Erschließung, Linked Open Data, RDA
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Das Thema Nachhaltigkeit ist für Universitäten heute von zentraler Bedeutung: Neben der Durchführung von praktischen Nachhaltigkeitsmaßnahmen im Universitätsbetrieb wird dabei auch der Lehr- und Forschungsbetrieb unter dem Aspekt der Nachhaltigkeit betrachtet. Das Nachhaltigkeitsengagement von Universitäten wird zunehmend in Form von Indikatoren gemessen. Beispielsweise ist im THE-Nachhaltigkeitsranking im Bereich Forschung die Anzahl Publikationen, welche den Zielen für nachhaltige Entwicklung der Vereinten Nationen (United Nations Sustainable Development Goals) zugeordnet werden, zentraler Bestandteil. Zudem können Publikationen innerhalb der Nachhaltigkeitsdimensionen des Drei-Säulen-Modells (triple bottom line) auf ökonomischer, sozialer sowie ökologischer Ebene gezählt werden.
Der vorliegende Beitrag liefert einen Überblick über die derzeit angewendeten Ansätze zur Zuordnung von wissenschaftlichen Publikationen zu den Zielen für nachhaltige Entwicklung. Grundsätzlich können manuelle und automatisierte Ansätze zur Zuordnung von SDGs zu einzelnen Publikationen unterschieden werden. Manuelle Ansätze setzen auf die Zuordnung von Publikationen durch die Forschenden selbst oder durch andere Personen. Automatisierte Ansätze basieren dagegen auf systematischen Suchanfragen oder Machine-Learning- bzw. KI-Methoden, um Publikationen anhand des Textes einem oder mehreren Zielen zuzuordnen. Der Beitrag beschreibt und vergleicht Ansätze in verschiedenen bibliographischen Datenbanken wie Scopus, Web of Science, Dimensions, OpenAIRE und OpenAlex. Zudem wird die aktuelle Implementierung der Erfassung im Repositorium der Universität Mannheim vorgestellt und es werden mögliche Weiterentwicklungen diskutiert. Der Beitrag endet mit einer kritischen Betrachtung der grundlegenden Zuordnungsproblematik aufgrund von Faktoren wie Subjektivität und Fragen der Interpretation.
Das Semantic Web ist die Vision einer Erweiterung des World Wide Webs, so dass die Daten nicht nur für Menschen leicht verständlich dargestellt werden, sondern auch von Maschinen verwertbar sind. Mit einer entsprechenden Ausgestaltung von Links zwischen einzelnen Webressourcen wäre das Web als riesige, globale Datenbank nutzbar. Darin könnten dann Softwareagenten für uns auch komplexe Fragestellungen und Planungen bearbeiten. In dieser Arbeit soll gezeigt werden, dass jede Bibliothek interessante Daten für das Semantic Web hat und umgekehrt von ihm profitieren kann. Ein Schwerpunkt liegt auf möglichen Anwendungsszenarien mit dem speziellen Fokus beim Bibliothekswesen.
Ein wichtiger Pfeiler nachvollziehbarer und reproduzierbarer Forschung ist der offene Zugang zu Forschungsergebnissen. Dazu gehört, zunehmend festgelegt in Projektförderbedingungen, die Veröffentlichung der im Forschungsprozess entstandenen Daten als Open Data. Die Publikation von Daten wird momentan, je nach Disziplin, sehr unterschiedlich praktiziert. Dies erschwert eine systematische Erfassung von Open Data, etwa über persistente Identifikatoren bzw. Relationen zwischen Text- und Datenpublikationen. Ein an der Charité Berlin entwickelter Text Mining Algorithmus zur automatisierten Identifikation von Open Data in Textpublikationen (ODDPub) bietet dafür eine mögliche Lösung. Das Vorgehen wurde hier anhand einer Stichprobe von Publikationen der TU bzw. des Universitätsklinikums Dresden erprobt und systematisch mit den Klassifikationsergebnissen des DataSeer Natural Language Processing Modells (extrahiert aus dem PLOS Open Science Indicators Datensatz) und einer manuellen Kodierung verglichen.
Die beiden automatisierten Klassifikationen stimmen zu einem großen Teil überein und haben vergleichbare F1-Scores, eine Metrik zur Bewertung von Klassifikationsmodellen. Allerdings hat ODDPub eine etwas höhere Precision als DataSeer, während DataSeer einen höheren Recall aufweist. D.h. DataSeer findet zwar fast alle tatsächlichen Datenpublikationen, identifiziert dafür aber einige fälschlicherweise als Open Data, während ODDPub weniger falsch klassifiziert, dafür aber einige tatsächlich Open Data enthaltende Publikationen verpasst. Abweichungen von der manuellen Kodierung fanden sich für beide Algorithmen u.a. für die Identifikation von Datennachnutzung oder bei fehlerhaften Verlinkungen.
Im Vortrag stelle ich das Vorgehen und die Ergebnisse der Untersuchung dar, wäge die Nutzungsmöglichkeiten der beiden Verfahren gegeneinander ab und geben einen Ausblick auf mögliche Weiterentwicklungsszenarien zum standardisierten Auffinden veröffentlichter Forschungsdaten.
