KResCo – Krisenmanagement und Resilienz – Corona

Laufendes Projekt

Hintergrund

Die COVID-19-Pandemie bringt neben der medizinisch-epidemiologischen Herausforderung für die wissenschaftliche Forschung auch große gesellschaftspolitische Herausforderungen mit sich. Innerhalb kurzer Zeit trifft die Pandemie auf unterschiedliche Länder und Wirtschaftsräume und eine Welle individueller und reaktiver Maßnahmen wird eingeleitet.

Verschiedene Szenarien, Kombinationen aus Voraussetzungen, Strukturen, Maßnahmen und Wirkungen der Pandemie laufen zeitgleich vor unseren Augen ab. Eine riesige Menge an Daten fällt an. Um aus dieser Krise gestärkt hervorzugehen, wird dieser enorme Informationspool erkundet, erschlossen und unter verschiedenen Aspekten untersucht.

Um die große Menge an Daten adäquat zu managen und die Analyse transparent und nachvollziehbar zu gestalten und so die Glaubwürdigkeit in der Öffentlichkeit herzustellen, ist ein gesteuerter Umgang mit den auszuwertenden Daten notwendig. Darüber hinaus soll eine Einschätzung geliefert werden, wie sich aus wissenschaftlicher Sicht die Dissemination des Forschungsoutputs verändert und welche Rückschlüsse sich hieraus schließen lassen.

 

Ziel

Zentraler Ausgangspunkt der Studie sind die politischen Entscheidungen, die in verschiedenen Ländern getroffen wurden, um auf den Verlauf der Pandemie und ihre Auswirkungen Einfluss zu nehmen.

Auf Grundlage dieser empirischen Daten werden die Auswirkungen der Entscheidungen im Hinblick auf gesellschaftliche Akteure und politische Systeme analysiert:

  • Politik
  • Wirtschaft und Gesellschaft
  • Innovation
  • Bevölkerungsschutz und Gefahrenabwehr
  • Anwendungsorientierte Forschung

Jedes dieser Systeme wird dabei beobachtet. Es werden zusätzlich systemanalyserelevante Daten erhoben, zum Beispiel durch Interviews oder Erarbeitung von quantitativen Daten. Ziel ist die Entwicklung von Indikatoren zur Erstellung eines Wirkmodells. Die gewonnenen Erkenntnisse werden dann in Handlungsempfehlungen überführt, die an relevante Akteure im Bereich Politik, Wirtschaft, Bevölkerungsschutz und anwendungsorientierte Forschung weitergeleitet werden.

Den Rahmen für dieses Projekt bildet das Forschungsdatenmanagement. Hier werden alle Aktivitäten zentral gebündelt, um die Nutzung und die Nachnutzung der ausgewerteten Daten sicherzustellen. Hierfür wird neben dem klassischen Forschungsdatenmanagement der Ansatz der Data Governance für dieses Projekt verfolgt.

 

Rolle des Fraunhofer IRB

Das Fraunhofer IRB bringt seine Expertise im Bereich Forschungsdatenmanagement in das Projekt ein und ist hier für die Leitung des Arbeitspakets verantwortlich. Für das Projekt sind verschiedene Aspekte das Forschungsdatenmanagement betreffend zentral zu regeln:

  • Ablage der Daten
  • Dokumentation der Daten mit Metadaten
  • Verwertung und Veröffentlichung der Daten
  • Lizenzierung der Daten
  • Archivierung der Daten

Zu diesem Zweck entwickelt das Fraunhofer IRB zusammen mit dem Fraunhofer IAO, Fraunhofer INT und Fraunhofer ISI speziell auf KResCo zugeschnittene Konzepte und verantwortet deren Anwendung. Des Weiteren ist das Fraunhofer IRB an der Etablierung eines Data-Governance-Ansatzes für das Projekt beteiligt. Hierfür werden Rollen und Prozesse etabliert um die Daten während der Projektphasen optimal nutzen und nachnutzen zu können und deren Qualität zu gewährleisten.

So soll sichergestellt werden, dass die Studie transparent und nachvollziehbar ist, um eine hohe Glaubwürdigkeit zu erreichen.

Darüber hinaus wirkt das Fraunhofer IRB in der Analyse des Forschungsoutputs und der Auswirkung von Open Science auf die anwendungsorientierte Forschung mit. Dazu werden bibliometrische wie auch onthologische Methoden durchgeführt und unterschiedliche bibliografische Datenquellen ausgewertet.

 

Ergebnisse

Im Projekt KResCO wird eine Studie erarbeitet, welche die von den Ländern getroffenen Maßnahmen bewertet und Handlungsoptionen für Wirtschaft und Gesellschaft, Politik und Forschung aufzeigt. Daneben werden Vorträge und Publikationen entstehen.

Die Abbildung beschreibt den Datenablage- und Kurationsprozess in 9 Phasen. Die Datenablagepunkte sind definiert, sowie mögliche Iterationsphasen. Es wird auch dargestellt, in welcher Phase Metadaten abgelegt werden und ab wann die eigentlichen Forschungsdaten (Dateien) zur Verfügung stehen.
© Johannes Sautter, Jeannette Annies, Andrea Wuchner
Datenablage- und Kurationsprozess in 9 Phasen