Damit Daten für domänenübergreifende große Herausforderungen funktionieren

Dieses Projekt zielt darauf ab, effektivere, evidenzbasierte Lösungen für komplexe globale Herausforderungen durch interdisziplinäre Zusammenarbeit zu entwickeln, die durch Datenintegrationsrichtlinien und -praktiken in allen wissenschaftlichen Bereichen und Disziplinen ermöglicht wird.

Damit Daten für domänenübergreifende große Herausforderungen funktionieren

Viele der großen Probleme, mit denen Wissenschaft und Gesellschaft heute konfrontiert sind, sind von Natur aus komplex. Sie betreffen den Betrieb von Systemen, die als Folge von Wechselwirkungen zwischen ihren Komponenten ein emergentes oder unvorhersehbares Verhalten aufweisen. Vom Betrieb von Städten oder dem menschlichen Gehirn bis hin zur Dynamik von Infektionskrankheiten, dem Klimawandel und Wegen zur Nachhaltigkeit erfordert die Erforschung komplexer Herausforderungen fast immer interdisziplinäre Zusammenarbeit. Die Werkzeuge der digitalen Revolution und die Techniken der künstlichen Intelligenz haben beispiellose Möglichkeiten geschaffen, um die Vorteile einer solchen Zusammenarbeit zu maximieren, indem relevante Daten aus unterschiedlichen disziplinären Quellen integriert werden.

„Das nächste Jahrhundert [das 21.] wird das Jahrhundert der Komplexität sein.“

Stephen Hawking, Rede im Januar 2000.

Unsere Kapazität für eine solche Analyse wird jedoch derzeit durch die Einschränkungen unserer Fähigkeit eingeschränkt, auf heterogene Daten innerhalb und zwischen Domänen zuzugreifen und diese zu kombinieren. Suboptimale Datenpraktiken sind ein wichtiger und kostspieliger einschränkender Faktor für die Forschung: Schätzungsweise 80 % der Forschungsausgaben werden verwendet, um inkonsistente Daten für die Nutzung aufzubereiten.

Die Bewältigung dieser Probleme ist entscheidend, wenn wir die zunehmenden Mengen unterschiedlicher Daten optimal nutzen wollen, um die komplexen Systeme zu verstehen, die den Kern globaler Herausforderungen bilden. Daten müssen umfassend mit Metadaten beschrieben, gut dokumentiert, transparent und letztendlich menschlich verständlich sein, um die Extraktion von Bedeutung aus Komplexität zu erleichtern. Der grundlegende Wegbereiter der datengesteuerten Wissenschaft ist ein Ökosystem von Ressourcen, die es ermöglichen, dass Daten FAIR (Findable, Accessible, Interoperable and Re-usable) für Menschen und Maschinen sind. Dieses Ökosystem muss eine effektive, maximal automatisierte Verwaltung von Daten sowie effektive Terminologien und Metadatenspezifikationen umfassen. Dies ist eine jahrzehntelange Anstrengung, und ihr Erfolg wird von der aktiven Teilnahme und dem Engagement aller Disziplinen, einschließlich der Sozial- und Geisteswissenschaften, und von Wissenschaftlern aus allen Teilen der Welt abhängen, einschließlich Ländern, deren datenwissenschaftliche Kapazitäten möglicherweise begrenzt sind.

Dieses Projekt begann unter unserem vorherigen Aktionsplan 2019-2021.


Voraussichtliche Auswirkungen

Unterstützung der Wissenschafts- und Innovationsgemeinschaften bei der Beschleunigung des wissenschaftlichen Verständnisses durch einen grundlegenden Wandel bei der Anwendung interdisziplinärer datenintensiver Methoden und dadurch eine effizientere und transparentere Wissenschaft zur Bewältigung globaler Herausforderungen. 


Wichtige Meilensteine

✅ Die ISCs Ausschuss für Daten (CODATA) schlägt ein Dekadenprogramm vor: Daten für bereichsübergreifende große Herausforderungen nutzbar machen“ – um diese Herausforderungen im Zeitraum 2020-2030 anzugehen. Ein offizieller Start ist auf der International Data Week in Seoul, Korea, im Juni 2022 geplant.

Weitere Informationen finden Sie auf der CODATA-Website.


Nächste Schritte

🟡 CODATA richtet jetzt die Kernfinanzierung, Kapazität und Partnerschaften für Pilotaktivitäten ein, um das Decadal-Programm durchzuführen.

🟡 Als Teil dieses Prozesses des Partnerschaftsaufbaus lädt CODATA zu Diskussionen mit einer Reihe von Institutionen, domänenübergreifenden Forschungsprojekten, Normungsorganisationen und Gruppen mit Fachkenntnissen in Dateninteroperabilität ein.


Kontakt

Megha Süd

Wissenschaftlicher Offizier
megha.sud@council.science

Zum Inhalt