Vorwort
Ein verantwortungsvoller Umgang mit Forschungsdaten ist von entscheidender Bedeutung für den Fortschritt und die Integrität der Wissenschaft. Vielfältige Entwicklungen auf infrastruktureller Ebene (z. B. European Open Science Cloud (EOSC), Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI)) als auch die zunehmende Entwicklung von Leitlinien im Umgang mit Forschungsdaten auf verschiedenen institutionellen Ebenen (z. B. Universitäten, Fachverbände, Förderinstitutionen) unterstreichen das gestiegene Bewusstsein dafür. Die Vielfältigkeit sportwissenschaftlicher Forschung und daraus resultierender Forschungsdaten sowie technologische und datengetriebene Innovationen stellen die Sportwissenschaft dabei vor besondere Herausforderungen Praktiken zu entwickeln und Standards zu nutzen, welche die Fairness (auch im Sinne der FAIR-Prinzipien1), Transparenz und Nachhaltigkeit von Forschungsdaten unterstützen. Gleichzeitig entstehen durch diese Innovationen auch zahlreiche Entwicklungsmöglichkeiten für die Sportwissenschaft, da umfangreichere Datensätze für die Replikation, Validierung und Erweiterung sportwissenschaftlicher Erkenntnisse von unschätzbarem Wert sein können.
Diese Stellungnahme hebt die Bedeutung eines strukturierten und bewussten Umgangs mit sportwissenschaftlichen Forschungsdaten hervor. Sie richtet sich an Sportwissenschaftler:innen aller Karrierestufen, Entscheidungsträger:innen und alle, die den wissenschaftlichen Fortschritt durch einen bewussten Umgang mit Forschungsdaten unterstützen. Die Stellungnahme bietet einen Rahmen, welcher die nachhaltige Nutzung von Forschungsdaten ermöglichen soll und verfolgt das Ziel, die Qualität sportwissenschaftlicher Forschungserkenntnisse zu maximieren, die Verschwendung von Ressourcen durch überflüssige Mehrfacherhebungen von Forschungsdaten zu vermeiden und gleichzeitig die Mehrfachnutzung einmal erhobener Daten zu ermöglichen. Dadurch soll insgesamt das Vertrauen in die sportwissenschaftliche Forschung gestärkt werden.
Diese Stellungnahme spiegelt das gemeinsame Verständnis der Disziplin wider und dient als Leitfaden für eine zukunftsorientierte Datenkultur, welche Exzellenz und Integrität in der sportwissenschaftlichen Forschung unterstützt. Sie unterstreicht unsere gemeinsame Verantwortung und soll einen wesentlichen Beitrag zur Etablierung einer Kultur des bewussten, offenen und nachhaltigen Umgangs mit Forschungsdaten in der Sportwissenschaft leisten.
1 Forschungsdaten in der Sportwissenschaft
Sportwissenschaftliche Forschung ist durch ein breites Spektrum an anwendungsorientierten und grundlagenwissenschaftlichen Fragestellungen, gepaart mit einem breiten Spektrum an verschiedensten theoretischen und methodischen Zugängen, gekennzeichnet. Daraus resultiert eine große Vielfalt von unterschiedlichsten Forschungsdaten. Dies stellt die Sportwissenschaft vor besondere Herausforderungen hinsichtlich der Entwicklung von einheitlichen Standards für ein effizientes und nachhaltiges Forschungsdatenmanagement (FDM) entlang des gesamten Forschungsdatenzyklus. Diese Herausforderungen beziehen sich dabei insbesondere auf die folgenden Aspekte: besondere Studienpopulationen und Forschungsdatensätze sowie den Praxistransfer und Anwendungsbezug.
1.1 Besondere Studienpopulationen
Sportwissenschaftliche Forschung umfasst oft die Erhebung und Analyse von sensiblen Daten, da sie häufig in Personengruppen mit begrenzter Populationsgröße, z. B. Leistungssportler:innen, erhoben werden und/oder biometrische oder Gesundheitsdaten enthalten. Sensible Daten sind laut Definition der DSGVO (Art. 9 Abs. 1):
„…personenbezogene Daten, aus denen die rassische und ethnische Herkunft, politische Meinungen, religiöse oder weltanschauliche Überzeugungen oder die Gewerkschaftszugehörigkeit hervorgehen, sowie […] genetische Daten, biometrische Daten zur eindeutigen Identifizierung einer natürlichen Person, Gesundheitsdaten oder Daten zum Sexualleben oder der sexuellen Orientierung einer natürlichen Person“.
