Text+ & DMP4NFDI – FDM als Joint Effort
Forschungsdatenmanagement (FDM) ist inzwischen wohl allen wissenschaftlich involvierten Personen ein Begriff. Die Kenntnisse zu FDM und die konkreten Umsetzungen variieren allerdings stark – nicht nur zwischen, sondern auch innerhalb der unterschiedlichen Fachdisziplinen. Auch in den Geisteswissenschaften spielen Forschungsdaten eine immer größere Rolle. Der Umgang damit bringt sowohl Herausforderungen als auch Chancen mit sich. Um Forschungsdaten langfristig nachnutzbar und nachprüfbar vorzuhalten, bedarf es einer frühzeitigen und strukturierten Planung. Datenmanagementpläne (DMPs) können dabei helfen, bereits zu Beginn eines Forschungsprojekts die einzelnen Schritte im Forschungsdatenlebenszyklus in den Blick zu nehmen und herauszufinden, welche Maßnahmen für eine FAIRe Aufbereitung der Daten erforderlich sind. Um Forschende dabei zu unterstützen, haben wir im Rahmen eines Inkubatorprojekts mit dem Basisdienstprojekt DMP4NFDI unseren Text+-eigenen RDMO-Fragenkatalog überarbeitet. Hier erfahren Sie, welchen Nutzen dies für unsere Community hat.
Warum FDM?
In jedem Forschungsprozess wird mit Daten gearbeitet. Das umfasst die Erhebung und Entstehung von Daten, ihre Analyse, den Zugriff darauf sowie die Speicherung: Es geht also, allgemein gesagt, stets um das Management von Forschungsdaten. Jede Person, die in der Wissenschaft arbeitet, hat daher bereits Erfahrung mit FDM gesammelt, ob bewusst oder unbewusst. Ein gut geplantes FDM bietet Vorteile für die einzelnen Forschenden und für die Community oder die Wissenschaft als Ganzes. Individualforschende oder ein Forschungsteam profitieren von einem von Projektbeginn an mitgedachtem FDM, weil sie dadurch ihren Umgang mit Forschungsdaten effizient organisieren und im Projektverlauf kontinuierlich dokumentieren. Unvorhergesehenes sowie Änderungen im Forschungsplan werden auf der Ebene der Forschungsdaten nachvollziehbar und transparent. Insbesondere mit Blick auf das Ende eines Forschungsprojektes ist die frühzeitige Planung einer späteren Datenveröffentlichung wichtig – von dieser profitiert dann die jeweilige Fachcommunity oder auch die Wissenschaft im Allgemeinen. Deswegen ist ein strukturiertes FDM ein unabdingbarer Baustein guter wissenschaftlicher Praxis.
Wer FAIRe Forschung betreiben will, muss FDM ernst nehmen. Um diesem Anspruch nachzukommen, etablieren sich derzeit zunehmend spezifische Strategien und Werkzeuge, die Forschende idealerweise in ihren Arbeitsalltag übernehmen. In Text+ gibt es hierzu bereits eine Reihe von Angeboten, angefangen bei Daten, die kuratiert von Text+ zur Verfügung gestellt werden, über allgemeine Informationen zu FDM bis hin zu konkreten Tools für die Unterstützung beim FDM.
Warum DMP?
Ein DMP birgt für alle an einem Forschungsprojekt beteiligte Personen und Institutionen viele Vorteile. Wir wollen uns hier primär auf den Nutzen für Forschende konzentrieren. Idealerweise begleitet ein DMP ein Forschungsprojekt von Beginn an. Was zunächst nach Mehrarbeit aussehen kann, hilft auf lange Sicht ungemein beim Management des Projekts, weil man „gezwungen“ wird, sich mit den im Projekt vorkommenden Forschungsdaten planerisch auseinanderzusetzen. Dabei geht es sowohl um die Daten, die man im Projekt be- und verarbeiten will, beispielsweise durch Analysen und Interpretationen, um eine bestimmte Forschungsfrage zu beantworten, als auch um jene Daten, die im Laufe des Forschungsprojektes noch entstehen.
„Ein gut durchdachter und kontinuierlich angepasster DMP unterstützt dabei, Datenverluste zu vermeiden, Daten effektiv zu organisieren, zu speichern und den Austausch und die Wiederverwendung von Daten zu erleichtern.“
(Klug & Zeppezauer-Wachauer 2024)
Weiter unten in diesem Blogbeitrag finden Sie eine kurze Einführung mit Screenshots in die Nutzung des Text+ RDMO-Katalogs inkl. Hinweisen auf seine fachspezifischen Besonderheiten sowie die Vorteile, die wir in Kooperation mit DMP4NFDI erarbeitet haben.
