TY - THES A1 - Heinrich, Marcus T1 - Forschungsdatenmanagement an der Technischen Hochschule Brandenburg BT - Eine Anforderungsanalyse N2 - Forschungsdaten gelten als Grundlage für den wissenschaftlichen Erkenntnisgewinn und daher ist ein planvoller Umgang mit diesen Daten zum Zweck der Speicherung sowie der Nachnutzung essenziell. In Folge dessen rückt das Forschungsdatenmanagement verstärkt in den Fokus. Die Technische Hochschule Brandenburg (THB) möchte ihre Forschenden im Umgang mit digitalen Forschungsdaten besser unterstützen und diese langfristig bewahren. Das Ziel dieser Arbeit ist daher die Untersuchung der Strukturen, in denen Forschung stattfindet, dargestellt am Beispiel der THB, um den Bedarf im Bereich der Forschungsdaten zu ermitteln. Dahingehend sollen Empfehlungen für den Auf- bzw. Ausbau eines Forschungsdatenmanagements gegeben werden. Weiterhin soll dargestellt werden, wie die bestehenden organisatorischen, personellen und technischen Ressourcen der THB optimal eingesetzt werden können oder wie eine Ideallösung aussähe. Neben typischen Aktivitäten während des Lebenszyklus von Forschungsdaten werden zudem übergreifende Themen, wie Recht, Metadaten und Identifikatoren betrachtet. KW - MA Informationswissenschaften KW - Forschung KW - Forschungsprozess KW - Forschungsdaten KW - Befragung KW - Bewertung KW - Öffentliche Zugänglichmachung KW - Langzeitarchivierung Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:525-13360 ER - TY - THES A1 - Beer, Anna T1 - Anwendbarkeit der FAIR Data Principles auf digitale Sammlungen in deutschen Forschungsmuseen N2 - Im Zuge der Digitalisierung werden zunehmend Objektdaten im Web publiziert. Jedoch ist unklar, ob diese von Forscher:innen genutzt werden und sie qualitativ ausreichend sind. Eine vielversprechende Lösung stellen die FAIR Data Principles dar. Seit ihrer Publikation im Jahr 2016 haben sie sich schnell innerhalb der Forschung verbreitet und sind Teil nationaler und internationaler Forschungsförderprogramme. FAIR ist ein Akronym für Findable, Acessible, Interoperable and Reusable. Ihr Ziel ist es, die Wiederverwendbarkeit von Forschungsdaten zu verbessern, indem die Daten unter anderem mit klaren und eindeutigen Nutzungsbedingungen ausgezeichnet werden. Eine Besonderheit der 15 Prinzipien ist die Fokussierung auf die Lesbarkeit der Daten, sowohl von Menschen als auch von Maschinen. In diesem Sinne ist die Anwendbarkeit von FAIR auf Museen Thema der Untersuchung. Die Masterarbeit beschäftigt sich mit der Frage, welche Anforderungen an deutsche Forschungsmuseen bezüglich der Nutzung der Objektdaten als Forschungsdaten im Sinne der FAIR-Prinzipien gestellt und inwiefern diese Anforderungen bereits erfüllt werden. Für die Selektion des Datenkorpus wird eine Online-Recherche, für den Kriterienkatalog eine Literaturrecherche und für die Beurteilung der FAIRness des Datenkorpus eine qualitative Bewertung durchgeführt. Keines der untersuchten Objektdaten der sechs betrachteten Forschungsmuseen der Leibniz-Gemeinschaft ist vollständig FAIR-konform, aber mit 13 von 15 erfüllten Prinzipien ist das Deutsche Museum in München das FAIRkonformste Museum. Von allen Museen werden die Prinzipien F2, A1.1, A1.2 und I1 vollständig erfüllt, was an der Arbeitsweise in der Objektdokumentation und der Web-Publikation liegt. Das Prinzip A2 wird von keinem Museum erfüllt, wodurch Defizite in der Museumsarbeit deutlich werden. Die anderen Prinzipien werden, bis auf R1.3, unterschiedlich erfüllt. Insgesamt bieten sich die FAIR-Prinzipien als Startpunkt für wiederverwendbarere Forschungsdaten im musealen Bereich an. Jedoch zeigen die untersuchten Museen zum Teil erhebliche Defizite auf, wie fehlende oder unklare Nutzungsbedingungen und Datenprovenienzen. Deutlich wird auch, dass die FAIRPrinzipien nicht alle Anforderungen an Objektdaten abdecken. Dazu gehören die Langzeitarchivierung oder die Vertrauenswürdigkeit der Daten. N2 - In recent years, more and more object data have been published online due to increased use of digitalization. It remains unclear whether