Schlagwort: FDM
Wie hilfreich kann eine KI Anwendung sein. Ich versuche mich hier mit ChatGPT als FDM-Assistenzsystem
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Als Thema habe ich Forschungsdatenmanagement (FDM) in den Rechtswissenschaften ausgewählt, vor allem da ich in dem Umfeld bislang noch wenige Erkenntnisse habe und sehr neugierig auf die Rückmeldungen war. Als Einstiegsfrage, nach dem ich geklärt hatte, ob mein Gegenüber eine Konversation in deutscher Sprache ermöglicht und wir die Anrede geklärt hatten, war:
Kennst du dich mit Forschungsdatenmanagement aus?
Ja, ich habe Kenntnisse über das Management von Forschungsdaten. Das Management von Forschungsdaten umfasst die Planung, Organisation, Sicherung, Dokumentation und Nutzung von Daten, die während eines Forschungsprojekts generiert werden. Es ist wichtig, dass Forschungsdaten sorgfältig verwaltet werden, um die Integrität und Reproduzierbarkeit von Forschungsergebnissen sicherzustellen. Ein gutes Datenmanagement hilft auch, die Effizienz von Forschungsprojekten zu verbessern und Zeit und Ressourcen zu sparen. Möchtest du mehr darüber erfahren, wie man Forschungsdaten erfolgreich verwaltet, oder hast du eine spezifischere Frage zu diesem Thema?
ChatGPT
Ok, das ist spannend. Ich starte eine Unterhaltung.
Forschungsdaten in den Rechtswissenschaften
Mich interessiert, welche Forschungsdaten in verschiedenen Fächern anfallen können. Einige Anwendungsfälle kann ich mir gut vorstellen, aber ich habe mich gefragt, wie Forschungsdaten in den Rechtswissenschaften aussehen könnten?
In den Rechtswissenschaften können verschiedene Arten von Daten anfallen, je nachdem, welche Art von Forschungsprojekt durchgeführt wird. Beispiele für mögliche Forschungsdaten in den Rechtswissenschaften sind:
Gesetzestexte und Rechtsprechung: Diese können in elektronischer oder gedruckter Form vorliegen und können für die Analyse von Rechtsfragen oder für die Entwicklung von Rechtsmodellen verwendet werden.
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Umfragedaten: In den Rechtswissenschaften können Umfragen durchgeführt werden, um Meinungen von Juristen, Justizbeamten oder der Öffentlichkeit zu bestimmten Rechtsfragen zu erheben.
Daten aus Fallstudien: Die Analyse von Einzelfällen kann eine wertvolle Methode sein, um tiefer in komplexe rechtliche Probleme einzudringen.
Statistische Daten: In den Rechtswissenschaften können auch statistische Daten verwendet werden, um Trends oder Muster in der Rechtsprechung oder im Rechtssystem im Allgemeinen zu untersuchen.
Dies sind nur einige Beispiele von Forschungsdaten, die in den Rechtswissenschaften anfallen können. Möchtest du noch mehr Informationen zu diesem Thema?
Nachnutzung von Forschungsdaten
Mich interessiert speziell, wie in den Rechtswissenschaften mit der Nachnutzung von Forschungsdaten umgegangen wird, bei denen es Bezüge zu realen Personen gibt. Wie kann das Thema Datenschutz bei solchen Forschungsdaten gut berücksichtigt werden?
Die Berücksichtigung von Datenschutz in Bezug auf Forschungsdaten, die personenbezogene Informationen enthalten, ist ein wichtiger Aspekt des Datenmanagements in den Rechtswissenschaften. Es gibt einige Maßnahmen, die man ergreifen kann, um den Datenschutz bei der Nachnutzung von solchen Daten sicherzustellen:
Anonymisierung: Eine Möglichkeit, den Datenschutz zu gewährleisten, besteht darin, alle personenbezogenen Informationen aus den Daten zu entfernen oder zu maskieren. Auf diese Weise können die Daten nachverwendet werden, ohne dass die Privatsphäre der betroffenen Personen gefährdet wird.
