Panel Datenkompetenz für die Wissenschaft:
Von Fachkulturen lernen, in der Breite verankern, Verantwortung stärken
Datenkompetenzen sind in den vergangenen Jahren zu einer zentralen Ressource für Forschung und interdisziplinäre Zusammenarbeit geworden. Datenkompetenzzentren setzen dafür gezielt Impulse. Zwei Entwicklungen geben Anlass, bestehende Schwerpunkte zu schärfen: Mit dem Aufkommen generativer KI treten bekannte Herausforderungen im Umgang mit Daten – etwa Qualität, Dokumentation, Bias und Verantwortung – noch deutlicher zutage. Zugleich bleibt die nachhaltige Verankerung von Datenkompetenz in wissenschaftlichen Strukturen eine zentrale Aufgabe.
In unserem Panel knüpfen wir daran an und fragen: Welche Erfahrungen liegen zu Bedarfen und Wirkungen der Datenkompetenzförderung vor und wie gehen sie in die Weiterentwicklung der Ansätze zum Kompetenztransfer ein? Wie haben sich die Erwartungen an Datenkompetenz in unterschiedlichen wissenschaftlichen Disziplinen (weiter)entwickelt und was muss angesichts neuer Entwicklungen neu justiert werden? Welche Bedeutung sollte Datenkompetenzförderung im Wissenschaftssystem weiterhin haben?
Die Impulsvorträge eröffnen unterschiedliche Perspektiven auf Datenkompetenz als Voraussetzung verantwortlichen, datenbasierten Arbeitens. Sie benennen zentrale Herausforderungen und skizzieren Ansatzpunkte für künftige Schwerpunkte der Datenkompetenzförderung.
Wir laden die Datenkompetenz-Community sowie Forschende und Lehrende aller Fächer mit Bezug zu datenbasierten Methoden ein, gemeinsam Erfahrungen zu bündeln, blinde Flecken zu identifizieren und nächste Schritte für die Weiterentwicklung von Datenkompetenzen im Wissenschaftssystem zu diskutieren.
Peer Trilcke
Der Impulsvortrag wendet sich der Frage nach Datenkompetenzen in der Academia aus zwei Perspektiven zu. Aus der geisteswissenschaftlichen Perspektive wird zunächst sowohl auf die vielfältigen (eben z.B. auch philologischen) Traditionen von Datenkompetenzen in den Wissenschaften eingegangen als auch die Rolle von kritischer Datenkompetenz stark gemacht. Daran anschließend wird aus einer wissenschaftssystemischen Perspektive die Datenkompetenzvermittlung im Horizont prekärer Grundfinanzierung und des akademischen Quasi-Wettbewerbs um Drittmittel kritisch reflektiert.
Katharina Schüller
Datenkompetenz beginnt nicht mit Tools, sondern mit der Fähigkeit, Daten kritisch zu hinterfragen. In ihrem Impulsvortrag zeigt Dr. Katharina Schüller, warum viele Analysen scheitern, bevor sie überhaupt beginnen: Herkunft, Zweck und vor allem die Grenzen von Daten werden nicht reflektiert und die Aussagekraft von Ergebnissen somit eingeschränkt. Anhand konkreter Beispiele wird deutlich, wie schnell aus Zahlen scheinbare Wahrheiten werden, die bei genauerem Hinsehen keine sind. Der Vortrag skizziert eine Entwicklung weg von bloßer technischer Kompetenz hin zu einer Haltung, die Unsicherheit aushält und fundierte Entscheidungen überhaupt erst möglich macht.
Philipp Wieder
Peer Trilcke ist Professor für deutsche Literatur des 19. Jahrhunderts an der Universität Potsdam, wo er seit 2017 auch das Theodor-Fontane-Archiv leitet. 2018 hat er das Potsdamer Netzwerk für digitale Geisteswissenschaften mitgegründet, als dessen Sprecher er seitdem fungiert. Er ist Herausgeber u.a. des "Journal of Computational Literary Studies" (https://jcls.io/) und der "Drama Corpora Platform" (https://dracor.org/). Seine Forschungsschwerpunkte liegen in der Literatur und Kultur des 19.-21. Jahrhunderts, in der Theorie und Praxis des (digitalen) Literaturarchivs sowie in den unterschiedlichen Ausprägungen der Digitalen Literaturwissenschaft, v.a. auch der Computational Literary Studies.
Dr. Katharina Schüller ist akkreditierte Statistikerin (AEUStat) und zählt zu den führenden Experten für Data Science, Künstliche Intelligenz und Statistik. Zu ihren Top-Themen gehören Datenstrategien, Data Literacy, Daten- & KI-Ethik und Diversity.
Bereits 2003 gründete sie die Firma STAT-UP Statistical Consulting & Data Science, die sie bis heute als CEO leitet. Mit ihrem Team berät sie internationale Top-Konzerne sowie Bundesbehörden dabei, Datenstrategien und Modelle zu entwickeln, um datenbasierte Entscheidungen mit Hilfe von Statistik, KI und Machine Learning zu treffen. Ihr Wissen über Daten und Statistik gibt sie in Vorträgen und Workshops weiter und vermittelt ihre Kompetenz zudem als Bestseller-Autorin.
Weitere Erfolge sind Auszeichnungen wie etwa der Sonderpreis in der Marktforschung von planung&analyse oder der Digital Female Leader Award.
Professor Dr. Philipp Wieder ist seit Oktober 2011 stellvertretender Leiter der GWDG, einer gemeinsamen Einrichtung der Georg-August-Universität Göttingen und der Max-Planck-Gesellschaft. Zudem leitet er die Arbeitsgruppe „eScience” und hatte von 2019 - 2025 eine Honorarprofessur an der Georg-August-Universität Göttingen inne. Seit 2025 ist er dort ordentlicher Professor für Data Science Infrastructures.
Im Jahr 2000 schloss er sein Studium als Elektroingenieur an der RWTH Aachen ab. Anschließend widmete er sich der Forschung im Bereich Distributed Systems and Grid Computing am heutigen Jülich Supercomputing Centre und promovierte zum Thema Scheduling in verteilten Infrastrukturen an der TU Dortmund. Parallel dazu war er als Gruppenleiter für die Arbeitsgruppe „Service Computing” an der TU Dortmund zuständig.
Philipp Wieder ist in verschiedene Initiativen zu Themen wie Forschungsdatenmanagement und verteilte Service-Infrastrukturen involviert. Neben der European Open Science Cloud ist das insbesondere die Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI), wo er Co-Sprecher des Konsortiums Text+ ist. Zudem verantwortet er zahlreiche nationalen und internationalen Forschungsprojekten und lehrt im Bereich Data Science.
