Definition

Bei der Nachnutzung'Eine Nachnutzung, oftmals auch Sekundärnutzung genannt, befragt bereits erhobene und veröffentlichte Forschungsdatensätze erneut mit dem Ziel, andere Erkenntnisse, möglicherweise aus einer neuen oder unterschiedlichen Perspektive, zu erhalten. Die Aufbereitung von Forschungsdaten für eine Nachnutzung erfordert einen erheblich höheren Anonymisierungs-, Aufbereitungs- und Dokumentationsaufwand als die bloße Archivierung im Sinne von Datenspeicherung.' (Data Affairs, Glossar) Weiterlesen von Forschungsdaten geht es um das Wiederverwenden bereits erhobener Daten (z. B. Statistiken, annotierte Quellen, georeferenzierte Karten, Simulationsdaten), die in einem Archiv, Repositorium'Ein Repositorium bildet einen Ort der Aufbewahrung wissenschaftlicher Dokumente. In Online-Repositorien werden Publikationen digital gespeichert, verwaltet und mit persistenten Identifikatoren versehen. Die Katalogisierung vereinfacht die Suche und Nutzung von Publikationen und Autor*innen. In den meisten Fällen sind Dokumente in Online-Repositorien uneingeschränkt und offen zugänglich (Open Access).' (Data Affairs, Glossar) Weiterlesen oder Forschungsdatenzentrum bereitgestellt wurden. D. h. Forschungsdaten, ihre Metadaten'Metadaten sind Beschreibungen von Forschungsdaten (Daten über Daten) und geben inhaltliche und strukturierte Informationen zum Forschungskontext, dem methodischen und analytischen Verfahren, sowie über das jeweilige Forschungsteam, das die Daten generiert. Sie lassen sich unterscheiden in bibliographische, administrative, prozessuale und deskriptive Metadaten und werden beispielsweise in Form von Templates, ReadMe-Dateien oder Data Curation Profiles verfasst. Metadaten werden begleitend zu den Forschungsdaten selbst publiziert und gelten insbesondere in Online-Repositorien und Forschungsdatenzentren als unverzichtbar für das Nachvollziehen und Verstehen von Datensätzen durch Dritte. Auch erleichtern Metadaten die Auffindbarkeit und Maschinenlesbarkeit von Daten und sind somit Teil der FAIR-Prinzipien und der guten wissenschaftlichen Praxis.' (Data Affairs, Glossar) Weiterlesen und Kontextmaterialien können online gefunden, je nach Art der Daten, Lizenzen'In einem Lizenzvertrag oder über eine offene Lizenz legen die Rechteinhabenden fest, wie und unter welchen Bedingungen das eigene urheberrechtlich geschützte Werk durch Dritte verwendet und oder verwertet werden darf. Weiterlesen und Zugriffsrechte gelesen, heruntergeladen, gedruckt, verlinkt, gespeichert, analysiert und für ein eigenes Forschungsvorhaben mit neuen Fragestellungen verwendet werden, was den FAIR-Prinzipien'Die FAIR-Prinzipien wurden 2016 erstmals von der FORCE 11-Community (The Future of Research Communication and e-Scholarship) entwickelt. FORCE11 ist eine Gemeinschaft von Wissenschaftlern, Bibliothekaren, Archivaren, Verlegern und Forschungsförderern, die durch den effektiven Einsatz von Informationstechnologie einen Wandel in der modernen wissenschaftlichen Kommunikation herbeiführen und so eine verbesserte Wissenserstellung und -weitergabe unterstützen will. Das primäre Ziel liegt in der transparenten und offenen Darlegung wissenschaftlicher Erkenntnisprozesse. Demnach sollten Daten online findable (auffindbar), accessible (zugänglich), interoperable (kompatibel) und reusable (wiederverwendbar) abgelegt und strukturiert sein. Ziel ist es, Daten langfristig aufzubewahren und im Sinne der Open Science und des Data Sharing für eine Nachnutzung durch Dritte bereitzustellen. Genaue Definitionen der FORCE11 selbst können auf der Website nachgelesen werden siehe: https://force11.org/info/the-fair-data-principles/. Die FAIR-Prinzipien berücksichtigen ethische Aspekte der Weitergabe von Daten in sozialwissenschaftlichen Kontexten nicht hinreichend, weshalb sie um die CARE-Prinzipien ergänzt wurden.' (Data Affairs, Glossar) Weiterlesen und der Forderung nach Open Science'Der Begriff Open Science bündelt … Strategien und Verfahren, die allesamt darauf abzielen, ... alle Bestandteile des wissenschaftlichen Prozesses über das Internet offen zugänglich und nachnutzbar zu machen. Damit sollen Wissenschaft, Gesellschaft und Wirtschaft neue Möglichkeiten im Umgang mit wissenschaftlichen Erkenntnissen eröffnet werden' (Open Science AG 2014). Weiterlesen entspricht (RatSWD 2023, 33; DGfE 2020, 4).

