fand im Rahmen der Jahrestagung 2018 des Netzwerks Forschungsreferenten.de ein vom Helpdesk zum Kerndatensatz Forschung , der Landesinitiative CRIS.NRW und der DINI-AG „Forschungsinformationssysteme“ organisierter Workshop zum Thema Kerndatensatz Forschung (KDSF) statt. Wie bereits bei der Tagung im Jahr 2016 stieß die Thematik „Kerndatensatz“ mit etwa 45 Teilnehmerinnen und Teilnehmern auf große Resonanz.

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Die Open-Source-Software GRIS von GESIS

Allgemein

Als Eigenentwicklung des Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften (GESIS) gestartet, wird das  Forschungsinformationssystem GRIS dort seit 2014 eingesetzt. GRIS ist eine Open-Source-Software, die als Selbstmeldesystem innerhalb eines Instituts zahlreiche, für das Berichtswesen relevante Forschungsoutputs sammelt und diese in unterschiedlichen Berichtsformaten darstellen kann. Im Gegensatz zur zentralen Erfassung werden bei einem Selbstmeldesystem die jeweiligen Daten direkt von den Wissenschaftler/innen in das System eingetragen.

Aufgrund der gestiegenen Nachfrage von Stakeholdern nach Forschungsindikatoren (in unterschiedlichem Detailgrad bei dezentralisierter Informationssammlung) wurde in GESIS der Wunsch nach einem integrierten Forschungsinformationssystem laut. Der ebenfalls gestiegene Bedarf nach einer automatisierten Darstellung des Forschungsoutputs im GESIS-Web gab zusätzlich Anstoß, ein auf die Institutsbedürfnisse von GESIS zugeschnittenes Informationssystem zu schaffen.

Diese Bedarfe sind keineswegs ein Alleinstellungsmerkmal von GESIS, sondern werden von vielen Instituten der Leibniz-Gemeinschaft geteilt. Nach einer einjährigen Sondierungsphase in den Leibniz-Instituten konnte eine gemeinsame Weiterentwicklung von GRIS in die Wege geleitet werden.

Seit Anfang 2018 existiert eine – zunächst einjährige – Kooperation mit drei weiteren Leibniz-Instituten, um die Software gemeinsam weiterzuentwickeln. Im Fokus stehen dabei neben der fächerübergreifenden Einsetzbarkeit vor allem die unkomplizierte Datenmigration und die Unterstützung des jeweiligen Berichtswesens mit den Schwerpunkten Kerndatensatz Forschung und Leibniz-Datenabfrage zum Pakt-Monitoring. Bisher sind als Kooperationspartner das Leibniz-Institut für Pflanzengenetik und Kulturpflanzenforschung (IPK), das Leibniz-Institut für Bildungsverläufe e.V. (LIfBi) sowie das RWI – Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung e.V. an der Weiterentwicklung von GRIS beteiligt. Die Kooperation besteht aus finanzieller und/oder personeller Beteiligung am Projekt und richtet sich flexibel am jeweiligen Kernhaushalt aus, was die Teilnahme auch für kleinere Institute ohne großes Budget interessant macht.

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Pure – ein Steckbrief

Eckdaten

Das Forschungsinformationssystem Pure ist ein modulares System, das von der dänischen Firma Atira entwickelt wurde. Seit 2012 gehört es zur Produktpalette des Elsevier-Konzerns im Bereich Research Intelligence Solutions.

Pure ist z.B. für die Erfassung von Publikationen, Anträgen, Bewilligungen und Projekten sowie Forschungsdaten, Presse- und Medienberichten, Auszeichnungen und Aktivitäten (wie Gremienarbeit, Tagungsteilnahmen usw.) geeignet. Mit Hilfe des Berichtsmoduls können verschiedene Abfragen erstellt und gespeichert werden, ohne dass dafür Programmierkenntnisse erforderlich wären; mögliche Ausgabeformate sind z.B. xls, docx und html. Schnittstellen, wie z.B. Webservices und OAI-PMH, ermöglichen die Weitergabe der Pure-Daten. Darüber hinaus gibt es auch Portallösungen für die Außendarstellung im WWW.

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Welches System für welchen Zweck? Neue Blog-Serie der AG-FIS

In dieser neuen Serie von Beiträgen bitten wir Praktiker, ihre Forschungsinformationssysteme vorzustellen und zu berichten, was den Ausschlag für die Auswahl der jeweiligen Lösung gegeben hat. Außerdem geben wir einen Ausblick auf neue Entwicklungen am Markt. Damit wollen wir all denjenigen helfen, die sich akut mit Fragen von Investitionen und Systemwahl auseinandersetzen.

