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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.
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.
Theoretical and Empirical Modeling of Identity and Sentiments in Collaborative Groups (THEMIS.COG) was an interdisciplinary research collaboration of computer scientists and social scientists from the University of Waterloo (Canada), Potsdam University of Applied Sciences (Germany), and Dartmouth College (USA). This white paper summarizes the results of our research at the end of the grant term. Funded by the Trans-Atlantic Platform’s Digging Into Data initiative, the project aimed at theoretical and empirical modeling of identity and sentiments in collaborative groups. Understanding the social forces behind self-organized collaboration is important because technological and social innovations are increasingly generated through informal, distributed processes of collaboration, rather than in formal organizational hierarchies or through market forces. Our work used a data-driven approach to explore the social psychological mechanisms that motivate such collaborations and determine their success or failure. We focused on the example of GitHub, the world’s current largest digital platform for open, collaborative software development. In contrast to most, purely inductive contemporary approaches leveraging computational techniques for social science, THEMIS.COG followed a deductive, theory-driven approach. We capitalized on affect control theory, a mathematically formalized theory of symbolic interaction originated by sociologist David R. Heise and further advanced in previous work by some of the THEMIS.COG collaborators, among others. Affect control theory states that people control their social behaviours by intuitively attempting to verify culturally shared feelings about identities, social roles, and behaviour settings. From this principle, implemented in computational simulation models, precise predictions about group dynamics can be derived. It was the goal of THEMIS.COG to adapt and apply this approach to study the GitHub collaboration ecosystem through a symbolic interactionist lens. The project contributed substantially to the novel endeavor of theory development in social science based on large amounts of naturally occurring digital data.
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.