TY - CHAP A1 - Ellenbürger, Judith A1 - Feyersinger, Erwin A1 - Fröschl, Martina R. A1 - Hochschild, Björn A1 - von Kap-herr, Katrin A1 - Richter, Sebastian R. A1 - Reinerth, Maike Sarah A1 - Wildfeuer, Janina T1 - OBSERVE! An Inanimate Virus (Animated) BT - Beobachtungen zu Visualisierungen des Virus und der COVID-19-Pandemie als kollektiver Text T2 - Das Virus im Netz medialer Diskurse : Zur Rolle der Medien in der Corona-Krise N2 - Der Beitrag skizziert unterschiedliche medienwissenschaftliche Beobachtungen zu visuellen Identitäten des SARS-CoV-2-Virus und der COVID-19-Pandemie, die 2020 und 2021 im öffentlichen Diskurs in den sozialen und professionellen Medien zirkulieren. In vier Kapiteln werden (1) Visualisierungen des Virus, (2) Kontexte, Funktionen und Interpretationen seiner medienvermittelten visuellen Identität, (3) Visualisierungen der Pandemie und ihrer Ausbreitung sowie (4) wiederum deren mediale Kontexte, Funktionen und Interpretationen thematisiert und mit Überlegungen zu Wissenschaftskommunikation, Entertainment und persönlichen Bewältigungsstrategien verknüpft. Der Text ist das Ergebnis eines kollaborativen, experimentellen Schreibprozesses über die Pandemie in der Pandemie, der im Frühjahr 2020 begann und im Februar 2021 während des noch immer dynamischen Infektionsgeschehens sein (vorläufiges) Ende nahm. Er ist damit auch Ausdruck einer Kollektivität der Erfahrungen trotz räumlicher Isolation. KW - Visualisierung KW - Animationsverfahren KW - Informationsgrafik KW - Wissenschaftskommunikation KW - COVID-19 Y1 - 2022 SN - 978-3-658-36312-3 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-658-36312-3_16 SP - 267 EP - 283 PB - Springer Vieweg CY - Wiesbaden ER - TY - RPRT A1 - Spiecker, Claus A1 - Richter, Janina A1 - Walter, Paul A1 - Chlastak, Maria A1 - Burkart, Christine A1 - Schneidenbach, Esther A1 - Messerschmidt, Reinhard A1 - Endres, Kirsten A1 - Djeffal, Christian A1 - Nürnberger, Eva ED - Bruch, Christoph ED - Neuroth, Heike ED - Senst, Henriette T1 - EcoDM - Ökosystem Datenmanagement BT - Analysen - Empfehlungen - FAIRifizierung N2 - Mit dem BMBF geförderten Verbundprojekt EcoDM (Förderkennzeichen 16DWWQP) wurde erforscht, welche Herausforderungen, Chancen und Hindernisse sich im Bereich des rasanten digitalen Datenwachstums ergeben und wie Rahmenbedingungen aussehen könnten, Daten systematisch und FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) nutzen und teilen zu können. Einen zentralen Teil der Untersuchung bildeten neben Landscape- und Gap-Analysen Leitfaden-gestützte Interviews mit Expert*innen aus den Bereichen Wissenschaft, Wirtschaft, Public Sector und Qualifizierung. Basierend auf den Projektergebnissen wurden Empfehlungen zur Förderung des Teilens und Nachnutzens von Daten entwickelt. Der vorliegende Report veröffentlicht die gesammelten Untersuchungsergebnisse gemeinsam mit den 31 abgeleiteten bereichsübergreifenden Empfehlungen und die Diskussion dieser Empfehlungen im Rahmen der RDA Deutschland Tagung 2022. KW - Datenmanagement KW - Wissenschaft KW - Verwaltung Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.5281/zenodo.6256398 ER -