Innovative Ideen aus Open Data und unter Partizipation von Wissenschaft, Wirtschaft, Verwaltung und Bürgern entwickelt – hier liegt das Potenzial einer zukunftsfähigen Gesellschaft. Um mitzuhelfen, es zu heben, hat der Stifterverband den Open Data Impact Award ins Leben gerufen.

Preisverleihung am 7. November 2022: Aufzeichnung des Livestreams

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Daten (Foto: Burak The Weekender/Pexels)

Am 7. November 2022 wurden drei Projekte mit dem Open Data Impact Award ausgezeichnet.
Die offizielle Preisverleihung fand im Berliner Quadriga Forum statt.

Veranstaltungsprogramm
Pressemitteilung zur Preisverleihung

Open Data Impact Award (Logo)

Open Data besitzt ein großes Innovationspotenzial. Von der Nachnutzung von Forschungsdaten profitieren alle: die Wissenschaft, wenn Datensätze von anderen Forschenden überprüft und weiterentwickelt werden können. Es gewinnt aber auch die Gesellschaft, wenn aus Daten Innovationen entstehen. Datenschätze zu heben und Nachnutzung zu ermöglichen gelingt nur, wenn Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler ihre Daten aktiv offenlegen. Doch im Alltag der Wissenschaft wird diese Praxis noch nicht überall gelebt. Die Gründe dafür sind vielfältig. Zu den Hindernissen zählen unzureichende Ressourcen, bestehende Reputationsmechanismen und fehlendes Wissen.

Mit dem Open Data Impact Award will der Stifterverband deshalb im Rahmen seiner Initiative innOsci – Forum offene Innovationskultur einen Beitrag leisten, Open Data in der Wissenschaft zu stärken. Der Preis wird 2022 vom Stifterverband in Kooperation mit dem Magazin DUZ zum dritten Mal verliehen. Er bietet:

  • eine Fördersumme von insgesamt 30.000 Euro, verteilt auf drei Preisträger
  • Sichtbarkeit für Preisträger und Thema durch Medien und Öffentlichkeitsarbeit
  • Zugang zum Netzwerk des Stifterverbandes im Bereich Innovation

Wer konnte sich bewerben?

Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler oder Forschergruppen aller Disziplinen an Hochschulen oder außeruniversitären Forschungsinstitutionen mit einem Sitz in Deutschland, die ihre Forschungsdaten offen gestellt und eine Nachnutzung ermöglicht haben und eine innovative Nachnutzung außerhalb der Wissenschaft entwickelt haben oder das Potenzial für einen gesellschaftlichen Impact in der Nachnutzung ihrer Daten aufzeigen. Bewerbungsschluss war der 10. Juli 2022.

Welche Daten werden für diesen Preis als Open Data bewertet?

Datensätze oder Datenstreams aus der Forschung (keine öffentliche Verwaltung), deren Nutzungsrechte auch eine kommerzielle Nutzung zulassen (CC-0 oder CC-BY bzw. äquivalente Lizenzen) und als Public Domain zu verschiedenen Formen der Nachnutzung offen zur Verfügung gestellt wurden. Eine Publikation, die einen Datensatz nur beschreibt, aber die Primärdaten nicht veröffentlicht, ist nicht ausreichend.

Welchen Impact würdigt die Auszeichnung?

Jegliche Verwertung, die im außer-akademischen Bereich einen gesellschaftlichen Mehrwert erzeugt und der Allgemeinheit zur Verfügung gestellt wird (zum Beispiel eine App, ein Produkt, ein technisches Hilfsmittel, eine kulturelle Nachnutzung). Die Verwertung kann in wirtschaftlichen oder gemeinnützigen Organisationen erfolgen, sollte aber eine gesellschaftlich relevante Wirkung haben. Der Verwertungsprozess muss noch nicht abgeschlossen, aber absehbar sein.

Wer erhält die Preisgelder?

Insgesamt werden drei Förderpreise in einer Höhe von 15.000, 10.000 und 5.000 Euro verliehen. Preisträger sind die forschenden Personen oder die Forschergruppe, welche die Daten erhoben und veröffentlicht haben. Das Preisgeld wird an die beteiligte Forschungsinstitution ausgezahlt (Wissenschaftseinrichtung mit einem Sitz in Deutschland) und ist zweckgebunden an ein von der einreichenden Person/Gruppe beschriebenes Projekt im Bereich Open Data an dieser Institution.

Welche Kriterien gibt es?

