Modellprojekt "eHumanities - interdisziplinär" - Forschungsdatenmanagement im Rahmen des "Digitalen Campus Bayern" - interdisziplinär"

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Modellprojekt "eHumanities - interdisziplinär" - Forschungsdatenmanagement im Rahmen des "Digitalen Campus Bayern" - interdisziplinär"
Modellprojekt „eHumanities - interdisziplinär“
         Forschungsdatenmanagement im Rahmen
              des „Digitalen Campus Bayern“

       Sonja Kümmet, Universitätsbibliothek der Ludwig-Maximilians-Universität München
  Jürgen Rohrwild, Universitätsbibliothek der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Modellprojekt "eHumanities - interdisziplinär" - Forschungsdatenmanagement im Rahmen des "Digitalen Campus Bayern" - interdisziplinär"
Projekttitel und -förderung

eHumanities – interdisziplinär
Förderung:
• Bayerisches Staatsministerium für
  Wissenschaft und Kunst
• Laufzeit Januar 2018 – Dezember 2020

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Modellprojekt "eHumanities - interdisziplinär" - Forschungsdatenmanagement im Rahmen des "Digitalen Campus Bayern" - interdisziplinär"
Projektpartner und -organisation

• Universitätsbibliothek der Friedrich-Alexander-Universität
  Erlangen-Nürnberg (UB FAU) [federführend]

• Universitätsbibliothek der Ludwig-Maximilians-Universität
  München (UB LMU)

• IT-Gruppe Geisteswissenschaften (ITG) der Ludwig-
  Maximilians-Universität München

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IT-Gruppe Geisteswissenschaften (ITG)

• Betrieb der IT-Infrastruktur an den
  geisteswissenschaftlichen Fakultäten

• Forschung & Lehre digital: Lehrangebote in den Digital
  Humanities und Projektpartner in DH-Projekten ab ovo

• Forschungsdatenmanagement: Aufbau
  domänenspezifischer Services im Rahmen des
  Modellvorhabens

                                                                                    https://www.itg.uni-muenchen.de/index.html
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Arbeitspakete

                                               eHumanities -
                                              interdisziplinär

                   Daten-
    Metadaten-                                                                    Recherche &    Öffentlichkeits-
                 management-        E-Learning                  Services
     modell                                                                        Publikation       arbeit
                    plan

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Verteilung der Arbeitspakete

                                                     eHumanities -
                                                    interdisziplinär

                      Daten-
    Metadaten-                                                                          Recherche &    Öffentlichkeits-
                    management-           E-Learning                  Services
     modell                                                                              Publikation       arbeit
                       plan

                        UB der FAU
                                                                             UB der LMU
  IT-Gruppe Geisteswissenschaften

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Modellprojekt "eHumanities - interdisziplinär" - Forschungsdatenmanagement im Rahmen des "Digitalen Campus Bayern" - interdisziplinär"
Metadatenmodell für die DH – Zieldefinition

Es soll ein auf den FAIR-Prinzipien1 basierendes Metadatenmodell
entwickelt werden, mit dem sich Forschungsdaten aus den Digital
Humanities einheitlich beschreiben lassen.

Um die Auffindbarkeit und Nachnutzung von Forschungsdaten
bestmöglich zu unterstützen, soll das Metadatenmodell neben
formalen auch inhaltliche Metadaten umfassen, um eine möglichst
tiefe inhaltliche Erschließung der Daten zu ermöglichen.

1) https://www.go-fair.org/fair-principles/

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DataCite – Beispieldatensatz

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Modellprojekt "eHumanities - interdisziplinär" - Forschungsdatenmanagement im Rahmen des "Digitalen Campus Bayern" - interdisziplinär"
DataCite – Kritik

                                                    Gute Abdeckung der formalen
                                                     Metadaten
                                                    „Quasi-Standard“

                                                    Nur zwei Felder (subject,
                                                     description) für die inhaltliche
                                                     Beschreibung

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Modellprojekt "eHumanities - interdisziplinär" - Forschungsdatenmanagement im Rahmen des "Digitalen Campus Bayern" - interdisziplinär"
DataCite + X

                                             Idee: Erweiterung von
                                             DataCite um ein
                                             inhaltserschließendes
                                             Metadatenmodell.

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Datenbasis
                                                                            Datenkategorien
Ca. 85 ITG-Projekte, die für eine detailliertere
                                                                                      Objekte/Personen/Orte
Untersuchung in Frage kommen.                                                         Text/Sprache
                                                                                      Textdaten/Korpora

Diese basieren überwiegend auf                                                        Bilddaten

relationalen Datenbanken.                                                             Audio/Videodaten
                                                                                      Sonstige

                          Beispielprojekt: Verba Alpina
                          (https://www.verba-alpina.gwi.uni-muenchen.de/)
                          • Ziel: Sprach- und Kulturraum des gesamten
                             Alpengebiets multidimensional zugänglich machen
                          • Methode: Crowdsourcing
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Forschungsdaten in Bibliothekskatalogen?
                   In welchem Nachweis-Instrument würden Sie gerne Ihre publizierten
                Forschungsdaten gelistet sehen bzw. in welchem würden Sie gerne nach für
                                      Sie relevanten Daten suchen?

