Daten gelten heute als der wesentliche Treiber f\u00fcr die Wortsch\u00f6pfung, da sie neue Erkenntnisse, neue Anwendungen oder Prozesse schaffen k\u00f6nnen. Um diese Wirkung entfalten zu k\u00f6nnen, m\u00fcssen Daten aus verschiedenen Bereichen zusammengef\u00fchrt werden. Das Teilen und Nutzen von Daten f\u00fcr datengetriebene Forschung, Innovation und Wortsch\u00f6pfung hilft so bei der Schaffung von L\u00f6sungen f\u00fcr gesellschaftliche Herausforderungen wie die Entwicklung nachmaliger Mobilit\u00e4tskonzepte, die Erforschung komplexer Klimasysteme oder die Bek\u00e4mpfung seltener Krankheiten. Daten erlangen somit erst durch das Teilen innerhalb einer Anwendungsdom\u00e4ne ihren Wert, der sich durch das Teilen von Daten zwischen Akteuren aus unterschiedlichen Anwendungsdom\u00e4nen in Forschung und Wirtschaft weiter steigern kann.<\/p>\n\n\n\n
Trotz dieser Potenziale werden Daten aktuell nicht ausreichend zwischen Akteuren in Forschung und Wirtschaft geteilt. Gr\u00fcnde hierf\u00fcr sind unter anderem zu hohe Transaktionskosten aufgrund fehlender technischer Voraussetzungen und zu hoher rechtlicher H\u00fcrden, mangelnde Anreize, fehlendes Vertrauen und nicht zuletzt Koordinationsprobleme unter den Beteiligten, die entsprechenden Voraussetzungen gemeinsam zu schaffen. Man kann spieltheoretisch auch von einem Dilemma kollektiven Handelns sprechen.<\/p>\n\n\n\n
Um das Teilen von Daten zu f\u00f6rdern, werden verschiedene L\u00f6sungsans\u00e4tze diskutiert. Hierbei werden Datentreuhandmodelle (DTM) als vielversprechendes Instrument betrachtet. Das Bundesministerium f\u00fcr Bildung und Forschung (BMBF) f\u00f6rdert daher 20 Pilotprojekte zur Entwicklung von Datentreuhandmodellen in verschiedenen Sektoren. Die wissenschaftliche Begleitung dieser Projekte konzentriert sich auf vier Querschnittsthemen: technische Infrastruktur, rechtliche Rahmenbedingungen, Gesch\u00e4ftsmodelle und Akzeptanz, Skalierung und Transfer von DT. Der vorliegende Bericht pr\u00e4sentiert die Ergebnisse aus dem Arbeitspaket 1.1 \u2013 Bestandsaufnahme in der Begleitforschung, in dem eine Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zu Datentreuhandmodellen ausgewertet wird. Dar\u00fcber hinaus werden sechs Anwendungsbeispiele von DTM oder \u00e4hnlichen L\u00f6sungsans\u00e4tzen analysiert. Die Ergebnisse bieten einen Zwischenstand und werden im weiteren Verlauf der Begleitforschung weiterentwickelt.<\/p>\n","protected":false},"template":"","solution":[],"sector":[],"class_list":["post-52917","report","type-report","status-publish","hentry"],"acf":[],"yoast_head":"\n