@techreport{WuttkeNeurothRothfritzetal., author = {Wuttke, Ulrike and Neuroth, Heike and Rothfritz, Laura and Straka, Janine and Zeunert, Miriam and Schneemann, Carsten and Hartmann, Niklas and Radtke, Ina}, title = {Umfeldanalyse zum Aufbau einer neuen Datenkultur in Brandenburg}, publisher = {Universit{\"a}tsverlag Potsdam}, address = {Potsdam}, doi = {10.25932/publishup-48090}, pages = {112}, abstract = {Digitale Forschungsdaten gewinnen zunehmend an Bedeutung und stellen neue Herausforderungen an wissenschaftliche Einrichtungen und ihre Forschenden. Der Begriff Forschungsdatenmanagement umfasst alle Aktivit{\"a}ten, die mit der Aufbereitung, Speicherung, Archivierung und Ver{\"o}ffentlichung von Forschungsdaten verbunden sind. Da der Umgang mit Forschungsdaten generische, fachliche, rechtliche und technische Aspekte betrifft, erfordert es eine Begleitung der Forschenden durch ein umfangreiches Spektrum an Services, von Information und Beratung bis hin zu fachspezifischen Standards und IT-Infrastrukturen. Im vorliegenden Bericht werden zun{\"a}chst die Ausgangslage und die Begrifflichkeiten rund um Forschungsdatenmanagement gekl{\"a}rt und anschließend die wichtigsten nationalen und internationalen Strategien und Entwicklungen vorgestellt. Dabei bilden Richtlinien und Empfehlungen f{\"u}r Forschungsdaten(management) den Handlungsrahmen f{\"u}r alle Beteiligte hin zu einem nachhaltigen Forschungsdatenmanagement. Bundeslandinitiativen schaffen die Grundlage und unterst{\"u}tzen den Kulturwandel zu offenen Daten. Eine Forschungsdaten-Strategie f{\"u}r Brandenburg muss die Bedeutung von digitalen Forschungsdaten als wissenschaftliches Gut in den Vordergrund stellen, indem daf{\"u}r das Bewusstsein geschaffen wird und konkrete Vorgaben und Leitlinien auf Landes- und Einrichtungsebene vereinbart werden. Gute wissenschaftliche Praxis wird durch eine geeignete Infrastruktur unterst{\"u}tzt, welche die heterogenen Bedarfe und Voraussetzungen aller Beteiligten ber{\"u}cksichtigt. Ziele sollten die Institutionalisierung von Forschungsdatenmanagement an den Hochschulen und Kooperationen zwischen den Einrichtungen Brandenburgs sein.}, subject = {Forschungsdaten}, language = {de} } @techreport{RadtkeHartmannNeurothetal., author = {Radtke, Ina and Hartmann, Niklas and Neuroth, Heike and Rothfritz, Laura and Wuttke, Ulrike and Straka, Janine and Zeunert, Miriam and Schneemann, Carsten}, title = {Anforderungserhebung bei den brandenburgischen Hochschulen}, publisher = {Universit{\"a}tsverlag Potsdam}, address = {Potsdam}, doi = {10.25932/publishup-48091}, pages = {50}, abstract = {Dieser Bericht nimmt die Institutionalisierung von Forschungsdatenmanagement (FDM) an den staatlichen Hochschulen Brandenburgs in den Blick. Er soll zur Beantwortung der folgenden Fragen beitragen: Warum wird FDM dort institutionalisiert? Wie wird FDM dort institutionalisiert? Welche Herausforderungen f{\"u}r eine weitere Institutionalisierung bestehen und wie kann ihnen begegnet werden? Zur Erhebung des Status Quo und zur Identifikation von Anforderungen und Weiterentwicklungspotenzialen wurde deshalb eine Organisationsuntersuchung durchgef{\"u}hrt. Untersuchung ist neben der Einhaltung wissenschaftlicher und professioneller Standards auch dem Anwendungsbezug der Ergebnisse, deren Anwendbarkeit im Kontext und der Partizipation