Die Landesinitiative für Forschungsdatenmanagement FDM-BB vereint seit 2019 die acht staatlichen Hochschulen und außeruniversitären Forschungseinrichtungen aus Brandenburg in einem gemeinsamen Netzwerk Forschungsdatenmanagement (FDM). Aus dieser Landesinitiative FDM-BB ist das 2022 gestartete und durch das BMBF und das MWFK des Landes Brandenburg geförderte Projekt IN-FDM-BB hervorgegangen, welches die Etablierung nachhaltiger und institutionalisierter FDM-Strukturen, gemeinsamer FDM-Dienste und verteilter Kompetenzschwerpunkte in Brandenburg vorantreibt.
Das Hands-on Lab startet mit einer kurzen Projektvorstellung und einem Bericht aus der Landesinitiative FDM-BB. Im weiteren Verlauf wollen wir gemeinsam die Rolle und die Möglichkeiten der Bibliotheksbeschäftigten im FDM-Prozess schärfen. Zudem können Herausforderungen und Lösungsansätze anhand von Praxisbeispielen diskutiert werden. Einen besonderen Fokus wollen wir auf die potentiellen Gemeinsamkeiten und Unterschiede bezüglich der Anforderungen an das FDM und die Bibliotheksbeschäftigten an den Hochschulen für Angewandte Wissenschaften, den Universitäten und den außeruniversitären Forschungseinrichtungen legen.
Im Rahmen eines World-Café-Formats werden wir gemeinsam verschiedene Themenbereiche im FDM-Prozess, z. B. Institutionalisierung, Qualifizierung, Berufsfelder (z.B. Data Stewards), FDM-Dienstleistungen, IT-Dienste sowie Zusammenarbeit und Vernetzung bearbeiten.
Bibliotheken sind derzeit mit Schlagworten wie Web 2.0, social software, e-science, open access usw. und den entsprechenden Technologien konfrontiert - da will natürlich niemand den Anschluss verpassen. Nicht nur die Konsequenzen dieser Entwicklungen sind aber unklar, manchmal sind es sogar schon die Definitionen, und Diskussionen über neuartige Informationskanäle wie Wikipedia ähneln oft eher Glaubenskriegen als sachlichen Auseinandersetzungen. Da empfiehlt es sich, in engem Kontakt mit den Benutzern zuerst deren Bedürfnisse festzustellen, und dabei das Kerngeschäft – Informationsbereitstellung und -vermittlung, Beratung und Betreuung, an einer Hochschule auch Schulung und Ausbildung - fest im Auge zu behalten. Neue Technologien und Trends sind daher zuerst einmal im Hinblick auf ihre Nützlichkeit für diese Aufgaben zu beurteilen. Andererseits sind offensichtlich die schon etablierten Datenbanken, e-Books und e-Journals durchaus noch nicht so präsentiert, integriert und genutzt, wie dies erforderlich wäre – nicht nur Benutzer, auch Bibliotheken und sogar die Produzenten haben damit noch zahlreiche Probleme. Eine Momentaufnahme aus dem Informationszentrum Chemie Biologie Pharmazie wird dies veranschaulichen.
Spätestens seit der Studie „OCR of historical printings" (Springmann und Lüdeling, 2017) ist die landläufige Annahme, dass die Qualität automatischer Texterkennungsverfahren (OCR) mit zunehmendem Alter der Vorlage schlechter wird, widerlegt. Wird die OCR-Software mit passenden, manuell transkribierten Bild-Text-Paaren trainiert, sind Erkennungsraten jenseits 99 % auch für sehr frühe, vorindustrielle Drucke möglich. Dank quelloffener OCR-Engines wie Tesseract, kraken und Calamari ist es technisch möglich, jegliche Digitalisierungsvorhaben mit passgenauen Erkennungsmodellen zu stützen und so wissenschaftlich nachnutzbare Textergebnisse zu erzielen. Hochqualitative Trainingsmaterialen in ausreichendem Umfang sind jedoch für die meisten Schriftarten und Epochen nach wie vor ein Desiderat. Um diesem zu begegnen, engagieren sich Mitarbeitende der SLUB seit vergangenem Jahr in einer kollaborativen Transkriptionsinitiative. Da existierende Annotationswerkzeuge meist hohe technische Kenntnisse und dadurch eine lange Einarbeitungszeit erfordern, wurde zu diesem Zwecke ein einfacher Arbeitsablauf auf Basis geläufiger Tabellenkalkulationsprogramme entwickelt: Zunächst werden die zu transkribierenden Materialien mit Hilfe der im OCR-D-Projekt entwickelten Workflows vorprozessiert. Die noch fehlerbehafteten Textzeilen werden dann gemeinsam mit ihren korrespondierenden Bildderivaten in ein Tabellendokument exportiert. Anschließend korrigieren zwei Bearbeiter unabhängig voneinander die Volltexte und filtern fehlerhafte Bildausschnitte. Die entstehenden Transkriptionen werden dann miteinander verglichen und nur identische Zeilen gehen in die Trainingsdaten ein. Diese werden über GitHub veröffentlicht, stehen so der Allgemeinheit zur Verfügung und können ggf. nachkorrigiert werden. In unserer Präsentation zeigen wir erste Ergebnisse, adressieren häufige Fragen und mögliche Lösungen und berichten über Planungen, die Initiative als partizipatives Format auch für Nutzende auszurollen.