                               Bibliothekskatalog
             Suchmaschinen (z.B. Google Scholar)
                  Discovery Services (z.B. Yewno)
                             (Fach-)Datenbanken
                              Verlagsplattformen
                  Forschungsinformationsservice
                         Fachinformationsdienst
                                        Sonstiges
                                                     0         10          20         30   40   50   60

                 Umfrage unter Forschenden in den digitalen Geisteswissenschaften

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Mapping DataCiteToMARC – Zwischenfazit
Grundsätzlich lassen sich die meisten
Informationen aus DataCite gut in das
wesentlich umfangreichere MARC
übertragen; Ausnahmen/Schwierigkeiten:
• Nur ein kleiner Teil der contributorType-
  Auswahlliste wird von den
  Beziehungskennzeichen abgedeckt
• Lassen sich in MARC Informationen zur
  Projektfinanzierung (funding)
  unterbringen?
• Aktuell ist noch fraglich, inwieweit sich die
  z.T. komplexen Beziehungen zwischen
  Forschungsdaten in MARC abbilden lassen.

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Datenfluss
       Projekte (Auswahl)

                                                                                        „Datenbroker“
                                                                               • Ziel: virtuelle Verknüpfung von
                                                                                 Forschungsdatenspeichern in
                                                                                 ganz Deutschland
                            „Datenaggregator“                                  • Projektpartner: ZBW, LRZ, TU
                                                                                 Dresden, DFN-Verein, CAU Kiel
                                                                               • Gefördert durch die DFG
                                                                               • Projektlaufzeit: 2016-2019
                                                                               • www.gerdi-project.de
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Datenfluss
       Projekte (Auswahl)
                            Pilotprojekt

                                                                                          „Datenbroker“
                                                                                 • Ziel: virtuelle Verknüpfung von
                                                                                   Forschungsdatenspeichern in
                                                                                   ganz Deutschland
                               „Datenaggregator“                                 • Projektpartner: ZBW, LRZ, TU
                                                                                   Dresden, DFN-Verein, CAU Kiel
                                                                                 • Gefördert durch die DFG
                                                                                 • Projektlaufzeit: 2016-2019
                                                                                 • www.gerdi-project.de
20.09.2018                    Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU)                               15
Services für das FDM - Architekturskizze

20.09.2018                                 16
Tools für Recherche und Publikation
                                                                           1.
                       3.
                                                                                2.

Aktuell planen wir 3 Sucheinstiege
für unsere Forschungsdaten
anzubieten:
1. Open Data LMU
2. GeRDI
3. OPAC

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Vorarbeiten an der FAU
     • Umfrage unter Forschenden in den digitalen Geisteswissenschaften
     • Interviews mit Dozenten des Studiengangs
                      Datentypen in Forschungsprojekten
                                                                                                              Projekte            1MB - 20 MB
                                 Texte
                                                                                                      mit Forschungsförderung
                            Fragebögen                                                                                            20MB - 1 GB
                                 Bilder                                                                           5%
                                                                                                                       8%         1 GB - 20 GB
  Mehrdimensionale Visualisierungen
                  Audio-Aufzeichnungen                                                                 32%                        20 GB - 100 GB
                  Video-Aufzeichnungen                                                                                      18%
                                                                                                                                  100 GB - 1TB
                          Animationen
                              Tabellen                                                                                            1 TB - 10 TB
                                                                                                       5%
Computerprogramme / Anwendungen                                                                                        13%
                                                                                                            8%                    > 10 TB
Daten in gerät- oder fachspezif. Form                                                                            11%
                              Sonstiges                                                                                           Unbekannt
                                          0   10      20       30       40       50       60

     20.09.2018                                    Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU)
Transferierbare Datenmanagementpläne
         Datenmanagementpläne:
         Werkzeug zur Planung des Datenhandling über den gesamten Forschungsprozess
              • frühzeitiges Erkennen von Hindernissen (Datenschutzauflagen, Speicherkapazitäten,
                Personalmittel,…)
              • vereinfachte Zusammenarbeit der Forscher (gleiche Strukturen, dokumentierte
                Bezeichnungen, …)
              • Nachhaltigkeit

                                               Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU)
Bilder: digitalbevaring.dk CC BY 2.5 Denmark
Transferierbare Datenmanagementpläne
Datenmanagementpläne:
Werkzeug zur Planung des Datenhandling über den gesamten Forschungsprozess
     • frühzeitiges Erkennen von Hindernissen (Datenschutzauflagen, Speicherkapazitäten,
       Personalmittel,…)
     • vereinfachte Zusammenarbeit der Forscher (gleiche Strukturen, dokumentierte
       Bezeichnungen, …)
     • Nachhaltigkeit

20.09.2018                      Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU)   Bilder: digitalbevaring.dk CC BY 2.5 Denmark
Transferierbare Datenmanagementpläne
Datenmanagementpläne:
Reagieren auf steigende Anforderungen von Forschungsförderern