der Beteiligten verpflichtet. Da es sich um ein f{\"u}r die betrachteten Einrichtungen noch vergleichsweise neues Themengebiet handelt, wurde ein exploratives Forschungsdesign unter Einsatz qualitativer Methoden gew{\"a}hlt. Grundlage der Ergebnisse sind ein Auftaktworkshop unter Beteiligung der Hochschulen, eine Dokumentenanalyse und 16 leitfadengest{\"u}tzte Expert*innen-Interviews auf Arbeits- und Leitungsebene der brandenburgischen Hochschulen. Die Ergebnisse werden anhand von vier Handlungsbereichen strukturiert vorgestellt: Relevanz von FDM und Institutionalisierung an den Hochschulen; Technologie und Infrastruktur; Personal und Qualifizierung; Organisation, Kooperation und Finanzierung. Dabei stellt der Bericht sowohl den Status Quo als auch die Ziele der Hochschulen sowie die W{\"u}nsche an eine Landesinitiative vor.}, subject = {Forschungsdaten}, language = {de} } @incollection{RothfritzPetrasKindlingetal., author = {Rothfritz, Laura and Petras, Vivien and Kindling, Maxi and Neuroth, Heike}, title = {Aus- und Weiterbildung f{\"u}r das Forschungsdatenmanagement in Deutschland}, series = {Praxishandbuch Forschungsdatenmanagement}, booktitle = {Praxishandbuch Forschungsdatenmanagement}, editor = {Putnings, Markus and Neuroth, Heike and Neumann, Janna}, publisher = {De Gruyter}, address = {Berlin}, isbn = {978-3-11-065780-7}, doi = {10.1515/9783110657807-015}, publisher = {Fachhochschule Potsdam}, pages = {255 -- 276}, abstract = {Der vorliegende Beitrag gibt einen {\"U}berblick {\"u}ber Aus- und Weiterbildungsm{\"o}glichkeiten im Bereich des wissenschaftlichen Forschungsdatenmanagements (FDM) in Deutschland. Sowohl internationale als auch nationale Koordinierungsmaßnahmen f{\"u}r das FDM wie die European Open Science Cloud und die Nationale Forschungsdateninfrastruktur erfordern gut qualifiziertes Personal. Jedoch befinden sich sowohl Rollen- als auch Berufsbilder noch in der Entwicklung und es besteht die Herausforderung, Kompetenzbereiche entsprechend zu definieren. Grundlage f{\"u}r ein gutes FDM ist ein hohes Maß an Datenkompetenz (Data Literacy), die zu einem kritischen und l{\"o}sungsorientierten Umgang bef{\"a}higt. Hierzu werden beispielsweise vom Stifterverband Projekte f{\"u}r Qualifizierungsmaßnahmen gef{\"o}rdert. Kompetenzbereiche und entsprechende Profile werden auf internationaler Ebene ausgearbeitet - in Deutschland gibt es bislang keine klaren Bezeichnungen und Kompetenzanforderungen. Bestehende Qualifizierungsmaßnahmen lassen sich in grundst{\"a}ndige und weiterbildende Studieng{\"a}nge sowie in Fort- und Weiterbildungen wie Workshops oder Lehrg{\"a}nge unterteilen. Innerhalb von Studieng{\"a}ngen werden bislang vorwiegend im Bereich der Informationswissenschaft F{\"a}higkeiten vermittelt. Insbesondere f{\"u}r fachspezifische Qualifizierungsmaßnahmen bieten sich Fort- und Weiterbildungen an. An dieser Stelle ist die exakte Definition der Zielgruppe von Qualifizierungsans{\"a}tzen sowie die daraus abgeleiteten ben{\"o}tigten Kenntnisse weiterhin eine große Herausforderung. Eine gemeinsame Qualifizierungsstrategie fehlt bislang in Deutschland. Zuk{\"u}nftig k{\"o}nnten neben der Ausarbeitung von Rollen- und Kompetenzbereichen sowie Berufsbezeichnungen und Karrierewegen auch gemeinsam abgestimmte Qualifizierungsangebote, beispielsweise durch Qualifizierungsallianzen dazu beitragen, das Forschungsdatenmanagement systematisch und nachhaltig im deutschen Wissenschaftsbetrieb zu verankern.