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Datenmanagementpläne
(2011)
Datenmanagementpläne sind Ergebnisse der wissenschaftspolitischen Forderung nach einem zeitgemäßen Management und Austausch von wissenschaftlichen Daten. Der verantwortungsvolle Umgang mit Forschungsdaten wird national und international mit der Erwartung verbunden, dass die Ergebnisse öffentlich geförderter Forschungsprojekte für Analysen und Replikationen dauerhaft und global verfügbar gemacht sind (OECD, 2007; Allianz, 2010). Für ein Forschungsprojekt ist ein Datenmanagementplan (DMP) von praktischer Relevanz, seit nationale und internationale Förderinstitutionen von Antragstellern erwarten, systematisch zu beschreiben, wie mit Forschungsdaten während der Projektlaufzeit und nach Projektabschluss umgegangen werden soll. Zur Förderung der nachhaltigen Sicherung und Verfügbarkeit von Forschungsdaten hat die DFG 2010 die Erstellung eines Datenmanagementplans in die Antragsbedingungen aufgenommen.
Um einen Mehrwert von Forschungsdaten zu erhalten, ist eine adäquate Verwaltung notwendig. Ihr Lebenszyklus erstreckt sich über verschiedene Phasen, die von der Entstehung in wissenschaftlichen Arbeitsprozessen bis zur nachnutzbaren Archivierung reichen. Die Anforderungen an das Management von Forschungsdaten gehen weit über die Langzeitarchivierung hinaus.
Zentrale Forderung in der Langzeitarchivierung ist die Sicherstellung der Datenintegrität. Im Zeitalter der elektronischen Speicherung von Daten ist das ein aktiver Prozess, der kontinuierliche Pflege der archivierten Daten erfordert. Wesentliche Bestandteile der Integritätssicherung elektronischer Daten sind: - Sicherstellung der Unversehrtheit (Bit-stream Preservation),- Sicherstellung der Lesbarkeit, - Sicherstellung der Interpretierbarkeit. Für eine Wiederverwendung wissenschaftlicher Daten müssen diese identisch zum Original sein, aus dem Bit-stream müssen Informationen (z. B. Ziffern und Buchstaben) auslesbar sein und diese Ziffern und Buchstaben müssen interpretiert werden können, um die ursprünglichen Informationen wieder zu gewinnen. „Data Curation Services“ unterstützen die Integritätssicherung elektronischer Daten. Sicherstellung der Les- und Interpretierbarkeit elektronischer Daten ist eine Voraussetzung für eine zukünftige Überprüfung wissenschaftlicher Ergebnisse.
Depuis une quinzaine d’années, avec l’irruption du numérique, les pratiques de la recherche en sciences humaines, et notamment le travail de l’historien, de l’historien de la littérature, du philologue ou du linguiste, ont considérablement évolué, les champs mêmes des disciplines s’en trouvant bouleversés. Le chercheur dispose aujourd’hui d’outils en ligne, de dictionnaires numérisés, de répertoires et de bases de données, renouvelant les pratiques et la démarche scientifiques et amenant à une redéfinition des objets de recherche. De même, le statut - et l’autorité - de l'écriture et du livre évoluent. Se posent enfin des questions de pérennité et de droit. Nous l’avons compris : il s’agit bien d’un bouleversement majeur dont il est encore peu aisé d’appréhender l’ampleur et les contours, pour les chercheurs bien sûr, mais aussi pour les professionnels de l’information, bibliothécaires ou archivistes.
Research Data Management
(2011)
Forschungsdaten haben durch die Entwicklung von Computern und Speichermedien in einem so großen Umfang zugenommen, dass schon vor Jahren von der „Datenflut“ gesprochen wurde. Automatische Messungen erzeugen neue Datensätze im Sekundentakt, elektronische Speicherung und Verknüpfung von Forschungsdaten ermöglichen, immer größere Datenmengen mit statistischen Verfahren und Visualisierungswerkzeugen auszuwerten. Bislang analoge Medien wie Texte und Fotografien werden in digitale Daten umgewandelt und automatisch verarbeitet. Es entsteht damit ein wachsender Fundus an Daten, der mit herkömmlichen wissenschaftlichen Verfahren nicht mehr erschöpfend genutzt werden kann. Die globale und interdisziplinäre Verknüpfung und Auswertung dieser Datenmengen eröffnet völlig neue Dimensionen wissenschaftlicher Erkenntnis. Damit das in den Daten implizit enthaltene Wissen zu Tage gefördert werden kann, müssen neue Verfahren und Instrumente entwickelt werden.
In diesem Kapitel soll im Gesamtkontext des Forschungsdatenmanagements die Frage diskutiert werden, welche Bedeutung den aktuellen Entwicklungen im Bereich des sog. „Semantic Web“ als Komponente innerhalb einer zukünftigen Forschungsdateninfrastruktur zukommt, welche Anwendungsbereiche sinnvoll erscheinen und welche übergreifenden infrastrukturellen Maßnahmen hierzu als notwendig erachtet werden. Neben einer kurzen Einführung in die grundlegenden Konzepte und technologischen Bausteine des Semantic Web, sowie einer Darstellung des wichtigen Aspekts der Ontologieentwicklung, wird auf das sich aktuell sehr stark entwickelnde Gebiet der Linked Open Data näher eingegangen, Das Potential für den Bereich der Forschungsdaten wird erläutert und spezifische für den Wissenschaftsbereich notwendige Anforderungen definiert. Abschließend wird ein grobes Vorgehensmodell für die Transformation von Datenbeständen und Datenmodellen in die Semantic Web-Infrastruktur skizziert und abgerundet durch eine kurze Übersicht zu Entwicklungswerkzeugen und Middleware. Als roter Faden werden die Darstellungen zur besseren Illustration durchgängig durch ein Projektbeispiel aus dem Bereich der Geoforschungsdaten begleitet.