020 Bibliotheks- und Informationswissenschaften
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Data Stewardship wird besonders im Bezug auf die FAIR Data Principles und die Einführung der European Open Science Cloud als Begriff weitläufig verwendet, der im weitesten Sinne alle anfallenden Aktivitäten im Forschungsdatenmanagement beschreibt. Jedoch sind genaue Definitionen, Ausprägungen und konkrete Tätigkeitsbeschreibungen bislang noch nicht vollständig definiert. Forschungsdatenmanagement kann als soziotechnisches System angesehen werden, in dem unterschiedliche Akteure in Beziehung treten und zusammenwirken müssen. Die Akteure entstammen dabei unterschiedlichen Sozialen Welten, die an ihren Schwellen aufeinandertreffen und Grenzbereiche (Boundaries) bilden. Unterschiedliche Methoden der Grenzarbeit (Boundary-Work) können angewendet werden, um Kollaborationen zwischen Akteursgruppen zu ermöglichen und zu optimieren. Dabei stellt sich die Frage, inwiefern sich Data Stewardship Aktivitäten in diese Form von Zusammenarbeit einordnen lassen und welche Aufgaben Data Stewards dabei zukommen. Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Erarbeitung eines Referenzmodells durch die Übertragung von Theorien zu Kollaborationen in soziotechnischen Systemen und des Agierens an Boundaries aus der Technik- und Wissenschaftssoziologie auf das Anwendungsfeld des Data Stewardships. Hierfür werden anhand einer Literaturanalyse begriffliche Entwicklungen und Ausprägungen des Konzeptes Data Stewardship nachvollzogen und eine Arbeitsdefinition entwickelt. Bestehende theoretische Ansätze zu Methoden und Aufgaben von Boundary-Work werden anhand einer Analyse von im EU-Projekt EOSCpilot erarbeiteten Tätigkeitsbeschreibungen auf die Domäne Data Stewardship übertragen. Der Literatur lassen sich drei begriffliche Ausprägungen entnehmen: Data Stewardship als übergreifendes Konzept und zielgerichtete Menge an Handlungen, Data Stewardship als operative Beschreibungen von Tätigkeiten, die von unterschiedlichen Akteuren im Forschungsprozess ausgeführt werden und Data Steward als neue Rollenbeschreibung für verantwortliche Personen im Forschungsdatenmanagement. Data Stewards können an (kognitiven) Boundaries zwischen unterschiedlichen Akteursgruppen wirken. Sie übernehmen dabei unterstützende, koordinierende und vermittelnde Funktionen als ,Boundary Spanner’. Für die Arbeit an Boundaries können Boundary Objects eingesetzt werden, um als gemeinsame Referenzobjekte zwischen den Akteursgruppen zu vermitteln und die Zusammenarbeit zu erleichtern. Es werden Datenmanagementpläne, Policies und die FAIR Data Prinzipien als mögliche Boundary Objects im Data Stewardship identifiziert. Diese Arbeit ermöglicht eine neue Perspektive auf Data Stewardship Aktivitäten und die Rolle von Data Stewards. Sie zeigt, dass Data Stewardship als ein Zusammenspiel unterschiedlicher Akteure eingebettet in soziale Geflechte angesehen werden kann. Data Stewards müssen dabei über infrastrukturelle oder forschungsgetriebene Zielsetzungen hinaus vermittelnd auf einer sozialen Ebene agieren und müssen dafür entsprechende Kompetenzen mitbringen.
In der vorliegenden Arbeit werden Probleme bei der eindeutigen Identifizierung wissenschaftlicher Einrichtungen aufgezeigt, Persistent Identifier als Lösung dieser Probleme vorgeschlagen und bereits bestehende Lösungsansätze in Form von Identifikatorensystemen für wissenschaftliche Einrichtungen ausgewertet. Außerdem werden Anwendungsszenarien für die eindeutige Identifikation wissenschaftlicher Einrichtungen und bisherige Lösungen vorgestellt. Die betrachteten Identifikatorensysteme werden bewertet und aus den Anwendungsfällen Kriterien für Persistent Identifier für wissenschaftliche Einrichtungen herausgearbeitet. Offene Forschungsinfrastrukturen als Organisationsform für ein Identifikatorensystem bieten hierfür die Grundlage. Bisher erfüllen keine der betrachteten Identifikatoren die Kriterien für Persistent Identifier und können nicht als diese bewertet werden. Es bestehen jedoch Anwendungsfälle, für die Persistent Identifier zur eindeutigen, anhaltenden Identifizierung von Einrichtung sowie dem automatisierten Austausch von Metadaten sehr gut geeignet sind.