Modellprojekt "eHumanities - interdisziplinär" - Forschungsdatenmanagement im Rahmen des "Digitalen Campus Bayern"
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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
Sektion 4 im Deutschen Bibliotheksverband e. V.
Herbstsitzung 2018
Projekttitel und -förderung
eHumanities – interdisziplinär
Förderung:
• Bayerisches Staatsministerium für
Wissenschaft und Kunst
• Laufzeit März 2018 – Dezember 2020
März 2018 März 2019 März 2020 März 2021
November 2018
15.11.2018 Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU) 2
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 15.11.2018 Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU) 3
IT-Gruppe Geisteswissenschaften (ITG)
Betrieb der IT-Infrastruktur
an den
geisteswissenschaftlichen
Fakultäten
Forschungsdaten- Forschung & Lehre
management: Aufbau digital: Lehrangebote in
domänenspezifischer den Digital Humanities
Services im Rahmen des und Projektpartner in
Modellvorhabens DH-Projekten ab ovo
15.11.2018 Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU) 4
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
15.11.2018 Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU) 5
DataCite
Gute Abdeckung der formalen
Metadaten
„Quasi-Standard“
Nur zwei Felder (subject,
description) für die inhaltliche
Beschreibung
15.11.2018 Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU) 6
DataCite + X
Idee: Erweiterung
von DataCite um ein
inhaltserschließendes
Metadatenmodell.
15.11.2018 Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU) 7
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: VerbaAlpina
(https://www.verba-alpina.gwi.uni-muenchen.de/)
• Ziel: Sprach- und Kulturraum des gesamten
Alpengebiets multidimensional zugänglich machen
• Methode: Crowdsourcing
15.11.2018 Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU) 8
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 (Stand Sommer 2018)
15.11.2018 Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU) 9
Recherche und Publikation (Ist)
1.
2.
Sucheinstiege für die LMU-
Forschungsdaten:
Transformation der
1. Open Data LMU Forschungsdaten
2. Externe Repositorien nach DataCite
15.11.2018 Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU) 10Recherche und Publikation (Soll)
1.
3.
2.
Transformation von
DataCite nach MARC
Sucheinstiege für die LMU-
Forschungsdaten:
Transformation der
1. Open Data LMU Forschungsdaten
2. Externe Repositorien nach DataCite
3. Bibliothekskatalog
15.11.2018 Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU) 11Mapping DataCiteToMARC – Zwischenfazit
Grundsätzlich sind DataCite und MARC gut kompatibel, aber je
forschungsdatenspezifischer die Informationen in DataCite sind, desto
„schwieriger“ ist ihre Übertragung nach MARC.
Beispiel:
DataCite MARC
contributorType Beziehungskennzeichen Optionen:
Editor edt (Editor) Anpassung von
Producer pro (Producer) MARC bzw. RDA in
Researcher res (Researcher) D-A-CH oder
DataCollector ctb (Contributor)? Informationsverlust
ProjectLeader oth (Other)?
15.11.2018 Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU) 12Datenfluss
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
15.11.2018 Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU) 13Services für das FDM – Erschließung
Erschließungsebenen:
• Gesamtprojekt
• „Sichten“ (Gemeinde, Konzept,
Transformation der
Morpho-lexikalischer Typ) VerbaAlpina-Daten
• Einzelbelege (ca. 200.000) nach DataCite
15.11.2018 Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU) 14Vorarbeiten 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
15.11.2018 Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU) 15Transferierbare 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
15.11.2018 Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU) Bilder: digitalbevaring.dk CC BY 2.5 17
DenmarkTransferierbare 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
Bilder: digitalbevaring.dk CC BY 2.5 Denmark
15.11.2018 Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU) 18Transferierbare Datenmanagementpläne
Datenmanagementpläne:
Reagieren auf steigende Anforderungen von Forschungsförderern
Bilder: digitalbevaring.dk CC BY 2.5 Denmark
15.11.2018 18DMP - Anforderungen
Lokale Empfehlungen von
Besonderheiten Fachgesellschaften
Vorgaben von
Förderern Hilfestellungen,
Beispiele
DMP
Bild:
digitalbevaring.dk
CC BY 2.5 Denmark
15.11.2018 Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU) 19DMP - Anforderungen
Evaluierung bestehender Softwaretools
Anforderungen Wissenschaftler:
• 90% kooperatives Arbeiten
• 85% Ansprechpartner vor Ort
• 65% auf Server der eigenen Universität
• …
Anforderungen Bibliothek: ca. 40 (gewichtete)
• Export / Import-Funktionen (Schnittstellen) Kriterien
• schnelles Anpassen / Erstellen von Vorlagen
• Softwarelizenz
• multilingual
• …
15.11.2018 Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU) 20DMP - 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)
15.11.2018 Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU) 21DMP - 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) 15.11.2018 Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU) 22
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
15.11.2018 Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU) 23Nächste Schritte II
• Nachnutzen der DMP-“Daten“:
Ziel:
Doppelarbeit für Forscher
+ vermeiden
• 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!
15.11.2018 Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU) 24E-Learning-Module Steht noch am Anfang: • Anforderungen der Dozenten des DH-Studiengangs • Kooperation mit dem Institut für Lern-Innovation (ILI) der FAU • Erstellen eines Prototyp-Moduls zur Recherche und Nachnutzung von Daten Ziel: OER für BAB, VHB, … • fachübergreifende Module (Datenstrukturierung, …) und DH-spezifische Module („Erzeugen und Nutzen von Ontologien“, …) • Module zu Werkzeugen/Standards aus den anderen AP 15.11.2018 Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU) 25
Öffentlichkeitsarbeit
@fdm_bayern
www.fdm-bayern.org
15.11.2018 Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU) 26Zusammenfassung • gemeinsames Modellprojekt von Bibliotheken und einem IT-Zentrum • Universitäten mit unterschiedlicher Aufgabenverteilung und Vernetzung der Infrastruktureinrichtungen • fachnahe technische Lösungen und Dienstleistungen, aber nicht „fachexklusiv“ 15.11.2018 Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU) 27
eHumanities - interdisziplinär
Vielen Dank für Ihre
Aufmerksamkeit!
15.11.2018 Sonja Kümmet (UB LMU) / Jürgen Rohrwild (UB FAU) 28Sie können auch lesen
