FB5 Informationswissenschaften
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Ziel des Projektes MaaS L.A.B.S. war die Entwicklung einer ganzheitlichen nutzer*innen-zentrierten Mobilitätsplattform für urbane Räume, insbesondere für kleine und mittlere Großstädte.
Eine zentrale Aufgabe des FHP-Teilvorhabens lag in der Förderung der transdisziplinären Zusammen-arbeit in den Living Labs. Hierzu gehörte, die technischen Einzelelemente auch konzeptuell zu bündeln, die unterschiedlichen Stakeholder-Interessen auf ein gemeinsames Zielverständnis zu vereinigen und sektorübergreifende Prozesse zu organisieren, die dies dauerhaft ermöglichen (Kooperationsmodelle, Schnittstellen etc.). Die FHP entwickelte die Szenarios und Maßnahmen-pläne für das Living Lab Potsdam und Hilfestellungen sowie Templates zur Umsetzung für das Living Lab Cottbus. Um einen maximalen Erkenntnisgewinn für das dynamische und intermodale Routing, für Tarifmodelle und für die betriebliche Integration (beim Verkehrsbetrieb ViP) der bedarfsorientierten Shuttlebusse zu erzielen, bewertete die FHP die anfänglich verschiedenen Systeme der Automatisierung für Mikrobusse (siehe auch „Shuttle Dreams 2020“ im Anhang 4) und entwickelte in den späteren Phasen intensiv Austausch-Formate zwischen den Technologie-Partner*innen, der Stadtverwaltung, dem Verkehrsbetrieb und potentiellen zukünftigen Nutzer*innen im Potsdamer Norden. Da dort auch das Testing des Gesamtsystems stattfand, lag es bei der FHP, die gewonnenen Erkenntnisse und entwickelten Systeme zu aggregieren und für den Transfer aufzuarbeiten. Die FHP war ob ihrer integrierenden Funktion im Gesamt-projekt – in Abstimmung mit der TH Wildau, die das Projektmanagement verantwortete – zuständig für dessen öffentlichen Auftritt, die inhaltlichen Synergien und für ein (übertragbares) MaaS-spezifisches Wissens-Management.
The CLEF-2024 CheckThat! Lab
(2024)
The first five editions of the CheckThat! lab focused on the main tasks of the information verification pipeline: check-worthiness, evidence retrieval and pairing, and verification. Since the 2023 edition, it has been focusing on new problems that can support the research and decision making during the verification process. In this new edition, we focus on new problems and -for the first time- we propose six tasks in fifteen languages (Arabic, Bulgarian, English, Dutch, French, Georgian, German, Greek, Italian, Polish, Portuguese, Russian, Slovene, Spanish, and code-mixed Hindi-English): Task 1 estimation of check-worthiness (the only task that has been present in all CheckThat! editions), Task 2 identification of subjectivity (a follow up of CheckThat! 2023 edition), Task 3 identification of persuasion (a follow up of SemEval 2023), Task 4 detection of hero, villain, and victim from memes (a follow up of CONSTRAINT 2022), Task 5 Rumor Verification using Evidence from Authorities (a first), and Task 6 robustness of credibility assessment with adversarial examples (a first). These tasks represent challenging classification and retrieval problems at the document and at the span level, including multilingual and multimodal settings.
As You Like It?
(2024)
In den vergangenen zehn Jahren haben verschiedene deutschsprachige Hochschulen und Universitäten institutionsspezifische oder -übergreifende Bedarfserhebungen zum Forschungsdatenmanagement (FDM) durchgeführt. Seither ist eine Reihe deutschlandweiter Initiativen hinzugekommen, die sich mit der Umsetzung eines nachhaltigen FDMs auseinandersetzen. Mithilfe von Bedarfserhebungen (z. B. in Form von Online-Befragungen oder strukturierten Interviews) können die jeweiligen Einrichtungen ihre Services zum FDM bei den Forschenden (und Studierenden) evaluieren, mit dem Ziel, sie an die Bedarfe anzupassen. Vortragende und Teilnehmende hatten im Rahmen eines Workshops bei der Research Data Alliance Deutschland e.V. Tagung 2023 die Möglichkeit, die verschiedenen Ansätze einer Bedarfserhebung unter Verwendung interaktiver Tools und Leitfragen zu diskutieren. Dabei sollte insbesondere die Eignung der verschiedenen methodischen Ansätze für eine umsetzungsorientierte Auswertung in Verbundkontexten in den Blick genommen werden. Teilnehmende, die noch vor einer Bedarfserhebung stehen, konnten von den gebündelten und reflektierten Ergebnissen des Workshops profitieren.
