Qualitative Daten sind teilbar

Dr. Isabel Steinhardt über ihre Open-Science-Erfahrungen

Porträt von Frau Dr. Isabel Steinhardt

Die drei wesentlichen Learnings:

  • Qualitative Daten zu teilen, heißt nicht, sie irgendwo im Internet abzulegen.
  • Data Sharing qualitativer Daten über Datenrepositories ermöglicht Kontrolle über die Sekundärdatennutzung und ist sicher.
  • Forschungsdatenarchive helfen bei der Aufbereitung der Daten für die Nachnutzung und unterstützen z.T. sogar finanziell.

Sie beschäftigen sich mit der Anonymisierung von qualitativen Daten: Welche Möglichkeiten sehen Sie, auch personenbezogene Daten zu veröffentlichen?

IS: Wir reden hier nicht davon, dass die qualitativen Daten irgendwo im Netz auftauchen sollen. Es geht um eine gesicherte Nachnutzung und Archivierung des Datenmaterials. Wer seine qualitativen Daten teilen möchte, kann dies auch tun. Es geht für mich nicht um ein „ob“. Die Frage ist für mich eher: Wie kann ich meine qualitativen Daten für eine Nachnutzung durch andere Forscher:innen zur Verfügung stellen? Es geht um eine kontrollierte Nachnutzung durch andere Wissenschaftler:innen. Wenn meine qualitativen Daten bei einem Forschungsdaten-Repository liegen, dann sind die anonymisiert. Es gibt eine ganz klare Klausel, wer darauf zugreifen darf, unter welchen Bedingungen, und was die Sekundärdatennutzer:innen dann überhaupt mit meinen Daten machen dürfen. Ich glaube, hier gibt es ein großes Missverständnis.

Ich legitimiere mich, zeige mein Exposé und lege ganz klar dar, warum ich diese Daten brauche und keine anderen. Später bei der Publikation ist dann auch überprüfbar, ob ich den Datengeber korrekt zitiert habe.

IS: Genau. Und man kann Einschränkungen machen. Man kann zum Beispiel sagen: Ihr könnt es lesen, aber Ihr dürft es nicht für Publikationen verwenden. Ihr könnt meine Daten mit Euren Daten abgleichen, ob es beispielsweise eine Veränderung in den letzten fünf Jahren gab. Das kann wichtig sein, wenn es z.B. nur ein kleines Sample ist. Auch das kann eine Regelung sein, um Personen zu schützen, die Daten können aber trotzdem genutzt werden. Da es bei meiner Forschung oftmals auch um sensible, sehr persönliche Fragen geht, ermögliche ich durch die eingeholte Einverständniserklärung z.B. die Nachnutzung der anonymisierten Transkripte. Aber nicht die Nachnutzung der Rohdaten.

Wenn nur die Transkripte hinterlegt werden und nicht der Audio- oder Videomitschnitt meiner Interviews, sollte die Anonymisierung doch kein Problem sein.

IS: Genau, und die Leute in den Forschungsdatenarchiven sind unglaublich geschult, was das betrifft. Man steht als Forscher:in dann ja auch nicht allein da. Zudem kann ich bei Drittmittelprojekten zusätzlich Geld für die Aufarbeitung der Daten beantragen. Im Kontext der NFDI hat der RatSWD vor kurzem auch eine Ausschreibung veröffentlicht für qualitative Daten zurückliegender Forschung, um die wiederum nachnutzbar zu machen. Die Aufarbeitung der Daten ist zeitaufwendig und kostenintensiv, das ist aber inzwischen bei den Geldgebern angekommen. Also der große Kritikpunkt, dass es zu zeitaufwendig und teuer ist, dagegen wurde etwas getan – eben durch zusätzliche Töpfe. Und zudem kann ich mir den Zitationsvorteil sichern. Es wird nach meiner Beobachtung auch eh immer mehr eingefordert. Open Data kommt. In Deutschland sind wir hier ein bisschen hintendran und haben die internationalen Entwicklungen etwas ausgeblendet. Aber die großen Journals steigen alle auf diesen Zug auf, weil sie auch Angst vor weiteren Datenskandalen zu haben.

Welche Länder sitzen hier vorne im Zug?

IS: Es kommt natürlich immer auf das Feld an. In Europa sind aber definitiv UK und Holland vorn dabei, ansonsten sind da aber auch die skandinavischen Länder Vorreiter. Die sind früher auf den Zug aufgesprungen.

Sie geben selbst auch Kurse zu qualitativer Forschung und Open Science. Wie sind da Ihre Erfahrungen? Wer kommt in die Kurse und was interessiert die Teilnehmer:innen, was sind großen Aha-Effekte?