they are used by researchers and if, their quality is satisfactory. A promising solution for this problem are the FAIR Data Principles. Since their publication in 2016, they have spread rapidly within the research community and are part of national and international research funding programs. FAIR is an acronym for Findable, Acessible, Interoperable and Reusable. It aims to increase the reuseability of research data by labelling the data with clear and unique terms of use. A distinctive feature of the 15 principles is the focus on the readability of data, both by humans and machines. To this effect, the aim of this study is the applicability of FAIR in museums. This master thesis deals with the question which requirements are placed on German research museums with regard to the use of object data as research data in terms of the FAIR principles and to which extent these requirements are already being met. An online search is used to select the data corpus, a literature research for the set of criteria, and a qualitative assessment to evaluate the FAIRness of the data corpus. None of the object data of the six research museums of the Leibniz Association studied is fully FAIR-compliant, but with 13 out of 15 principles fulfilled, Deutsches Museum in Munich is the most FAIR-compliant museum. Of all the museums, the principles F2, A1.1, A1.2, and I1 are fully met, due to the way the museum staff work in object documentation and web publication. The principle A2 is not fulfilled by any museum, which reveals deficits in the museums’ work. The other principles are fulfilled differently by each museum, except for R1.3. The FAIR principles serve as a starting point for more reusable research data in the museum sector. However, some of the museums in this study have considerable deficits, such as missing or unclear terms of use and data provenance. It is also clear that the FAIR principles do not cover all requirements for object data. These include the long-term preservation or the trustworthiness of data. T2 - Applicability of the FAIR Data Principles to Digital Collections in German Research Museums KW - Digitale Sammlung KW - Forschungsdatenmanagement KW - Forschungsmuseum KW - GLAM KW - Objektdaten KW - Datenmanagement KW - Exponat KW - FAIR data principles KW - Folgenutzung KW - Forschungsdaten KW - Interdisziplinäre Forschung KW - Kulturerbe KW - Museum KW - Open Science KW - Persistent identifier KW - MA Informationswissenschaften Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:525-25310 UR - http://doi.org/10.5281/zenodo.4732300 N1 - Der digitale Anhang ist bei Zenodo unter http://doi.org/10.5281/zenodo.4732300 zu finden und enthält die Dokumentation sowie Forschungsdaten der Masterarbeit. CY - Potsdam ET - überarbeitete Version ER - TY - RPRT A1 - Wuttke, Ulrike A1 - Neuroth, Heike A1 - Rothfritz, Laura A1 - Straka, Janine A1 - Zeunert, Miriam A1 - Schneemann, Carsten A1 - Hartmann, Niklas A1 - Radtke, Ina T1 - Umfeldanalyse zum Aufbau einer neuen Datenkultur in Brandenburg BT - Forschungsdatenmanagement in Brandenburg (FDM-BB) N2 - Digitale Forschungsdaten gewinnen zunehmend an Bedeutung und stellen neue Herausforderungen an wissenschaftliche Einrichtungen und ihre Forschenden. Der Begriff Forschungsdatenmanagement umfasst alle Aktivitäten, die mit der Aufbereitung, Speicherung, Archivierung und Veröffentlichung 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 zunächst die Ausgangslage und die Begrifflichkeiten rund um Forschungsdatenmanagement geklärt und anschließend die wichtigsten nationalen und internationalen Strategien und Entwicklungen vorgestellt. Dabei bilden Richtlinien und Empfehlungen für Forschungsdaten(management) den Handlungsrahmen für alle Beteiligte hin zu einem nachhaltigen Forschungsdatenmanagement. Bundeslandinitiativen schaffen die Grundlage und unterstützen den Kulturwandel zu offenen Daten. Eine Forschungsdaten-Strategie für Brandenburg muss die Bedeutung von digitalen Forschungsdaten als wissenschaftliches Gut in den Vordergrund stellen, indem dafür das Bewusstsein