}, subject = {Forschungsdaten}, language = {de} } @misc{Rothfritz, type = {Master Thesis}, author = {Rothfritz, Laura}, title = {Data Stewardship als Boundary-Work}, address = {Potsdam}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:525-24401}, school = {Fachhochschule Potsdam}, pages = {121}, abstract = {Data Stewardship wird besonders im Bezug auf die FAIR Data Principles und die Einf{\"u}hrung der European Open Science Cloud als Begriff weitl{\"a}ufig verwendet, der im weitesten Sinne alle anfallenden Aktivit{\"a}ten im Forschungsdatenmanagement beschreibt. Jedoch sind genaue Definitionen, Auspr{\"a}gungen und konkrete T{\"a}tigkeitsbeschreibungen bislang noch nicht vollst{\"a}ndig definiert. Forschungsdatenmanagement kann als soziotechnisches System angesehen werden, in dem unterschiedliche Akteure in Beziehung treten und zusammenwirken m{\"u}ssen. Die Akteure entstammen dabei unterschiedlichen Sozialen Welten, die an ihren Schwellen aufeinandertreffen und Grenzbereiche (Boundaries) bilden. Unterschiedliche Methoden der Grenzarbeit (Boundary-Work) k{\"o}nnen angewendet werden, um Kollaborationen zwischen Akteursgruppen zu erm{\"o}glichen und zu optimieren. Dabei stellt sich die Frage, inwiefern sich Data Stewardship Aktivit{\"a}ten in diese Form von Zusammenarbeit einordnen lassen und welche Aufgaben Data Stewards dabei zukommen. Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Erarbeitung eines Referenzmodells durch die {\"U}bertragung von Theorien zu Kollaborationen in soziotechnischen Systemen und des Agierens an Boundaries aus der Technik- und Wissenschaftssoziologie auf das Anwendungsfeld des Data Stewardships. Hierf{\"u}r werden anhand einer Literaturanalyse begriffliche Entwicklungen und Auspr{\"a}gungen des Konzeptes Data Stewardship nachvollzogen und eine Arbeitsdefinition entwickelt. Bestehende theoretische Ans{\"a}tze zu Methoden und Aufgaben von Boundary-Work werden anhand einer Analyse von im EU-Projekt EOSCpilot erarbeiteten T{\"a}tigkeitsbeschreibungen auf die Dom{\"a}ne Data Stewardship {\"u}bertragen. Der Literatur lassen sich drei begriffliche Auspr{\"a}gungen entnehmen: Data Stewardship als {\"u}bergreifendes Konzept und zielgerichtete Menge an Handlungen, Data Stewardship als operative Beschreibungen von T{\"a}tigkeiten, die von unterschiedlichen Akteuren im Forschungsprozess ausgef{\"u}hrt werden und Data Steward als neue Rollenbeschreibung f{\"u}r verantwortliche Personen im Forschungsdatenmanagement. Data Stewards k{\"o}nnen an (kognitiven) Boundaries zwischen unterschiedlichen Akteursgruppen wirken. Sie {\"u}bernehmen dabei unterst{\"u}tzende, koordinierende und vermittelnde Funktionen als ,Boundary Spanner'. F{\"u}r die Arbeit an Boundaries k{\"o}nnen Boundary Objects eingesetzt werden, um als gemeinsame Referenzobjekte zwischen den Akteursgruppen zu vermitteln und die Zusammenarbeit zu erleichtern. Es werden Datenmanagementpl{\"a}ne, Policies und die FAIR Data Prinzipien als m{\"o}gliche Boundary Objects im Data Stewardship identifiziert. Diese Arbeit erm{\"o}glicht eine neue Perspektive auf Data Stewardship Aktivit{\"a}ten und die Rolle von Data Stewards. Sie zeigt, dass Data Stewardship als ein Zusammenspiel unterschiedlicher Akteure eingebettet in soziale Geflechte angesehen werden kann. Data Stewards m{\"u}ssen dabei {\"u}ber infrastrukturelle oder forschungsgetriebene Zielsetzungen hinaus vermittelnd auf einer sozialen Ebene agieren und m{\"u}ssen daf{\"u}r entsprechende Kompetenzen mitbringen.