Einführung

Die Nachnutzung'Eine Nachnutzung, oftmals auch Sekundärnutzung genannt, befragt bereits erhobene und veröffentlichte Forschungsdatensätze erneut mit dem Ziel, andere Erkenntnisse, möglicherweise aus einer neuen oder unterschiedlichen Perspektive, zu erhalten. Die Aufbereitung von Forschungsdaten für eine Nachnutzung erfordert einen erheblich höheren Anonymisierungs-, Aufbereitungs- und Dokumentationsaufwand als die bloße Archivierung im Sinne von Datenspeicherung.' (Data Affairs, Glossar) Weiterlesen von Forschungsdaten ist keine grundsätzlich neue Idee, sondern schon immer Bestandteil wissenschaftlichen Arbeitens gewesen, mit der Digitalisierung eröffnen sich nur neue Wege. In den historisch arbeitenden Disziplinen sind dabei verschiedene Formen traditioneller Nachnutzung in der Fachkultur tief verankert. Die wohl häufigsten Formen sind die Nutzung von Quellen und das Rezipieren veröffentlichter Fachliteratur als Sekundärquelle für die eigene Forschung. Mit Archivkatalogen, (kritischen) Quelleneditionen, aber auch bspw. Regesten – Kurzbeschreibungen von Urkunden – kennt die Geschichtswissenschaft ganze Werkgattungen, deren wesentlicher Zweck ihre Nachnutzung ist. Durch die digitale Bereitstellung solcher Werke vereinfachen und vervielfältigen sich natürlich deren Nutzungsmöglichkeiten, z. B. durch automatisierte Analyse und den einfacheren Zugriff. Weitergehende Nachnutzungsoptionen ergeben sich aus der Bereitstellung von Forschungsdaten, die über diese etablierten Formate hinausgehen, wie z. B. annotierte Quellen, georeferenzierte historische Karten, mit Normvokabularen angereicherteAnreicherung bezeichnet die Tätigkeit, ein Untersuchungsobjekt durch zusätzliche Informationen zu ergänzen, indem deren Herkunft, Beschaffenheit, Struktur, Bedeutung oder einzelne Elemente explizit gemacht werden (Borek et al 2021). Weiterlesen Daten, Simulationsdaten, statistisch aufbereitete historische Daten, 3D-Rekonstruktionen u. v. m.
Mit fortschreitender Digitalisierung und der Forderung nach Open Science'Der Begriff Open Science bündelt … Strategien und Verfahren, die allesamt darauf abzielen, ... alle Bestandteile des wissenschaftlichen Prozesses über das Internet offen zugänglich und nachnutzbar zu machen. Damit sollen Wissenschaft, Gesellschaft und Wirtschaft neue Möglichkeiten im Umgang mit wissenschaftlichen Erkenntnissen eröffnet werden' (Open Science AG 2014). Weiterlesen rückt daher die Nachnutzung von Forschungsdaten zusätzlich zu den traditionellen Formen zunehmend ins Zentrum. Forschungsdaten aus öffentlich geförderter Forschung werden als Gemeinschaftsgut betrachtet, das in digitalisierter Form möglichst offen zugänglich und nutzbar sein sollte. Im besten Fall sind die Daten dabei kostenfrei abrufbar (Open Access'Open Access bezeichnet den freien, kostenlosen, ungehinderten und barrierefreien Zugang zu wissenschaftlichen Erkenntnissen und Materialien. Für eine weitere rechtssichere Nachnutzung der Materialien durch Dritte müssen die Urhebenden mittels Lizenzvertrages die Nutzungsrechte an ihren Werken einräumen. Die freien CC-Lizenzen spezifizieren bspw. genau, wie Daten und Materialien weitergenutzt werden dürfen. Weiterlesen) und stehen unter einer offenen Lizenz'In einem Lizenzvertrag oder über eine offene Lizenz legen die Rechteinhabenden fest, wie und unter welchen Bedingungen das eigene urheberrechtlich geschützte Werk durch Dritte verwendet und oder verwertet werden darf. Weiterlesen, sodass sie nachgenutzt werden können, ohne die Datengebenden (die Urheber:innen der Daten) kontaktieren, um Erlaubnis fragen und individuelle Datennutzungsverträge schließen zu müssen. Voraussetzung dafür ist ein wechselseitiges Vertrauensverhältnis zwischen den Datengebenden und Datennehmenden: Erstere sollten ihre Daten sorgfältig gemäß wissenschaftlicher, rechtlicher und forschungsethischer Anforderungen aufbereiten und das Nachnutzungspotential für Dritte genau prüfen (vgl. Artikel Publikation, Datenschutz'Datenschutz beinhaltet Maßnahmen gegen ein unrechtmäßiges Erheben, Speichern, Teilen und Nachnutzen von