DaLiJe Lecture Series

11.04.2022 - Themenblock 1: Einführung Data Literacy

Data Literacy: Datenkompetenzen für Wissenschaft und Alltag

Dr. Volker U. Schwartze & PD Dr. Barbara Aehnlich
Kompetenzzentrum Digitale Forschung, Friedrich-Schiller-Universität Jena

Daten gelten als das „Öl des 21. Jahrhunderts“ und gewinnen gerade durch die zunehmende Digitalisierung der Gesellschaft immer mehr an Bedeutung. Daher sind Kompetenzen zum angemessenen Umgang mit Daten nicht nur eine wichtige Qualifikation für bestimmte Fachleute wie Data Scientists, sondern spielen in allen Fachdisziplinen eine wichtige Rolle. Aber auch außerhalb der Wissenschaft sind diese Kompetenzen von großer Bedeutung und im Berufsleben sowie für die gesellschaftliche Teilhabe unverzichtbar.

Aber was sind eigentlich Daten und was verbirgt sich genau hinter dem Begriff Data Literacy? Welche Kompetenzen gehören zur Data Literacy und wann brauche ich sie in meinem Alltag? Diesen und weiteren grundlegenden Fragen zum Thema Data Literacy wollen wir in der Auftaktveranstaltung zur DaLiJe-Ringvorlesung nachgehen.

02.05.2022 - Themenblock 2: Daten in Forschung und Gesellschaft

Wissenschaftshistorische Betrachtung zur Bedeutung datengetriebener Forschung in Wissenschaft und Gesellschaft

Prof. Dr. Christina Brandt
Lehrstuhl für Geschichte und Philosophie der Naturwissenschaften mit Schwerpunkt Lebenswissenschaften, Ernst-Haeckel-Haus, Institut für Zoologie und Evolutionsforschung, Friedrich-Schiller-Universität Jena

Der Umgang mit „Daten“ und „Informationen“ ist heutzutage in Forschung und Gesellschaft grundlegend. Für manche ist sogar eine neue Epoche der „data-driven sciences“ angebrochen: eine Wissenschaft, die auf dem Wege sei, eine hypothesengetriebene Forschung abzulösen. Die Vorlesung geht aus wissenschaftshistorischer Perspektive der Frage nach, wie diese Zentralität von Daten in Forschung und Gesellschaft eingeordnet und kritisch reflektiert werden kann. Handelt es sich bei den data-driven sciences um ein historisch neuartiges Phänomen? Welche Entwicklungen haben den neuen datengetriebenen Forschungsstil befördert - und welche theoretischen und praktischen Konsequenzen gehen damit für unser Verständnis von Wissenschaft und Gesellschaft einher? Die Vorlesung vermittelt Einblicke in Forschungsergebnisse aus der Wissenschaftsgeschichte und der philosophischen Wissenschaftsforschung, die sich in den letzten Jahren zunehmend mit diesen grundlegenden Fragen beschäftigt haben.

16.05.2022 - Themenblock 4: Management von Daten

NFDI4Chem - Die Nationale Forschungsdateninfrastruktur für die Chemie

Prof. Dr. Christoph Steinbeck
Professur für Analytische Chemie, Chemoinformatik und Chemometrie, Institut für analytische und anorganische Chemie, Friedrich-Schiller-Universität Jena

Der Zyklus zum Management von Forschungsdaten in den Naturwissenschaften erfordert nahtlose technische Unterstützung von der frühen Datenerzeugung im Labor oder im Feld bis hin zur Ablage in offenen Repositorien und der dadurch möglichen Nachnutzung.
In NFDI4Chem bauen wir eine Infrastruktur, die eine solche nahtlose Unterstützung leisten wird. In diesem Vortrag erläutern wir die dazu notwendigen Komponenten und zeigen Fallbeispiele für gutes Forschungsdatenmanagement.