Text+ & DMP4NFDI
DMP4NFDI unterstützt die NFDI-Konsortien bei der Bereitstellung von Dienstleistungen im Bereich Daten- und Softwaremanagementpläne für ihre Community. Dies erfolgt u.a. in Form kurzfristiger Engagements, sogenannter Inkubatorprojekte mit klar definiertem Ziel.
Typische Schwerpunkte von Inkubatorprojekten sind (vgl. Gonzalez Ocanto et al. 2026):
- das Hosting von RDMO
- die Koordination der Erstellung von Vorlagen
- die Standardisierung von Inhalten
- die Beratung rund um DMPs
- die Förderung der Interoperabilität zwischen NFDI-Konsortien
Auch das Konsortium Text+ engagiert sich hier in zwei Inkubatorprojekten. In Zusammenarbeit mit DMP4NFDI wurde der bereits Ende 2024 entwickelte Text+-spezifische RDMO-Fragenkatalog überarbeitet. Dieser wird auf einer eigenen RDMO-Instanz gehostet, worüber wir auf diesem Blog bereits berichteten (siehe Blog-Beitrag vom November 2024).
Ziel der ersten Phase (Inkubator I) war, die Kompatibilität der Text+ Vorlage mit dem 2025 veröffentlichten NFDI DMP Template Framework (siehe Abb. 1) für RDMO sicherzustellen.
Was bedeutet das?
Zum einen stellt die RDMO-Community auf ihrer Website bereits zahlreiche Zusatzmodule (Plugins) zur Verfügung (siehe Abb. 2). Beispiele sind Schnittstellen zum direkten Hinzufügen von standardisierten Schlagworten (GND, Wikidata) und Identifikatoren für Organisationen und Personen (ROR, ORCID). Ferner sind Schnittstellen zu Zenodo zum Veröffentlichen von Metadaten aus dem eigenem DMP oder zu GitLab zum Importieren von Projekt- und Softwaredetails in den eigenen DMP vorhanden. Auch Anbindungen an das Forschungsdatenrepositorium RADAR sowie das Repositoriumsregister re3data oder an die Projektmanagement-Software OpenProject sind möglich.
Neue Entwicklungen integrieren auch LLMs in RDMO, um damit die Ausgabe zu verbessern.
Darüber hinaus entwickeln die einzelnen Inkubatorprojekte in Zusammenarbeit mit DMP4NFDI für ihre spezifischen RDMO-Instanzen auch eigene Module und Schnittstellen zu fachspezifischen Repositorien und Vokabularien, die dann von der gesamten NFDI nachgenutzt werden können, vorausgesetzt, die jeweiligen RDMO-Kataloge sind miteinander kompatibel.
Im einfachsten Fall sind die Attribute, in denen im Backend von RDMO die Antworten auf einzelne Fragen gespeichert werden, in zwei Katalogen bei inhaltlich gleichen oder sehr ähnlichen Fragen identisch (siehe Beispiel im grauen Kastenblock unten). Dann lassen sich die Kataloge austauschen, ohne dass Antworten verloren gehen, und die Zusatzmodule sind problemlos nutzbar.
Im Text+ Fragenkatalog mussten einzelne Attribute nachträglich umbenannt werden, um Kompatibilität zu erreichen. Darüber hinaus wurden schließlich auch im NFDI DMP Template Framework Änderungen vorgenommen, um im Text+ Fragenkatalog neu hinzugekommene Attribute, die für das Framework ebenfalls sinnvoll erschienen, übernehmen zu können. Das NFDI DMP Template Framework wiederum ist auf Kompatibilität mit dem internationalen „DMP Common Standard for Machine-Actionable Data Management Plans (maDMP)“ der Research Data Alliance (RDA) ausgerichtet.
Durch die Angleichung wurde somit ein wichtiger Schritt in Richtung Interoperabilität sowohl auf nationaler als auch auf internationaler Ebene bewältigt und gleichzeitig das NFDI DMP Template Framework weiterentwickelt. Wir freuen uns, dass wir diese erste Phase des Inkubatorprojekts erfolgreich abschließen konnten.
