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eHumanities - interdisziplinär Projektphase 1 (2018-2020)

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Arbeitspaket 1: Untersuchungen zum Metadatenmodell

Arbeitspaket 2: Vorschlag eines transferierbaren Datenmanagementplans

Arbeitspaket 3: Entwicklung eines abgestimmten Schulungspaketes

Arbeitspaket 4: Beschreibung und Etablierung von Services im Forschungsdatenmanagement der ausgewählten Fachdomänen

Arbeitspaket 5: Unterstützung bei Recherche und Publikation unter Verwendung entsprechender Tools

Arbeitspaket 1 Untersuchungen zum Metadatenmodell

Federführende Institutionen

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

Zusammenfassung

Ziel des Arbeitspakets ist es, ein auf den FAIR-Prinzipien basierendes Metadatenmodell zu finden bzw. zu erweitern, mit dem sich Forschungsdaten aus den Digital Humanities einheitlich beschreiben lassen. Um die Auffindbarkeit der Forschungsdaten in Datenrepositorien und bibliothekarischen Nachschlagewerken und damit ihre Nachnutzung zu befördern, soll das Metadatenmodell nicht nur formale Metadaten enthalten, sondern auch eine tiefe inhaltliche Beschreibung der Forschungsdaten ermöglichen. Für die formale Beschreibung der Daten wird auf das verbreitete Metadatenmodell DataCite zurückgegriffen. Hierfür wurde eine Best-Practice-Empfehlung konzipiert, um eine strukturierte und normierte Beschreibung zu unterstützen. Zur inhaltlichen Tiefenerschließung erfolgen derzeit testweise Modellierungen ausgewählter ITG-Datenbestände u.a. mit CIDOC CRM. Die im Arbeitspaket erzielten Ergebnisse fließen in die anderen Arbeitspakete des Projekts (insbesondere AP 3 und 5) ein und sollen darüber hinaus zu einer Empfehlung für die Digital Humanities ausgearbeitet werden.

Ergebnisse

Metadaten-Modell für Digital Humanities
Metadaten-Modell für Digital Humanities

Arbeitspaket 2 Vorschlag eines transferierbaren Datenmanagementplans

Federführende Institutionen

  • Universitätsbibliothek der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (UB FAU)
  • IT-Gruppe Geisteswissenschaften der Ludwig-Maximilians-Universität München (ITG LMU)

Zusammenfassung

Forschungsdaten sind ein wertvolles Produkt des Forschungsprozesses. Zur Unterstützung der sorgfältigen Planung der Erhebung neuer Daten und des Umgangs mit bestehenden Daten werden Datenmanagementpläne (DMP) genutzt. Das Erstellen von DMP kann durch verschiedene Softwarewerkzeuge erleichtert werden.

In dem Arbeitspaket werden unterschiedliche DMP-Werkzeuge mit Blick auf die Rollen und Aufgaben der hochschulintern zu beteiligenden Stellen sowie der Anforderungen der Fördermittelgeber evaluiert und eine Empfehlung zur Nutzung ausgesprochen. Ebenso wird geprüft, ob ein selbstentwickeltes DMP-Werkzeug(konzept) die Anforderungen der beteiligten Fachdomänen besser erfüllen kann. Hierfür werden die Erfahrungen aus verschiedenen von der ITG betreuten Forschungsprojekten herangezogen.

Um Studierende frühzeitig an die Verwendung von DMP heranzuführen, werden auf die Hochschulen abgestimmte Schulungen für das letztendlich eingesetzte Tool erstellt.

Ergebnisse

  • Eine Textsammlung für die sogenannten Themes, die das Digital Curation Centre in das DMProadmap Projekt als vorgegebene Themenkomplexe eingebracht hat, wurde im Projekt in deutscher und englischer Sprache erstellt. Details finden Sie auf der eHumanities-Seite zu den DCC-Themes.
  • An der LMU München wurde eine Test-Instanz von RDMO aufgesetzt, um die Übertragbarkeit der erstellten Datenmanagementpläne besser verifizieren zu können.
  • Die RDMO-Testinstallation von eHumanities – interdisziplinär ist seit 24.01.2020 im Live-Betrieb an der FAU Erlangen-Nürnberg.
  • DMP-Vorlagen für EU-Projekte mit RDMO-Ansichten und fachspezifische Vorlagen für DFG-Anträge (auf Basis der Vorgaben der Fachkollegien).
  • DFG-spezifische Vorlagen für geisteswissenschaftliche Fächer sind nun auch im Testeinsatz an der LMU.

Alle nachnutzbaren RDMO-Vorlagen mit Anleitungen sind nun über das offizielle RDMO-GitHub verfügbar.

Arbeitspaket 3 Entwicklung eines abgestimmten Schulungspaketes

Federführende Institution

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

Zusammenfassung

Im Rahmen dieses Arbeitspaketes werden modulare Lehrinhalte zum Forschungsdatenmanagement entwickelt. Diese werden auf die Bedürfnisse der digitalen Geistes- und Sozialwissenschaften abgestimmt. In diesem Zusammenhang wird eine Umfeldanalyse zum gegenwärtig praktizierten Forschungsdatenmanagement in den Digital Humanities durchgeführt. Anhand der Bedarfsanalyse wird eine Themenauswahl für Lernmodule getroffen, wobei neben fachspezifischen Lerninhalten auch fachunabhängige Themen gleichermaßen berücksichtigt werden.