30.05.2022 - Themenblock 3: Sammlung und Erhebung von Daten

Citizen Science: Chancen und Herausforderungen der Datengewinnung durch Bürger

Dr. Friederike Klan und apl. Prof. Dr. Christian Thiel
Abteilung Datengewinnung und -mobilisierung, Institut für Datenwissenschaften, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR)

Citizen Science-Daten bieten für die datengetriebene Forschung aber auch in Bezug auf datenbasierte Innovationen ein erhebliches Potential. Anhand von Praxisbeispielen aus aktuellen Citizen-Science-Projekten beleuchten wir für welche Zielstellungen bürgerwissenschaftliche Ansätze zur Datengewinnung gegenüber traditionellen Methoden der Datenerhebung einen Mehrwert bieten, aber auch welche Grenzen und Herausforderungen sich dabei, insbesondere in Bezug auf die Datenqualität, ergeben. Wir zeigen Best Practice-Ansätze zur Adressierung dieser Herausforderungen auf und skizzieren wichtige Handlungsbedarfe im Themenfeld "Qualitätssicherung und Management von Citizen Science-Daten", die im Rahmen eines offenen Entstehungsprozesses durch Citizen Science-Community und Öffentlichkeit identifiziert und in Kürze im Weißbuch Citizen Science Strategie 2030 veröffentlicht werden.

13.06.2022 - Themenblock 5: Auswertung von Daten

Vom Rohstoff zum wertvollen Gut: Mit (künstlicher) Intelligenz von Daten zu Erkenntnissen

Oliver Mothes
Thüringer Zentrum für Lernende Systeme und Robotik

Oft hört man den Spruch: "Daten sind das neue Öl". Aber genau wie beim Öl, sind Daten nur wertvoll, wenn diese analysiert, ausgewertet und anschließend interpretiert werden können, um daraus eine nutzbringende Erkenntnis zu gewinnen. In diesem Zusammenhang wird heutzutage der Begriff künstliche Intelligenz (KI) immer mehr diskutiert.
Da Methoden der künstlichen Intelligenz aus Daten lernen können, soll in der Vorlesung der Begriff KI eingeführt und anhand von praktischen Beispielen Ansätze des maschinellen Lernens vermittelt werden. Dabei sollen auch verschiedene „Fallstricke“ bei der Analyse vorgestellt werden, die die Verwertbarkeit gewonnener Erkenntnisse erschweren können.

27.06.2022 - Themenblock 6: Präsentation von Daten

Zwei mal drei macht vier, widewidewitt und drei macht neune - Motivierter Umgang mit Daten und Evidenz

Prof. Dr. Tobias Rothmund
Professur Kommunikations- und Medienpsychologie, Institut für Kommunikationswissenschaft, Fakultät für Sozial- und Verhaltenswissenschaft, Friedrich-Schiller-Universität Jena

Im Umgang mit Daten und Evidenz agieren Menschen nicht wie Computer. Stattdessen beeinflussen Ziele, Werte, Ideologien und Emotionen die individuelle Auswahl, Verarbeitung und Memorieren von Informationen. Wir sprechen in diesem Zusammenhang auch von motivierter Informationsverarbeitung. Im Vortrag geht es um die zugrundeliegenden psychologischen Prozesse, die Funktionalität dieser Prozesse, situationale Einflussfaktoren und Persönlichkeitsunterschiede in der Neigung zu einem motivierten Umgang mit Evidenz.

04.07.2022 - Themenblock 7: Rechtliche und ethische Aspekte beim Umgang mit Daten

Ethische und methodische Aspekte der Forschung am Menschen in der Medizin

Prof. Dr. André Scherag & Prof. Dr. Peter Schlattmann
Institut für Medizinische Statistik, Informatik und Datenwissenschaften, Universitätsklinikum Jena

Forschung an und mit Menschen unterliegt besonderen Anforderungen, die in Deklarationen, Richtlinien oder Gesetzen konkretisiert sind. Wenn immer wieder die Forderung kommt, Daten zu veröffentlichen, so ist dies für z. B. Gesundheitsdaten nicht oder nicht einfach möglich. Wir wollen darstellen, welche Anforderungen hierbei berücksichtigt werde müssen, wie Ethikkommissionen in Deutschland arbeiten und welche Rolle dabei der Datenschutz hat. Anhand von konkreten Forschungsbeispielen wollen wir aufzeigen, wie klassisch und in Zukunft klinische Forschung – also Forschung an Proband:innen und Patient:innen – erfolgen kann.