geschaffen wird und konkrete Vorgaben und Leitlinien auf Landes- und Einrichtungsebene vereinbart werden. Gute wissenschaftliche Praxis wird durch eine geeignete Infrastruktur unterstützt, welche die heterogenen Bedarfe und Voraussetzungen aller Beteiligten berücksichtigt. Ziele sollten die Institutionalisierung von Forschungsdatenmanagement an den Hochschulen und Kooperationen zwischen den Einrichtungen Brandenburgs sein. KW - Forschungsdaten KW - Brandenburg KW - Forschungsdatenmanagement KW - Umfeldanalyse Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.25932/publishup-48090 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - RPRT A1 - Radtke, Ina A1 - Hartmann, Niklas A1 - Neuroth, Heike A1 - Rothfritz, Laura A1 - Wuttke, Ulrike A1 - Straka, Janine A1 - Zeunert, Miriam A1 - Schneemann, Carsten T1 - Anforderungserhebung bei den brandenburgischen Hochschulen BT - Forschungsdatenmanagement in Brandenburg (FDM-BB) N2 - 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 für 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 durchgeführt. 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 für die betrachteten Einrichtungen noch vergleichsweise neues Themengebiet handelt, wurde ein exploratives Forschungsdesign unter Einsatz qualitativer Methoden gewählt. Grundlage der Ergebnisse sind ein Auftaktworkshop unter Beteiligung der Hochschulen, eine Dokumentenanalyse und 16 leitfadengestützte 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 Wünsche an eine Landesinitiative vor. KW - Forschungsdaten KW - Institutionalisierung KW - Zentrale Einrichtung KW - Hochschule KW - Brandenburg KW - Forschungsdatenmanagement Y1 - 2020 U6 - https://doi.org/10.25932/publishup-48091 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - RPRT A1 - Neuroth, Heike A1 - Straka, Janine A1 - Zeunert, Miriam A1 - Schneemann, Carsten A1 - Hartmann, Niklas A1 - Radtke, Ina T1 - Handlungs- und Implementierungsempfehlungen zum Forschungsdatenmanagement in Brandenburg N2 - Im Projekt „Forschungsdatenmanagement in Brandenburg (FDM-BB)“ wurden grundlegende Erkenntnisse bezüglich der Anforderungen und des Status Quo im Bereich Forschungsdatenmanagement (FDM) an den acht brandenburgischen Hochschulen generiert mit dem Ziel, daraus konkrete Handlungs- und Implementierungsempfehlungen für Brandenburg abzuleiten. Mit Hilfe von spezifischen Umfragen (FactSheets, FDM-Palette) an den Hochschulen und Interviews mit den anderen geförderten FDM-Bundeslandinitiativen konnte eine Priorisierung der nächsten Schritte auf dem Weg hin zu einem institutionellen und nachhaltigen Forschungsdatenmanagement identifiziert werden, die jeweils in den Verantwortungsbereichen der folgenden drei Akteursgruppen liegen: Ministerium für Wirtschaft, Forschung und Kultur in Brandenburg (MWFK), die einzelne Hochschule und für gemeinsame Maßnahmen die kooperative Umsetzung durch (fast) alle Hochschulen. Zusätzlich wurden Implementierungsempfehlungen erarbeitet, wie der lokale Kompetenzaufbau an den einzelnen Hochschulen in Brandenburg, die kooperative Bereitstellung landesweit relevanter IT-Dienste und Dienstleistungen sowie die Koordinierung FDM-BB. Ziel ist auch, für Brandenburg gemeinsam eine Forschungsdatenstrategie zu formulieren, die alle brandenburgischen Einrichtungen einbezieht und mit Hilfe von kooperativ verteilten Verantwortlichkeiten dem (noch) sehr dynamischen Thema Forschungsdatenmanagement gerecht werden kann. KW - Forschungsdaten KW - Institutionalisierung KW - Hochschule KW - Strategie KW - Umfrage KW - Forschungsdatenmanagement Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.25932/publishup-50511 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Neuroth, Heike A1 - Engelhardt, Claudia A1 - Klar, Jochen A1 - Ludwig, Jens A1 - Enke, Harry T1 - Aktives Forschungsdatenmanagement JF - ABI-Technik KW - Forschung KW - DATENDOKUMENTATION KW - Forschungsdaten KW - Planung KW - Projekt Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:525-21689 SN - 0720-6763 VL - 38 IS - 1 SP - 55 EP - 64 PB - de Gruyter Saur CY - Berlin ER - TY - JOUR A1 - Buddenbohm, Stefan A1 - Enke, Harry A1 - Hofmann, Matthias A1 - Klar, Jochen A1 - Neuroth, Heike A1 - Schwiegelshohn, Uwe T1 - Success Criteria for the Development and Sustainable Operation of Virtual Research Environments JF - D-Lib Magazine N2 - In many areas of research, virtual research environments (VREs) have become an essential part of modern research processes. The providers of VREs need to respond to this growing importance with functioning and efficient processes for the development, operation and quality assurance of VREs. We have developed a life-cycle model for VREs, which focuses in particular on the success-critical points for the transition to a VRE's sustainable operation. Furthermore, we discuss a set of success criteria that enables all involved in the VRE (operators, funding bodies, users) to identify which aspects will be relevant to their specific needs prior to the creation of a new VRE. In light of the heterogeneity of VREs, this set of criteria is supplemented in individual cases by discipline-specific criteria. KW - Forschung KW - Forschungsdaten KW - Virtuelle Forschungsumgebung KW - Erfolgsbewertung Y1 - 2015 U6 - https://doi.org/10.1045/september2015-buddenbohm SN - 1082-9873 VL - 21 IS - 9/10 ER - TY - CHAP A1 - Neuroth, Heike T1 - Forschungsdaten T2 - Grundlagen der Informationswissenschaft KW - Informations- und Dokumentationswissenschaft KW - Forschungsdaten Y1 - 2023 SN - 978-3-11-076904-3 U6 - https://doi.org/10.1515/9783110769043-029 SP - 339 EP - 349 PB - DeGruyter CY - Berlin ER - TY - JOUR A1 - Zeunert, Miriam A1 - Schneemann, Carsten T1 - Forschungsdatenmanagement als Arbeitsschwerpunkt für Informationswissenschaftler/innen JF - Information - Wissenschaft & Praxis N2 - Forschungsdatenmanagement ist ein informationswissenschaftliches Thema, das kontinuierlich an Bedeutung gewinnt. Zur Abgrenzung von Arbeitsschwerpunkten für Informationswissenschaftler/innen wurde ein aktuelles Stellenanzeigenkorpus mit Bezug zum Forschungsdatenmanagement (FDM) ausgewertet und in einem erweiterten Forschungsdatenlebenszyklus verortet. Dieser Praxisrepräsentation wurde eine Literaturanalyse gegenübergestellt. Die abschließende Zusammenführung und Auswertung innerhalb des Forschungsdatenlebenszyklus zeigt eine hohe Kongruenz der Schwerpunktverteilung zwischen Theorie und Praxis. KW - Informations- und Dokumentationswissenschaft KW - Forschungsdaten KW - Management KW - Berufspraxis KW - Stellenanzeige Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:525-27519 SN - 1619-4292 VL - 73 IS - 2/3 SP - 103 EP - 112 PB - De Gruyter Saur CY - New York ER - TY - THES A1 - Steinhof, Christoph T1 - Erfolgskriterien von Forschungsdatenrepositorien und deren Relevanz für verschiedene Stakeholder-Gruppen N2 - Bisher gibt es keine übergreifende Bestandsaufnahme der Anforderungen von Stakeholdern an FDR, die sich aus den zuvor genannten Grundsatzdokumenten und Empfehlungen ergeben würden. Im Rahmen dieser Arbeit sollen diese Anforderungen erfasst und analysiert werden. Denn FDR können nur zielgerichtet, zielgruppengerecht und nachhaltig entwickelt, verbessert, genutzt und bewertet werden, wenn die Anforderungen und Bedürfnisse der einzelnen Stakeholder aus dem Wissenschaftsbetrieb an solche Infrastrukturen bekannt sind. Zur Ermittlung dieser Anforderungen wird zunächst ein Kriterienkatalog für FDR aufgestellt, der sich auf Untersuchungen und Arbeiten zu Eigenschaften und Funktionen von FDR stützt (siehe Kapitel 3). Dieses Set von Kriterien dient anschließend als Instrument zur strukturierten Erfassung und Evaluation der Anforderungen aus den Grundsatzdokumenten und Empfehlungen der Stakeholder. Dadurch sollen potenzielle Lücken zwischen Bedürfnissen und Lösungen im aktuellen Umfeld der FDR identifiziert und Anreize für die Entwicklung und Verbesserung der FDR gegeben werden. KW - Stakeholder KW - Forschungsdaten KW - Dokumentenserver KW - Bewertung KW - Anforderung KW - MA Informationswissenschaften Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:525-19521 CY - Potsdam ER -