Die AG-FIS hatte im Positionspapier von 2015 bereits einen Überblick der Systemlandschaft gegeben (http://doi.org/10.5281/zenodo.14828, S. 26ff.). Was ist seitdem passiert?

Bei den Einrichtungen sehen wir nach wie vor ein hohes Interesse an Dokumentations- und Berichtssystemen, vielleicht auch weil die 2016 veröffentlichte Spezifikation des Kerndatensatz Forschung (KDSF) recht breite Wahrnehmung findet. Diese führt auch zu neuen Anforderungen an die FIS-Anbieter. Das Spektrum der Anbieter hat sich seit 2015 nur graduell verändert: Neben den kommerziellen Produkten wie Pure (Elsevier), Converis (Clarivate Analytics), Symplectic Elements (Symplectic/Digital Science) oder FactScience (QLEO) finden die Open Source Systeme DSpace-CRIS und VIVO zunehmend Interessenten. Wie man hört, wollen auch auch SAP und die HIS auf die Nachfrage nach Forschungsinformationssystemen mit entsprechenden Angeboten reagieren. Zudem stellen sich eine Reihe von Einrichtungen der Herausforderung, selbst FIS-Bausteine zu entwickeln.

Über diese und weitere Entwicklungen werden wir in den nächsten Wochen berichten und freuen uns auf Kommentare und Ergänzungen aus der Community! Am Montag, den 19. Februar geht es mit dem ersten Blogbeitrag los.

Ihre/Eure AG Forschungsinformationssysteme

PS: Lesenswert in diesem Zusammenhang:

  • Wolff, Stefan, Reichert, Sandro, & Gausmann, Ulrike. (2017). Was für ein FIS passt zu uns? Anregungen zur Konzeptionierung. Zenodo. http://doi.org/10.5281/zenodo.321448
  • Ebert, B., Tobias, R., Beucke, D., Bliemeister, A., Friedrichsen, E., Heller, L., … Riechert, M. (2015, February 4). Forschungsinformationssysteme in Hochschulen und Forschungseinrichtungen. Positionspapier. Zenodo. http://doi.org/10.5281/zenodo.14828

Diese und weitere Veröffentlichungen unserer AG-FIS-Mitglieder sind bei Zenodo hinterlegt:
https://zenodo.org/communities/ag-fis/

Einladung zur CRIS 2018 – International Conference on Current Research Information Systems

Vom 13.-16. Juni 2018 findet die traditionelle euroCRIS Konferenz statt – diesmal in Umea, Schweden. Die Konferenz ist ein praktisches Forum für den Austausch über Entwicklungen und Patentrezepte im internationalen Raum, von denen man auch für sein Projekt zuhause profitieren kann.

Wer selbst ein Projekt vorstellen möchte: Der Call for Papers läuft noch bis zum 1. März.

Link zur Konferenzseite: http://www.cris2018.se/

Workshop „Kerndatensatz Forschung“: Tag 2

Auch der zweite Tag des DINI AG FIS Workshops „Kerndatensatz Forschung – und nun?“  war sehr intensiv und geprägt vom vielseitigen Austausch und lebhaften Diskussionen. Phantasievoll und anschaulich waren die verwendeten Metaphern und Vergleiche zur Notwendigkeit und Erfahrung mit FIS und reichten von Loriot bis Bowie: Das Leben ohne Forschungsinformationssystem ist möglich aber sinnlos und (fast) alle sind (noch) Absolute Beginners. Außerdem wurde klar: Forschungsinformation ohne Informationssystem sind ähnlich sinnvoll wie Wirtschaftsinformatik ohne Computer. Die Frage nach dem Preis eines Forschungsinformationssystems ist hingegen genauso (wenig) einfach zu beantworten wie etwa die Frage nach „Was kostet mich ein Haus?“

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Workshop „Kerndatensatz Forschung“: Tag 1

Der erste Vormittag war geprägt von zwei Richtungen der Diskussion: Zum einen wurde diskutiert, ob (intendiert oder nicht) Wertungen mit dem KDSF verbunden sind und welche Folgen sich daraus ergeben. Weiterhin ging es um die Fragen nach Datenautonomie und Transparenz sowie ihr Verhältnis zueinander.
Zum anderen war die Zukunft des KDSF Thema, seine Implementierung und Weiterentwicklung: Erfreulich war zu hören, dass der geplante Helpdesk am DZHW eingerichtet ist. Finanziert von der GWK soll hier Hilfestellung zur Interpretation geleistet und bei der Formulierung von Abfragen unterstützt werden. Außerdem gehören die Dokumentation von Fällen und Lösungen und die Förderung der Vernetzung zu den Aufgaben, nicht aber die Beratung bei FIS-Einführung. Zentraler Diskussionspunkt war die Freiwilligkeit der Einführung des KDSF – sowohl auf Seiten von Datennehmern als auch -gebern: Die Frage blieb offen, wer den entscheidenden ersten Schritt macht, um die Umsetzung des KDSF in die Fläche zu tragen.