Eine Fachjury von Vertreterinnen und Vertretern aus Wissenschaft, Wirtschaft und Zivilgesellschaft wählt die Preisträgerinnen und Preisträger aus. Kriterien sind:

  • Grad der Offenheit der Daten und Beachtung der FAIR-Kriterien
  • Reifegrad der Innovation, die durch die Nachnutzung entsteht oder entstanden ist
  • Mehrwert der Innovation für die Gesellschaft

Kontakt

Anna Held (Foto: Damian Gorczany)

Anna Held

ist Programmmanagerin im Bereich "Programm und Förderung".

T 030 322982-538

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Die Preisträgerinnen und Preisträger 2022

Mit dem Open Data Impact Award will der Stifterverband im Rahmen seiner Initiative innOsci – Forum offene Innovationskultur einen Beitrag leisten, Open Data in der Wissenschaft zu stärken. Der Preis ist auf mindestens drei Jahre angelegt und wurde im November 2022 vom Stifterverband in Kooperation mit dem Magazin DUZ zum dritten Mal verliehen. Er ist mit insgesamt 30.000 Euro dotiert. Die Summe wird auf drei Preisträgerinnen und Preisträger verteilt.

Eine Jury, zusammengesetzt mit Open-Data-Expertinnen und Experten aus den Bereichen Wissenschaft, Wirtschaft und Zivilgesellschaft, hat unter den eingereichten Projekten aus verschiedenen Forschungsbereichen folgende drei Projekte ausgewählt:

  • Der erste Preis, dotiert mit 15.000 Euro, geht an das Projekt "OpenSenseMap" unter der Leitung von Angela Schwering von der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster. Das Forschungsprojekt gehört zu den größten offenen globalen Sensornetzwerken für Umweltdaten, das konsequent Daten zur Verfügung stellt. Von einigen hundert Messstationen im Jahr 2016 wuchs die OpenSenseMap auf mehr als 10.000 Messstationen mit über elf Milliarden Messungen an. Die hohe Anzahl der Sensoren ermöglicht es, eine Vielzahl verschiedener Umweltphänomene auf lokaler oder regionaler Ebene zu analysieren.
      
  • Den zweiten Preis mit 10.000 Euro erhalten Luigi Lo Iocano und Stephan Wiefling von der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg für das Projekt "Login Data Set for Risk-Based Authentication". Risk-Based Authentication (RBA) ist ein datenbasierter Ansatz zur Verbesserung der Online-Kontensicherheit im Internet. Der Datensatz bietet großes Potenzial, neue Innovationen bei RBA-Systemen zu schaffen. Das heißt mit neuen RBA-Lösungen können Menschen weltweit besser vor Cyberangriffen geschützt werden.
     
  • Der dritte Preis von 5.000 Euro geht an Sean Fobbe von der Ludwig-Maximilians-Universität München für das Projekt "Corpus of Decisions: International Court of Justice (CD-ICJ)". Bei den Datensätzen handelt es sich um das Fundament für Forschung und Entwicklung in der quantitativen Analyse von juristischen Texten. Die Datensätze erlauben es Akteuren mit wenig Kapital (NGOs, Start-Ups sowie kleinen und mittelständischen Unternehmen) innovative Lösungen für juristisch-politische Probleme zu entwickeln. Anwendungsfälle sind die Vorhersage von Urteilen durch Künstliche Intelligenz, die systematische Kontrolle von Judikative und Legislative, die automatisierte Zusammenfassung von juristischen Dokumenten, die Analyse des Gesetzgebungsverfahrens, die smarte Unterstützung beim Erstellen von juristischen Texten sowie die Entwicklung neuer Darstellungsformen juristischen Wissens.

 

Die Preisträgerinnen und Preisträger 2021

  • Der erste Preis mit 15.000 Euro ging an das Projekt "CoronaNet Government Response Event Dataset" unter der Leitung von Tim Büthe mit Cindy Cheng und Luca Messerschmidt, Hochschule für Politik an der Technischen Universität München. Das Forschungsprojekt dokumentiert systematisch die von den Regierungen weltweit als Reaktion auf COVID-19 ergriffenen Maßnahmen, um akademischen und angewandten Forschern, Journalisten und Entscheidungsträgern ein besseres Verständnis der Ursachen und Folgen dieser politischen Reaktionen zu ermöglichen.
     
  • Den zweite Preis in Höhe von 10.000 Euro erhielten Clara Betancourt und Sabine Schröder vom Forschungszentrum Jülich für das Projekt "TOAR App, Tropospheric Ozone Assessment Report database". Die Datenbank ist eine der größten Sammlungen von globalen oberflächennahen Ozonmessungen. Um die Nachnutzung dieser Daten weiter zu fördern, entwickeln sie eine Smartphone-App, mit der Landwirte ozonbedingte Schäden an ihrer Ernte quantifizieren können.
     
