Viele Forschungsdaten werden durch kollaborative Initiativen erhoben, integriert, analysiert und der wissenschaftlichen Community zur Verfügung gestellt. Dieser Beitrag beschäftigt sich mit unterschiedlichen Formaten, Herangehensweisen und Spannungsfeldern beim kollaborativen Arbeiten mit Daten und deren Implikationen für das Forschungsdatenmanagement. Es werden zunächst Chancen und Risiken beleuchtet und anschließend verschiedene Ausprägungen, Werkzeugkategorien, organisatorische und

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... Maßnahmen sowie weitere Querschnittsaspekte betrachtet. Das Kapitel Praxistransfer gibt schließlich einen Überblick über unterschiedliche Komplexitätsebenen bei der praktisch-technischen Umsetzung von Dateninfrastrukturen für die kollaborative Forschung und stellt zwei Anwendungsbeispiele aus den Geowissenschaften und der Kardiologischen Grundlagenforschung vor. Einleitung Wissenschaft ist seit jeher ein gemeinschaftliches Unterfangen, bei dem Forschende auf den Ergebnissen und Erkenntnissen ihrer Vorgängerinnen und Vorgänger sowie Peers aufbauen. Zunehmend wird Wissenschaft in großen Forschungsteams und -verbünden betrieben, was zum einen mit der Komplexität der Forschungsgegenstände und -fragen zusammenhängt, zum anderen auch oft organisatorische oder finanzielle Gründe hat. 1 Als Vorreiter dieser Entwicklung können die Natur-sowie die Sozialwissenschaften betrachtet werden 2 . Kollaboratives Arbeiten lässt sich, in einem engeren Sinne, als eine besondere Form der Zusammenarbeit definieren, bei der die Beteiligten gemeinsam und gleichzeitig eine Aufgabe, ein Projekt oder eben Daten bearbeiten. Dies unterscheidet kollaboratives Arbeiten von der "bloßen" Teamarbeit, bei der zwar ein gemeinsames Ziel verfolgt wird, die zur Erreichung notwendigen Aufgaben aber nicht notwendigerweise zusammen, sondern von Einzelnen und parallel bearbeitet werden. 3 Im Alltag werden kollaborative Forschung und das kollaborative Arbeiten an Daten nach dieser engen Definition oft nur einen Teil der Arbeit in einem Forschungspro-Kollaboratives Arbeiten kann den Austausch und die Kommunikation innerhalb des Teams fördern. Durch den Ausgleich von Schwächen und die bessere Nutzung von Stärken der Beteiligten sowie die Vermeidung doppelter Arbeiten ermöglicht es eine effektivere Zusammenarbeit. 6 Wenn Forschende allein Daten erheben, bearbeiten und analysieren, haben sie einerseits die volle Kontrolle über die angewendeten Methoden und deren Dokumentation sowie die Einhaltung der Datensicherheit. Andererseits bleiben eventuell Erkenntnisse in den Daten verborgen, die ohne die hetero-452  Claudia Engelhardt und Harald Kusch 4 SNF o.J. 5 FZI o.J. 6 Vgl. Warkentin 2019.