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Einwilligung: Vor der Nachnutzung von Daten, die personenbezogene Informationen enthalten, sollte man die Einwilligung der betroffenen Personen einholen. Dies kann entweder in Form einer schriftlichen Einwilligungserklärung oder mithilfe einer Online-Einwilligungsform erfolgen.
Datenschutzplan: Es ist ratsam, einen Datenschutzplan zu erstellen, der beschreibt, wie man mit personenbezogenen Daten umgehen wird, um sicherzustellen, dass sie sicher und gesetzeskonform verwaltet werden. Der Plan sollte auch beschreiben, wie man im Falle von Datenpannen oder Datenschutzverletzungen vorgehen wird.
Datenschutz- und Datensicherheitsmaßnahmen: Es ist wichtig, angemessene technische und organisatorische Maßnahmen zum Schutz von personenbezogenen Daten zu treffen. Dies kann beispielsweise die Verwendung von Verschlüsselung, Zugriffsbeschränkungen oder Datensicherungskopien umfassen.
Ich hoffe, ich konnte dir mit diesen Informationen weiterhelfen. Lass mich wissen, ob du noch weitere Fragen hast.
Ist der Datenschutzplan ein Teil des Datenmanagementplans?
Ja, der Datenschutzplan kann als Teil des Datenmanagementplans betrachtet werden. Ein Datenmanagementplan ist ein Dokument, das die Strategien und Verfahren festlegt, die bei einem Forschungsprojekt zum Management von Daten verwendet werden. Der Datenschutzplan beschreibt im Allgemeinen, wie man mit personenbezogenen Daten umgehen wird, um sicherzustellen, dass sie sicher und gesetzeskonform verwaltet werden. Er kann Teil des Datenmanagementplans sein, oder er kann als eigenständiges Dokument erstellt werden, das sich speziell mit dem Thema Datenschutz befasst. Es ist wichtig, dass der Datenschutzplan in Übereinstimmung mit geltenden Datenschutzgesetzen und -bestimmungen erstellt wird.
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Welche Inhalte sollten Juristen außerdem in einem Datenmanagementplan festhalten?
Ein Datenmanagementplan für Juristen könnte folgende Inhalte enthalten:
Eine Übersicht über das Forschungsprojekt und die zu verwaltenden Daten, einschließlich der Art der Daten, der geplanten Nutzung der Daten und der geplanten Nachnutzung der Daten.
Eine Beschreibung der Verantwortlichkeiten und Rollen im Hinblick auf das Datenmanagement, einschließlich der Personen oder Einheiten, die für die Erfassung, Verarbeitung und Nutzung von Daten verantwortlich sind.
Eine Aufstellung der geplanten Maßnahmen zur Sicherung der Integrität und Qualität der Daten, zum Beispiel durch die Dokumentation von Metadaten oder die Durchführung von Plausibilitätsprüfungen.
Eine Beschreibung der geplanten Maßnahmen zur Sicherung der Sicherheit und Vertraulichkeit von Daten, zum Beispiel durch die Verwendung von Verschlüsselung oder Zugriffsbeschränkungen.
Eine Beschreibung der geplanten Maßnahmen zur Sicherung der Nachnutzbarkeit von Daten, zum Beispiel durch die Erstellung von Datenmanagement-Protokollen oder die Einhaltung von Standards für Datenformate.
Eine Aufstellung von geplanten Maßnahmen zur Archivierung von Daten, um sicherzustellen, dass sie auch nach Beendigung des Forschungsprojekts noch verfügbar sind.
Eine Beschreibung von geplanten Maßnahmen zur Einhaltung von geltenden Datenschutzgesetzen und -bestimmungen.