                                                                Bilder: digitalbevaring.dk CC BY 2.5 Denmark
20.09.2018
DMP - Anforderungen
                                             Lokale             Empfehlungen von
                                         Besonderheiten         Fachgesellschaften
                          Vorgaben von
                          Förderern                                                        Hilfestellungen,
                                                                                           Beispiele

                                                                                                              DMP
Bild:
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             20.09.2018                     Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU)
DMP - Anforderungen
Evaluierung bestehender Softwaretools
      Anforderungen Wissenschaftler:
             •   90% kooperatives Arbeiten
             •   85% Ansprechpartner vor Ort
             •   65% auf Server der eigenen Universität
             •   …
                                                                                Knapp 40 (gewichtete)
      Anforderungen Bibliothek:
                                                                                Kriterien
             •   Export / Import-Funktionen (Schnittstellen)
             •   schnelles Anpassen / Erstellen von Vorlagen
             •   Softwarelizenz
             •   multilingual
             •   …

20.09.2018                             Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU)
DMP - Ergebnisse (bisher)
Zwei Gruppen von Werkzeugen:
• spezialisierte Tools einzelner Datenzentren, wie der Clarin-D Wizard oder GFBio
  DMPT, gut für sehr spezielle Anwendung, aber wenig flexibel
• Allgemeine Tools, davon zwei genauer untersucht: roadmap und RDMO
      •   vergleichbarer Funktionalitätsumfang
      •   Unterschiede oft begründet in der unterschiedlichen „Philosophie“
      •   roadmap erlaubt sehr schnelles Erstellen von Förderer-spezifischen Vorlagen
      •   RDMO scheint besser für komplexere Pläne geeignet (jenseits von
          Förderbedingungen)

20.09.2018                      Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU)
DMP - Ergebnisse (bisher)
• Einbau des Default-RDMO-Plans in roadmap und anders herum
• deutsche und englischsprachige Hilfstexte zu den 14 DCC themes (data format, intellectual
  property rights, …), die Basis für schnelle Erstellung von Vorlagen in roadmap (zunächst mit
  Spezialisierung auf die FAU)

                             Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU)
DMP - Ergebnisse (bisher)
DMP - Ergebnisse (bisher)
Fachspezifische Anpassung des
RDMO-Plans:
• fachliche Formate / Policies / Zentren
• Beispiele aus den Geisteswissenschaften
• Bis jetzt in vier „Klassen“ (wie roadmap):
     • Sprach- und Literaturwissenschaften
     • Psychologie &
       Erziehungswissenschaften
     • Sozialwissenschaften
     • Altertumswissenschaften/(Kunst-)
       Geschichte
• erstes Feedback zeigt aber: noch zu grob

 20.09.2018                         Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU)
Nächste Schritte I
          Schnittstellen:
                                                                               Nachnutzen der (Meta-) Informationen
                                                                               aus dem Datenmanagementplan

                                                                               Export von Metadaten in
                                                                               erweitertem DataCite-Format

                                                +                              kann beispielsweise als
                                                                               Grundlage für Metadaten im
                                                                               Datenrepositorium dienen

                                                                               Ziel:
                                                        XML-Format             Doppelarbeit für Forscher
                                                                               vermeiden

Bild:
digitalbevaring.dk
CC BY 2.5 Denmark           Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU)
Nächste Schritte II
• Mapping-Tool für Templates, um einrichtungsspezifische
  Informationen automatisch einbauen zu können, etwa
    o    Datenschutzbeauftragter mit Kontaktdaten
    o    Patentstelle
    o    Repositorium
    o    Daten-Policy
    o    …

• Am wichtigsten: Nutzertests mit den Tools für weiteres Feedback!

20.09.2018                    Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU)
E-Learning-Module
Steht noch am Anfang:
• Anforderungen der Dozenten des DH-Studiengangs
• Kooperation mit dem Institut für Lern-Innovation (ILI) der FAU

Ziel: OER für BAB, VHB, …
• fachübergreifende Module (Datenstrukturierung, …)
• DH-spezifische Module (z.B. „Einsatz/Erzeugen von Ontologien/
  kontrollierten Vokabular“, …)
• Module zu Werkzeugen/Standards aus den anderen AP

20.09.2018                Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU)
Öffentlichkeitsarbeit

                                                                    @fdm_bayern

                                                                    www.fdm-bayern.org

20.09.2018       Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU)
Öffentlichkeitsarbeit

20.09.2018       Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU)
Zusammenfassung
• gemeinsames Modellprojekt von Bibliotheken und einem IT-Zentrum
• Universitäten mit unterschiedlicher Aufgabenverteilung und
  Vernetzung der Infrastruktureinrichtungen
• fachnahe technische Lösungen und Dienstleistungen, aber nicht
  „fachexklusiv“
• Bei Fragen oder Ideen jederzeit Kontakt aufnehmen.

20.09.2018              Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU)
eHumanities - interdisziplinär

             Vielen Dank für Ihre
              Aufmerksamkeit!

20.09.2018        Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU)   34
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