Forschungsergebnisse werden mehr und mehr durch Digitalisierungsprozesse geprägt –das gilt sowohl für die Forschungsmethoden als auch für ihre Kommunikation in Wissenschaft und Gesellschaft. Mit dem Fokus auf „Digitale Transformation“ werden FIZ Karlsruhe – Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur und das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) in vier Forschungsclustern die Auswirkungen der zunehmenden Digitalisierung des wissenschaftlichen Arbeitens interdisziplinär untersuchen und konkrete Lösungen erarbeiten. Der Senat der Leibniz-Gemeinschaft sieht DiTraRe als „Vorhaben von hoher Relevanz und transdisziplinärer Innovationskraft“ und hat am 22. März 2023 beschlossen, den WissenschaftsCampus für zunächst vier Jahre zu fördern.
Leibniz-WissenschaftsCampi haben das wissenschaftspolitische Ziel, universitäre und außeruniversitäre Forschung besser zu verzahnen. Kernelement ist die Zusammenarbeit zwischen Leibniz-Instituten und Universitäten oder anderen außeruniversitären Instituten. Konkret geht es darum, Netzwerke zu schaffen, um den jeweiligen Forschungsbereich weiter zu entwickeln und das wissenschaftliche Umfeld zu stärken.
„In der Wissenschaft – ganz gleich, ob in der Klima- und Energieforschung oder in den Natur- oder Materialwissenschaften – ist der Umgang mit datengestützten Analysen und großen Datenmengen längst Alltag. Die digitale Transformation hier weiter zu beschleunigen, braucht die disziplinen- und institutionenübergreifende Zusammenarbeit, wie wir sie mit FIZ Karlsruhe bereits erfolgreich betreiben und nun im WissenschaftsCampus fortsetzen“, sagt Professor Holger Hanselka, Präsident des KIT.
Sabine Brünger-Weilandt, Direktorin und Geschäftsführerin von FIZ Karlsruhe, freut sich, ein neues Kapitel der Zusammenarbeit mit dem KIT aufzuschlagen: „Der WissenschaftsCampus wird es uns ermöglichen, unsere Expertise in der Informationsinfrastruktur und der digitalen Transformation einzubringen und gemeinsam mit unserem Partner KIT neue Wege in der Forschung zu beschreiten.“
Transparente und reproduzierbare Erkenntnisprozesse schaffen Vertrauen
Die digitale Transformation der Wissenschaft betrifft alle Disziplinen. Die Änderung wissenschaftlicher Methoden zum Beispiel durch datengestützte Analysen führt auch zu veränderten tradierten Methoden in den einzelnen Fächern. Hier kommt es darauf an, diesen Wandel sowohl den Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern als auch den Datennutzenden gegenüber zu verdeutlichen und die Auswirkungen der Transformation auf die Wahrnehmung von Wissenschaft in der Gesellschaft zu untersuchen. Transparente und reproduzierbare Erkenntnisprozesse sind für das Wissenschaftssystem selbst grundlegend – und davon ausgehend auch für Vertrauen in Forschung auf gesellschaftlicher Ebene.
Mit ihrer interdisziplinären Ausrichtung bringen das KIT und FIZ Karlsruhe eine wichtige Voraussetzung mit, um dieses Thema ganzheitlich zu bearbeiten. Forschenden des KIT geht es dabei beispielsweise darum, bei Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern das Bewusstsein für Fragen der Informationssicherheit bei der Erhebung, Auswertung und Speicherung von sensiblen Informationen zu stärken und sie über praktikable Sicherheitslösungen zu informieren. Zudem forschen sie zur Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Kommunikation wissenschaftlicher Ergebnisse in die Gesellschaft hinein. Hierbei kommen insbesondere Methoden der Technikfolgenabschätzung zum Einsatz.
Forschungscluster nehmen konkrete wissenschaftliche Anwendungsfälle in den Blick
Das Arbeitsprogramm von DiTraRe ist in vier Forschungsclustern organisiert, die jeweils von einem konkreten wissenschaftlichen Anwendungsfall ausgehen. So widmet sich der Forschungscluster „Geschützte Datenräume“ dem Anwendungsfall „Sensible Daten in der Sportwissenschaft“. Die weiteren Forschungscluster befassen sich mit intelligenter Datenerfassung (Anwendungsfall: Smarte Labore in der Chemie), mit KI-basierten Wissensräumen (Anwendungsfall: Künstliche Intelligenz in der Biomedizinischen Technik) sowie mit Publikationskulturen (Anwendungsfall: Veröffentlichung großer Datenmengen). (bab)