{"id":34354,"date":"2018-12-06T13:32:12","date_gmt":"2018-12-06T13:32:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.zbw-mediatalk.eu?p=34354"},"modified":"2018-12-06T13:32:12","modified_gmt":"2018-12-06T13:32:12","slug":"neue-open-science-reports-wie-man-eosc-und-fair-in-die-praxis-umsetzt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.zbw-mediatalk.eu\/de\/2018\/12\/neue-open-science-reports-wie-man-eosc-und-fair-in-die-praxis-umsetzt\/","title":{"rendered":"Neue Open Science Reports: Wie man EOSC und FAIR in die Praxis umsetzt"},"content":{"rendered":"<div class='__iawmlf-post-loop-links' style='display:none;' data-iawmlf-post-links='[{&quot;id&quot;:3175,&quot;href&quot;:&quot;https:\\\/\\\/publications.europa.eu\\\/en\\\/publication-detail\\\/-\\\/publication\\\/5253a1af-ee10-11e8-b690-01aa75ed71a1\\\/language-en\\\/format-PDF\\\/source-80622260&quot;,&quot;archived_href&quot;:&quot;&quot;,&quot;redirect_href&quot;:&quot;https:\\\/\\\/op.europa.eu\\\/en\\\/publication-detail\\\/-\\\/publication\\\/5253a1af-ee10-11e8-b690-01aa75ed71a1\\\/language-en\\\/format-PDF\\\/source-80622260&quot;,&quot;checks&quot;:[],&quot;broken&quot;:false,&quot;last_checked&quot;:null,&quot;process&quot;:&quot;done&quot;}]'><\/div>\n<p><b>von Birgit Fingerle<\/b><\/p>\n<p>Zwei k\u00fcrzlich ver\u00f6ffentlichte Reports geben umfangreiche Informationen f\u00fcr die praktische Umsetzung von Open Science in Europa. Beide Expertengruppen und ihre Berichte erg\u00e4nzen sich gegenseitig. Auf der einen Seite wird <a href=\"https:\/\/www.zbw-mediatalk.eu\/?s=FAIR\" >FAIR<\/a> die <a href=\"https:\/\/www.zbw-mediatalk.eu\/?s=EOSC\" >European Open Science Cloud<\/a> (EOSC) unterst\u00fctzen. Auf der anderen Seite werden die F\u00f6deration der Dateninfrastruktur und die Anwendung von Standards das Finden und die Interoperabilit\u00e4t von Daten erm\u00f6glichen. <\/p>\n<p>Der erste ist zugleich der Abschlussbericht und enth\u00e4lt die Empfehlungen der 2nd High Level Expert Group der Kommission zur European Open Science Cloud (EOSC): <a href=\"https:\/\/publications.europa.eu\/en\/publication-detail\/-\/publication\/5253a1af-ee10-11e8-b690-01aa75ed71a1\/language-en\/format-PDF\/source-80622260\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">&#8220;Prompting an EOSC in practice&#8221;<\/a>.<\/p>\n\n<h4>Report: &#8220;Prompting an EOSC in practice&#8221;<\/h4>\n<p>Die 2nd High Level Expert Group der Kommission zur European Open Science Cloud (EOSC) befasst sich damit, die EOSC zu einem tragf\u00e4higen \u00d6kosystem zu machen, und konzentriert sich auf zwei entscheidende Aspekte: Steuerung und Finanzierung der EOSC. ZBW-Direktor Prof. Dr. Klaus Tochtermann war Mitglied dieser Expertengruppe.<\/p>\n<p>Der Report legt die Rollen der verschiedenen Interessengruppen und die Herausforderungen, die es zu l\u00f6sen gilt, dar. Einerseits werden Synergien zwischen den drei Beratungsgremien der Europ\u00e4ischen Kommission OSPP, der FAIR Data Expert Group und der High Level Expert Group zur European Open Science Cloud (EOSC) untersucht und ein \u00dcberblick \u00fcber verwandte Initiativen und Aktivit\u00e4ten gegeben. Andererseits identifiziert der Bericht die beteiligten Anspruchsgruppen, zum Beispiel europ\u00e4ische Forscherinnen und Forscher, Softwareentwickler\/Dienstleister und Infrastrukturmanagerinnen und -manager und ihre Rollen. <\/p>\n<p><b>Herausforderungen, die es zu l\u00f6sen gilt<\/b><\/p>\n<p>Die HLEG hat mehrere Herausforderungen identifiziert, die es zu bew\u00e4ltigen gilt. Bevor ein Compliance-Rahmen f\u00fcr die EOSC definiert wird, sollten diese Herausforderungen angegangen werden:<\/p>\n<ul>\n<li>\tdie Integration von und den Zugang zu Ressourcen zu