25.10.2021 - Themenblock 1: Einführung Data Literacy

Data Literacy: Datenkompetenzen für Wissenschaft und Alltag

Dr. Volker U. Schwartze & PD Dr. Barbara Aehnlich
Kompetenzzentrum Digitale Forschung, Friedrich-Schiller-Universität Jena

Daten gelten als das „Öl des 21. Jahrhunderts“ und gewinnen gerade durch die zunehmende Digitalisierung der Gesellschaft immer mehr an Bedeutung. Daher sind Kompetenzen zum angemessenen Umgang mit Daten nicht nur eine wichtige Qualifikation für bestimmte Fachleute wie Data Scientists, sondern spielen in allen Fachdisziplinen eine wichtige Rolle. Aber auch außerhalb der Wissenschaft sind diese Kompetenzen von großer Bedeutung und im Berufsleben sowie für die gesellschaftliche Teilhabe unverzichtbar.

Aber was sind eigentlich Daten und was verbirgt sich genau hinter dem Begriff Data Literacy? Welche Kompetenzen gehören zur Data Literacy und wann brauche ich sie in meinem Alltag? Diesen und weiteren grundlegenden Fragen zum Thema Data Literacy wollen wir in der Auftaktveranstaltung zur DaLiJe-Ringvorlesung nachgehen.

08.11.2021 - Themenblock 2: Daten in Forschung und Gesellschaft

Geographische Datenwissenschaften: Potenziale und Herausforderungen neuartiger Daten und Modelle im Kontext der Naturgefahrenforschung

Prof. Dr. Alexander Brenning
Lehrstuhl Geoinformatik, Institut für Geographie, Friedrich-Schiller-Universität Jena

Mit der zunehmenden Verfügbarkeit von Geodaten und innovativer Datenanalysewerkzeuge unterliegt die raumbezogene Forschung und berufliche Praxis einer Transformation, welche sowohl Potenziale als auch Herausforderungen mit sich bringt. Diese Vorlesung soll anhand von Beispielen der Naturgefahrenforschung (1) die Potenziale und Risiken neuartiger Arten von Geodaten, (2) Herausforderungen für reproduzierbare, offene Wissenschaft, und (3) Potenziale und Grenzen von Verfahren des maschinellen Lernens für geographische Fragestellungen darstellen.

22.11.2021 - Themenblock 3: Sammlung und Erhebung von Daten

Digitales Kulturerbe – Einblicke in die Digitalisierung der Thüringer Universitäts- und Landesbibliothek und Szenarien zur wissenschaftlichen Nachnutzung

Petra Kunze & Swantje Dogunke
Thüringer Universitäts- und Landesbiobliothek Jena

Die Digitalisierung des Kulturerbes an Bibliotheken, Museen und Archiven blickt bereits auf eine eigene Geschichte zurück: Während zu Beginn vor allem die bestandsschonende Sicherung und schnelle Bereitstellung stand, kamen neue Herausforderungen wie z.B. die digitale Langzeitverfügbarkeit oder Berücksichtigung fachwissenschaftlicher Anforderung zur Nutzung der Daten hinzu. Im Vortrag werden Digitalisierungsprojekte und Datenbestände vorgestellt und Nutzungsszenarien aus geistes- und kulturwissenschaftlicher Perspektive skizziert.

08.12.2021 - Themenblock 4: Management von Daten

Ameise, Buche, CH4 – Einblicke in das ABC des Datenmanagements von Biodiversitätsdaten

Dr. Cornelia Fürstenau und Prof. Dr. Birgitta König-Ries
Heinz-Nixdorf-Professur für verteilte Informationssysteme, Institut für Informatik, Friedrich-Schiller-Universität Jena

Seit nunmehr 15 Jahren untersuchen im Rahmen des Verbundprojektes Biodiversitäts-Exploratorien (ein von der DFG gefördertes Infrastruktur-Schwerpunktprogramm) Forschende verschiedener Wissenschaftsdiziplinen auf 300 Versuchsflächen im Wald und Grünland vielfältige Aspekten der Biodiversität. Die zentrale Sicherung der Forschungsdaten sowie der Datenaustausch zwischen den Forschungsgruppen war und ist ein Kernaspekt des Verbundprojektes. Ermöglicht wird dies durch das federführend in Jena entwickelte Datenmanagementsystem BEXIS2.