Dies sind nur einige Beispiele für Inhalte, die in einem Datenmanagementplan für Juristen festgehalten werden könnten. Es ist wichtig, dass der Plan individuell an die Bedürfnisse und Anforderungen des spezifischen Forschungsprojekts angepasst wird.
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Datenstandards in den Rechtswissenschaften
Welche Standards für Datenformate sind in den Rechtswissenschaften weit verbreitet?
In den Rechtswissenschaften werden verschiedene Standards für Datenformate verwendet, abhängig von der Art der Daten und der geplanten Nutzung der Daten. Einige Beispiele für gebräuchliche Datenformate in den Rechtswissenschaften sind:
Textdateien: Textdateien sind ein weit verbreitetes Format für die Speicherung von Textdokumenten, wie zum Beispiel Gesetzestexten oder Rechtsprechung. Sie können in verschiedenen Formaten gespeichert werden, wie zum Beispiel als ASCII- oder Unicode-Dateien.
Tabellenkalkulationsdateien: Tabellenkalkulationsdateien, wie zum Beispiel Microsoft Excel- oder OpenOffice Calc-Dateien, werden häufig verwendet, um Daten in tabellarischer Form zu speichern und zu analysieren. Sie eignen sich besonders gut für die Verwaltung von großen Mengen strukturierter Daten.
Datenbanken: In den Rechtswissenschaften werden oft Datenbanken verwendet, um große Mengen an Daten zu speichern und zu verwalten. Es gibt verschiedene Arten von Datenbanken, wie zum Beispiel relationale Datenbanken oder NoSQL-Datenbanken.
Bild- und Audioformate: In den Rechtswissenschaften können auch Bild- und Audioformate verwendet werden, um Dokumente oder Audioaufnahmen zu speichern. Beispiele für gängige Bildformate sind JPEG- oder PNG-Dateien, während MP3- oder WAV-Dateien häufig für Audioaufnahmen verwendet werden.
Dies sind nur einige Beispiele von Datenformaten, die in den Rechtswissenschaften verwendet werden können. Es ist wichtig, dass man beim Umgang mit Daten auf die Kompatibilität und die Nachnutzbarkeit der verwendeten Formate achtet, um sicherzustellen, dass die Daten auch in Zukunft noch verfügbar und nutzbar sind.
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Repositorien in den Rechtswissenschaften
Welche fachspezifischen Repositorien für Forschungsdaten werden in den Rechtswissenschaften häufig genutzt?
In den Rechtswissenschaften gibt es verschiedene Repositorien für Forschungsdaten, die von Juristen genutzt werden können. Einige Beispiele für fachspezifische Repositorien für Forschungsdaten in den Rechtswissenschaften sind:
GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften: Das GESIS-Repositorium ist ein vom Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften betriebenes Repositorium, das sozialwissenschaftliche Daten, darunter auch Daten aus den Rechtswissenschaften, speichert und veröffentlicht.
Juris GmbH: Juris ist ein privates Unternehmen, das Online-Dienstleistungen für Juristen anbietet, darunter auch das Repositorium „Juris Data“. Das Repositorium speichert und veröffentlicht Daten aus den Rechtswissenschaften, insbesondere aus dem Bereich der Rechtsprechung.
Zentralarchiv für Empirische Sozialforschung (ZA) der Universität Köln: Das ZA-Repositorium ist ein vom Zentralarchiv für Empirische Sozialforschung betriebenes Repositorium, das sozialwissenschaftliche Daten, darunter auch Daten aus den Rechtswissenschaften, speichert und veröffentlicht.
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Dies sind nur einige Beispiele von Repositorien für Forschungsdaten in den Rechtswissenschaften. Es gibt auch andere Repositorien, die sich speziell auf bestimmte Rechtsgebiete oder Datenformate konzentrieren. Es ist wichtig, das passende Repositorium für die eigenen Forschungsdaten auszuwählen, um sicherzustellen, dass die Daten ordnungsgemäß verwaltet und geschützt werden.