erm\u00f6glichen, die in der EOSC zusammengef\u00fchrt werden<\/li>\n<li>\tdie grenz\u00fcberschreitende und disziplin\u00fcbergreifende Forschungszusammenarbeit<\/li>\n<\/ul>\n<p>Dar\u00fcber hinaus wurden von der HLEG eine Reihe langfristiger Herausforderungen identifiziert, darunter sind:<\/p>\n<ul>\n<li>Beteiligung des Privatsektors an der EOSC<\/li>\n<li>Entwicklung von Personalkapazit\u00e4ten f\u00fcr Open Science<\/li>\n<li>Weiterentwicklung von Beschaffungsmodellen f\u00fcr die Bereitstellung der EOSC<\/li>\n<li>neue Technologien und zentrale Bed\u00fcrfnisse (zum Beispiel Blockchain, ethische KI) <\/li>\n<li>Herausforderungen, die sich auf FAIRe Daten beziehen<\/li>\n<\/ul>\n<p>Der Report enth\u00e4lt Empfehlungen f\u00fcr die Umsetzung, f\u00fcr die F\u00f6rderung des Engagements und die Steuerung. Zu ihnen geh\u00f6rt die Umsetzungsempfehlung, Standards und von der Community anerkannte bew\u00e4hrte Verfahren auszuw\u00e4hlen, um die Interoperabilit\u00e4t und Zusammensetzbarkeit von EOSC-Diensten und -Ressourcen zu gew\u00e4hrleisten, sowie die F\u00f6rderung und Durchsetzung ihrer Einf\u00fchrung in den Forschungscommunities unter Nutzung bestehender internationaler Initiativen und Kooperationen.<\/p>\n<p><b>EOSC-Gesch\u00e4ftsmodell und Minimum Viable Ecosystem<\/b><\/p>\n<p>Der Bericht untersucht eingehend, wie die EOSC zu einem tragf\u00e4higen \u00d6kosystem werden kann. Da die Entwicklung der EOSC in einer sehr heterogenen Landschaft stattfinden wird, scheint ein kleinster gemeinsamer Nenner, ein minimal tragf\u00e4higes \u00d6kosystem (Mimimum Viable Ecosystem \u2013 MVE), f\u00fcr den Aufbau des EOSC hilfreich zu sein. Der Bericht enth\u00e4lt eine Liste von Features, die das MVE aufweisen sollte. <\/p>\n<p>Das EOSC-Gesch\u00e4ftsmodell f\u00fcllt einen weiteren wesentlichen Teil des Reports, da es ein entscheidendes Element f\u00fcr den Erfolg der EOSC ist. <\/p>\n<blockquote><p>&#8220;Given the dispersed nature of scientific research and the variety of tools and processes required by scientists in different fields and locations, a federated environment requires a similarly decentralised business model to support the technical environment that will be developed.&#8221;<br \/>\n\u2013 Prompting an EOSC in Practice<\/p><\/blockquote>\n<p>Der Report widmet sich den Themen Steuerung, Transparenz und Verantwortlichkeiten. Hinsichtlich des Finanzierungsmodells und der Zahlungsmechanismen enth\u00e4lt er einen Vergleich von drei Hauptoptionen, einschlie\u00dflich neuartiger Ideen: das herk\u00f6mmliche Finanzierungsmodell der &#8220;direkten Unterst\u00fctzung&#8221;, ein reines EOSC-Gutscheinmodell und ein Hybridmodell, bei dem einige Ressourcen durch direkte Finanzierung unterst\u00fctzt werden und andere Ressourcen \u00fcber Cloud Coins abgerufen werden.<\/p>\n<p>Was die Regeln f\u00fcr die Beteiligung betrifft, k\u00f6nnen die FAIR-Grunds\u00e4tze (Findability, Accessibility, Interoperability, Re-Usability) auf verschiedene Teile des EOSC MVE abgebildet werden. Der Report listet auch Eignungskriterien f\u00fcr die Daten- und Dienstleistungsanbieter sowie f\u00fcr die beteiligten Nutzerinnen und Nutzer auf, um sicherzustellen, dass die Daten der Zielsetzung, insbesondere den FAIR-Richtlinien, entsprechen, und um eine EOSC zu schaffen, die eine angemessene Gr\u00f6\u00dfe hat und den Datenaustausch und die Wiederverwendung in der Praxis erh\u00f6ht.<\/p>\n<h4>Report: &#8220;Turning FAIR into reality&#8221;<\/h4>\n<p>Der zweite Report tr\u00e4gt den Titel <a href=\"https:\/\/publications.europa.eu\/en\/publication-detail\/-\/publication\/7769a148-f1f6-11e8-9982-01aa75ed71a1\/language-en\/format-PDF\/source-80611283 \" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">&#8220;Turning fair into reality&#8221;<\/a>. Er ist der endg\u00fcltige Bericht und Aktionsplan der Expertengruppe f\u00fcr FAIR-Data der Europ\u00e4ischen Kommission.