personenbezogenen Daten. Der Datenschutz stützt sich auf das Recht der Selbstbestimmung von Individuen in Bezug auf den Umgang mit ihren Daten und ist in der Datenschutz-Grundverordnung (EU-DSGVO), dem Bundesdatenschutzgesetz und in den entsprechenden Gesetzen der Bundesländer verankert. Ein Verstoß gegen datenschutzrechtliche Vorschriften kann strafrechtliche Konsequenzen nach sich ziehen.' (Data Affairs, Glossar) Weiterlesen, QualitätDatenqualität (in historisch arbeitenden Fächern) ist ein Maß für den Zustand von Daten hinsichtlich quantitativer Merkmale wie Genauigkeit und Vollständigkeit sowie qualitativer Aspekte wie Relevanz und Nachvollziehbarkeit. Dabei gibt es keinen absoluten Qualitätsmaßstab: Was als qualitativ hochwertig gilt, hängt stets vom konkreten Forschungsvorhaben, der zugrundeliegenden Fragestellung und der angewandten Methode ab.In historisch arbeitenden Fächern treten zwei spezifische Herausforderungen hinzu. Erstens sind historische Forschungsdaten in außerordentlicher inhaltlicher Vielfalt und struktureller Heterogenität überliefert – von Handschriften und Drucken über Fotografien und Tonaufnahmen bis hin zu nativ digitalen Datensätzen. Welche Kontextinformationen zu einer Quelle erfasst werden müssen, ist dabei nicht absolut bestimmbar, sondern ergibt sich neben der Quellentypspezifik aus der jeweiligen Fragestellung: Denn die Kontextualisierung einer Quelle könnte theoretisch unbegrenzt fortgesetzt werden, ist in der Praxis aber auf das für den Forschungszweck Notwendige beschränkt. Zweitens sind historische Daten grundsätzlich durch Überlieferungslücken und Unschärfen geprägt: Bestimmte Informationen sind schlicht nicht mehr rekonstruierbar, was Vollständigkeit als Qualitätskriterium im historischen Kontext nur bedingt anwendbar macht. Datenqualität bedeutet hier daher weniger das Erreichen eines absoluten Vollständigkeitsideals als vielmehr die transparente Dokumentation dessen, was vorhanden ist, was fehlt und warum (vgl. Körfer 2026). Weiterlesen). Ist bei Forschungsdaten mit sensiblen Themen oder durch den Schutz von Rechten Dritter ein offener Zugriff nicht möglich, sollten Verträge festlegen, wie die Daten genutzt werden können. Nachnutzende wiederum sollten wertschätzend mit den vorgefundenen Daten umgehen, die Datengebenden durch Zitation honorieren und einen Datenmissbrauch in jedem Falle unterlassen (RatSWD 2023, 33; DGfE 2020, 4). Ein verantwortungsbewusster und reflektierter Umgang mit bereits bestehenden Daten – gegenüber Datengebenden und inkludierten Dritten – ist für die Nachnutzung unverzichtbar. Um Fehlinterpretationen zu vermeiden, sollten sich Nachnutzende anhand der zur Verfügung gestellten Kontextinformationen (vgl. Artikel Datendokumentation) genauestens mit den Hintergründen der Forschung und der Art und Beschaffenheit der vorliegenden Daten auseinandersetzen. Ferner sollten sie ihre eigene Position und Perspektive als Nachnutzende berücksichtigen und in die neue Analyse und Argumentation mit einfließen lassen (Kistenfeger 2011, 8). Insbesondere bei personenbezogenenPersonenbezogene Daten sind: 'alle Informationen, die sich auf eine identifizierte oder identifizierbare natürliche Person (betroffene Person) beziehen; als identifizierbar wird eine natürliche Person angesehen, die direkt oder indirekt, insbesondere mittels Zuordnung zu einer Kennung wie einem Namen, zu einer Kennnummer, zu Standortdaten, zu einer Online-Kennung oder zu einem oder mehreren besonderen Merkmalen, die Ausdruck der physischen, physiologischen, genetischen, psychischen, wirtschaftlichen, kulturellen oder sozialen Identität dieser Person sind, identifiziert werden kann;...' (EU-DSGVO, Artikel 4 Nr. 1; BDSG, §46 Abs. 1; BlnDSG, §31). Weiterlesen und sensiblen Daten 'Einen eigenen Teilbereich innerhalb der personenbezogenen Daten bilden die sog. besonderen Kategorien personenbezogener Daten. Ihre Definition geht auf den EU-DSGVO Artikel 9 Abs. 1, 2016 zurück, der besagt, dass es sich hierbei um Angaben über Weiterlesenstellt sich eine Nachnutzung v. a. datenschutzrechtlich als schwierig dar.