}, subject = {Open Science}, language = {de} } @masterthesis{Rothfritz, type = {Bachelor Thesis}, author = {Rothfritz, Laura}, title = {Persistent Identifier f{\"u}r wissenschaftliche Einrichtungen}, address = {Potsdam}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:525-20147}, school = {Fachhochschule Potsdam}, pages = {91}, abstract = {In der vorliegenden Arbeit werden Probleme bei der eindeutigen Identifizierung wissenschaftlicher Einrichtungen aufgezeigt, Persistent Identifier als L{\"o}sung dieser Probleme vorgeschlagen und bereits bestehende L{\"o}sungsans{\"a}tze in Form von Identifikatorensystemen f{\"u}r wissenschaftliche Einrichtungen ausgewertet. Außerdem werden Anwendungsszenarien f{\"u}r die eindeutige Identifikation wissenschaftlicher Einrichtungen und bisherige L{\"o}sungen vorgestellt. Die betrachteten Identifikatorensysteme werden bewertet und aus den Anwendungsf{\"a}llen Kriterien f{\"u}r Persistent Identifier f{\"u}r wissenschaftliche Einrichtungen herausgearbeitet. Offene Forschungsinfrastrukturen als Organisationsform f{\"u}r ein Identifikatorensystem bieten hierf{\"u}r die Grundlage. Bisher erf{\"u}llen keine der betrachteten Identifikatoren die Kriterien f{\"u}r Persistent Identifier und k{\"o}nnen nicht als diese bewertet werden. Es bestehen jedoch Anwendungsf{\"a}lle, f{\"u}r die Persistent Identifier zur eindeutigen, anhaltenden Identifizierung von Einrichtung sowie dem automatisierten Austausch von Metadaten sehr gut geeignet sind.}, subject = {Systemidentifikation}, language = {de} } @article{NeurothRothfritzPetrasetal., author = {Neuroth, Heike and Rothfritz, Laura and Petras, Vivien and Kindling, Maxi}, title = {Digitales Datenmanagement als neue Aufgabe f{\"u}r wissenschaftliche Bibliotheken}, series = {Bibliothek Forschung und Praxis}, volume = {43}, journal = {Bibliothek Forschung und Praxis}, number = {3}, publisher = {De Gruyter}, issn = {1865-7648}, doi = {10.1515/bfp-2019-2073}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:525-24636}, pages = {421 -- 431}, abstract = {Ausgehend von den aktuellen Entwicklungen in Deutschland und Europa werden Diskussionen, Initiativen und Projektergebnisse im Bereich des digitalen Datenmanagements vorgestellt. Dabei wird ein besonderer Bezug zu den wissenschaftlichen Bibliotheken und deren zuk{\"u}nftige Aufgabenfelder gelegt, die international mit „Data Literacy" und „Data Stewardship" beschrieben werden. In Erg{\"a}nzung zu „Data Scientists" werden in Zukunft in großer Zahl Experten f{\"u}r das digitale Datenmanagement (sogenannte „Data Stewards") ben{\"o}tigt. Daher haben das Institut f{\"u}r Bibliotheks- und Informationswissenschaft der Humboldt-Universit{\"a}t zu Berlin und der Fachbereich Informationswissenschaften der Fachhochschule Potsdam gemeinsam den weiterbildenden Masterstudiengang Digitales Datenmanagement konzipiert, der im April 2019 startete. Wie sich dieser Studiengang in die nationalen und internationalen Entwicklungen und Herausforderungen einf{\"u}gt, ist Gegenstand dieses Artikels.}, subject = {Datenmanagement}, language = {de} }