Generator für Datenmanagementpläne

So verwenden Sie den Generator für Datenmanagementpläne

1. 1. Wählen Sie die Vorlage, die Ihr Förderer erwartet. Allgemein folgt der DCC-Checkliste; NSF folgt dem Formular von Research.gov; Horizon Europe folgt der FAIR-Vorlage der Kommission. Sie können jederzeit wechseln — Ihre Antworten bleiben erhalten.
2. 2. Antworten Sie in kurzen, konkreten Sätzen. Nennen Sie Formate, Umfänge, Repositorien, Lizenzen und Personen. Eine Zeile pro Punkt; jede Zeile wird zu einem Absatz.
3. 3. Behalten Sie die Planprüfung im Blick. Jeder Abschnitt zeigt, ob er die nötigen Antworten hat, und unbeantwortete Fragen bleiben in Klammern im Entwurf stehen. Felder, die eine Vorlage nicht verwendet, werden aufgelistet, damit nichts, was Sie eingegeben haben, stillschweigend verschwindet.
4. 4. Kopieren Sie den Plan dorthin, wo er hin muss. Kopieren für Word oder Google Docs, Text oder Markdown herunterladen oder — bei der NSF — jede Antwort in das passende Feld des Research.gov-Formulars einfügen.

Vier Vorlagen, ein Satz Antworten

Die DCC-Checkliste des britischen Digital Curation Centre verdichtet, was Förderer und Hochschulen verlangen, weshalb so viele Hochschulvorlagen ihr ähneln. Kostenlose Planungswerkzeuge wie DMPTool in den USA und DMPonline in Großbritannien und Europa bieten die eigenen Vorlagen vieler Förderer an; wenn Ihre dort steht, verwenden Sie sie und fügen Sie die hier entworfenen Antworten ein.

Was sich bei der NSF 2026 geändert hat

Jahrelang musste einem NSF-Antrag ein ergänzendes Dokument von höchstens zwei Seiten beiliegen, das fünf Dinge beschreiben konnte: die Arten von Daten und anderen Produkten, die Daten- und Metadatenstandards, die Zugriffs- und Weitergaberichtlinien, die Regeln für Wiederverwendung und Ableitungen sowie die Pläne zur Archivierung. Die Richtlinienmitteilung NSF 26-202 vom Januar 2026 ersetzte diesen Upload durch einen Plan für Datenmanagement und Datenweitergabe, der in einem Webformular von Research.gov erstellt wird und seit dem 27. April 2026 gilt. Das Formular richtet sich nach der federführenden Abteilung des Antrags und stellt für jede von bis zu vier Kategorien von Daten oder Forschungsprodukten dieselben Fragen.

Die Mitteilung verschärfte außerdem die Weitergabe: Daten, die NSF-geförderte Veröffentlichungen stützen, müssen zum Zeitpunkt der Veröffentlichung geteilt werden, und jede Ausnahme muss im Plan beschrieben und begründet werden. Ein Plan, der sagt, dass kein ausführlicher Plan nötig ist, bleibt zulässig, braucht nun aber eine klare Begründung. Die Abteilungen veröffentlichen eigene Hinweise; prüfen Sie Ihre, bevor Sie das Formular ausfüllen.

Wie eine konkrete Antwort aussieht

Gutachter lesen Dutzende Pläne, die Daten versprechen, die „nach Bedarf geteilt werden“. Eine brauchbare Antwort nennt das Repositorium, die Lizenz, den Zeitpunkt und den Grund für jede Einschränkung. Für eine Studie zu Raumtemperatur und Schlaf älterer Menschen könnte der Abschnitt zur Weitergabe in der allgemeinen Vorlage so lauten:

