State of Open Data Report

Eine zehnjährige Beobachtung der Einstellungen von Forschern zeigt, dass zwar die Vertrautheit mit den Grundsätzen der offenen Wissenschaft erheblich zugenommen hat, aber anhaltende Lücken in der Anerkennung und Unterstützung den Fortschritt hin zu transparenten Forschungspraktiken zu verlangsamen drohen.

Der Bericht „State of Open Data 2025”, der auf den Antworten von fast 44.000 Forschern aus 212 Ländern seit 2016 basiert, dokumentiert ein Paradoxon beim akademischen Datenaustausch. Das Bewusstsein für die FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable and Reusable) – Daten auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar machen – ist von 15,2 % im Jahr 2018 auf 40,6 % im Jahr 2025 gestiegen. Fast 80 % der Forscher sind mittlerweile zumindest teilweise mit diesen Standards vertraut, verglichen mit 40 % vor sieben Jahren.

Allerdings hat die Unterstützung für verbindliche Richtlinien zum Datenaustausch in mehreren wichtigen Forschungsnationen abgenommen. Australien verzeichnete den stärksten Rückgang: Die Zahl der Forscher, die nationale Vorschriften nachdrücklich unterstützen, sank von 63,2 % im Jahr 2016 auf 27,4 % im Jahr 2025. In den Vereinigten Staaten war eine ähnliche Entwicklung zu beobachten, mit einem Rückgang von 52,9 % auf 29,7 %. Nur Indien konnte eine Zustimmung von über 50 % aufrechterhalten, obwohl auch dieser Wert von 59,8 % auf 54,7 % zurückging.

„Wenn wir die Gewohnheiten, Praktiken und Kultur im Forschungssektor wirklich ändern wollen, müssen wir erkennen, dass wir sowohl Anreize als auch Vorschriften brauchen“, stellte Sir Nigel Shadbolt im ersten Bericht von 2016 fest. Ein Jahrzehnt später ist seine Beobachtung nach wie vor relevant.

Die Daten zeigen eine grundlegende Diskrepanz zwischen Politik und Praxis. Während 88,1 % der Forscher den offenen Zugang zu Publikationen unterstützen und 80,9 % den offenen Datenaustausch als wissenschaftliche Praxis befürworten, sind 69,2 % der Meinung, dass sie für die Bereitstellung ihrer Daten nicht ausreichend gewürdigt werden. Diese „Anerkennungslücke“ hat sich seit 2020, als 77,9 % eine unzureichende Anerkennung angaben, nur geringfügig verringert.

Regionale Unterschiede unterstreichen die Notwendigkeit lokal angepasster Ansätze. In China beschreibt Dawei Zhang, stellvertretender Direktor des National Materials Corrosion and Protection Data Centre, eine rasante Infrastrukturentwicklung mit 20 nationalen Standards und speziellen Datenplattformen. Joy Owango, Gründungsdirektorin des Training Centre in Communication in Kenia, betont hingegen, wie die Africa PID Alliance bestehende offene Infrastrukturen nutzt, anstatt parallele Systeme zu schaffen.

Qualitätsprobleme erschweren die Umsetzung zusätzlich. Melissa Haendel, Professorin an der University of North Carolina, beobachtet, dass die jüngsten politischen Veränderungen zu „Datenhalden” geführt haben, auf denen Informationen zwar technisch geteilt werden, aber nicht wirklich wiederverwendbar sind. Die Kluft zwischen Verfügbarkeit und Nutzbarkeit erfordert Aufmerksamkeit für Dokumentation, Standards und Metadaten.

Die Einführung künstlicher Intelligenz in Forschungsabläufen hat sich zwischen 2024 und 2025 dramatisch beschleunigt. Die aktive Nutzung von KI für die Datenverarbeitung stieg von 22,1 % auf 31,9 %, während die Erstellung von Metadaten einen ähnlichen Anstieg von 16,1 % auf 25,1 % verzeichnete. Diese Verschiebung deutet darauf hin, dass KI-Tools zur Bewältigung von Interoperabilitätsproblemen beitragen können, wobei jedoch Fragen der Transparenz und Reproduzierbarkeit sorgfältig geprüft werden müssen.