IS: Der größte Effekt ist meist „Ach, das steht dann gar nicht im Internet“. Es existiert nur wenig Wissen über Forschungsdateninfrastrukturen und über die Möglichkeiten, wie und wo ich meine Daten ablegen kann, und der Gesamtprozess ist vielen auch unklar. Wichtig ist, sich von Beginn seiner Forschungsarbeit an darüber Gedanken zu machen, will ich die Daten nachnutzbar machen oder nicht. Es braucht damit einhergehend eine ganz andere Form des Datenmanagements und vor allem der Einverständniserklärung. Meine Interviewpartner:innen müssen ihr Einverständnis geben bzw. auch darüber informiert werden, was das bedeutet. Ich habe aber festgestellt, dass es gerade in Zeiten von Datenmanipulation und Fake News einfacher ist, die Interviewpartner:innen davon zu überzeugen, einer Datennachnutzung zuzustimmen. Die meisten sind inzwischen einfach sensibilisiert dafür. Ich glaube, es ist eher eine Frage der Ansprache als dass es darum geht, ob niemand mehr mitmacht.

In welchen Feldern von Open Science sind Sie selbst aktiv?

IS: Ich versuche weitestgehend im Open Access zu publizieren und lege meine Preprints z.B. bei socarxiv ab. Open Data natürlich auch, soweit es eben möglich ist. Eine große Grauzone ist noch der Bereich Social Media, was darf ich mit den Daten machen, was nicht. Ähnlich unklar ist es mit der Nutzung von bibliometrischen Daten externer Datenanbieter. OER versuche ich auch ab und zu, da ist mein Zeitpensum zu gering, versuche da aber auch etwas anzubieten. Wissenschaftskommunikation mache ich so gut wie möglich.

Haben Sie für sich persönlich schon Effekte oder besondere Resonanz erlebt, was Sichtbarkeit, Kooperationspartner usw. angeht?

IS: Ja absolut, gerade auf Twitter. Ich glaube, für Open Science und offene Wissenschaftskommunikation ist Twitter das Tool im Moment. Mein aktuelles Forschungsprojekt „AEDiL – AutoEthnographische Forschung zu digitaler Lehre und deren Begleitung“ ist aus einer Idee, die ich auf Twitter geteilt habe, entstanden und läuft mit 15 Kooperationspartner:innen. Das erste Buch ist gerade kürzlich veröffentlicht worden. Ein Projekt, das ich anders nie gestartet hätte. Auch das ist für mich Open Science: Ich teile meine Idee öffentlich statt in meiner Kammer zu sitzen. Und schaue mal, was passiert und wer Lust hat, mitzumachen. Sich auch mal mit Personen auseinanderzusetzen, außerhalb der eigenen Disziplin, finde ich dabei sehr spannend. Normalerweise arbeiten wir in Forschungsprojekten ja sehr gern mit Leuten, die wir gut kennen. Aber es ist total interessant, diesen Kreis auch zu verlassen, um sich auf neue Sichtweisen einzulassen.

Wo sehen Sie Vorteile von Open Science im Kontext von Berufungsverfahren oder Stellenausschreibungen?

IS: Ich glaube, Open Science wird für Promovierende und Postdocs auf Stellensuche und in Berufungsverfahren zeitnah noch stärker relevant werden, auch durch die Initiativen der Geldgeber. Lassen Sie mich zwei Aspekte herausgreifen: Ersten wird es für Drittmittelanträge immer relevanter, Kompetenzen im Bereich des Datenmanagements zu haben, worunter ja auch z.B. Open Data fällt. Zweitens wird auch die Wissenschaftskommunikation immer relevanter. Auch das können entscheidende Kompetenzen in Einstellungsverfahren sein.

Zum Thema Open Science-Training: Was wäre für Sie ein ideales Curriculum?

IS: Meine Erfahrung ist, dass Open Science mit den vielen unterschiedlichen Facetten, nur im Doing vermittelt werden kann. Deshalb bestünde mein idealer Workshop in einer langfristigen Begleitung des Prozesses, wie wir es z.B. auch im Fellow Programm Freies Wissen gemacht haben. Nach einer Einführung in das Thema würden die Teilnehmer:innen begleitet über ein Jahr hinweg an dem Thema Open Science arbeiten und sich 1x im Monat für zwei Stunden digital treffen, um die aktuellen Anliegen zu diskutieren und voneinander zu lernen. Dadurch wäre tatsächlich die Inkorporation von Open Science Praktiken im Sinne eines Sozialisationsprozesses möglich. Momentan werden nur sehr wenige tatsächlich in Open Science hineinsozialisiert.

Warum sollen sich Studierende, insbesondere BWL-Studierende, die selten in der Forschung landen, mit Open Science auseinandersetzen?

IS: Wenn wir ernst nehmen, dass wir in einer Wissensgesellschaft leben, dann ist es für BWL-Studierende zentral, zu verstehen, was Wissen eigentlich ist, was Wissenschaft bedeutet und wie Wissenschaft überhaupt funktioniert. Was ist denn ein Preprint? Und warum wurde Drosten so angegriffen mit seinen Vorveröffentlichungen? Gerade Ökonom:innen sollen doch auf Wissen zurückgreifen, um unsere Wirtschaft zu managen. Wenn ich Wissen nicht interpretieren kann für meine eigene Firma, wenn ich nicht weiß, wo es herkommt und wie es produziert wird, wenn ich nichts über Datenmanagement weiß, dann fehlt mir ein entscheidender Aspekt, um das Ganze beurteilen und bewerten zu können. Und wenn Manager:innen eins tun, dann ist es doch bewerten und beurteilen.