Motivation

Die Nachnutzung'Eine Nachnutzung, oftmals auch Sekundärnutzung genannt, befragt bereits erhobene und veröffentlichte Forschungsdatensätze erneut mit dem Ziel, andere Erkenntnisse, möglicherweise aus einer neuen oder unterschiedlichen Perspektive, zu erhalten. Die Aufbereitung von Forschungsdaten für eine Nachnutzung erfordert einen erheblich höheren Anonymisierungs-, Aufbereitungs- und Dokumentationsaufwand als die bloße Archivierung im Sinne von Datenspeicherung.' (Data Affairs, Glossar) Weiterlesen von Forschungsdaten hat in vielen Disziplinen eine lange Tradition. Insbesondere in historisch arbeitenden Disziplinen ist die Publikation aufbereiteter Daten, beispielsweise in Form von Quelleneditionen, seit langem üblich. Diese Editionen sind explizit auf die Nachnutzung durch Dritte ausgerichtet und ersparen Forschenden den Gang ins Archiv, die Transkription sowie die Recherche zur Provenienz. Heute ermöglicht die digitale Bereitstellung solcher Daten neue Analysemöglichkeiten und erleichtert den Zugang, da digitale Daten weltweit und rund um die Uhr abrufbar sind.

Die Nachnutzung von Forschungsdaten bietet zudem vielfältige Vorteile: Sie ermöglicht es Forschenden, Zeit und Ressourcen zu sparen, weil der Zeitaufwand für Datenerhebung und -aufbereitung entfällt oder reduziert wird (VerbundFDB 2025). Gleichzeitig kann die Bereitstellung von Daten in hoher QualitätDatenqualität (in historisch arbeitenden Fächern) ist ein Maß für den Zustand von Daten hinsichtlich quantitativer Merkmale wie Genauigkeit und Vollständigkeit sowie qualitativer Aspekte wie Relevanz und Nachvollziehbarkeit. Dabei gibt es keinen absoluten Qualitätsmaßstab: Was als qualitativ hochwertig gilt, hängt stets vom konkreten Forschungsvorhaben, der zugrundeliegenden Fragestellung und der angewandten Methode ab.In historisch arbeitenden Fächern treten zwei spezifische Herausforderungen hinzu. Erstens sind historische Forschungsdaten in außerordentlicher inhaltlicher Vielfalt und struktureller Heterogenität überliefert – von Handschriften und Drucken über Fotografien und Tonaufnahmen bis hin zu nativ digitalen Datensätzen. Welche Kontextinformationen zu einer Quelle erfasst werden müssen, ist dabei nicht absolut bestimmbar, sondern ergibt sich neben der Quellentypspezifik aus der jeweiligen Fragestellung: Denn die Kontextualisierung einer Quelle könnte theoretisch unbegrenzt fortgesetzt werden, ist in der Praxis aber auf das für den Forschungszweck Notwendige beschränkt. Zweitens sind historische Daten grundsätzlich durch Überlieferungslücken und Unschärfen geprägt: Bestimmte Informationen sind schlicht nicht mehr rekonstruierbar, was Vollständigkeit als Qualitätskriterium im historischen Kontext nur bedingt anwendbar macht. Datenqualität bedeutet hier daher weniger das Erreichen eines absoluten Vollständigkeitsideals als vielmehr die transparente Dokumentation dessen, was vorhanden ist, was fehlt und warum (vgl. Körfer 2026). Weiterlesen die Reputation der Forschenden erhöhen, da sie die Transparenz und Zuverlässigkeit ihrer Arbeit unterstreicht. Darüber hinaus ermöglicht die Nachnutzung, auf bereits geleisteter Arbeit aufzubauen und die Daten mit neuen Informationen anzureichernAnreicherung bezeichnet die Tätigkeit, ein Untersuchungsobjekt durch zusätzliche Informationen zu ergänzen, indem deren Herkunft, Beschaffenheit, Struktur, Bedeutung oder einzelne Elemente explizit gemacht werden (Borek et al 2021). Weiterlesen. Dies kann die Ergebnisse der Forschung genauer und repräsentativer machen, da umfassendere Datenkorpora in die Auswertung einbezogen werden.

Ein weiterer wesentlicher Vorteil liegt im Potenzial für interdisziplinäre Kooperationsprojekte. Durch die Bereitstellung von Daten können Forschende aus verschiedenen Disziplinen und Institutionen voneinander erfahren und Kooperationspotenziale entdecken. Diese interdisziplinäre Zusammenarbeit kann zu neuen Perspektiven und Ideen führen, die innovative Ansätze in der Forschung ermöglichen und neue Horizonte in einem Forschungsfeld eröffnen. Zusätzlich erhöht die transparente Darlegung von Erhebungs- und Auswertungsprozessen die Authentizität und das Verständnis über die bereitgestellten Daten. Dies entspricht den FAIR-Prinzipien'Die FAIR-Prinzipien wurden 2016 erstmals von der FORCE 11-Community (The Future of Research Communication and e-Scholarship) entwickelt. FORCE11 ist eine Gemeinschaft von Wissenschaftlern, Bibliothekaren, Archivaren, Verlegern und Forschungsförderern, die durch den effektiven Einsatz von Informationstechnologie einen Wandel in der modernen wissenschaftlichen Kommunikation herbeiführen und so eine verbesserte Wissenserstellung und -weitergabe unterstützen will. Das primäre Ziel liegt in der transparenten und offenen Darlegung wissenschaftlicher Erkenntnisprozesse. Demnach sollten Daten online findable (auffindbar), accessible (zugänglich), interoperable (kompatibel) und reusable (wiederverwendbar) abgelegt und strukturiert sein. Ziel ist es, Daten langfristig aufzubewahren und im Sinne der Open Science und des Data Sharing für eine Nachnutzung durch Dritte bereitzustellen. Genaue Definitionen der FORCE11 selbst können auf der Website nachgelesen werden siehe: https://force11.org/info/the-fair-data-principles/. Die FAIR-Prinzipien berücksichtigen ethische Aspekte der Weitergabe von Daten in sozialwissenschaftlichen Kontexten nicht hinreichend, weshalb sie um die CARE-Prinzipien ergänzt wurden.' (Data Affairs, Glossar) Weiterlesen (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) und leistet einen Beitrag zur guten wissenschaftlichen Praxis, die von Drittmittelgebenden zunehmend gefordert wird. Zudem können durch die Nachnutzung sekundäre Analysen und Vergleichsstudien durchgeführt werden, um historische Entwicklungen zu erfassen oder neue Fragestellungen an die Daten heranzutragen.