Metadaten und Ontologien
Welche Metadaten-Schemata oder Ontologien werden für das Management von Forschungsdaten in den Rechtswissenschaften verwendet?
In den Rechtswissenschaften werden verschiedene Metadaten-Schemata oder Ontologien verwendet, um die Qualität und Nachnutzbarkeit von Forschungsdaten zu verbessern. Einige Beispiele für Metadaten-Schemata oder Ontologien, die in den Rechtswissenschaften verwendet werden können, sind:
DDI (Data Documentation Initiative): DDI ist ein internationaler Standard für die Dokumentation von Daten aus den Sozialwissenschaften. Er definiert ein strukturiertes Schema, das verwendet werden kann, um Metadaten zu beschreiben, die für die Verwaltung und Nachnutzung von Daten erforderlich sind.
JUSPAN[1] (Jurisprudential Standardized Planning and Annotation): JUSPAN ist eine Ontologie, die speziell für die Rechtswissenschaften entwickelt wurde. Sie dient dazu, Begriffe und Konzepte aus dem Recht in einer einheitlichen Weise zu beschreiben und zu verknüpfen.
DCMI (Dublin Core Metadata Initiative): DCMI ist eine internationale Organisation, die sich der Erstellung von Metadaten-Standards für Web und andere Daten. DCMI bietet eine Reihe von Metadaten-Elementen und -Termen an, die verwendet werden können, um Daten aus verschiedenen Fachgebieten zu beschreiben. Die Dublin Core Metadata Initiative ist besonders für die Nachnutzung von Daten geeignet, da ihre Metadaten-Elemente allgemein anerkannt und verbreitet sind.
ChatGPT
Vielen Dank, das sind eine ganze Reihe interessanter Informationen mit denen man sich weiter beschäftigen kann.
Weitere Aspekte
Gibt es noch weitere Informationen, die du gerne zu unserem Gespräch hinzufügen möchtest? Oder Information zum Thema Forschungsdatenmanagement in den Rechtswissenschaften, die wir noch nicht angesprochen haben?
Gerne! Einige weitere Aspekte, die beim Forschungsdatenmanagement in den Rechtswissenschaften beachtet werden sollten, sind:
Zitierbarkeit: Um sicherzustellen, dass die eigenen Forschungsdaten auch in Zukunft noch nachvollzogen und zitiert werden können, ist es wichtig, sie ordnungsgemäß zu dokumentieren und zu veröffentlichen. Dazu gehört unter anderem die Verwendung von eindeutigen Identifikatoren, die Verwendung von Standards für Datenformate und die Erstellung von Datenmanagementplänen.
Rechtsfragen: Im Umgang mit Forschungsdaten in den Rechtswissenschaften sind oft auch rechtliche Fragen von Bedeutung, wie zum Beispiel die Einhaltung von Datenschutzgesetzen oder die Berücksichtigung von Urheberrechten. Es ist wichtig, sich frühzeitig mit solchen Fragen auseinanderzusetzen, um sicherzustellen, dass das Forschungsprojekt rechtlich einwandfrei ist.
Datenintegrität: Die Integrität von Forschungsdaten ist von großer Bedeutung, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse eines Forschungsprojekts verlässlich und nachvollziehbar sind. Maßnahmen zur Sicherung der Integrität von Daten können zum Beispiel die Dokumentation von Prozessen und Verfahren oder die Verwendung von Verschlüsselung sein.
ChatGPT
Ich hoffe, dass diese Informationen hilfreich sind. Lass mich wissen, ob du noch weitere Fragen hast.
Danke, das ist auch eine gute Zusammenfassung des Gesprächsverlaufs. Vielleicht komme ich später auf das Angebot zurück den Chat fortzusetzen.
Gerne! Ich bin immer bereit, dir weiterzuhelfen. Du kannst mich jederzeit wieder kontaktieren, wenn du weitere Fragen hast oder mehr über das Thema Forschungsdatenmanagement in den Rechtswissenschaften erfahren möchtest. Ich wünsche dir viel Erfolg bei deiner Arbeit!