Forschungsdatenmanagement
(2021)
Forschungsdatenmanagement ist ein informationswissenschaftliches Thema, dessen Bedeutung kontinuierlich, spätestens aber seit dem Start der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) immer präsenter wird. Zur Abbildung und Verortung von Arbeitsschwerpunkten für Informationswissenschaftler*innen wurde in der vorliegenden Arbeit ein aktuelles Korpus von 162 Stellenanzeigen, in denen Forschungsdatenmanagement erwähnt wird, ausgewertet. Das Korpus umfasst Stellenanzeigen, die über das Portal Open-BiblioJobs und die DFN-Mailingliste Forschungsdaten beworben wurden und deckt einen Zeitraum vom 01.03.2020 bis zum 22.11.2020 ab. Zur Auswertung des Korpus wurde eine Analysematrix erstellt, in welcher die Inhalte jeder Stellenanzeige nach formalen, administrativen und inhaltlichen Kriterien verzeichnet wurden. Die aus den Stellenanzeigen stammenden Anforderungen wurden in einem Forschungsdatenlebenszyklus mit insgesamt acht Teilaspekten verortet, hiervon sechs Stationen des Forschungsdatenlebenszyklus: „Forschungsvorhaben planen“, „Daten erheben“, „Daten aufbereiten und analysieren“, „Daten teilen und publizieren“, „Daten archivieren“, „Daten nachnutzen“, zusätzlich wurden die zwei Teilaspekte „allgemeine Kern- und Schlüsselkompetenzen“ und „übergreifende Querschnittsthemen“ hinzugefügt.
Dieser Praxisrepräsentation wurde eine Literaturanalyse gegenübergestellt, welche sich mit Anforderungen und Kompetenzen im Forschungsdatenmanagement, besonders aus informationswissenschaftlicher, infrastruktureller Sicht beschäftigt. Hierbei wurden exemplarisch Frameworks (international, national, institutionell), Praxisberichte (universitärer und außeruniversitärer Einrichtungen) und der Individualbericht eines Forschungsdatenmanagers ausgewertet. Zur Gewährleistung einer späteren Vergleichbarkeit wurden auch hier die genannten Kompetenzen und Aufgaben in einem gleichen Forschungsdatenlebenszyklus verortet und analysiert. Die abschließende Zusammenführung und Auswertung der um Aufgaben und Kompetenzen angereicherten Forschungsdatenlebenszyklen ermöglichte einen direkten Vergleich von Theorie und Praxis. Hierbei konnte eine große Kongruenz der Schwerpunktverteilung innerhalb des Forschungsdatenlebenszyklus aufgezeigt werden. Diese Aufgabenkonzentration, besonders in den Teilaspekten „allgemeine Kern- und Schlüsselkompetenzen“ und „übergreifende Querschnittsthemen“ bilden die Verteilung von Arbeitsschwerpunkten im Forschungsdatenmanagement für Informationswissenschaftler* innen deutlich ab.
Das „Scheitern“ eines Projektes wird mit Verschwendung von Zeit und Geld in Verbindung gebracht. Doch wann ist ein Projekt wirklich gescheitert – und ist ein negatives Projektergebnis tatsächlich ein Problem? Die Autor:innen haben diese Fragen auf einem Panel der Jahrestagung „Digital Humanities im deutschsprachigen Raum 2023“ gestellt und mit dem Publikum diskutiert. Die Fragen wurden nicht abschließend geklärt – es zeigte sich im Gegenteil ein großer Diskussions- und Handlungsbedarf in den DH und über die Grenzen von Disziplinen hinweg.