Vorgehen

Die Auswahl geeigneter Daten zur Nachnutzung'Eine Nachnutzung, oftmals auch Sekundärnutzung genannt, befragt bereits erhobene und veröffentlichte Forschungsdatensätze erneut mit dem Ziel, andere Erkenntnisse, möglicherweise aus einer neuen oder unterschiedlichen Perspektive, zu erhalten. Die Aufbereitung von Forschungsdaten für eine Nachnutzung erfordert einen erheblich höheren Anonymisierungs-, Aufbereitungs- und Dokumentationsaufwand als die bloße Archivierung im Sinne von Datenspeicherung.' (Data Affairs, Glossar) Weiterlesen setzt voraus, dass zunächst geklärt wird, wie Forschungsdaten und Literatur gezielt recherchiert werden können. Angesichts der Vielzahl digitaler Angebote, von frei zugänglichen Webseiten über wissenschaftliche Open Access'Open Access bezeichnet den freien, kostenlosen, ungehinderten und barrierefreien Zugang zu wissenschaftlichen Erkenntnissen und Materialien. Für eine weitere rechtssichere Nachnutzung der Materialien durch Dritte müssen die Urhebenden mittels Lizenzvertrages die Nutzungsrechte an ihren Werken einräumen. Die freien CC-Lizenzen spezifizieren bspw. genau, wie Daten und Materialien weitergenutzt werden dürfen. Weiterlesen-Publikationen bis hin zu spezialisierten Fachdatenbanken, ist es notwendig, Suchstrategien bewusst einzusetzen und die Funktionsweisen von Suchmaschinen, Katalogen und Repositorien'Ein Repositorium bildet einen Ort der Aufbewahrung wissenschaftlicher Dokumente. In Online-Repositorien werden Publikationen digital gespeichert, verwaltet und mit persistenten Identifikatoren versehen. Die Katalogisierung vereinfacht die Suche und Nutzung von Publikationen und Autor*innen. In den meisten Fällen sind Dokumente in Online-Repositorien uneingeschränkt und offen zugänglich (Open Access).' (Data Affairs, Glossar) Weiterlesen zu kennen. Im Folgenden werden die gängigsten Suchstrategien vorgestellt:

Boolesche Operatoren

Um präzise und zielführende Suchanfragen an Suchmaschinen zu formulieren, stehen verschiedene Eingabemöglichkeiten zur Verfügung. Mithilfe Boolescher Operatoren wie AND, OR und NOT lassen sich Suchbegriffe gezielt kombinieren oder ausschließen.
Folgende Beispiele verdeutlichen dies:

• cultural AND heritage: Die Suchergebnisse müssen sowohl das Wort cultural als auch das Wort heritage enthalten.
• cultural OR heritage: Die Suchergebnisse enthalten entweder das Wort cultural, das Wort heritage oder beide.
• cultural NOT heritage: Die Suchergebnisse enthalten das Wort cultural, aber nicht das Wort heritage.

Phrasensuche

Durch die Phrasensuche, also das Setzen von Anführungszeichen um mehrere Wörter (z. B. „cultural heritage"), wird sichergestellt, dass genau diese Wortfolge in den Treffern enthalten ist. 

Trunkierung

Die sogenannte Trunkierung ermöglicht es, Wortvarianten durch Platzhalterzeichen zu erfassen: Ein Asterisk (*) ersetzt dabei beliebig viele Zeichen, ein Fragezeichen (?) steht für genau ein Zeichen (z. B. archiv* sucht nach Archiv, archive, archiving usw.). 

Diese Techniken helfen dabei, sowohl die Treffermenge zu erweitern als auch relevantere Ergebnisse zu erzielen.

Wurden bei der Recherche passende Ergebnisse erzielt, müssen in einem zweiten Schritt individuelle Zugänge überprüft werden. Für eine Nachnutzung werden unterschiedliche Zugänge ermöglicht, die an die Beschaffenheit der Daten (sensibel'Einen eigenen Teilbereich innerhalb der personenbezogenen Daten bilden die sog. besonderen Kategorien personenbezogener Daten. Ihre Definition geht auf den EU-DSGVO Artikel 9 Abs. 1, 2016 zurück, der besagt, dass es sich hierbei um Angaben über Weiterlesen, personenbezogenPersonenbezogene Daten sind: 'alle Informationen, die sich auf eine identifizierte oder identifizierbare natürliche Person (betroffene Person) beziehen; als identifizierbar wird eine natürliche Person angesehen, die direkt oder indirekt, insbesondere mittels Zuordnung zu einer Kennung wie einem Namen, zu einer Kennnummer, zu Standortdaten, zu einer Online-Kennung oder zu einem oder mehreren besonderen Merkmalen, die Ausdruck der physischen, physiologischen, genetischen, psychischen, wirtschaftlichen, kulturellen oder sozialen Identität dieser Person sind, identifiziert werden kann;...' (EU-DSGVO, Artikel 4 Nr. 1; BDSG, §46 Abs. 1; BlnDSG, §31). Weiterlesen etc.) gekoppelt sind:

1. Freier Zugang
   Daten können entweder direkt und kostenfrei heruntergeladen und genutzt werden, oder nach Registrierung und Zustimmung der Nutzungsbedingungen eingesehen und verwendet werden.
2. Zugang auf Antrag
   Sind gewünschte Daten nicht offen und frei digital nachnutzbar (wie es z. B. bei sensiblen und personenbezogenen Daten meist der Fall ist), bedarf es eines Datennutzungsvertrags, der beim jeweiligen Archiv, Repositorium oder Forschungsdatenzentrum angefordert und unterzeichnet wird. Solch ein Vertrag kann sehr genaue Regelungen zum Umgang mit den Daten enthalten, wie z. B. besondere Sicherungsmaßnahmen oder Löschverpflichtungen. Meist ist der Datenzugang nur für wissenschaftliche Nutzung in Forschung und/oder Lehre erlaubt und ein entsprechender Nachweis der Institution wird benötigt.
3. Gesicherter Zugang
   Für sehr kritische Daten, die nur mit besonderer Umsicht weiter genutzt werden können, z. B. Daten, die nicht hinreichend anonymisierbar'Laut Bundesdatenschutzgesetz (BDSG § 3, Abs. 6 in der bis 24.05.2018 gültigen Fassung) versteht man unter Anonymisierung alle Maßnahmen der Veränderung personenbezogener Daten derart, 'dass die Einzelangaben über persönliche oder sachliche Verhältnisse nicht mehr oder nur mit einem unverhältnismäßig großen Aufwand an Zeit, Kosten und Arbeitskraft einer bestimmten oder bestimmbaren natürlichen Person zugeordnet werden können.' Anonymisierte Daten sind demnach Daten, die keinen Rückschluss (mehr) auf die betroffene Person geben. Sie unterliegen damit nicht dem Datenschutz bzw. der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO)'. (Data Affairs, Glossar) Weiterlesen sind oder potenziell in den falschen Händen großen Schaden anrichten können, ist lediglich ein Zugang unter hohen Sicherheitsvorkehrungen möglich. Die geschützte und sichere Organisation und Bereitstellung dieser Daten geht vom jeweiligen Forschungsdatenzentrum aus: Durch eine On-Site-Nutzung ist die Nachnutzung beispielsweise in (digitalen) Safe-Rooms bzw. Gastarbeitsplätzen vor Ort möglich, die mit (teils mehreren) Passwörtern und unterschiedlichen Zugangs- und Outputkontrollen gesichert sind. In analogen Sicherheitsräumen dieser Art sind beispielsweise keine Handys, Laptops oder USB-Sticks erlaubt. Die Nutzung erfolgt durch einen internen Computer mit Intranet und eine physische oder digitale Übergabe der Daten entfällt (DGfE 2020, 15).

Unabhängig von der Zugangsart sind die Zugangsbedingungen in jedem Fall einzuhalten, wobei es rechtlich unerheblich ist, ob dafür ein Vertrag unterzeichnet wurde oder nicht. Dies gilt hinsichtlich sämtlicher Aspekte von Lizenzen'In einem Lizenzvertrag oder über eine offene Lizenz legen die Rechteinhabenden fest, wie und unter welchen Bedingungen das eigene urheberrechtlich geschützte Werk durch Dritte verwendet und oder verwertet werden darf. Weiterlesen über Nutzungsbedingungen und Zitationsverpflichtungen bis hin zu Vorschriften wie Daten sicher aufbewahrt und gelöscht werden müssen. 

Unter dem Reiter „Tools“ sind Repositorien und Forschungsdatenzentren (Online-Datenbanken) aufgelistet, bei denen man online Daten herunterladen bzw. ihre Nutzung beantragen kann. 

Anwendungsbeispiele

Interview mit Prof. Dr. Stefan Schmunk über Nachnutzung von Forschungsdaten

Als Audio

Als Transkript

Weitere Anwendungsbeispiele der Nachnutzung von Forschungsdaten in der Geschichtswissenschaft:

• Digital Atlas of European Histography: Der Digital Atlas of European Histography ist die digitale Nachnutzung'Eine Nachnutzung, oftmals auch Sekundärnutzung genannt, befragt bereits erhobene und veröffentlichte Forschungsdatensätze erneut mit dem Ziel, andere Erkenntnisse, möglicherweise aus einer neuen oder unterschiedlichen Perspektive, zu erhalten. Die Aufbereitung von Forschungsdaten für eine Nachnutzung erfordert einen erheblich höheren Anonymisierungs-, Aufbereitungs- und Dokumentationsaufwand als die bloße Archivierung im Sinne von Datenspeicherung.' (Data Affairs, Glossar) Weiterlesen eines gedruckten Werkes zur historischen Entwicklung der Geschichtswissenschaft in Europa in Form einer interaktiven Karte, eine Vorstellung des Projektes im Kontext von Forschungsdatenmanagement findet sich unter https://www.youtube.com/watch?v=UninW0TuuTY.
• Die Daten aus der Regesta Imperii bieten vielfältige Nachnutzungsszenarien. Für das Projekt Imperii-Viz (https://github.com/danielbaak/imperii-viz; https://codingdavinci.de/de/projekte/imperii-vis) wurden Daten bspw. so aufbereitet, dass die Daten zu den einzelnen Personen auf einer Karte in Form einer Heatmap visualisiert werden können.
  Mit den Daten der Regesta Imperii können aber auch Netzwerkanalysen (https://mittelalter.hypotheses.org/5995#footnote_3_5995) durchgeführt werden u. v. m.
• Nachnutzung von Interviews aus der Digital Oral History-Sammlung in Form eines Lernmoduls für die schulische Bildung: https://zeugendershoah.lernen-mit-interviews.de/. Zugriff auf die Inhalte beider Seiten kann nur nach Registrierung erfolgen, da die Persönlichkeitsrechte der interviewten Zeitzeugen gewahrt werden müssen.
• Nachnutzung von Daten der deutschen Auswandererbriefsammlung für den schulischen Deutsch- und Geschichtsunterricht Klassen 5 – 8: https://www.auswandererbriefe.de/unterricht.html.
• Das Online-Archiv „Zwangsarbeit 1939–1945" umfasst knapp 600 lebensgeschichtliche Audio- und Video-Interviews mit ehemaligen Zwangsarbeiter*innen aus 26 Ländern und ist ein Beispiel für die Nachnutzung von Oral-History-Interviews in Wissenschaft und Bildung. Die Interviews wurden transkribiert, erschlossen und für unterschiedliche Zwecke weiterverwendet: So entstanden auf Basis der Interviews Bildungsmaterialien für den Schulunterricht, die seit 2016 als Online-Anwendung verfügbar sind (https://www.bpb.de/themen/nationalsozialismus-zweiter-weltkrieg/ns-zwangsarbeit/). Zugang zu den Interviews ist nur nach Registrierung möglich, da die Persönlichkeitsrechte der Interviewten gewahrt werden müssen.
• FactGrid ist eine kollaborative Wikibase-Datenbank für die historische Forschung, die projektübergreifende Nachnutzung und Vernetzung von Forschungsdaten ermöglicht. Statt dass jedes Forschungsprojekt eine eigene Plattform und Datenbank aufbaut – auf der die Daten dann mitsamt der Software veralten –, arbeiten auf FactGrid verschiedene Projekte auf derselben Infrastruktur und können gegenseitig auf die Daten der anderen zugreifen. Ein anschauliches Beispiel dafür ist das Zusammenwachsen der Illuminaten- und Freimaurerforschung auf der Plattform: Daten aus der Forschung mehrerer Wissenschaftler*innen über Jahrzehnte flossen zusammen, und das Illuminatenprojekt sollte gezielt mit dem Freimaurereiprojekt sowie mit Normdaten der GND verknüpft werden, um Personendatensätze gemeinsam weiterzuentwickeln, anstatt dieselbe Arbeit mehrfach zu leisten. Das Grundprinzip wird in diesem Wikimedia-Blogbeitrag erklärt; ein konkreter Einblick in die Datenlage und die Vernetzungsideen findet sich im FactGrid-Blog. FactGrid ist seit 2023 offizielles Repositorium'Ein Repositorium bildet einen Ort der Aufbewahrung wissenschaftlicher Dokumente. In Online-Repositorien werden Publikationen digital gespeichert, verwaltet und mit persistenten Identifikatoren versehen. Die Katalogisierung vereinfacht die Suche und Nutzung von Publikationen und Autor*innen. In den meisten Fällen sind Dokumente in Online-Repositorien uneingeschränkt und offen zugänglich (Open Access).' (Data Affairs, Glossar) Weiterlesen im Rahmen von NFDI4Memory.