ChatGPT
Die Verlinkungen von Quellen und Referenzen habe ich nachträglich eingefügt in den Chatverlauf.
[1] Anmerkung: Zu JUSPAN konnte ich keine Belege oder Quellen finden.
Turing Test
Inzwischen gibt es eine Art Turing-Test für ChatGPT namens GPTzero: Eine App, die schnell und effizient erkennen kann, ob ein Text oder Aufsatz von ChatGPT oder von Menschen geschrieben wurde
Allgemeine Kritik
Eine kritische Prüfung der Inhalte der Chat-Kommunikation ist empfehlenswert. Schon bei dem oben beschrieben kleinen Experiment konnten nicht alle Quellen und Angaben verifiziert werden, auch wenn der Text insgesamt passend formuliert wurde. Einige Beispiele für Kritik an den Ergebnissen werden ganz gut in diesem taz-Artikel beschrieben: https://taz.de/Kuenstliche-Intelligenz/!5905841/
Ein weiterer Artikel, der sich mit den Grenzen und Schwierigkeiten auseinandersetzt und dabei auch die Verwendung von wissenschaftliche Methoden bei der Darstellung der Inhalte durch ChatGPT berücksichtigt, wurde auf digiethics.org veröffentlicht
Verwendung für und in Lehrveranstaltungen
Die Verwendung von ChatGPT in oder zur Vorbereitung von Lehrveranstaltungen findet derzeit vielerorts – vor allem in den sogenannten sozialen Medien – Betrachtung. Auch die Möglichkeit oder Tatsache, dass Lernende Gebrauch von dieser neuen Unterstützungsoption machen, befeuert diesen Hype.
Eine differenzierte Betrachtung mit Abwägungen, welche Hilfestellung ChatGPT hinsichtlich Struktur und Inhalt bei der Vorbereitung solcher Themen leisten kann und mit welcher Art und Struktur von Informationen man die KI vorab briefen sollte, ist ein relevanter Meilenstein auf dem Weg zur ernsthaften Verwendung solcher Technologien.
Einige Aspekte in dieser Richtung werden aus dem Dialog beziehungsweise dem von ChatGPT erstellten Text und den vorab gegebenen Anweisungen zur Vorlesungsplanung, die Jörn Loviscach in seinem Blog veröffentlicht hat, deutlich: https://j3l7h.de
Das Hochschulforum Digitalisierung hat eine umfangreiche Linksammlung zur Verwendung von ChatGPT in der Hochschullehre veröffentlicht und das Forum e-Teaching.org gibt Hinweise auf mehrere Publikationen, die sich mit ChatGPT im Hochschulkontext beschäftigen.
Podcast
Inzwischen habe ich aus der ChatGPT-Konversation zum Thema Forschungsdatenmanagement in den Rechtswissenschaften einen kleinen Podcast erstellt, den ich hier zur Verfügung stelle:
Podcastepisode aus dem DINITus Podcast
Bert Zulauf trifft in dieser Folge auf ChatGPT und will alles über die Digitalisierung in der Hochschule mit Hilfe der KI, die neuen Bibliotheksgärten und den Hörsaal der Zukunft wissen und sucht nach einfachen und praktikablen Lösungen und Antworten. Aber immer wieder stößt er dabei an Grenzen.
Im Abspann gibt es noch ein paar Gedanken von Bert und Andreas zu hören, wie sie bei der Erstellung des Interviews immer wieder versucht haben, die KI in ihrem Sinne zu beeinflussen und auszuquetschen.