Bundeslandinitiativen mit dem Schwerpunkt Forschungsdatenmanagement (FDM) spielen neben der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) eine wichtige Rolle, um Kompetenzen, Beratungsangebote, technologische Dienstleistungen und dergleichen „in die Fläche zu bringen“. Der Beitrag stellt am Beispiel FDM-BB vor, wie in wissenschaftsgeleiteter Weise Handlungsempfehlungen erarbeitet und die Entwicklung einer Landesstrategie zu Forschungsdatenmanagement unterstützt werden kann. Mit einer solchen Strategie sollen alle brandenburgischen Hochschulen – unter Berücksichtigung des Diskussions und Entwicklungsstandes der außeruniversitären Forschungseinrichtungen – in zwei Bereichen befähigt werden: (1) dem Aufbau von FDM-Aktivitäten vor Ort und (2) der kooperativen (Weiter-) Entwicklung gemeinsamer FDM-Dienste. Damit wird die Anschlussfähigkeit der brandenburgischen Hochschulen zu den nationalen Entwicklungen (NFDI) und der European Open Science Cloud (EOSC) hergestellt und das koordinierte Vorgehen der Einrichtungen unterstützt.
Ein professionelles Forschungsdatenmanagement verbessert die Nachvollziehbarkeit und Nachnutzbarkeit von Forschungsdaten. Forschende können eine wachsende Zahl an Schulungs- und Qualifizierungsangeboten zum Forschungsdatenmanagement nutzen, um den professionellen Umgang mit Daten zu erlernen. Schulungsangebote richten sich meist an Promovierende, wissenschaftliches und forschungsunterstützendes Personal. Für Bachelor- und Masterstudierende gibt es kaum Angebote, obwohl Forschungsdaten häufig bereits im Rahmen von Abschlussprojekten und -arbeiten Grundlage ihrer Fragestellungen sind. Die Landesinitiative Forschungsdaten- management in Brandenburg (FDM-BB), ein Verbund der acht forschenden staatlichen Hochschulen Brandenburgs, entwickelte daher im Rahmen des Projekts IN-FDM-BB ein Konzept für einen Zertifikatskurs zum Forschungsdatenmanagement für Studierende. Der erste Zertifikatskurs wurde im März 2023 als einwöchige Online-Spring School mit 30 Studierenden und elf Dozierenden mit unterschiedlicher beruflicher Expertise (Forschung und Lehre, Forschungsservice, Bibliothek) durchgeführt und ist, je nach Prüfungsleistung, mit 2 bis 4 ECTS / Leistungspunkten anrechenbar. Der Artikel beschreibt organisatorische, formale, technische, didaktische und inhaltliche Aspekte des Zertifikatskonzepts und liefert einen ersten Erfahrungsbericht.
Der vorliegende Beitrag gibt einen Überblick über Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten im Bereich des wissenschaftlichen Forschungsdatenmanagements (FDM) in Deutschland. Sowohl internationale als auch nationale Koordinierungsmaßnahmen für das FDM wie die European Open Science Cloud und die Nationale Forschungsdateninfrastruktur erfordern gut qualifiziertes Personal. Jedoch befinden sich sowohl Rollen- als auch Berufsbilder noch in der Entwicklung und es besteht die Herausforderung, Kompetenzbereiche entsprechend zu definieren. Grundlage für ein gutes FDM ist ein hohes Maß an Datenkompetenz (Data Literacy), die zu einem kritischen und lösungsorientierten Umgang befähigt. Hierzu werden beispielsweise vom Stifterverband Projekte für Qualifizierungsmaßnahmen gefördert. Kompetenzbereiche und entsprechende Profile werden auf internationaler Ebene ausgearbeitet - in Deutschland gibt es bislang keine klaren Bezeichnungen und Kompetenzanforderungen. Bestehende Qualifizierungsmaßnahmen lassen sich in grundständige und weiterbildende Studiengänge sowie in Fort- und Weiterbildungen wie Workshops oder Lehrgänge unterteilen. Innerhalb von Studiengängen werden bislang vorwiegend im Bereich der Informationswissenschaft Fähigkeiten vermittelt. Insbesondere für fachspezifische Qualifizierungsmaßnahmen bieten sich Fort- und Weiterbildungen an. An dieser Stelle ist die exakte Definition der Zielgruppe von Qualifizierungsansätzen sowie die daraus abgeleiteten benötigten Kenntnisse weiterhin eine große Herausforderung. Eine gemeinsame Qualifizierungsstrategie fehlt bislang in Deutschland. Zukünftig könnten neben der Ausarbeitung von Rollen- und Kompetenzbereichen sowie Berufsbezeichnungen und Karrierewegen auch gemeinsam abgestimmte Qualifizierungsangebote, beispielsweise durch Qualifizierungsallianzen dazu beitragen, das Forschungsdatenmanagement systematisch und nachhaltig im deutschen Wissenschaftsbetrieb zu verankern.