Der Bericht identifiziert drei Prioritäten für das kommende Jahrzehnt: die Reform der Forschungsbewertung, um die gemeinsame Nutzung von Daten angemessen zu würdigen, Investitionen in KI-gestützte Lösungen, die die gemeinsame Nutzung vereinfachen und gleichzeitig Qualitätsstandards aufrechterhalten, sowie die Entwicklung einer regional koordinierten Infrastruktur, die lokale Kontexte und disziplinäre Normen widerspiegelt.

Brian Nosek, Geschäftsführer des Center for Open Science, fasst die zeitliche Perspektive zusammen: „Grundlagenforschung ist ein sehr langwieriger Prozess. Jemand könnte die Daten morgen erneut analysieren, oder sie werden vielleicht erst in einem Jahrzehnt wieder aufgegriffen.“ Dieser verlängerte Wirkungshorizont erschwert es den Institutionen, die Rentabilität ihrer Investitionen nachzuweisen, insbesondere wenn sich die Leistungskennzahlen auf unmittelbare Ergebnisse konzentrieren.

Die Umfragedaten, die anhand von Antworten in fünf Sprachen von Forschern aus verschiedenen Karrierestufen und Disziplinen erhoben wurden, zeigen, dass Politik allein keinen kulturellen Wandel bewirken kann. Ohne praktische Unterstützungsstrukturen, angemessene Anerkennungssysteme und fachspezifische Leitlinien bleibt der Übergang vom Bewusstsein zum Handeln unvollständig.

The State of Open Data 2025 report, based on responses from nearly 44,000 researchers across 212 countries since 2016, documents a paradox in academic data sharing. Awareness of FAIR principles—making data Findable, Accessible, Interoperable and Reusable—has surged from 15.2% in 2018 to 40.6% in 2025. Nearly 80% of researchers now have at least some familiarity with these standards, compared to 40% seven years ago.

However, support for mandatory data sharing policies has declined in several major research nations. Australia experienced the steepest drop, with researchers strongly supporting national mandates falling from 63.2% in 2016 to 27.4% in 2025. The United States saw a similar trajectory, declining from 52.9% to 29.7%. Only India maintained support above 50%, though even this figure decreased from 59.8% to 54.7%.

„If we are to really change custom, practice and culture in the research sector we do have to recognise that we need incentives as well as mandates,“ Sir Nigel Shadbolt noted in the 2016 inaugural report. A decade later, his observation remains relevant.

The data reveals a fundamental disconnect between policy and practice. While 88.1% of researchers support open access to publications and 80.9% endorse open data sharing as scholarly practice, 69.2% believe they receive insufficient credit for making their data available. This „credit gap“ has narrowed only modestly since 2020, when 77.9% reported inadequate recognition.

Regional differences highlight the need for locally adapted approaches. In China, Dawei Zhang, deputy director of the National Materials Corrosion and Protection Data Centre, describes rapid infrastructure development with 20 national standards and dedicated data platforms. Meanwhile, Joy Owango, founding director of Training Centre in Communication in Kenya, emphasizes how the Africa PID Alliance leverages existing open infrastructure rather than creating parallel systems.

Quality concerns compound implementation challenges. Melissa Haendel, a professor at the University of North Carolina, observes that recent policy changes have created „data dumping grounds“ where information is technically shared but not genuinely reusable. The gap between availability and usability requires attention to documentation, standards, and metadata.

Artificial intelligence adoption in research workflows accelerated dramatically between 2024 and 2025. Active use of AI for data processing jumped from 22.1% to 31.9%, while metadata creation saw similar gains from 16.1% to 25.1%. This shift suggests AI tools may help address interoperability challenges, though transparency and reproducibility concerns require careful consideration.

The report identifies three priorities for the coming decade: reforming research assessment to properly credit data sharing, investing in AI-enabled solutions that simplify sharing while maintaining quality standards, and developing regionally coordinated infrastructure that reflects local contexts and disciplinary norms.

Brian Nosek, executive director of the Center for Open Science, frames the timeline perspective: „Fundamental research is on a very long timescale. Someone might re-analyze data tomorrow, or it may not be revisited for a decade.“ This extended impact horizon complicates institutional efforts to demonstrate return on investment, particularly when performance metrics focus on immediate outcomes.

The survey data, collected through responses in five languages from researchers across diverse career stages and disciplines, reveals that policy alone cannot drive cultural change. Without practical support structures, adequate recognition systems, and discipline-specific guidance, the movement from awareness to action remains incomplete.