Ob das gelungen ist und wer am Ende die Oberhand gewonnen hat, kann man in dieser Sonderfolge hören.
https://anchor.fm/dinitus/
Ein Beitrag zur Postersesion auf der DINI Jahrestagung 2021
https://dini.de/veranstaltungen/jahrestagungen/22-dini-jahrestagung-2021/postersession/
Der akademische Weg in den Naturwissenschaften führt durch die Labore der Disziplinen. Daher ist in den Naturwissenschaften das Laborbuch bekannt und etabliert. Auch heute in Zeiten der Digitalisierung ist die häufigste Art der Labordokumentation immer noch die Papierform. Doch was passiert mit diesen Büchern, wenn sie voll sind? Wenn Forschende die Arbeitsgruppe wechseln oder für einen Zeitraum an einem anderen Standort forschen? Handschrift zu entziffern ist für Mensch und Maschine keine leichte Aufgabe, viel gesammeltes Wissen geht verloren, viele Experimente werden wieder und wieder gemacht, anstatt auf Erkenntnissen aufzubauen und sich auf Innovationen zu konzentrieren. Das alles kann man mit der Verwendung eines elektronischen Laborbuchs (ELB) erreichen.
Elektronische Laborbücher sind effektive Werkzeuge um kollaborativ und nachhaltig im Labor zu arbeiten. Dabei stehen sie ihren Vorgängern in Papierform in nichts nach: Allgemeine Prinzipien wissenschaftlicher Arbeit werden verfolgt, Resultate werden dokumentiert und Ergebnisse können konsequent selbst angezweifelt werden, alle Arbeitsschritte werden anhand eines Datensatzes protokolliert, Datenlöschung ist nicht möglich, Unveränderlichkeit wird durch Zeitstempel gewährleistet und das alles ist digital durchsuchbar über verschiedene Experimente hinweg. Mit der richtigen Archivierung kann so Mehrarbeit im Labor verhindert werden, die organisatorische Struktur im Laboralltag wird vereinheitlicht, wodurch sich ein Qualitätsgewinn ergibt und es kann transparenter kollaborativ gearbeitet werden.
Wir kommen an unserer Universität auf einen Laboranteil von 70 % innerhalb der Neubauten in den Naturwissenschaften, und wir haben in Gesprächen mit Wissenschaftlern festgestellt, dass man bei der Planung bereits ansetzen muss. Die Labore müssen mit geeignet ausgestattet werden, die Schnittstellen von Laborgerätschaften zum ELB müssen etabliert werden, außerdem ist es ist möglich mit eigenen auch mobilen Geräten direkt Beiträge in einem ELB zu bearbeiten. Die Vorteile der elektronischen Variante ergeben sich erst mit der Nutzung nach einiger Zeit und nicht in allen Bereichen findet sich sofort die Bereitschaft zu ELB. Es muss aufgeklärt werden welche Möglichkeiten zur Verfügung stehen und es besteht Unterstützungsbedarf insbesondere bei der Einführung. Nachwuchswissenschaftler sind hier der Punkt, an dem angesetzt werden muss, und das am besten schon am Anfang des Curriculums.
Um einen Kulturwechsel hin zu elektronischen Laborbüchern zu gestalten, kann man beispielsweise in der Biologie bereits im dritten Semester Studierende ihre verpflichtenden Laborarbeiten in elektronischer Form dokumentieren lassen. So lernen junge Wissenschaftler früh den Umgang mit elektronischen Laborbüchern und werden in der Forschung an diese neuen Standards anknüpfen. Aber auch in anderen Fächern, wie Medizin, Physik, Chemie, Pharmazie, Psychologie und den Ingenieurwissenschaften kann früh in der Lehre angesetzt werden, um dahingehende Standards in der Forschung zu etablieren. Insbesondere Open Source ELB Plattformen spielen aufgrund der Kosten für den Einsatz in der Lehre eine große Rolle. Als Baustein zur Stärkung der Daten- und Informationskompetenz kann der Einsatz von ELB in den Naturwissenschaften analog zum Einsatz von E-Portfolio-Systemen in den Geistes- und Sozialwissenschaften gesehen werden.