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Datenschutz in Forschungsinformationssystemen

Forschungsinformationssysteme (FIS) dienen der Bündelung und Verarbeitung von Informationen zu Aktivitäten und Prozessen einer Forschungseinrichtung, um diese für unterschiedliche interne und externe Verwendungszwecke (wie etwa für das interne Controlling oder die externe Berichtslegung) bereitzustellen. Institutionelle Forschungsinformationssysteme verarbeiten und verknüpfen damit eine große Menge an individuellen Daten (zu z.B. Forscher/innen, Projekten, Programmen oder Publikationen) – auch über unterschiedliche Personen hinweg.

Diese personenbezogenen Daten sind vielfach öffentlich verfügbar: über Expertenprofile, Publikationslisten, Informationen zu Drittmittelprojekten in öffentlichen Datenbanken, veröffentlichte Vorträge usw. Auch werden viele dieser Daten an Forschungseinrichtungen bereits isoliert verarbeitet – etwa über Personal- oder Drittmittelverwaltungssysteme. Grundlage dieser Systeme und für die Erhebung, Verarbeitung und Nutzung der entsprechenden personenbezogenen Daten sind spezifische Verarbeitungszwecke, die definieren, welche Daten wofür verwendet werden dürfen, um datenschutzrechtlichen Vorgaben zu entsprechen.

Die Zusammenführung vormals isoliert verarbeiteter personenbezogener Daten in integrierten Forschungsinformationssystemen darf ebenfalls ausschließlich unter Beachtung des Datenschutzes und der definierten Verwendungszwecke erfolgen. Die Frage der Schutzwürdigkeit dieser Daten und Informationen im Rahmen ihrer Zusammenführung ist allerdings klärungsbedürftig, da bei dem Einsatz von Forschungsinformationssystemen – z.B. für die interne Steuerung oder für die externe Darstellung von institutionellen Forschungsleistungen – oftmals andere Zwecke der Datenverarbeitung zugrunde gelegt werden, als bei der ursprünglichen Erhebung der personenbezogenen Daten vorgesehen.

Die DINI-AG „Forschungsinformationssysteme“ weist in ihrem Positionspapier „Forschungsinformationssysteme in Hochschulen und Forschungseinrichtungen“ auf die Bedeutung des Datenschutzes bei dem Aufbau und der Ausgestaltung von FIS hin:

„Die bestehenden Unsicherheiten hinsichtlich der Verwendbarkeit der überwiegend personenbezogenen Daten im Bereich der Forschungsdokumentation müssen übergreifend angegangen werden, besonders wenn die Daten nach außen und für Internetanwendungen genutzt werden sollen. In Zeiten von Internet und Big Data ist Datenschutz ein wichtiges Thema, das sorgfältig gegen die Vorteile der vielfach geforderten „Transparenz“ und „besseren Auffindbarkeit“ abgewogen werden muss. Bislang gibt es wenig Spezialliteratur zu dem Thema. Diese Lücke wäre im Dreieck zwischen Datenschutzstellen, Rechtswissenschaft und Anwendern zu schließen.“

Zur Identifizierung der zu schließenden Lücken fand im Frühjahr 2015 ein von der DINI-AG FIS organisierter Workshop zum Thema „Datenschutz und Forschungsinformationssysteme“ statt, bei dem neben Fachvorträgen zu allgemeinen Anforderungen des Datenschutzes an FIS auch Praxisbeispiele präsentiert wurden.

Darüber hinaus hat die Zentrale Datenschutzstelle der Universitäten in Baden-Württemberg (ZENDAS) ein Hintergrundpapier mit dem Titel „Datenschutz bei Forschungsinformationssystemen“ veröffentlicht, in welchem allgemeine Grundsätze und Hinweise zu den Anforderungen des Datenschutzes bei Aufbau und Betrieb eines FIS zusammengefasst dargestellt werden.