Begleiten Sie uns in das Universum der Biodiversitätsdaten – Langzeitmonitoring von Vegetation und Bodennährstoffen, mikrobiologische Untersuchungen, Drohnenbefliegungen und viele weitere Studien. Anhand kleiner Einblicke in die Arbeit des Datenmanagementteams erfahren Sie, wie die  Datenmanagementsoftware der Exploratorien und das Team Forschende beim Datenmanagement unterstützen und welche Hürden bei der Datensicherung  und -nachnutzung auftreten können.

15.12.2021 - Themenblock 5: Auswertung von Daten

Fallstricke und andere Pannen bei der Datenauswertung

Prof. Dr. Tobias Koch
Professur für Psychologische Methodenlehre, Institut für Psychologie, Friedrich-Schiller-Universität Jena

„Glaube keiner Statistik, die du nicht selbst gefälscht hast“, sagt bekanntermaßen der Volksmund. Obwohl es richtig ist, dass man mit einer geschickten Präsentation von statistischen Ergebnissen eine gewisse Interpretation der Daten nahelegen kann, passiert es in der Praxis doch häufiger, dass viele Fehler ungewollt bei der Datenauswertung passieren. Häufig scheint die gewählte Auswertungsmethode oder -strategie sogar intuitiv plausibel, so dass gravierende Fehler unbemerkt bleiben. Unter Umständen gibt es auch mehrere statistische Verfahren oder Modelle, die anscheinend gleichermaßen zur Datenauswertung genutzt werden können. In der Vorlesung sollen anhand von praktischen Beispielen einige Fallstricke, Paradoxien, und andere Probleme bei der Datenauswertung illustriert werden und mögliche Lösungswege aufgezeigt werden. Um diese und ähnliche Fehler in der Praxis zu vermeiden, sind gerade fundierte statistische Kenntnisse und Kompetenzen notwendig.

10.01.2022 - Themenblock 6: Präsentation von Daten

Einsatz digitaler 3D-Rekonstruktionsmethoden in den Visual Humanities und der Lehre

J.Prof. Dr. Sander Münster
Juniorprofessur für Digital Humanities, Philosophische Fakultät, Friedrich-Schiller-Universität Jena

Die Visual Digital Humanities umfassen ein breites Spektrum an wissenschaftlichen Herangehensweisen, die sich mit der Untersuchung komplexer visueller Informationen zur Beantwortung geisteswissenschaftlicher Fragestellungen beschäftigen. Dazu werden verschiedene digitale Werkzeuge und Methoden wie zum Beispiel die digitale 3D-Rekonstruktion angewendet. Die technologischen Hintergründe, Möglichkeiten für Projekte und methodischen Abwägungen für die Anwendung werden in der Literatur viel diskutiert. Trotzdem ist es immer noch eine Herausforderung, diese Methoden in der wissenschaftlichen Gemeinschaft zu verbreiten und als Teil der digitalen Geistes- und Kulturwissenschaften zu etablieren.

Im Vortrag werden aktuelle Herausforderungen, Entwicklungen und Forschungsaktivitäten zur 3D-Rekonstruktion auf internationaler Ebene vorgestellt. Außerdem werden Ergebnisse und wissenschaftliche Gesichtspunkte aus Projekten am Lehrstuhl beschrieben.

24.01.2022 - Themenblock 7: Rechtliche und ethische Aspekte beim Umgang mit Daten

Daten und Datenzuordnung im Recht

Prof. Dr. Christian Alexander
Lehrstuhl für Bürgerliches Recht, Wirtschaftsrecht und Medienrecht, Friedrich-Schiller-Universität Jena

Daten bilden den Gegenstand zahlreicher gesetzlicher Regelungen. Allerdings ist schon der Begriff „Daten“ aus rechtlicher Sicht keineswegs eindeutig. Weiterhin lassen sich Daten vielfach nicht in die herkömmlichen Kategorien des Rechts einordnen. Der Vortrag gibt einen ersten Einblick in die vielfältigen Rechtsprobleme und behandelt unter anderem die folgenden Fragen: Gibt es Eigentum und Besitz an Daten? Wem gehören Daten? Welche Rechte und Rechtsverhältnisse können in Bezug auf Daten bestehen? Kann man Daten vererben?