Beispiel für zwei ähnliche Fragen mit unterschiedlicher Aufteilung im Fragenkatalog, aber mit identischen Attributen:
Im NFDI DMP Template Framework findet sich die Frage zur Erzeugung der Datensätze unter der Oberkategorie „Datenbeschreibung/Inhaltliche Datenbeschreibung“ (siehe Abb. 3a), im Text+ Fragenkatalog unter „Inhaltliche Einordnung/Datenerhebung“ (siehe Abb. 3 b).
Beide Fragenkataloge verwenden für diese Frage das RDMO-Attribut „/project/dataset/creation_methods“ (siehe Abb. 4a und b).
Ziel der zweiten Phase (Inkubator II) ist es, den Mehrwert der DMP-Vorlage für Text+ in RDMO bekannter zu machen, Feedback für weitere Verbesserungsmöglichkeiten aus der Community einzuholen und diese im Katalog umzusetzen. Hierzu haben wir bereits eine Info-Veranstaltung im Rahmen von Show and Tell: Tools, Dienste, Projekte. Eine Text+ Veranstaltungsreihe durchgeführt und werden auch in Zukunft weitere Formate dieser Art bespielen. Darüber möchten wir ermitteln, welche konkreten Bedarfe es in unserer Community überhaupt in Bezug auf DMPs gibt, damit wir unser Angebot stetig an diese Bedarfe anpassen können.
Kurze Demo durch den Text+ Fragenkatalog
Einloggen
Startpunkt ist die Text+ Website. Von hier gelangt man direkt zu GRO.Plan (siehe Abb.5), der RDMO-Instanz von Text+ (Zugriff via AcademicCloud).
Neues Projekt anlegen und Text+ Katalog auswählen
Zum Anlegen eines neuen Projekts werden ein Titel und eine Kurzbeschreibung erwartet. Anschließend kann der Fragenkatalog für Text+ ausgewählt werden (siehe Abb. 6a und b).
Fragen ausfüllen
Der Abschnitt „Allgemein“ enthält Fragen zum Projekt, ab „Inhaltliche Einordnung“ geht es um die detaillierte Beschreibung der einzelnen Datensätze (siehe Abb. 7a und b). Der ausführliche Fragenkatalog dient dabei in erster Linie als Ideenlieferant und Inspiration für Aspekte, die frühzeitig mitbedacht werden sollten, insbesondere, damit einer späteren Datenpublikation nichts im Wege steht.
Unter der Kategorie „Allgemein/Thema“ findet sich die Frage nach Schlagworten zur Forschungsfrage. An dieser Stelle kann über eine entsprechende Schnittstelle direkt auf die Normdaten der GND sowie von Wikidata zugegriffen werden (siehe Abb. 8).
Unter „Inhaltliche Einordnung/Datensätze“ geht es um die grobe Einschätzung der im Projekt zu erwartenden Datentypen. Ein Beispiel für ein typisches Forschungsprojekt im Rahmen von Text+ ist die Arbeit mit digitalen Editionen. Eine digitale Edition weist als geplante Publikation zugleich Forschungsdaten mit einer Vielzahl von Komponenten auf, die in einem DMP entsprechend zu beachten sind. Dazu gehören neben Datenschicht und Datenmodell auch die Präsentationsschicht mit ihren Funktionalitäten: die Datenschicht umfasst typischerweise Digitalisate, Texte, Annotationen sowie Metadaten, während zur Präsentationsschicht vorrangig Software und Skripte zählen, welche die visuelle Präsentation steuern (vgl. Hegel et al. 2024). Für die Bearbeitung und spätere Veröffentlichung dieser unterschiedlichen Datentypen sind jeweils eigene Anforderungen zu beachten. Es bietet sich daher an, für jeden Datentyp eine eigene Datenbeschreibung anzulegen (siehe Abb. 9).
Ein DMP stellt auch sicher, dass Daten, beispielsweise digitale Editionen, gesetzeskonform aufbereitet werden, indem Urheberrechts- und Datenschutzrichtlinien berücksichtigt werden (vgl. Klug & Zeppezauer-Wachauer 2024). Es sollte frühzeitig geprüft werden, unter welchen Lizenzbedingungen insbesondere nachgenutzte Daten unterschiedlichen Typs veröffentlicht werden dürfen (siehe Abb. 10).
