Sie misst den menschlichen Gang, die Aktivität von Muskeln oder die Kräfte, die auf ein Gelenk wirken: Die Bewegungsanalyse, bei der Daten zu Abläufen, aber auch Störungen des menschlichen Bewegungsapparats erhoben werden. Sie kommt in verschiedenen Bereichen zum Einsatz, etwa bei der Entwicklung neuer Produkte wie zum Beispiel von Schuhen, in der Rehabilitation oder für die klinische Entscheidungsfindung. Die Erhebung von Bewegungsdaten ist dabei meistens aufwendig und ressourcenintensiv. So müssen passende Probandinnen und Probanden rekrutiert, deren Bewegungen in speziellen Laboren mithilfe von High-End-Kameras und Markern erfasst und mit leistungsfähigen Computern aufbereitet und analysiert werden – eine Datenerhebung also, die mit viel Vor- und Nachbereitung verbunden ist und einiges an Ressourcen benötigt. Angesichts dieses Aufwands wäre es sinnvoll, wenn Bewegungsdaten aus einzelnen Forschungs- und Entwicklungsprojekten öffentlich zugänglich wären und so mehrfach wiederverwendet werden könnten – von anderen Wissenschaftlerinnen, von Therapeuten oder Produktentwicklerinnen. Bloss: Solche Open Research Data (ORD) sind in der Bewegungsanalyse rar gesät. «Der Anteil an öffentlich zugänglichen Daten aus Bewegungslaboren ist klein», sagt Michelle Haas . Die Bewegungswissenschaftlerin am Departement Gesundheit gehört zum Team von «MoveD – Open Research Data in Swiss Movement Laboratories» . Das von swissuniversities finanzierte Forschungsprojekt des Instituts für Physiotherapie möchte die Veröffentlichung von ORD aus den Schweizer Bewegungslaboren fördern. Dafür haben die Forschenden Guidelines erarbeitet, mit denen die Bereitstellung von Daten vereinfacht und unterstützt werden soll. «Forschende werden an Publikationen gemessen – Datenpublikationen gehören aber noch nicht dazu.» Michelle Haas, Bewegungswissenschaftlerin am Departement Gesundheit Eines der grössten Hindernisse, das einer stärkeren Publikation von Bewegungsdaten im Weg steht: Der Prozess benötigt Zeit und bindet Ressourcen. «Für ORD müssen zusätzliche Metadaten und Informationen zur Datenerhebung und zu den Probandinnen und Probanden erfasst werden, die Daten in ein offenes Format umgewandelt und so strukturiert werden, dass sie mit anderen Softwares und Datenstrukturen kompatibel sind», schildert Haas ein paar der Aufgaben, die ORD mit sich bringen. Viele Forschende scheuten diesen Zusatzaufwand und nutzten die Zeit lieber für weitere Forschung. Das habe wohl auch mit dem geringen Stellenwert von Datenpublikationen zu tun, vermutet Haas. «Wir Forschende werden an unseren Publikationen gemessen – Datenpublikationen gehören im Moment aber noch nicht dazu.» Werden Daten trotzdem öffentlich zugänglich gemacht, entsprechen sie laut Haas häufig nur teilweise den Anforderungen an ORD. «Sie werden beispielsweise als Anhang zu Publikationen veröffentlicht – was es schwierig macht, sie zu finden.» Oftmals genügten die Daten deshalb nicht den international anerkannten FAIR-Prinzipien für ORD. Der FAIR-Grundsatz besagt, dass Daten auffindbar (findable), zugänglich (accessible), kompatibel (interoperable) und wiederverwendbar (reusable) sein sollten. Die MoveD-Guidelines, die in Zusammenarbeit mit einigen Schweizer Bewegungslaboren erarbeitet worden sind, zeigen auf, wie Daten so aufbereitet werden können, dass sie den FAIR-Prinzipen entsprechen. Die Guidelines decken dabei den gesamten Lebenszyklus der Daten ab – von der anfänglichen Planung über die Erhebung, Verarbeitung und Analyse bis zur Veröffentlichung. Eine entsprechende Mustervorlage hilft ausserdem dabei, Metadaten mit einem geringeren Aufwand zu erfassen. Auch auf ethische und rechtliche Fragestellungen gehen die Richtlinien ein. «Ein Workshop mit Mitarbeitenden der Bewegungslabore in der Schweiz hat gezeigt, dass bei diesen Fragen grosse Unsicherheiten bestehen», erklärt Michelle Haas. Bedenken bestünden vor allem bezüglich des Datenschutzes – neben dem Zusatzaufwand wohl einer der Hauptgründe dafür, dass Bewegungsdaten eher selten als ORD aufbereitet werden. «Wie bei anderen Forschungsprojekten im Gesundheitsbereich werden sensible persönliche Daten erhoben.» Der Schutz dieser Daten und damit auch der Persönlichkeitsrechte von Studienteilnehmenden nimmt deshalb einen hohen Stellenwert ein – ein Schutz, der mit der Veröffentlichung der Daten theoretisch geschwächt werden kann. «Auch bei vermeintlich anonymisierten Daten besteht ein gewisses Risiko, dass sie in Kombination mit weiteren Angaben Rückschlüsse zur Person zulassen, von der sie stammen», führt Michelle Haas aus. Erschwerend kommt laut der Forscherin hinzu, dass ethische und rechtliche Vorgaben häufig einen Interpretationsspielraum haben. «Das führt dazu, dass sich ihre konkrete Auslegung von Fall zu Fall unterscheidet», sagt Michelle Haas und illustriert diese Herausforderung an einem Beispiel: Ob ein Datensatz ausreichend anonymisiert sei, hänge laut Gesetzgebung auch vom Aufwand ab, den es benötige, um trotzdem Rückschlüsse auf die Person machen zu können. «Das Gesetz sieht die Anonymisierung als gegeben an, wenn dieser Aufwand unverhältnismässig hoch ist – doch was heisst das im konkreten Fall?» Die im MoveD-Projekt erarbeiteten Guidelines unterstützen Bewegungswissenschaftlerinnen bei der Beurteilung rechtlicher und ethischer Fragen. Und sie vermitteln das Wissen, das es braucht, um Bewegungsdaten ausreichend zu anonymisieren oder zu verschlüsseln. Das Projekt befindet sich derzeit in der Disseminationsphase: Die Guidelines werden über verschiedene Kanäle bekannt gemacht, beispielsweise auf Kongressen und via Newsletter, und stehen auf dem Online-Repositorium Zenodo zur Verfügung. Ausserdem werden sie von mehreren Bewegungslaboren in der Schweiz getestet und validiert. «Das Feedback der Labore fliesst in einem iterativen Prozess in die Guidelines ein», sagt Michelle Haas. Auch das MoveD-Projektteam testet das Resultat ihrer bisherigen Arbeit in einem Projekt. «Die Aufbereitung der Daten aus dem Projekt soll zeigen, ob die Guidelines ausreichend sind.» (Bild: Gorodenkoff/Adobestock) Tobias Hänni
