Reflexion & Resonanz
Forschungsergebnisse werden zunehmend von Algorithmen geprägt. Alle Beteiligten benötigen transparente und reproduzierbare erkenntnistheoretische Prozesse.
Um Vertrauen in die durch Algorithmen geprägte Forschung zu etablieren, ist es entscheidend, transparente und reproduzierbare Praktiken sowie eine klare Kommunikation der Ergebnisse sicherzustellen. Dieser Wandel erfordert eine sorgfältige Betrachtung aus technischer, gesellschaftlicher und ethischer Perspektive.
Exploration & Wissensorganisation
In der modernen Geschäftswelt erfordert der Zugriff auf die Fülle an heute verfügbaren Informationen die Nutzung von Suchmaschinen und anspruchsvollen Informationsverarbeitungsanwendungen. Semantische Technologien spielen eine entscheidende Rolle bei der Ermöglichung der Auffindbarkeit, Zugänglichkeit, Interoperabilität und Nachnutzbarkeit (FAIR) von Forschungsdaten.
Wissensorganisation erfordert die Implementierung robuster Methoden, um domänenspezifisches sowie prozedurales Wissen formal zu repräsentieren, zu organisieren und zu verwalten. Semantische Technologien bieten eine formale Repräsentation des in Forschungsdaten enthaltenen Wissens und erleichtern so die effiziente Integration heterogener Datenquellen. Die wachsende Verbreitung von KI-gestützten Wissensmining-Technologien erfordert verständliche und vertrauenswürdige KI-Algorithmen („Explainable AI“). Dabei kommen eine Vielzahl von Methoden zum Einsatz, darunter statistische und linguistische Analysen sowie maschinelles Lernen in Kombination mit symbolischer Logik und Inferenzmechanismen.
Rechtliche & Ethische Herausforderungen
Die digitale Transformation ist geprägt von Datenethik, Datenschutz, Urheberrecht und Datenrecht.
Es ist entscheidend, aufkommende rechtliche Rahmenbedingungen zu bewerten, da sie Möglichkeiten bieten können, sensible Datensammlungen rechtssicher für die Wiederverwendung zugänglich zu machen. Dies erfordert eine gründliche Analyse der betroffenen Forschungsdaten sowie ihres rechtlichen und politischen Kontexts.
Tools & Prozesse
Das Ziel dieser Dimension ist die Bewertung der Akzeptanz und Wirkung digitaler Werkzeuge, die genau auf die Bedürfnisse der wissenschaftlichen Gemeinschaft zugeschnitten wurden. Dieser Aspekt umfasst auch die Entwicklung von Maßnahmen zur Erhöhung des Sicherheitsbewusstseins von Forschenden, die wissenschaftliche Software entwickeln.
Die digitale Transformation beeinflusst den gesamten Forschungsdatenlebenszyklus erheblich – von der Erhebung über die Veröffentlichung bis hin zur Archivierung. Intelligente Werkzeuge wie Elektronische Laborbücher (ELN) unterstützen Forschende dabei, interoperable und dokumentierte Daten zu erzeugen und bereitzustellen, mit dem übergeordneten Ziel eines Datenkontinuums. Gleichzeitig besteht die Notwendigkeit, sowohl die Sicherheit der Prozesse als auch das Sicherheitsbewusstsein der Beteiligten zu verstärken.