The idea behind the DARIAH Research Data Management Working Group is to tackle the challenges associated with the implementation of new FAIR and open data sharing mandates, and offer a unique space for collaboration among representatives of all major arts and humanities disciplines, cultural heritage professionals, and data management experts. More specifically, we are building a knowledge hub for new professionals around data management support (data managers, data stewards, open science officers, subject librarians etc.) from across DARIAH’s national hubs to exchange across the discipline-specific dimension.
During our meetings, the conflict between the need for and emergence of new data support roles, and the lack of any established domain-specific curriculum to train them, or, in some cases, even a lack of established good practices, became a recurrent topic which we aimed to address. Instead of embarking on the giant endeavour of curating an exhaustive and authoritative textbook for research data support specialists who work in the arts and humanities field, our idea is to give a snapshot of our own activities in the field and highlight the valuable work of others. Accordingly, the present publication can be read as the written form of a roundtable (or town hall) discussion where experts from Austria, Belgium, Germany, Switzerland, the Netherlands, Poland, and Spain have come and sat together to report and discuss past or ongoing work, share their fields of interests and provide honest and critical reflections, reveal how their institutions have developed capacities for data support, share their own stories of becoming data support professionals in the domain, and, most importantly, explore together what solutions, tools, practices, and other resources could be used and could be generalised across borders and disciplines.
This publication is the result of the Working Group’s first writing sprint, held between the 23 and 24 June 2022 at the Institute of Literary Research of the Polish Academy of Sciences (IBL PAN), in the Staszic Palace. The event was made possible by the DARIAH third Working Groups’ (WG) Funding Scheme Call for the years 2021–2023 and the resulting grant, which was administered by the Digital Humanities Centre at the Institute of Literary Research of the Polish Academy of Sciences (IBL PAN).
Es ist mittlerweile national und international anerkannt, dass ein professionelles Forschungsdatenmanagement die Nachvollziehbarkeit und Nachnutzbarkeit von Forschungsdaten verbessert. Während Forschende hierzu auf eine stetig wachsende Zahl an Schulungs- und Qualifizierungsangeboten zurückgreifen können, sind Angebote für Studierende immer noch rar. Auch Qualifizierungsarbeiten für Master- und auch Bachelorabschlüsse nutzen und/oder produzieren Forschungsdaten, welche einen professionellen Umgang erfordern. Daher entwickelte die Landesinitiaitive Forschungsdatenmanagement in Brandenburg (FDM-BB), ein Verbund der acht forschenden staatlichen Hochschulen Brandenburgs, im Rahmen des Projektes IN-FDM-BB ein Konzept für einen Zertifikatskurs zum Forschungsdatenmanagement für Studierende. Basierend auf diesem Konzept fand der erste Zertifikatskurs im März 2023 als einwöchige Online-Spring-School statt. Elf Dozent*innen mit unterschiedlichem beruflichem Hintergrund (Forschung und Lehre, Forschungsservice, Bibliothek) betreuten im Rahmen dieses ersten Zertifikatskurses 30 Studierende, deren Leistung, je nach Prüfungsform, mit 2, 3, oder 4 ECTS anrechenbar war. Das Poster stellt das Schulungskonzept mit den zugrunde liegenden Konzepten vor und liefert einen ersten Erfahrungsbericht aus der Spring-School 2023.
