Winter Data Wonder #2: Einblicke in die ethischen, rechtlichen und gesellschaftlichen Dimensionen von Data Science

Karlsruhe, den 21. Januar 2026 — Welche ethischen und rechtlichen Fragen tauchen in Data-Science-Projekten eigentlich ganz konkret auf? Und wie gehen Menschen in der Praxis damit um?

Genau das untersucht eine aktuelle Studie von Maria Christoforaki und Stephanie von Maltzan. Stephanie v. Maltzan ist wissenschaftliche Mitarbeiterin bei FIZ Karlsruhe und arbeitet dort im Bereich Immaterialgüterrechte, was der Studie eine klare rechtliche Perspektive gibt.

Die Untersuchung entstand im Rahmen von NFDI4DataScience und basiert auf 30 anonymisierten Experteninterviews, die zwischen November 2022 und Februar 2024 geführt wurden. Die Befragten kommen sowohl aus der Wissenschaft als auch aus der Industrie und bringen sehr unterschiedliche Rollen, Erfahrungsstände und fachliche Hintergründe mit.

Im Mittelpunkt stehen keine abstrakten Prinzipien, sondern reale Erfahrungen aus konkreten Projekten. Themen sind unter anderem Datenschutz, Bias und Diskriminierung, Transparenz und Erklärbarkeit, ELSA-Bewusstsein sowie die Zusammenarbeit zwischen technischen, rechtlichen und fachlichen Disziplinen.

Das Ziel der Studie ist klar: wiederkehrende ethische und rechtliche Herausforderungen in Data-Science-Workflows sichtbar machen und verstehen, wie Forschende und Praktiker damit umgehen. Auf dieser Grundlage sollen praxisnahe Leitlinien für eine verantwortungsvolle und vertrauenswürdige Data Science entwickelt werden.

Der Datensatz ist offen verfügbar unter CC BY-NC-ND 4.0 und eignet sich für Analyse, Lehre und zur Auseinandersetzung mit echten Herausforderungen aus der Data-Science-Praxis. Eine sehr lesenswerte Ressource für alle, die sich dafür interessieren, wie Data Science Projekte tatsächlich mit ethischen, rechtlichen und gesellschaftlichen Herausforderungen umgehen.

Dataset on Zenodo: https://lnkd.in/d5SZ6CTN