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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 Qualifikation. Basierend auf den Projektergebnissen wurden 31 bereichsübergreifende Empfehlungen zur Förderung des Teilens und Nachnutzens von Daten entwickelt, die in dieser Broschüre mit einem Begleitwort veröffentlicht werden.
Datenmanagementpläne bilden die Grundlage für einen verantwortungsvollen Umgang mit Forschungsdaten. Gerade (Fach)Hochschulen der Angewandten Wissenschaften stellt dies jedoch vor große Herausforderungen, da sie bislang auf wenig etablierte Strukturen, Standards und Best Practices aus den für sie charakteristischen praxisrelevanten Disziplinen und Kooperationen zurückgreifen können. Das Projekt SAN-DMP will genau in diesem Spannungsfeld ansetzen um die Bedarfe unterschiedlicher Stakeholdergruppen in Bezug auf Datenmanagementpläne (DMP) zu untersuchen. Durch qualitative Methoden sollen evidenzbasierte Umsetzungsszenarien und Handlungsempfehlungen für das Forschungsdatenmanagement entstehen, die auf die substanziellen Bedürfnisse dieses Hochschultyps zugeschnitten sind. Die Expert:innen der verschiedenen Hochschulen und die Forschungscommunity werden schon im Forschungsprozess miteingebunden und die Ergebnisse werden offen publiziert, um die Diskussion und den Wissensaustausch (oder -transfer) anzuregen. Der vorliegende Artikel beschreibt Ausgangslage und methodisches Vorgehen des Projekts.
Overview of the CLEF-2022 CheckThat! Lab on Fighting the COVID-19 Infodemic and Fake News Detection
(2022)
We describe the fifth edition of the CheckThat! lab, part of the 2022 Conference and Labs of the Evaluation Forum (CLEF). The lab evaluates technology supporting tasks related to factuality in multiple languages: Arabic, Bulgarian, Dutch, English, German, Spanish, and Turkish. Task 1 asks to identify relevant claims in tweets in terms of check-worthiness, verifiability, harmfullness, and attention-worthiness. Task 2 asks to detect previously fact-checked claims that could be relevant to fact-check a new claim. It targets both tweets and political debates/speeches. Task 3 asks to predict the veracity of the main claim in a news article. CheckThat! was the most popular lab at CLEF-2022 in terms of team registrations: 137 teams. More than one-third (37%) of them actually participated: 18, 7, and 26 teams submitted 210, 37, and 126 official runs for tasks 1, 2, and 3, respectively.
The fifth edition of the CheckThat! Lab is held as part of the 2022 Conference and Labs of the Evaluation Forum (CLEF). The lab evaluates technology supporting various factuality tasks in seven languages: Arabic, Bulgarian, Dutch, English, German, Spanish, and Turkish. Task 1 focuses on disinformation related to the ongoing COVID-19 infodemic and politics, and asks to predict whether a tweet is worth fact-checking, contains a verifiable factual claim, is harmful to the society, or is of interest to policy makers and why. Task 2 asks to retrieve claims that have been previously fact-checked and that could be useful to verify the claim in a tweet. Task 3 is to predict the veracity of a news article. Tasks 1 and 3 are classification problems, while Task 2 is a ranking one.
The goal of HaS task 8.2 "Open Methods Review" according to the description of work was to develop a "Open Humanities Methods Review Journal" in which methods and tools used in Digital Humanities Research would be reviewed. In order to achieve this, we have launched a metablog called Open Methods. It is a tool which aims at republishing already published content dealing with the use of methods and tools in Digital Humanities (DH) research. The selection is done by an Editorial Team of renowned DH experts. The Editorial Team is coordinated by the Chief Editor and supported by a Management Team. About the nature of this document: This deliverable is the second and last one of work package 8 "Open Methods Infrastructure". It is a short description of the work done within this work package and its result: the OpenMethods metablog.
