Vorgehen
Vorgehen
Landscape- & Gap-Analyse
In einer sukzessiv über die Projektlaufzeit fortgeführten Landscape- und Gap-Analyse zu den vier ausgewählten Bereichen – Public Sector, Qualifizierung, Wirtschaft, Wissenschaft – werden bestehende Strukturen, Inhalte, Akteure, Best Practices sowie Desiderate im Hinblick auf ein FAIRes digitales Datenmanagement untersucht. Die Landscape- und Gap-Analyse wird mit den Ergebnissen aus den zwei Erhebungsphasen – bereichsspezifische Expert*inneninterviews und bereichsübergreifende Fokusgruppendiskussion – erweitert. Alle gewonnenen Erkenntnisse fließen in die Formulierung von Handlungsempfehlungen ein, um die Entwicklung eines nachhaltigen Datenmanagement-Ökosystem in Deutschland zu unterstützen.
Expert*inneninterviews & Fokusgruppendiskussion
Für die inhaltliche Aufbereitung der vier Themen-Säulen Wissenschaft, Public Sector, Wirtschaft und Qualifizierung werden den vier Themensäulen zugeordnete Akteure mit Hilfe qualitativer Expert*inneninterviews und einer Fokusgruppendiskussion online befragt.
Expert*inneninterviews
In der ersten Erhebungsphase werden pro Themensäule fünf leitfadengestützte (semi-strukturierte) Expert*inneninterviews zum Stand bzw. Herausforderungen der FAIRification in den einzelnen Säulen durchgeführt. Die Ergebnisse aus den Analysen der Expert*inneninterviews dienen zusammen mit dem Zwischenstand der Landscape- und Gap-Analyse als Grundlage für die Fokusgruppendiskussion.
Fokusgruppendiskussion
In der zweiten Erhebungsphase werden die vier Themensäulen in einer bereichsübergreifenden Fokusgruppendiskussion zusammengeführt. Jede Themensäule wird hierbei von zwei Expert*innen vertreten, von den jeweils mindestens eine Person bereits in der ersten Phase befragt wurde und die andere ggf. neu rekrutiert wird. Ziel ist dabei, die aus Einzelperspektiven entwickelten Problematisierungen säulenübergreifend in einem erweiterten Expert*innenkreis zur Diskussion zu stellen und damit auf aktualisiertem Kenntnisstand weiter zu reflektieren und zu validieren.
Grundsätzlich wird in allen Erhebungsphasen der Prozess der FAIRification aus der Perspektive der jeweiligen Akteursgruppe analysiert und es wird nach Bedarfen und Unterstützungsmöglichkeiten gefragt, um die Produktion und Nachnutzung von Daten interoperabler, effizienter und effektiver zu gestalten.
Diese Methode erlaubt es, der dynamischen Entwicklung des Diskurses zum Thema FAIRes Datenmanagement bzw. Nachnutzung von Daten gerecht werden zu können. Insbesondere durch die Auswahl der Expert*innen, die zu den Erhebungsmethoden eingeladen werden, kann auf die aktuelle Entwicklung der einschlägigen Diskurse reagiert und können Wissenslücken bzw. spezifische Erkenntnisinteressen adressiert werden.