Diskussion

Die Nach- und Weiternutzung von Daten ist ein zentrales Motiv der Geschichtswissenschaft. Allen historisch arbeitenden Disziplinen ist das Studium von Primärquellen in Kombination mit der Rezeption von Sekundärquellen inhärent. Primärquellen können dabei unbeabsichtigt überlieferte Hinterlassenschaften wie Einkaufszettel oder Notizen von Wissenschaftler*innen sein, sind aber ebenso bewusst archivierte Dokumente. In letztere Kategorie fällt auch die Nachnutzung'Eine Nachnutzung, oftmals auch Sekundärnutzung genannt, befragt bereits erhobene und veröffentlichte Forschungsdatensätze erneut mit dem Ziel, andere Erkenntnisse, möglicherweise aus einer neuen oder unterschiedlichen Perspektive, zu erhalten. Die Aufbereitung von Forschungsdaten für eine Nachnutzung erfordert einen erheblich höheren Anonymisierungs-, Aufbereitungs- und Dokumentationsaufwand als die bloße Archivierung im Sinne von Datenspeicherung.' (Data Affairs, Glossar) Weiterlesen von zuvor archivierten (siehe Artikel Archivierung) Forschungsdaten. Es handelt sich um eine klassische, geschichtswissenschaftliche Nutzung von Quellenmaterial. Der Vorgang ist also vergleichbar mit der Nutzung von edierten Quellen zur Beantwortung eigener Fragestellungen. Wie auch klassische Schriftquellen in unterschiedlichsten Formen und Qualitätsstufen herausgegeben werden können – von schludrigen, handschriftlichen Abschriften, abgedruckten Transkriptionen bis hin zu kritischen Editionen – so ist auch die QualitätDatenqualität (in historisch arbeitenden Fächern) ist ein Maß für den Zustand von Daten hinsichtlich quantitativer Merkmale wie Genauigkeit und Vollständigkeit sowie qualitativer Aspekte wie Relevanz und Nachvollziehbarkeit. Dabei gibt es keinen absoluten Qualitätsmaßstab: Was als qualitativ hochwertig gilt, hängt stets vom konkreten Forschungsvorhaben, der zugrundeliegenden Fragestellung und der angewandten Methode ab.In historisch arbeitenden Fächern treten zwei spezifische Herausforderungen hinzu. Erstens sind historische Forschungsdaten in außerordentlicher inhaltlicher Vielfalt und struktureller Heterogenität überliefert – von Handschriften und Drucken über Fotografien und Tonaufnahmen bis hin zu nativ digitalen Datensätzen. Welche Kontextinformationen zu einer Quelle erfasst werden müssen, ist dabei nicht absolut bestimmbar, sondern ergibt sich neben der Quellentypspezifik aus der jeweiligen Fragestellung: Denn die Kontextualisierung einer Quelle könnte theoretisch unbegrenzt fortgesetzt werden, ist in der Praxis aber auf das für den Forschungszweck Notwendige beschränkt. Zweitens sind historische Daten grundsätzlich durch Überlieferungslücken und Unschärfen geprägt: Bestimmte Informationen sind schlicht nicht mehr rekonstruierbar, was Vollständigkeit als Qualitätskriterium im historischen Kontext nur bedingt anwendbar macht. Datenqualität bedeutet hier daher weniger das Erreichen eines absoluten Vollständigkeitsideals als vielmehr die transparente Dokumentation dessen, was vorhanden ist, was fehlt und warum (vgl. Körfer 2026). Weiterlesen von zur Nachnutzung bereitgestellten Forschungsdaten selbstverständlich nach den Prinzipien der klassischen QuellenkritikDie Quellenkritik ist die zentrale Arbeitsweise der Geschichtswissenschaft. Sie bezeichnet die kritische Untersuchung von Artefakten der Vergangenheit mit dem Ziel, Antworten auf bestimmte Fragestellungen zu finden. Ihr grundsätzlicher Aufbau geht auf Johann Gustav Droysen (1808 - 1884) zurück, ein ähnliches Vorgehen findet aber auch in anderen, verwandten Geisteswissenschaften wie der Literaturwissenschaft statt. Quellenkritische Arbeit findet nicht nur bei schriftlichen Überlieferungen statt, sondern kann auch auf Oral History oder digitale Artefakte angewendet werden (vgl. Artikel Digitale Quellenkritik). Quellenkritik umfasst stets eine äußere und eine innere Quellenkritik. Erstere untersucht dabei die Herkunft und Überlieferung der Quelle, also beispielsweise, wer Verfasser und Adressat sind, oder ob es sich um eine Fälschung handelt. Die innere Quellenkritik setzt sich hingegen mit den Inhalten der Quelle auseinander, wozu nicht nur Fragen nach Aufbau/Gliederung, der Textgattung und den vorgebrachten Inhalten oder Argumenten gehören, sondern auch die Person des Verfassers und sein Horizont.  (vgl. 'Quellenkritik'. 2024. Historiucm-eStudies.net. Januar 8. https://historicum-estudies.uni-koeln.de/archiv/arbeiten-mit-quellen/quellenkritik).  Weiterlesen zu analysieren.