  • Der dritte Preis war mit 5.000 Euro dotiert und ging an Marco Körner und Maja Schneider von der Technischen Universität München für das Projekt "EuroCrops: A Pan-European Dataset for Time Series Crop Type Classification". Neben der Agrarsubventionskontrolle können auf Basis der Daten Modelle zu Abschätzung von Ertragsmengen trainiert werden. Es wird möglich, frühzeitig Pflanzenkrankheiten zu erkennen und deren Auswirkungen auf folgende Wachstumsphasen vorherzusagen. Auf diese Weise werden UN-Nachhaltigkeitsziele wie Ernährungs- und Versorgungssicherheit besser erreicht.
duz-Sonderheft zum Open Data Impact Award (Preview)

Freier Zugang zu Daten beflügelt die Wissenschaft, und auch die Gesellschaft profitiert von Open Access, wenn aus Ideen Lösungen entstehen. Das Magazin DUZ hat die drei Preisträger 2021 in einer Sonderpublikation vorgestellt.

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Warum ist Open Data in der Forschung wichtig?

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Warum ist Open Data in der Forschung wichtig? (Video)

Die Preisträgerinnen und Preisträger 2020

  • Michael Schmitt von der Hochschule München erhielt den Siegerpreis in Höhe von 15.000 Euro für seinen Datensatz zur Entwicklung von KI-Verfahren in der Erdbeobachtung. Dabei handelt es sich um ein hochdynamisches Feld, in dem es zu spannenden Firmengründungen und innovativen Geschäftsideen kommt. Durch die Verbindung moderner KI-Methoden und neuerdings kostenfrei und global verfügbaren Satellitendaten bestehen unzählige Möglichkeiten für einen Transfer von Erkenntnissen aus der Forschung in wirtschaftliche Produkte und Anwendungen.
     
  • Emanuel Deutschmann von der Universität Göttingen wurde mit dem mit 10.000 Euro dotierten zweiten Preis für das "Global Mobilities Project" prämiert. Gestartet ist das Projekt im Februar 2018. Der Datensatz verspricht bessere Modelle und Analysen von menschlicher Mobilität, Globalisierung und den vielfältigen Fragen, die Mobilität und die ungleichen Ressourcenverteilung aufwerfen. In einer ersten externen Publikation hat ein wissenschaftliches Team den Datensatz verwendet, um den Verlauf der Covid-19-Pandemie besser modellieren zu können. Es könnten aber zukünftig auch Transportwege und Fluchtbewegungen nach Naturkatastrophen oder Bürgerkriegen nachgezeichnet werden.
     
  • Claudia Niessner vom KIT Karlsruhe erhielt 5.000 Euro. Sie stellt einen der ersten offenen Datensätze in der Sportwissenschaft zur sportlichen Fitness von Kindern und Jugendlichen zur Verfügung. Daraus können einheitliche Entwicklungsdokumentationen und Grundlagen für Interventionen hervorgehen.

 
Pressemitteilung zur Bekanntgabe der Preisträgerinnen und Preisträger
Gemeinsam mit der DUZ erstellte Broschüre über die Preisträgerinnen und Preisträger (PDF)

Die Preisträgerinnen und Preisträger 2020

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Open Data Impact Award: Video zu den Preisträgern 2020

Ziele des Open Data Impact Awards

Zeigen, was Open Data kann
Potenziale offener Forschungsdaten entfalten
Innovative Nachnutzung von Daten für unsere Gesellschaft ermöglichen
Impulse für Forschung und Wissenschaft setzen

Open Innovation (Teaser)

 
Das Forum für offene Wissenschaft und Innovation

Open Innovation und Open Science versprechen passgenaue Lösungen, radikale Innovationen und neuartige Erkenntnisse für Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft. Doch in Deutschland fehlen bislang disziplin- und themenübergreifende Austauschforen, um konkrete Beispiele vorzustellen, belastbare Bewertungen vorzunehmen und Grenzen und Umsetzungsstrategien zu diskutieren. Der Stifterverband hat deshalb ein Forum für offene Wissenschaft und Innovation ins Leben gerufen – innOsci.

innOsci (Logo)

Strategische Öffnung bedeutet für innOsci, dass Organisationen sich nach außen wie innen öffnen, um Wissen auszutauschen. Vielversprechend sind hierbei insbesondere neue, ungewohnte Wissensquellen und Kollaborationen, da somit bisher ungenutzte Möglichkeitsräume erschlossen werden können. Durch strategische Öffnung können systemische Innovationsanforderungen leichter bewältigt, Vertrauen in forschende Einrichtungen verbessert und vorhandenes Wissen besser genutzt werden. Strategische Öffnung nutzt die Chancen des Teilens von Wissen, setzt aber auch Grenzen zum Schutz der Wissensgeber.
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