Zusätzlich trägt ein DMP dazu bei, die Interoperabilität der Forschungsdaten zu erhöhen, da er auf Standardisierungsvorschriften und -praktiken hinweist (siehe Abb. 11). Die Verwendung von Annotationsstandards und Normen ermöglicht den Austausch von Daten zwischen verschiedenen Systemen und Plattformen, was die Wiederverwendbarkeit der Daten erhöht (vgl. Klug & Zeppezauer-Wachauer 2024).
Auch die Datenspeicherung und -sicherheit in Bezug auf Zugriffsmöglichkeiten und Backups wird im DMP thematisiert (siehe Abb. 12) und somit sichergestellt, dass rechtzeitig Maßnahmen ergriffen werden können, um Datenverluste und den Zugriff unbefugter Dritter auszuschließen.
Schließlich gibt ein DMP auch Anhaltspunkte für mögliche Speicherorte und Repositorien (siehe Abb. 13). Insbesondere für die Präsentationsschicht einer digitalen Edition ist es sinnvoll, frühzeitig mit entsprechenden Datenzentren von Text+ Kontakt aufzunehmen, um sich über die Anforderungen zu informieren und ggf. in einem Drittmittelprojekt Gelder für zusätzlichen Programmieraufwand zu beantragen.
DMP exportieren
Zu guter Letzt bietet RDMO über die Exportfunktion die Möglichkeit, den DMP in verschiedenen Formaten (PDF, RTF usw.) zu exportieren und damit als Textbaustein für einen Drittmittelantrag zu nutzen (siehe Abb. 14). Zahlreiche Forschungsförderer verlangen mittlerweile die Einreichung eines DMPs – oder zumindest eines FDM-bezogenen Textabschnitts – mit dem Projektantrag als Fördervoraussetzung (vgl. forschungsdaten.info).
Fragen und Anmerkungen zu DMPs, RDMO oder auch konkret zu diesem Blogartikel können gerne geschickt werden an Gerstner@MaxWeberStiftung.de und jander@sub.uni-goettingen.de.
Literatur
forschungsdaten.info: Der Datenmanagementplan. Eine Wegbeschreibung für Daten. Abgerufen am 19. Mai 2026.
Gerstner, E., Henne, T., Jander, M. & König, S. (2024). RDMO in Text+. Text+ Blog. DOI: 10.58079/12rvp.
Gonzalez Ocanto, M., Hohle, I., Garcia Castro, L.J, Schönau, S., Windeck, J., Wallace, D. (2026): DMP4NFDI in Action: Insights from Incubator Projects. Infra-dmp-Meeting 22. May 2026.
Hegel, P., Seltmann, M., Klug & H. W. (2024). Forschungsdatenmanagement. In: KONDE Weißbuch. Hrsg. v. Galka, S. und Klug, H. W. unter Mitarbeit von Höfer, S. im Projekt „Enlarging ,Weißbuch Digitale Edition‘“. Abgerufen am 19. Mai 2026. Handle: hdl.handle.net/11471/562.50.293. PID: o:konde.253
Klar, J.: rdmo-plugins-llm-views. Abgerufen am 22. Mai 2026.
Klug, H. W. & Zeppezauer-Wachauer, K. (2024). Datenmanagementplan. In: KONDE Weißbuch. Hrsg. v. Galka, S. und Klug, H.W. unter Mitarbeit von Höfer, S. im Projekt „Enlarging,Weißbuch Digitale Edition‘“. Abgerufen am 19. Mai 2026. Handle: hdl.handle.net/11471/562.50.279. PID: o:konde.239.
OStrails: RDA DMP Common Standard for maDMPs. Abgerufen am 19. Mai 2026.
RDMO-Community: RDMO-Plugins. Abgerufen am 7. Mai 2026.
Schönau, S., Windeck, J., Gonzalez Ocanto, M., Wallace, D., Castro, L. J., Diederichs, K., & Schmitz, D. (2025). The NFDI DMP Template Framework (1-0-0). Zenodo. DOI: 10.5281/zenodo.16737079.
Related Links
- Hier geht’s zur Umfrage Schulungsbedarf und Nutzen von DMPs & RDMO in Text (geöffnet bis Ende Juni 2026).
- Der Text+ Fragenkatalog in XML ist auch auf der Website der RDMO-Community veröffentlicht.
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Eva-Maria Gerstner, Melina Jander (11. Juni 2026). Text+ & DMP4NFDI – FDM als Joint Effort. Text+ Blog. Abgerufen am 12. September 2026 von https://doi.org/10.58079/16dty