Das Erstellen eines Datenmanagementplans (DMP) und die Planung des Datenmanagements erfordern ein frühzeitiges Nachdenken darüber, wie mit Daten während der Forschungsaktivitäten und nach Projektende umgegangen werden soll. Es stellen sich Fragen zu Nutzungsrechten, zur Datenpublikation und zu Archivierungsmöglichkeiten. Der Research Data Management Organiser (RDMO) ist eine webbasierte Open Source-Software, die Forschungsprojekte bei der Planung, Umsetzung und Verwaltung aller Aufgaben des Forschungsdatenmanagements über den gesamten Datenlebenszyklus unterstützt. Zusätzlich ermöglicht RDMO die textuelle Ausgabe eines DMP nach den Vorgaben unterschiedlicher Förderer und kann als Teil des Infrastrukturangebots einer Einrichtung an deren Bedarfe (z. B. eigene Frage- und Antwortvorlagen) und deren eigene Corporate Identity angepasst werden. In diesem Beitrag wird das DFG-Projekt Research Data Management Organiser (RDMO) vorgestellt, das sich momentan in der zweiten Projektphase befindet. In dieser wird durch die Projektpartner des Leibniz-Instituts für Astrophysik Potsdam, der Fachhochschule Potsdam und der Bibliothek des Karlsruher Instituts für Technologie die Software weiterentwickelt und verbessert. Außerdem werden in enger Zusammenarbeit mit den Nutzenden neue Funktionalitäten hinzugefügt, die Community bei der Integration von RDMO in lokale Infrastrukturen unterstützt, Einführungs- und Schulungsmaterialien erstellt und ein Nachhaltigkeitskonzept für RDMO erarbeitet.
Die Landesinitiative Forschungsdatenmanagement in Brandenburg (FDM-BB), ein Verbund der acht forschenden staatlichen Hochschulen Brandenburgs, verfolgt seit 2019 das Ziel, nachhaltiges Forschungsdatenmanagement in Brandenburg zu institutionalisieren. Dazu wurde zu Projektbeginn eine Umfeldanalyse regionaler und (inter-)nationaler Forschungsdaten-Initiativen und Projekte sowie eine Bedarfserhebung zum Forschungsdatenmanagement an den einzelnen Hochschulen durchgeführt. Basierend auf diesen umfassenden Vorarbeiten konkretisierte die Landesinitiative Handlungs- und Implementierungsempfehlungen für das FDM in Brandenburg. Zur Verankerung eines institutionalisierten und nachhaltigen Forschungsdatenmanagements in Brandenburg ist ein Projektantrag gestellt worden, der eine anteilige Förderung durch BMBF und MWFK vorsieht. Innerhalb der Projektlaufzeit sollen, koordiniert durch die Landesinitiative FDM-BB, insbesondere lokale FDM-Kompetenzen an den einzelnen Hochschulen aufgebaut und verstetigt sowie kooperative FDM-Dienstleistungen und IT-Dienste bereitgestellt werden.
Today research is in the midst of a global transformation that is usually referred to as Open Science. Open Science is a response from communities to global societal developments and to the digital transformation of research processes and leads to the emergence of new practices that are embedded in a digital ecosystem. The global Medieval Studies community is slowly adapting to this new culture that raises new questions around scientific practices. This article discusses three major pillars of Open Science: Open Access, Open Data, and Open Science Communication in the Digital Age. It considers the potential of these practices for individual researchers and for the role of medieval research in a modern society and explains good practices to start with.
Offene Standards sichern den interoperablen Datenaustausch zwischen Systemen und ermöglichen damit eine weite Verbreitung von Inhalten. Sie sind ein Erfolgsfaktor bei der Entwicklung des Internets im Allgemeinen und bei der Entwicklung des World Wide Web (WWW) im Besonderen. Dieser Beitrag stellt die unterschiedlichen Facetten offener Standards vor. Dabei wird dargestellt, dass Offenheit eine unbedingte Voraussetzung dafür ist, dass informationeller Mehrwert geschaffen werden kann – sei es durch die Informationsanreicherung aus externen Quellen mithilfe offener Dateninfrastrukturen, z.B. der Linked Data Cloud, oder durch Datenaggregation, wie z.B. bei OAI-PMH im Bereich XML-basierter Verbundsysteme. Im Fazit zeigt sich, dass offene Standards ein relevantes Instrument des Marketings sind, Standardisierung aber immer auch Vereinfachung bedeutet, die zu einer semantischen Verarmung führen kann.