Bei der Erhebung, Verarbeitung und Speicherung solcher sensiblen Daten sind erhöhte ethische und rechtliche Anforderungen zu beachten, woraus sich besondere Herausforderungen für das FDM in der Sportwissenschaft ergeben, insbesondere im Hinblick auf offene Forschungsdatenpraktiken. Dies betrifft insbesondere zwei Aspekte:
Anonymisierung und Identifizierungsrisiko: Bei kleinen und spezifischen Populationen, wie zum Beispiel Leistungssportler:innen oder in Studien, die sich mit seltenen Krankheiten befassen, stellt die Anonymisierung eine besonders große Herausforderung dar. Die Gefahr, dass einzelne Personen identifiziert werden können, ist hier besonders hoch. Daher ist die Anwendung von entsprechend strengen Anonymisierungstechniken erforderlich und es bedarf einer kontinuierlichen Bewertung des Identifizierungsrisikos, um die Sicherheit der Daten zu gewährleisten.
Ethische und rechtliche Richtlinien: Auch bei Kindern und Jugendlichen als Studienpopulation und bei der Verarbeitung von Gesundheits- oder biometrischen Daten sind besondere Vorsichtsmaßnahmen geboten. Gesundheitsbezogene Informationen und Daten von Minderjährigen unterliegen besonders strengen ethischen und datenschutzrechtlichen Richtlinien. Daher ist es für Sportwissenschaftler:innen unerlässlich, die spezifischen Datenschutzbestimmungen im Detail zu kennen und entsprechend zu berücksichtigen und sich an die ethischen Vorgaben zu halten.
1.2 Besondere Forschungsdatensätze
Sportwissenschaftliche Forschung ist nicht nur durch besondere Studienpopulationen, sondern auch durch Besonderheiten der Datensatzcharakteristika gekennzeichnet:
Interdisziplinäre und multi-methodische Forschung: Sportwissenschaftliche Forschung findet häufig im Rahmen interdisziplinärer Projekte statt oder nutzt multi-methodische Forschungsansätze, z. B. wenn motorische und kognitive Testdaten zusammen mit sozioökonomischen Daten erhoben werden oder wenn videographische Aufzeichnungen pädagogischen Handelns im Kontext von Schul- und Freizeitsport mit Interviewdaten integriert werden. Dies resultiert in Forschungsdatensätzen, welche für die verschiedenen Teildatensätze innerhalb eines Projektes unterschiedliche Anforderungen an die Datenverarbeitung, das Datenmanagement und den Datenschutz stellen. Bestehende Richtlinien und Standards der jeweiligen Mutterdisziplin können in einem so gelagerten Fall nicht auf alle Teildatensätzen gleichermaßen übertragen werden.
Längsschnittstudien und Langzeitbeobachtungen: In der Sportwissenschaft sind oft Studien über längere Zeiträume hinweg notwendig, um z. B. Entwicklungen zur langfristigen Sportpartizipation, die nachhaltigen Wirksamkeit sportpädagogischer Interventionen, sportmotorische Entwicklungen als auch Trainingsfortschritte oder langfristige gesundheitliche Auswirkungen sportspezifischer Parameter zu beobachten. Dies erfordert spezielle Strategien für das Datenmanagement und die Datenarchivierung, um sicherzustellen, dass Daten über lange Zeiträume hinweg sicher, zugänglich und vergleichbar bleiben.
Hohe Heterogenität der Datentypen: Sportwissenschaftliche Forschungsdaten umfassen eine breite Palette von Datentypen, von Videoaufnahmen und Bewegungsanalysen über physiologische Messungen und Geodaten bis hin zu qualitativen Interviews. Dies stellt besondere Anforderungen an die Interoperabilität und die Standardisierung von Datenformaten sowie an die Verknüpfung von Daten(typen) entlang des gesamten Forschungsdatenzyklus.