<\/p>\n\n<p>Die FAIR Data Expert Group hat sich intensiv mit den FAIR-Datenprinzipien besch\u00e4ftigt und Empfehlungen f\u00fcr deren Umsetzung formuliert. Der Report konzentriert sich haupts\u00e4chlich auf kulturelle Ver\u00e4nderungen, Anreize und Metriken sowie die F\u00e4higkeiten und Kapazit\u00e4ten, die erforderlich sind, um FAIR-Daten in die Tat umzusetzen. Er ist sowohl ein Bericht als auch ein Aktionsplan. Unter den Schlussfolgerungen und priorit\u00e4ren Empfehlungen finden sich unter anderem die folgenden: FAIRe digitale Objekte sind eine Voraussetzung f\u00fcr die Umsetzung von FAIR. Diese digitalen Objekte k\u00f6nnen Daten, Software oder andere Forschungsressourcen darstellen und m\u00fcssen beispielsweise von persistenten Identifiern, Metadaten und kontextbezogenen Dokumentationen begleitet werden, um ihre Auffindung, Zitierung und Wiederverwendung zu erm\u00f6glichen. Ein FAIRes \u00d6kosystem wird ben\u00f6tigt, das zentrale Datendienste umfasst, die FAIR unterst\u00fctzen.<\/p>\n<p>Um FAIR \u00fcber Disziplingrenzen hinweg zu unterst\u00fctzen, spielen Frameworks f\u00fcr Interoperabilit\u00e4t eine zentrale Rolle. Sie definieren Praktiken von Communities f\u00fcr den Datenaustausch, Datenformate, Metadatenstandards, Tools und Infrastrukturen und erkennen die Ziele und Kulturen der verschiedenen Forschungscommunities an. Auf diese Weise helfen sie, Silos aufzubrechen. Auch Forschungsabl\u00e4ufe und Datenmanagementpl\u00e4ne m\u00fcssen FAIR gemacht werden. Die Bem\u00fchungen um die Entwicklung von Standards und Infrastrukturen bei der Umsetzung des FAIR-\u00d6kosystems \u00fcber die EOSC m\u00fcssen koordiniert werden. Dabei spielen internationale und multidisziplin\u00e4re Datenorganisationen eine wichtige Rolle.<\/p>\n<p><b>Kompetenzentwicklung und Professionalisierung von Rollen<\/b><\/p>\n<p>Damit Daten FAIR werden, ist eine erhebliche und weitreichende Erweiterung der Kompetenzen f\u00fcr Data Science und Datenhaltung erforderlich. Das bedeutet zum Beispiel die Professionalisierung von Rollen und Lehrpl\u00e4nen. Forschungsteams sollten Datenexpertinnen oder -experten umfassen oder von ihnen unterst\u00fctzt werden. Dar\u00fcber hinaus w\u00e4re eine Zertifizierung von FAIRen Services in Verbindung mit einer Verpflichtung zu langfristiger Bereitstellung und nachhaltiger Finanzierung hilfreich.<\/p>\n<p>Die derzeitige Abh\u00e4ngigkeit der Karriereentwicklung von Forschenden von Metriken, die sich auf akademische Ver\u00f6ffentlichungen beziehen, bestraft Forschende, die Zeit und Fachwissen f\u00fcr die Datenpflege und \u00e4hnliche Aktivit\u00e4ten aufwenden. Aus diesem Grund scheint die Entwicklung von Metriken der n\u00e4chsten Generation, die verantwortungsbewusst zur Unterst\u00fctzung von Open Science eingesetzt werden, notwendig zu sein. Dar\u00fcber hinaus m\u00fcssen Metriken und Indikatoren f\u00fcr Forschungsbeitr\u00e4ge \u00fcber die Ebene der einzelnen Forschenden hinaus genauer betrachtet werden, um sicherzustellen, dass sie den kulturellen Wandel zu Open Science und FAIR f\u00f6rdern. Die strategische Planung von Infrastrukturinvestitionen und die Rolle von Forschungseinrichtungen m\u00fcssen ebenfalls analysiert werden, um Daten FAIR zu machen. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wie k\u00f6nnten die European Open Science Cloud und FAIR Wirklichkeit werden? Welche Herausforderungen gilt es zu meistern, welche Gesch\u00e4ftsmodelle und Rollen sollten ber\u00fccksichtigt werden? 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