Digitalisierung, Langzeitarchivierung
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Das OAIS-Referenzmodell (Open Archival Information System) wurde von Bibliotheken und Archiven für alle Arten von Inhalten übernommen und liegt konsequenterweise auch der Langzeitarchivierung von Forschungsdaten zugrunde. Bei diesen zeigen sich einige Limitierungen, die eine Umsetzung der Konzepte des OAIS-Modells in praktische Prozesse behindern. Ein Grundproblem in der Praxis ist die weitgehende Trennung zwischen den Akteuren in verschiedenen Stadien des Lebenszyklus'. Sie führt dazu, dass sowohl Langzeitarchivierung als auch Veröffentlichung von Forschungsdaten bisher häufig erst am Ende eines Projekts bewusst vorbereitet werden, wenn viele Fakten bereits geschaffen wurden, die diese Aufgaben erschweren. Dies hat einerseits mit den drängenden Prioritäten des Forschungs- und Publikationsalltags zu tun und andererseits mit den Eigenschaften von Forschungsdaten allgemein sowie mit der Kleinteiligkeit und Heterogenität von „Small Data" oder dem „Long Tail" von Forschungsdaten im Besonderen. Jüngere Anstrengungen der Forschungsförderer, eine Planung dieser Aspekte des Datenmanagements in einem möglichst frühen Stadium herbeizuführen, sind für viele Forschende noch Neuland. Der Vortrag diskutiert Beobachtungen und Fragen zu Verantwortlichkeiten, organisatorischen Randbedingungen und technischen Möglichkeiten im Spannungsfeld von Datenmanagement, Veröffentlichung und Langzeitarchivierung und stützt sich dabei auf Erfahrungen mit dem ETH Data Archive der ETH Zürich. Von besonderem Interesse sind die teilweise überraschend klaren und nüchternen Aussagen von Forschenden zu ihren Erwartungen an die Verfügbarkeit ihrer Daten. Sie helfen dabei, überzogene Erwartungen zu dämpfen - gleichzeitig dürfen sie aber nicht dazu führen, dass selbst die möglichen Massnahmen zur Sicherung der langfristigen Verfügbarkeit von Daten unterbleiben. Hier ist bei allen Beteiligten ein weiterer Lernprozess nötig, um mit vertretbarem Aufwand dem Ziel näher zu kommen.