Schnelle Innovationszyklen und Technologiewechsel: Die Sportwissenschaft ist geprägt von schnellen technologischen Entwicklungen (z. B. neue Messgeräte, Software für Bewegungsanalysen und zur Transkription von Interviews), welche zu einer starken Zunahme existierender Datenmengen führen. Solche umfangreichen Datenmengen können für die Replikation und Validierung sportwissenschaftlicher Studien von großem Wert sein, machen jedoch gleichzeitig auch eine kontinuierliche Anpassung der Datenmanagementstrategien und der verwendeten Technologien notwendig. Gleichzeitig integriert sportwissenschaftliche Forschung zunehmend tragbare Technologien (Wearables) und Apps zur Datenerfassung, was neue Herausforderungen in Bezug auf Datenmanagement, Datenschutz und die Validität der gesammelten Daten mit sich bringt.
1.3 Praxistransfer und Anwendungsbezug
Sportwissenschaftliche Forschung findet häufig kollaborativ und im Praxisverbund statt. Daraus ergeben sich entlang des Forschungsdatenzyklus vielfältige Herausforderungen an ein nachhaltiges FDM:
Kollaboration mit Institutionen des Sports: Oftmals arbeiten Sportwissenschaftler:innen eng mit Sportvereinen, Verbänden oder privatwirtschaftlichen Unternehmen (Datenanbieter im Spitzensport, Fitnessstudios, etc.) zusammen. Diese Institutionen haben eigene Interessen und Anforderungen an die Datenerhebung, -aufbereitung, wirtschaftliche Datennutzung und den Ergebnistransfer, und können ein Interesse daran haben, Einfluss auf einen (möglicherweise restriktiven) Umgang mit den Forschungsdaten zu nehmen, wie z. B. in Fragen der Datenhoheit, der gemeinsamen Datennutzung und des Datenschutzes.
Nutzerzentrierte Datenbereitstellung: Die engen Kollaborationen von Forschenden in der Sportwissenschaft mit Trainer:innen, Athlet:innen und vielen weiteren Partner:innen der Sportpraxis bedingen, dass diese direkt von den Forschungsergebnissen profitieren sollen. Dies erfordert nicht nur wissenschaftliche Genauigkeit in der Datenerhebung und -analyse, sondern auch eine benutzerfreundliche Aufbereitung und Darstellung der Daten, um die Ergebnisse einfach zugänglich zu machen. Diese Anforderungen müssen jedoch auch mit den ethischen und rechtlichen Anforderungen, welche durch die Studienpopulationen bedingt sind, in Einklang gebracht werden.
Forschungsdaten als Trainingsressource: Gleichzeitig dienen die in der Sportwissenschaft gesammelten Daten oft nicht nur der wissenschaftlichen Forschung und Bildung, sondern auch als wertvolle Ressourcen für die praktische Trainingsgestaltung und Leistungsoptimierung. Dies erfordert eine doppelte Funktionalität des Datenmanagements: eine wissenschaftliche Fundierung und gleichzeitig eine praxisnahe Aufbereitung.
2 Anforderungen für ein nachhaltiges Forschungsdatenmanagement in der Sportwissenschaft
Es ist wichtig zu betonen, dass es, auf Grund der Vielfältigkeit sportwissenschaftlicher Forschung und Forschungsdaten, nicht möglich sein wird, einen für alle Teildisziplinen und Forschenden gültigen Standard im FDM zu entwickeln. Vielmehr ist ein nachhaltiges FDM als ein zukunftsorientierter Prozess zu verstehen, welcher alle Forschenden in der Sportwissenschaft betrifft, und welcher es ermöglichen soll, möglichst effizient und zielangepasst mit den eigenen Forschungsdaten umzugehen, um Exzellenz, Integrität und Transparenz in der sportwissenschaftlichen Forschung zu unterstützen.
Aufbauend auf dieser Prämisse und den zuvor beschriebenen Besonderheiten sportwissenschaftlicher Forschungsdaten, mit all den sich daraus ergebenen Herausforderungen für die Praxis des FDM, leiten sich verschiedene Anforderungen für ein nachhaltiges FDM in der Sportwissenschaft ab.
