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Vernetzte Wissensgraphen: Community-basierte Erstellung von semantischen Metadatenprofilen mit AIMS
(2026)
Linked Data bietet die Möglichkeit vorhandenes Wissen zu digitalen Ressourcen maschinenverständlich und interoperabel abzubilden. Die disziplin-spezifische oder anwendungsorientierte Erstellung von Metadaten für solche Wissensgraphen mithilfe des Resource Description Framework (RDF) ist oft eine Herausforderung. Einerseits fehlt es häufig an Kompetenzen für die Konzepte, andererseits unterstützen nur wenige Werkzeuge die automatische Erzeugung entsprechender Metadaten.
Im Projekt AIMS (Applying Interoperable Metadata Standards) wurde eine Plattform entwickelt, die hierbei unterstützt. Metadatenprofile in Form sogenannter SHACL-Shapes können von Domänenexpert:innen mithilfe von AIMS kollaborativ entwickelt und persistent veröffentlicht werden. Basierend auf diesen Profilen erzeugt AIMS automatisiert Formulare, die eine Eingabe und Validierung der Metadaten ermöglichen und somit die Erzeugung von RDF-basierten Metadaten, ohne, dass die eingebenden Personen RDF beherrschen müssen. Profile werden mit AIMS dabei auf Basis etablierter Ontologien und Vokabularen zusammengestellt, durch Vererbung miteinander verknüpft und somit hohe Interoperabilität bei gleichzeitiger Flexibilität sichergestellt. Die Plattform erlaubt außerdem die gemeinsame Verwaltung von Metadatenprofilen durch Communities. Zur einfachen Anwendung der Profile können die AIMS-Komponenten in digitale Forschungswerkzeuge integriert werden, z.B. umgesetzt im Datenmanagement Tool Coscine sowie aktuell geplant für die beiden elektronischen Laborbücher eLabFTW und openBIS.
In diesem Beitrag stellen wir den durch AIMS unterstützten Ansatz sowie verschiedene Anwendungsbeispiele vor und skizzieren potenzielle Anknüpfungspunkte für wissenschaftliche Bibliotheken. AIMS ist sowohl als NFDI4ING Metadata Profile Service öffentlich verfügbar als auch als Open Source Software veröffentlicht.
Datenmanagementplanung (DMP) ist ein etabliertes Werkzeug zur Unterstützung der Forschenden bei der Erstellung nachnutzbarer und FAIRer Forschungsdaten. In Deutschland ist RDMO (Research Data Management Organiser, https://rdmorganiser.github.io) de-facto die Standardsoftware für DMP, bereitgestellt an vielen Hochschulen und Forschungseinrichtungen und oft durch Bibliotheken betreut. RDMO ermöglicht die strukturierte Planung und Organisation des Datenmanagements, erleichtert den Forschenden die Erstellung eines Datenkonzepts für ihren Förderantrag, und unterstützt gleichzeitig, dass darüber hinaus vorhandene FDM-Dienste und Services passend in diese integriert werden. Die RDMO-Community ist seit 2024 in einem Verein organisiert.
An der ULB Darmstadt wird RDMO seit 2019 in einer Multi-Mandanten-Instanz betrieben. Zunächst aufgebaut im Rahmen der hessischen Forschungsdaten-Landesinitiative HeFDI, wurde der Dienst stetig erweitert und bietet zurzeit (Stand Ende 2025) 26 Einrichtungen und NFDI-Konsortien das Hosting von RDMO. Mit der Integration des Angebots in den NFDI-Basisdienst DMP4NFDI wurde ein wichtiger Grundstein für die breite Versorgung fachspezifischer Bedarfe gelegt. Der Mandanten-Service ermöglicht es jeder beteiligten Einrichtung ein passendes Angebot für ihre jeweilige Zielgruppe anzubieten. Gleichzeitig wird die einfache Nachnutzung und Kooperation bei der Erstellung und Pflege von DMP-Templates im Hintergrund unterstützt.
Mit “RDMO as a Service” bietet die ULB Darmstadt diesen Dienst ab 2026 bundesweit für interessierte Einrichtungen als Beitrag zu einer föderierten NFDI. In unserem Vortrag behandeln wir:
das konkrete Angebot des RDMO-Hostings inkl. Entwicklungspartnerschaften,die Genese eines lokalen Dienstes einer Bibliothek hin zu einem bundesweiten Angebot,die Möglichkeiten, Chancen, aber auch Herausforderungen der einrichtungsübergreifenden Kooperation bei Datenmanagementplänen und anderen Diensten.