Aber das wäre doch ein super Beginn für Einstiegsseminare, wie kommt der Artikel zustande, was ist Peer Review etc.?

IS: Absolut. Und was hat das wiederum mit der Replikationskrise, Fake Science u.ä. zutun? Und dann sind wir wieder bei Open Science. In meiner letzten Vorlesung zu Wissenschaft und Gesellschaft ist mir wieder deutlich geworden, dass Studierende oftmals gar keine Ahnung haben, wie Universität überhaupt funktioniert. Sowohl, was prekäre Arbeitsverhältnisse betrifft, soziale Ungleichheit im Wissenschaftssystem, aber auch Rankings, die bestimmte Effekte erzeugen.

Wie kann es Ihrer Meinung nach gelingen, noch mehr Wissenschaftler:innen von Open Science zu überzeugen?

IS: Das Wissenschaftssystem bewegt sich gerade, weil es von zwei Seiten in die Zange genommen wurde. Das Open Science Movement hat dazu geführt, dass die Geldgeber sensibilisiert für die Datennachnutzung sind. Und auch Wissenschaftskommunikation wurde nicht umsonst von Anja Karliczek aufgenommen. Auch das kommt von unten wie die Forderung nach mehr Offenheit. Es ist ein In-die-Zange-Nehmen von Anforderungen, wenn man Geld will, und neuen Impulsen aus dem Movement. Open Access ist eine Forderung, die schon sehr lange existiert und jetzt mit DEAL einen großen Schritt gemacht hat. Es braucht eben seine Zeit. Sozialisationen und Praktiken lassen sich nicht einfach verändern. Das zeigt ja auch gerade die Corona-Krise.

Sie sind Hochschulforscherin. Was können Sie zu Anreizsystemen im Kontext von Open Science sagen?

IS: Open Science funktioniert momentan über intrinsische Motivation gekoppelt mit klaren extrinsischen Vorgaben von den Geldgebern. Das ist das, was in meinen Augen auch weiter funktionieren kann. Es braucht keine „Innovationspreise“ als extrinsische Motivation, sondern klare politische Forderungen, also z.B. dass Daten zur Nachnutzung zur Verfügung gestellt werden sollen oder dass es ein klares Datenmanagement braucht.

Wäre eine klare Vorgabe der Hochschule, dass beispielsweise x Prozent aller Publikationen im Open Access veröffentlicht werden müssen, eine Empfehlung von Ihnen?

IS: Es reicht oftmals schon, dass eine Begründung gefordert wird, warum nicht in Open Access publiziert wurde. So ist es ja momentan schon mit Forschungsdaten. Das hilft schon dabei, dass Leute sich generell erst einmal Gedanken darüber machen und Begründungen schreiben müssen, warum Daten eben nicht zur Nachnutzung freigegeben werden können. Es findet gerade ein absolutes Umdenken statt, auch in Ausschreibungstexten der DFG, des BMBF oder der EU. Es gibt diese Opt-Out-Regelung und das allein ist schon ein großer Umbruch im Denken und hat unglaublich viel bewegt, auch gerade in der qualitativen Forschung.

Vielen Dank!

Das Interview wurde geführt von Dr. Doreen Siegfried.

Über Dr. Isabel Steinhardt

Isabel Steinhardt ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl für Hochschulforschung an der Universität Kassel. Sie ist Mitglied am International Centre for Higher Education Research (INCHER-Kassel) sowie assoziiertes Mitglied des Weizenbaum-Instituts Berlin. Sie hat an der Goethe-Universität Frankfurt Politikwissenschaft studiert und dort auch in der Soziologie promoviert. Ihre thematischen Schwerpunkte sind Bildungssoziologie mit dem Fokus auf Digitalisierung und sozialer Ungleichheit, Praxistheorie, Open Science sowie qualitative Methoden. Seit 2015 ist Isabel Steinhardt Mitglied im Kompetenzzentrum für empirische Forschungsmethoden der Universität Kassel und berät Studierende aller Fachrichtungen zu qualitativen Forschungsmethoden.

Aus dieser Tätigkeit entstand der Blog „Sozialwissenschaftliche Methodenberatung“, um die in den Beratungen individuell gestellten Fragen und gegebenen Antworten allgemein zugänglich zu machen. Isabel Steinhardt war 2017 Fellow des Programms „Freies Wissen“ und ist seit 2020 Mentorin.

Kontakt: https://sozmethode.hypotheses.org/ueber

ORCID-ID: https://orcid.org/0000-0002-2590-6189

Twitter: https://twitter.com/sozmethode




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