2.1 Frühzeitige Sensibilisierung für das Thema
Verankerung in der universitären Lehre: Bereits in der grundständigen universitären Lehre sollten Methoden und Werkzeuge für ein nachhaltiges FDM, beispielsweise durch die Integration des Themas in Forschungsmethoden- und Projektseminare, vermittelt werden.
Schulung von Routinen und Standards in der wissenschaftlichen Qualifikationsphase: Zur Schaffung nachhaltiger Standards und zur langfristigen Optimierung des Einsatzes zeitlicher und personeller Ressourcen ist eine tiefergehende Schulung während der wissenschaftlichen Qualifikationsphase erforderlich. Dieser Prozess sollte durch die Führungskräfte aktiv gefördert werden, beispielsweise durch die zeitliche Freistellung für Schulungen und durch eine Verankerung in den Promotionszielvereinbarungen. Die Empfehlungen der Deutschen Vereinigung für Sportwissenschaft (dvs) zu gelingenden Qualifikationsphasen in der Sportwissenschaft sollten entsprechend angepasst werden.
Nutzung offener Software und Plattformen: Zudem wird die Nutzung offener Software und Plattformen entlang des Forschungsdatenzyklus empfohlen, da sie die Nachhaltigkeit etablierter Strukturen und Vorgehensweisen fördert. Dies gilt insbesondere vor dem Hintergrund der institutionellen Mobilität von Forschenden, da solch offene Lösungen unabhängig von den jeweiligen institutionellen Bedingungen nutzbar sind und damit etablierte Routinen und Standards nachhaltig nutzbar bleiben.
2.2 Ressourceneinsatz
Planung: Bereits in der Planungsphase eines Projekts sollten personelle, zeitliche, finanzielle und weitere praktische Aspekte des FDM berücksichtigt werden, beispielsweise durch die Erstellung eines Datenmanagementplans (DMP) und die Festlegung personeller Zuständigkeiten. Wichtige Leitfragen, die dabei berücksichtigt werden sollten, umfassen: Wer ist während der Datenaufnahme für das FDM verantwortlich und wie viel Zeit benötigt diese Person für diese Aufgabe? Wer übernimmt die Verantwortung für das FDM nach der Datenaufnahme und wie viel Zeit beansprucht dies? Wer stellt die nachhaltige Verfügbarkeit von aufgenommenen Daten dauerhaft sicher?
Implementierung: Bei der Implementierung der notwendigen Infrastruktur sind sowohl Fragen der Nachhaltigkeit als auch die Flexibilität des Prozesses sorgfältig abzuwägen. Dies umfasst Fragen wie: Wie lange besteht der Zugriff auf die genutzte Infrastruktur in Bezug auf örtliche, zeitliche und finanzielle Bindungen? Wer hat Zugriff auf diese Infrastruktur? Wo wird sich diese Person in einigen Jahren befinden und wer wird dann verantwortlich sein?
Finanzierung: Es bestehen zunehmend Möglichkeiten, im Rahmen drittmittelfinanzierter Projekte (z. B. durch die DFG, Volkswagen-Stiftung) gesonderte finanzielle Mittel für die Implementierung eines nachhaltigen und offenen FDM zu beantragen. Diese Möglichkeiten sollten von Sportwissenschaftler:innen eingehend geprüft und in Anspruch genommen werden. In diesem Kontext sollten die technischen und finanziellen Anforderungen, die sich im Rahmen des Projekts sowohl unmittelbar als auch im Laufe der späteren Jahre an ein nachhaltiges FDM stellen, sorgfältig analysiert werden.
2.3 Umgang mit sensiblen Daten
Sportwissenschaftliche Forschung beinhaltet häufig die Erhebung und Analyse sensibler Daten. Trotz der Besonderheit und des vermeintlich höheren Aufwands beim Management sensibler Daten ist es für eine transparente sportwissenschaftliche Forschungspraxis wichtig, auch diese Daten unter der Perspektive „so offen wie möglich, so sicher wie nötig“ aufzubereiten und unter bestimmten Voraussetzungen zugänglich zu machen. Die explizite und frühzeitige Einbeziehung der institutionellen Datenschutzbeauftragen ist hier empfehlenswert. Dabei sollten einige Grundlagen beachtet werden:
Datenschutz: Sensible Daten sind DSGVO-relevant. Dabei sind insbesondere Artikel 6 zur Rechtmäßigkeit der Verarbeitung und Artikel 9 zur Verarbeitung besonderer Kategorien personenbezogener Daten wichtig zu beachten.