Durch zunehmende Nutzung digitaler Methoden in den Geschichtswissenschaften entstehen zudem neue Arten von Forschungsdaten, die oftmals eine andere Qualität und Quantität haben als beispielsweise herkömmliche Quellenbestände oder als Anhang von Forschungsarbeiten transkribierte Quellen. Hierzu können maschinenlesbar aufbereitete und ausgezeichnete Textkorpora zählen, welche immer wieder mithilfe von maschinellen Analysemethoden auf neue Fragestellungen hin untersucht werden können. Solche maschinellen Methoden ermöglichen dabei insbesondere Analysen auf großen Datenmengen, die von Hand nicht durchzuführen wären. Dafür werden große Mengen an entsprechend aufbereiteten Daten benötigt. Durch intensive Nachnutzung, die zusätzlich zu einer zunehmenden AnreicherungAnreicherung bezeichnet die Tätigkeit, ein Untersuchungsobjekt durch zusätzliche Informationen zu ergänzen, indem deren Herkunft, Beschaffenheit, Struktur, Bedeutung oder einzelne Elemente explizit gemacht werden (Borek et al 2021). Weiterlesen und Validierung sowie Datenqualität führen kann, ist es deutlich einfacher, solche großen Datenmengen zur Verfügung zu haben. Durch die Verwendung von Repositorien'Ein Repositorium bildet einen Ort der Aufbewahrung wissenschaftlicher Dokumente. In Online-Repositorien werden Publikationen digital gespeichert, verwaltet und mit persistenten Identifikatoren versehen. Die Katalogisierung vereinfacht die Suche und Nutzung von Publikationen und Autor*innen. In den meisten Fällen sind Dokumente in Online-Repositorien uneingeschränkt und offen zugänglich (Open Access).' (Data Affairs, Glossar) Weiterlesen wird zudem das Auffinden und Nutzen solcher Forschungsdaten erheblich bequemer und einfacher, wodurch sich Zeit und Aufwand für Forschungsprojekte reduzieren, ebenfalls begünstigt durch deren digitale Natur.
Herausfordernd bleibt jedoch, dass sich für historisch arbeitende Disziplinen die fachspezifischen Infrastrukturen, wie z. B. das Repositorium RADAR4Memory erst im Entstehen befinden und noch nicht den vollständigen Bedarf decken, wie z. B. regulierte Zugänge zu den Forschungsdaten. Davon unberührt bleiben grundsätzliche Probleme bei der Nachnutzung von Daten wie bspw. im Einzelfall mangelnde Datendokumentation'Forschungsdaten bilden nicht nur die Basis wissenschaftlicher Veröffentlichungen der jeweiligen Forscher*innen, sondern werden in vielen Fällen anderen zugänglich gemacht. Dies setzt voraus, dass Forschungsdaten verständlich dokumentiert sind. Unverzichtbar wird dies, wenn eine Datenpublikation beabsichtigt ist. Eine zentrale Rolle für das Finden, Durchsuchen und Nutzen von Forschungsdaten spielen Metadaten, also Daten, die strukturierte Informationen über andere Daten enthalten. In verschiedenen Wissenschaftskreisen haben sich für die Dokumentation in Form von Metadaten sogenannte Metadatenstandards etabliert, die Konventionen für die Beschreibung und Dokumentation von Forschungsdaten über Metadaten festlegen. Weiterlesen, bedingt auch durch die ausstehende Etablierung von Datenqualitätsstandards in den Geschichtswissenschaften.
Ein zusätzliches Problem liegt in der rasanten technischen Entwicklung. Vielfach ist Software ein Teil von Forschungsdaten, z. B. zur Analyse eines Datensatzes, oder diese wird zur Präsentation der Daten, wie z. B. bei digitalen Editionen, benötigt. Hier besteht die Herausforderung, diese Software in der sich ständig verändernden digitalen Welt lauffähig in neueren Umgebungen (z. B. neue Betriebssystemversion) zu halten.