Digital qualifiziertes Personal ist die Grundlage für eine zukunftsfähige Wissenschaftslandschaft. Die Omnipräsenz von digitalen Daten und Informationen, von Tools für Kommunikation und Kollaboration stellt nicht nur Wissenschaft und Forschung vor neue Herausforderungen, sondern die gesamte Gesellschaft. Überall bedarf es digitaler Kompetenzen, um mit den Möglichkeiten der digitalen Transformation bewusst und mündig umgehen zu können. Hier bietet die Informationswissenschaft gemeinsam mit der Informatik als Basiswissenschaft für alle Wissenschaften Ansätze und Lösungen, so zum Beispiel im Bereich Data Science und Data Stewardship. Basierend auf einem Diskussionspapier (Attallah et al., 2020) widmeten sich 19 Expert*innen im Kontext eines Interview-Podcasts der AG 6 „Digital qualifiziertes Personal“ der Allianz der Wissenschaftsorganisationen diesem komplexen Thema. Die 15 durchgeführten (Doppel-) Interviews bildeten die Basis für die Datengrundlage und wurden explorativ und softwaregestützt qualitativ analysiert. Ziel war die ergebnisoffene, aber möglichst umfängliche Abbildung und Analyse der von den Expert*innen angesprochenen Handlungsfelder, um unter anderem folgende Forschungsfragen beantworten zu können: Welche Kompetenzen werden für die digitale Qualifikation in den Wissenschaftsorganisationen benötigt? Welche Möglichkeiten und Verantwortlichkeiten für eine Kompetenzvermittlung gibt es? Welchen Beitrag können die Informationswissenschaften leisten?
We describe the sixth edition of the CheckThat! lab, part of the 2023 Conference and Labs of the Evaluation Forum (CLEF). The five previous editions of CheckThat! focused on the main tasks of the information verification pipeline: check-worthiness, verifying whether a claim was fact-checked before, supporting evidence retrieval, and claim verification. In this sixth edition, we zoom into some new problems and for the first time we offer five tasks in seven languages: Arabic, Dutch, English, German, Italian, Spanish, and Turkish. Task 1 asks to determine whether an item - text or text plus image- is check-worthy. Task 2 aims to predict whether a sentence from a news article is subjective or not. Task 3 asks to assess the political bias of the news at the article and at the media outlet level. Task 4 focuses on the factuality of reporting of news media. Finally, Task 5 looks at identifying authorities in Twitter that could help verify a given target claim. For a second year, CheckThat! was the most popular lab at CLEF-2023 in terms of team registrations: 127 teams. About one-third of them (a total of 37) actually participated.
We describe the outcome of the 2023 edition of the CheckThat!Lab at CLEF. We focus on subjectivity (Task 2), which has been proposed for the first time. It aims at fostering the technology for the identification of subjective text fragments in news articles. For that, we produced corpora consisting of 9,530 manually-annotated sentences, covering six languages - Arabic, Dutch, English, German, Italian, and Turkish. Task 2 attracted 12 teams, which submitted a total of 40 final runs covering all languages. The most successful approaches addressed the task using state-of-the-art multilingual transformer models, which were fine-tuned on language-specific data. Teams also experimented with a rich set of other neural architectures, including foundation models, zero-shot classifiers, and standard transformers, mainly coupled with data augmentation and multilingual training strategies to address class imbalance. We publicly release all the datasets and evaluation scripts, with the purpose of promoting further research on this topic.
In a time of climate change and growing activism, understanding how people access information is crucial. This research arises from ongoing government discussions on ecological policies and recent debates in Germany about ecological heating regulations and their cost implications. This study specifically focuses on the information seeking behavior on topics related to environmental sustainability. After reviewing existing research on information behavior, risk perception, and climate change communication, we investigate how participants search for information by surveying students. The findings could potentially inform strategies for sharing information and promoting action in Germany’s context of climate change and sustainability.
This paper presents a project that aims at supporting municipal stakeholders in rural areas by developing data-based applications in a collaborative process of stakeholders and a transfer team. In order to foster knowledge transfer in the domains of data literacy and data management on multiple levels a new approach is proposed that organizes the team competencies along the data life cycle.
Reflecting on the history and development of the knowledge management discipline from an academic and applied research perspective, this chapter will outline the KM essentials as core of the discipline and open questions to be addressed in the future. Secondly, the author will discuss in particular the role of KM within organizational practice in regard to the overall societal challenges all organizations are facing today globally. Thirdly, the chapter will provide an outlook of the discipline in the light of future developments and suggests some research topics to be addressed by interdisciplinary KM research in the future. Beside on drawing on more than 35 years of experience in the KM field, this contribution will profit from previous research undertaken on the future of KM (2002 and 2012), contributions to guidelines and standards for KM (e.g., CEN, DIN, ISO), as well as from working with European Fortune 500 companies over the past 25 years.