Anonymisierung und Pseudonymisierung: Wichtige Begrifflichkeiten im Umgang mit sensiblen Daten sind Anonymisierung und Pseudonymisierung. Bei anonymisierten Daten ist eine Re-Identifikation nicht möglich. Bei pseudonymisierten Daten ist eine Re-Identifikation möglich, sofern die zusätzlichen notwendigen Informationen (wie Zuordnungsdaten und Pseudonymisierungsschlüssel) verfügbar sind. Personenbezogene Daten können (und sollten vor der Publikation) in die Anonymisierung überführt werden, indem der entsprechende Pseudonymisierungsschlüssel vernichtet wird. Die dadurch anonymisierten Forschungsdaten fallen nicht mehr unter die DSGVO.
Zugriffsrechte und Lizenzierung: Rechtliche und praktische Fragen hinsichtlich der Zugriffs- und Nachnutzungsrechte sensibler Forschungsdaten erfordern projektspezifische Regelungen und sollten möglichst vor Projektbeginn, ggf. durch Kooperationsvereinbarungen, geklärt werden. Dies umfasst Fragen wie: Welche Personen haben Zugriff auf die Forschungsdaten während und nach der Datenerhebung? Wer besitzt das Urheberrecht an den Forschungsdaten? Unter welchen Lizenzbestimmungen (z. B. Creative Commons-Lizenzen) können die Daten durch Dritte nachgenutzt werden?
Etablierte Lösungen: Während die Sportwissenschaft mit vielfältigen und häufig auch sensiblen Forschungsdaten arbeitet, sehen sich insbesondere auch die, die Sportwissenschaft umgebenden Nachbardisziplinen vor ähnlichen Herausforderungen im Umgang mit sensiblen Daten. Einige dieser Disziplinen, wie z. B. die Psychologie und Medizin, haben etablierte Empfehlungen oder auch erprobte technische Infrastruktur welche den spezifischen Anforderungen im Umgang mit sensiblen Forschungsdaten gerecht werden. Interdisziplinäre Kooperationen zum Wissens- und Technologietransfer scheinen hier erstrebenswert.
2.4 Anerkennung von nachhaltigen Forschungsdatenmanagement-Praktiken
Es wäre wünschenswert, nachhaltige und offene FDM-Praktiken als Kriterium bei der Bewertung von Forschungs- und Lehrleistungen zu berücksichtigen und insbesondere im Rahmen von guter wissenschaftlicher Praxis zu honorieren. Dies sollte sowohl in innerinstitutionellen Bewertungsskalen als auch bei der Bewertung durch Förderinstitutionen wie die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) oder das Bundesinstitut für Sportwissenschaft (BISp) Anwendung finden.
Diese Anerkennung sollte auch den Prozesscharakter eines nachhaltigen FDM widerspiegeln. Nachhaltiges FDM ist als ein langfristiger Prozess zu verstehen, welcher durch kontinuierliche forschungspraktische, rechtliche und technologische Entwicklungen sowie durch einen langfristigen finanziellen und personellen Ressourcenbedarf gekennzeichnet ist. Institutionelle Anerkennungs- und Entwicklungsbemühungen durch sportwissenschaftliche Fachgesellschaften und Fördererinstitutionen sollten somit langfristig etabliert und weiterentwickelt werden.
Zusammenfassung / Schlusswort
Ein nachhaltiges und transparentes FDM ist essenziell für den Fortschritt und die Integrität der Sportwissenschaft, auch um die Potentiale einer möglicher Weiternutzung der vielfältigen Forschungsdaten zu ermöglichen. Dies stellt die Sportwissenschaft vor Herausforderungen im Umgang mit heterogenen Datenformaten, sich stetig wandelnden technologischen Innovationen und interdisziplinärer Forschung. Zudem erfordern die Kollaborationen mit Projektpartner:innen aus der Sportpraxis, gesellschaftlichen Institutionen sowie Industrie, dass Forschungsdaten in praxisnahe Anwendungen übertragen werden. Darüber hinaus stellt der ethisch- und rechtlich-sichere Umgang mit sensiblen Daten ein zentrales Thema des FDM in der Sportwissenschaft dar.