Häufige Fehler in Datenmanagementplänen

• „Auf Anfrage erhältlich.“ Damit wird die Weitergabe dem Zufall überlassen, und die NSF erwartet inzwischen, dass Daten zu einer Veröffentlichung geteilt werden, sobald der Artikel erscheint. Nennen Sie ein Repositorium und ein Datum.
• Daten teilen, die in Ihrer Einwilligungserklärung nicht vorkommen. Wenn Teilnehmende nicht erfahren haben, dass ihre anonymisierten Daten geteilt werden könnten, dürfen Sie sie womöglich nicht teilen. Schreiben Sie den Plan und die Einwilligungserklärung zusammen.
• Kein README und kein Codebuch. Eine Tabelle ohne Variablendefinitionen ist kaum wiederverwendbar, selbst wenn sie offen zugänglich ist.
• Nur proprietäre Formate. Bewahren Sie eine Kopie in einem offenen Format auf — CSV statt des eigenen Dateityps eines Statistikpakets — für den Zugriff in der Zukunft.
• Die Kosten vergessen. Das Vorbereiten der Daten für die Hinterlegung braucht Zeit, und manche Repositorien verlangen Gebühren. Planen Sie das ein oder erklären Sie, wer es bezahlt.
• Niemand ist zuständig. Nennen Sie die Person, die für die Sicherungen, für die Hinterlegung und für die Aktualisierung des Plans verantwortlich ist.

Häufig gestellte Fragen

Was ist ein Datenmanagementplan?

Ein Datenmanagementplan (DMP) ist ein kurzes Dokument, das beschreibt, welche Daten ein Projekt erheben oder erzeugen wird, wie sie während der Forschung dokumentiert, gespeichert und geschützt werden und wie sie danach geteilt und erhalten bleiben. Die meisten großen Förderer verlangen ihn mit dem Antrag oder früh im Projekt, und viele Hochschulen erwarten ihn für Abschlussarbeiten.

Was sollte ein Datenmanagementplan enthalten?

Mindestens: die Arten, Formate und den Umfang der Daten; die Dokumentation und die Metadaten; Ethik, Einwilligung und geistige Eigentumsrechte; Speicherung, Sicherung und Sicherheit während des Projekts; welche Daten wo und wie lange aufbewahrt werden; wie und wann die Daten geteilt werden und welche Einschränkungen gelten; sowie wer verantwortlich ist und was es kosten wird. Das sind die acht Abschnitte der DCC-Checkliste.

Verlangt die NSF noch einen zweiseitigen Datenmanagementplan?

Nein. Für Anträge, die ab dem 27. April 2026 eingereicht werden, erfasst die NSF den Plan für Datenmanagement und Datenweitergabe über ein Webformular in Research.gov und nicht als zweiseitiges PDF. Das Formular fragt für jede Kategorie von Daten oder Forschungsprodukten nach Zugriff, Standards, Herkunft, Archivierung, Zeitplan, Verfügbarkeit und Verantwortlichkeit. Wählen Sie hier die Vorlage NSF DMSP, um Antworten in dieser Reihenfolge zu entwerfen.

Wann ist der Datenmanagementplan für Horizon Europe fällig?

In Horizon Europe ist der DMP ein Projektergebnis und kein Teil des Antrags. Er ist meist bis Monat 6 fällig und wird während des Projekts aktualisiert, wenn sich Entscheidungen ändern. Die Vorlage der Kommission wird empfohlen, ist aber nicht verpflichtend; welches Format Sie auch verwenden, es muss die Pflichten zum Forschungsdatenmanagement aus Artikel 17 der Finanzhilfevereinbarung erfüllen.

Was bedeutet FAIR bei Daten?

FAIR steht für Findable (auffindbar), Accessible (zugänglich), Interoperable (interoperabel) und Reusable (wiederverwendbar) und geht auf die FAIR-Leitprinzipien zurück, die 2016 in Scientific Data veröffentlicht wurden. In der Praxis heißt das: Geben Sie den Daten eine dauerhafte Kennung und umfangreiche Metadaten, hinterlegen Sie sie dort, wo Menschen und Maschinen sie abrufen können, verwenden Sie gemeinsame Formate und Vokabulare und legen Sie eine klare Lizenz und Dokumentation bei. Die Vorlage von Horizon Europe ist um diese vier Gedanken herum aufgebaut.

Welches Repositorium sollte ich für meine Daten wählen?

Bevorzugen Sie ein vertrauenswürdiges Repositorium Ihres Fachgebiets, etwa ICPSR für die Sozialwissenschaften oder GenBank für Sequenzdaten, denn dessen Nutzerinnen und Nutzer sind am ehesten diejenigen, die Ihre Arbeit wiederverwenden. Wo keines passt, vergeben allgemeine Repositorien wie Zenodo, Dryad, Figshare, OSF oder Harvard Dataverse DOIs und werden breit akzeptiert. Prüfen Sie, ob Ihr Förderer oder Ihre Hochschule ein bevorzugtes nennt.