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In den nächsten Jahren wird eine verteilte Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) aufgebaut, um die digitalen Wissenschaften nachhaltig zu fördern. Zwischen 30 und 40-NFDI-Konsortien hält der Rat für Informationsinfrastrukturen (RfII) für denkbar. Doch vor der Errichtung fachlicher Konsortien bedarf es einer Selbstverständigung darüber, was die Disziplinen unter Forschungsdaten verstehen und was sie von den jeweiligen Forschungsdateninfrastrukturen an nachhaltigen und innovativen Diensten erwarten. Der Beitrag will zur Diskussion über Forschungsdaten in den Humanities beitragen. Ist es z.B. sinnvoll, Forschungs(primär)daten, die durch (Retro-)Digitalisierung und Erschließung analoger Quellen aus Archiven, Bibliotheken, Museen, Sammlungen gewonnen werden, von Forschungs(sekundär)daten zu unterscheiden, die durch wissenschaftliche Arbeiten in Form von Quellenforschungen, Erhebungen, Auswertungen an Universitäten, Akademien, Gedächtniseinrichtungen und Forschungsinstituten entstehen? Am Beispiel digitaler Editionen sollen - in Fortsetzung der Diskussion der Kölner DHd-Tagung vom März 2018 - bestehende Defizite der Informationsinfrastrukturen aufgezeigt und Lösungsansätze für Strukturbildungen zur Diskussion gestellt werden.
Das wissenschaftliche Arbeiten wird immer mehr von digitalen Arbeitsweisen und Strukturen geprägt. Im Rahmen von Forschungsprojekten entstehen große Mengen neuer digitaler Forschungsdaten und -ergebnisse. Auch in den Geisteswissenschaften stellen diese digitalen Daten einen deutlich wachsenden Bereich dar. Es sind Lösungen notwendig, durch die diese Forschungsdaten nachhaltig und vollständig dokumentiert, erhalten, zugänglich, zitierbar und dauerhaft präsentierbar gemacht werden.Um der Problematik einer dauerhaften Bereitstellung geisteswissenschaftlicher Forschungsdaten aktiv zu begegnen, wurde Ende 2012 an der Philosophischen Fakultät der Universität zu Köln das Data Center for the Humanities (DCH) gegründet.Das Datenzentrum gewährleistet nicht nur die digitale Langzeitarchivierung von Forschungsdaten, sondern betreibt auch Forschungsdatenmanagement, hostet und betreut dauerhafte Präsentationssysteme, baut Services zur Datenkommunikation auf und hält Werkzeuge zur Arbeit mit den Daten bereit.Dieser Arbeit liegen drei modulare Schichten zugrunde, wobei vor der (2) Entwicklung von Lösungen und dem (3) Betrieb und der Betreuung von Softwarelösungen und Repositorien besonders der vorgelagerte (1) Beratungs-Workflow als entscheidendes Element zu identifizieren ist. Erst auf Basis von Beratungsgesprächen und semi-strukturierten Umfragen kann entschieden werden, ob es bei Projektbetreuungen Synergien mit bereits bestehenden Lösungen gibt / lokale Partner gibt, die für Lösungen in Frage kommen / externe Partner gibt, die mit ihrem Angebot zur Betreuung besser geeignet sind / notwendig ist ein neues System zu entwickeln und aufzusetzen, um das Problem zu lösen / / Der Beitrag stellt die Arbeitsweise des Datenzentrums vor und legt einen besonderen Schwerpunkt auf den Bereich der Beratung. Dabei wird der strukturelle Aufbau des Beratungs-Workflows thematisiert und die Relevanz der Beratungs-Schicht für die folgenden Arbeitsschritte mit Hilfe eines realen Use Cases vorgestellt.
Das Thema Forschungsdatenmanagement ist mittlerweile in der Bibliothekswelt fest verankert. Seit 2018 werden im Modellprojekt „eHumanities – interdisziplinär“ – gefördert vom Bayerischen Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst – die Anforderungen an geisteswissenschaftliche Forschungsdaten analysiert und entsprechende Dienste, Tools und Best Practices entwickelt. Dies erfolgt in Zusammenarbeit mit den Forschenden selbst und ist damit unmittelbar an deren Bedarfen ausgerichtet. Die daraus resultierenden technischen Lösungen und Unterstützungsangebote tragen dazu bei, Forschende auf dem Weg in Richtung FAIRe Forschungsdaten zu unterstützen.
Während der ersten fünf Förderjahre wurden die ursprünglich für die Geisteswissenschaften eingeführten Dienste auch erfolgreich auf andere Disziplinen übertragen. Im Vortrag wird besonders auf „Lessons Learned“ eingegangen und aufgezeigt, wie das bayerische Modellprojekt – im Vergleich z. B. zu FDM-Landesinitiativen – aufgestellt ist. Um dies zu illustrieren, werden die im Projekt entwickelten Dienste und Tools vorgestellt sowie eine zusammenfassende Bewertung vorgenommen. Diese beinhaltet beispielsweise das Training, die Antragstellung und Planung (insbesondere Datenmanagementpläne mit fachspezifischen Fragekatalogen), die Metadaten für die Datenpublikation (DataCite Best Practice Guide und DataCite Metadata Generator), aber auch den gesamten Datenlebenszyklus (Workflows für das FDM in den DH). Alle vorgestellten Dienste werden der Community bereits mittels einschlägiger Plattformen, wie z. B. GitHub/GitLab, Zenodo, YouTube, zur Verfügung gestellt und haben dadurch Sichtbarkeit erlangt. Insbesondere die Nachnutzbarkeit der Projektergebnisse durch die Einbettung in eigene Infrastrukturen und Dienstleistungen werden im Mittelpunkt des Vortrags stehen.
[Autor:innen: Cora Krömer (FAU), Markus Putnings (FAU), Jürgen Rohrwild (FAU), Martin Spenger (LMU)]