Ilire Hasani-Mavriqi

The contribution traces the adoption of the European Open Science Cloud (EOSC) by Austrian research-performing institutions. Starting from its trajectories, the article sketches how Open Science has been imbued with competing meanings, resulting in conflicting interpretations of the goals of EOSC. In this, official EOSC narratives have moved away from the current Open Science discourse, which accounts for the hesitancy of researchers and institutions towards EOSC. This is made plausible by contextualizing Open Science within the broader context of science studies to argue that competing narratives result in persistent tensions which surface in moments of practical implementation. As a result, EOSC operates in a highly contested environment, existing within a broader matrix of European policy frameworks, and in this sense, EOSC is susceptible to contradictory interpretations. Its foundational philosophy, the FAIR Guiding Principles, tacitly universalizes one set of practices, norms, and values as the sole reference point. Through anecdotal evidence from research support staff active in the implementation of EOSC, the article describes how the tensions embodied in the development of EOSC are perpetuated “on the ground” of research practices.

Open data provide the scientific community and other stakeholders with unrestricted access to data. Open data serve as a foundation for reproducing research findings, while also facilitating collaboration and enabling novel discoveries. However, open data practices are still not commonly applied. To contribute to the implementation of open data strategy in academia in Austria and beyond, a collection of local strategies from regional universities and higher education institutions in the Austrian provinces of Styria and Carinthia was compiled through workshop-based discussions between participants from research support service units at research-performing organizations. The collection was further organized into categories based on application time scenarios, target groups, and involved parties, as well as corresponding thematic focus. A strategic guide consisting of various measures has been developed to encourage the adoption of open data practices from an organizational standpoint. Designed for adaptability, it aims to be applicable and modifiable by all interested research and higher education institutions, regardless of their priorities and resources. Our guideline aids research organizations in crafting a tailored strategy to enhance their data dissemination practices, thereby increasing their research visibility and impact.

Das Bundesministerium für Bildung, Wissenschaft und Forschung (BMBWF) hat 2020 im Rahmen der österreichweiten Ausschreibung „Vorhaben zur digitalen und sozialen Transformation in der Hochschulbildung“ insgesamt 50 Millionen Euro Fördermittel für 34 in einem Begutachtungsverfahren ausgewählte Projekte vergeben. Gefördert werden zukunftsweisende Kooperationsprojekte, die den Anspruch haben, innerhalb ihrer Laufzeit bis 2024 strukturverändernd in das Universitätssystem hineinzuwirken. Mit drei Sonderausgaben bietet die Zeitschrift ZFHE den Projekten die Möglichkeit, ihre Ergebnisse und Erfahrungen einem breiten (wissenschaftlichen) Publikum in einem Open-Access-Publikationsformat zu präsentieren. Die Sonderhefte widmen sich explizit den drei Handlungsfeldern der Digitalisierungsprojekte Lehre, Forschung, Verwaltung, wobei der Schwerpunkt dieser Ausgabe auf den forschungsbezogenen Projekten liegt.

In einem Zeitalter, das von digitalen Informationen dominiert wird, ist ein effizientes Management von Forschungsergebnissen entscheidend. Als Pionierinitiative ist das Projekt FAIR Data Austria federführend bei der Entwicklung einer Kultur des Datenaustauschs und der Zusammenarbeit, die den Prinzipien Findability, Accessibility, Interoperability und Reusability (FAIR) verpflichtet ist. Das Projekt adressiert die Herausforderungen der FAIR Prinzipien - von technischer Komplexität bis hin zu kulturellen Barrieren - durch einen umfassenden Ansatz. Dieser umfasst Initiativen zum Kapazitätsaufbau, die Einbindung der Coomunity sowie die Entwicklung von Tools und Services, um FAIR-Forschungspraktiken zu erleichtern.

Der Cluster Forschungsdaten spielt eine entscheidende Rolle bei der Koordinierung des Zusammenspiels von Forschungsinformationssystemen, Forschungsdatenmanagement und digitalen Technologien/Infrastrukturen. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Identifizierung von Synergien und Potenzialen für eine ressourcenoptimierte Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Forschungseinrichtungen des Landes. Darüber hinaus strebt der Cluster Forschungsdaten eine einheitliche Präsenz bei der Entwicklung und Zusammenführung von forschungsunterstützenden Services auf allen Ebenen des Forschungsdaten- und Forschungsinformations-Managements an. Dies gewährleistet eine effiziente und kohärente Gestaltung der Prozesse.

Within the FAIR Data Austria project, supported by the Federal Ministry for Education, Science, and Research (BMBWF), a national strategy has been established to advance the creation of tailored Data Stewardship solutions for the Austrian context. The strategy, formalized as a toolbox, delineates various Data Steward models, corresponding competencies, and accessible training resources. Despite the crucial role of Data Stewardship in supporting data-driven scientific research, Austrian universities encounter challenges in its implementation. Issues include lack of consensus on the skills, roles, and responsibilities of Data Stewards, coupled with insufficient funding for these positions. This article explores these challenges and emphasizes the importance of addressing them to promote effective Data Stewardship within the Austrian academic landscape.

Mit den Erkenntnissen aus zwei vorangegangenen Workshops, welche sich mit den Modellen für und Kompetenzen von Data Stewards beschäftigt hatten, trafen sich die „FAIR Data Austria“-Projektmitarbeiter*innen im Juli 2021 zu einem weiteren Workshop, um Ausbildungsangebote für Data Stewards an österreichischen Universitäten zu diskutieren. Zu diesem Zweck wurden vier Ausbildungsprogramme von jeweils einer teilnehmenden Person vorgestellt und im Anschluss in einzelnen Gruppen nach ihren Stärken und Schwächen, sowohl im Hinblick auf Eignung der gesamten Ausbildung für die Modelle als auch der einzelnen Schwerpunkte/Module innerhalb der Kurse, analysiert und bewertet. Dieser Workshop hat gezeigt, dass keiner der durchleuchteten Kurse geeignet ist, ein Modell vollständig abzudecken, wenn es darum geht, die gewünschten Kompetenzen zu vermitteln. Aus der Analyse resultieren Empfehlungen der Ausbildungsangebote für gewisse Modelle, welche nun gemeinsam mit den bisherigen Projektergebnissen in die Ausarbeitung eines Self-Assessment Tools zur Modellwahl für Forschungseinrichtungen fließen werden.

This report offers some reflections for a better understanding of the realization of the European Open Science Cloud (EOSC) at a local level, describing the implementation of the newly established Austrian EOSC Mandated Organisation and the EOSC Support Office Austria.

Dieser Artikel gibt einen Überblick über die Ziele und aktuellen Ergebnisse des FAIR Data Austria-Projekts. In Zusammenarbeit mit unseren Projektpartnern arbeiten wir an der Entwicklung und Etablierung von Tools für das Management des Lebenszyklus von Forschungsdaten, einschließlich maschinenverarbeitbarer Datenmanagementpläne (maDMPs), Repositories für die Langzeitarchivierung von Forschungsergebnissen, RDM-Schulungen und -Support-Services, Modelle und Profile für Data Stewards und das FAIR Office Austria.