Ein nachhaltiges und transparentes FDM in der Sportwissenschaft erfordert eine frühzeitige Einbindung in die akademische Ausbildung und fortlaufende Schulungen sowie eine Anerkennung und Unterstützung durch alle Interessensvertreter:innen innerhalb der Sportwissenschaft, d. h. Nachwuchswissenschaftler:innen, Führungskräfte, Förderinstitutionen, Publikationsorgane, Fachvereinigungen. Um sicherzustellen, dass Daten nachhaltig verwaltet werden können, ist eine frühzeitige und vorausschauende Ressourcenplanung entscheidend. Um eine Unabhängigkeit von institutionellen Rahmenbedingungen zu gewinnen, ist ein Verwendung von offenen Software- und Datenplattformen in Betracht zu ziehen. Sensible Daten sollten „so offen wie möglich, so sicher wie nötig“ behandelt werden, um unter gegebenen ethischen und rechtlichen Bedingungen Transparenz in der Forschungspraxis zu gewährleisten. Schließlich sollten Möglichkeiten der Anerkennung von nachhaltigen FDM-Praktiken in der Leistungsbewertung von Sportwissenschaftler:innen berücksichtigt werden, um wissenschaftliche Exzellenz und Integrität zu fördern. Diese Position fördert eine Kultur der Verantwortung und Offenheit im Umgang mit Forschungsdaten, welche der Sportwissenschaft zugutekommt.
Mitglieder des ad-hoc-Ausschusses Forschungsdatenmanagement:
- Prof.in Dr. Melanie Krüger (Leitung, Leibniz Universität Hannover)
- Dr.in Katja Keller (Stellvertretung, Karlsruher Institut für Technologie)
- Dr.in Claudia Niessner (Stellvertretung, Karlsruher Institut für Technologie)
- Dr.in Birte Ahrens (Deutsche Sporthochschule Köln)
- Tanja Eberhardt (Karlsruher Institut für Technologie)
- Dr. Nils Eckardt (Leibniz Universität Hannover)
- Prof. Dr. Chris Englert (Goethe Universität Frankfurt)
- Manuel Fleps (Karlsruher Institut für Technologie)
- Tina Holzbach (Bundesinstitut für Sportwissenschaft)
- Prof. Dr. Gregor Hovemann (Universität Leipzig)
- Dr. Till Koopmann (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg)
- Prof. Dr. Daniel Memmert (Deutsche Sporthochschule Köln)
- Dr. Lars Schlenker (Karlsruher Institut für Technologie)
- Dr. Sören Wallrodt (Hochschule Koblenz)
- Hannah Zimmermann (Karlsruher Institut für Technologie)
1 Wilkinson, M. D., Dumontier, M., Aalbersberg, I. J., Appleton, G., Axton, M., Baak, A., Blomberg, N., Boiten, J.-W., Bonino da Silva Santos, L., Bourne, P. E., Bouwman, J., Brookes, A. J., Clark, T., Crosas, M., Dillo, I., Dumon, O., Edmunds, S., Evelo, C. T., Finkers, R., Gonzalez-Beltran, A., Gray, A. J. G., Groth, P., Goble, C., Grethe, J. S., Heringa, J., C ’t Hoen, P. A., Hooft, R., Kuhn, T., Kok, R., Kok, J., Lusher, S. J., Martone, M. E., Mons, A., Packer, A. L., Persson, B., Rocca-Serra, P., Roos, M., van Schaik, R., Sansone, S.-A., Schultes, E., Sengstag, T., Slater, T., Strawn, G., Swertz, M. A., Thompson, M., van der Lei, J., van Mulligen, E., Velterop, J., Waagmeester, A., Wittenburg, P., Wolstencroft, K., Zhao, J., & Mons, B. (2016). The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Scientific data, 3(1), 1–9. doi: 10.1038/sdata.2016.18