Im Probelauf werden die entwickelten Module zunächst an der FAU und im Anschluss an die darauffolgende Evaluation und Verbesserung auch an der LMU angewandt. Das Online-Schulungspaket soll sowohl für die Lehre als auch in der Fortbildung einsetzbar sein. Eine breite institutionsübergreifende Nachnutzbarkeit der Lehrangebote als Open Educational Resources ist dabei ein zentrales Ziel.

Ergebnisse

Arbeitspaket 4 Beschreibung und Etablierung von Services im Forschungsdatenmanagement der ausgewählten Fachdomänen

Federführende Institutionen

  • IT-Gruppe Geisteswissenschaften der Ludwig-Maximilians-Universität München (ITG LMU)
  • Universitätsbibliothek der Ludwig-Maximilians-Universität München (UB LMU)
  • Universitätsbibliothek der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (UB FAU)

Zusammenfassung

Ziel dieses Arbeitspakets ist es, zunächst prototypisch für die LMU die Forschungsdaten im Hinblick auf Auffindbarkeit und Nachnutzbarkeit zu optimieren und diese langfristig zu konservieren. Dies wird erreicht, indem eine Kooperationsvereinbarung entworfen, die bestehenden Daten in der Tiefe erschlossen, Best Practices ermittelt und diese umgesetzt werden.

Die enge und frühe Einbindung der ITG in lokale Forschungsprojekte erlaubt es, den Lebenszyklus der Forschungsdaten nahezu vollständig zu begleiten; von der Antragsphase über Erschließung und Versionierung durch die Universitätsbibliothek bis hin zur Archivierung und der Verbreitung der Metadaten (siehe Abbildung). Dies ermöglicht es, Probleme an den Schnittstellen der einzelnen Schritte im Zyklus leichter zu identifizieren und angepasste Leitlinien zu entwerfen.

Aufbauend auf den Praxiserfahrungen und Empfehlungen der LMU wird die FAU ein Netzwerk von Ansprechpartnern aus den unterschiedlichen Fächern und beratenden Akteuren etablieren und so auch an der FAU den Forschungszyklus möglichst umfassend unterstützen.

Ergebnisse

  • FDMZ4DH („Forschungsdatenmanagement-Zentrum für Digital Humanities“): Modellhafte Kooperation zwischen IT-Gruppe Geisteswissenschaften als eng mit der Fachcommunity verzahnten Einrichtung und der UB der LMU als wissenschaftlicher Bibliothek mit zentralem Datenrepositorium
  • Positionspapier zur NFDI sowie Einbindung in Konsortienantrag
  • DataCite-Mitgliedschaft der UB der LMU
  • Entwurf von Workflows zur Steuerung interner FDM-Abläufe im FDMZ4DH
  • Leitfaden für den Umgang mit Forschungsdaten in den digitalen Geisteswissenschaften an der LMU (Februar 2020)
Metadatenflüsse in den Digital Humanities an der LMU
Metadatenflüsse in den Digital Humanities an der LMU

Arbeitspaket 5 Unterstützung bei Recherche und Publikation unter Verwendung entsprechender Tools

Federführende Institutionen

  • IT-Gruppe Geisteswissenschaften der Ludwig-Maximilians-Universität München (ITG LMU)
  • Universitätsbibliothek der Ludwig-Maximilians-Universität München (UB LMU)
  • Universitätsbibliothek der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (UB FAU)

Zusammenfassung

Aufbauend auf den Untersuchungen zum Metadatenschema im Arbeitspaket 1 werden die dort empfohlenen Metadatenschemata für die OAI-PMH Schnittstelle implementiert. Dies erlaubt es Harvestern (wie zum Beispiel re3data), auf ein umfangreiches Metadatenset zuzugreifen.

Damit der Zugang zu Forschungsdaten nicht von der Kenntnis abhängig ist, in welchem Repositorium die Daten abgelegt wurden, bedarf es fach- und hochschulübergreifender Suchportale. Der Mehrwert eines solchen Data-Discovery-Service ist evident. Daher wird in einem ersten Schritt eine Anforderungsanalyse an einen Discovery-Service für Forschungsdaten durchgeführt. Schwerpunkte bilden unter anderem Datenmodell, Schnittstellen, Skalierbarkeit und Usability. Ebenso soll die Möglichkeit der Einbindung von und in hochschulübergreifende Forschungsdateninfrastrukturen analysiert werden.

Ergebnisse

  • DataCite-Plugin für EPrints
  • Anbindung von Open Data LMU an GeRDI (im Testbetrieb)
  • Tests mit Open-Source-Engine „Project Blacklight“ zum Einsatz als Suchoberfläche
  • Workshop „Indexierung von Fedora Datensätzen in Apache Solr mit Apache Camel“ (Folien) (Quellcode) [Organisatoren: Ralf Claussnitzer (SLUB Dresden), Rainer Gnan (UB LMU), Jaime Penagos (UB LMU)]
  • Die Universitätsbibliothek der FAU Erlangen-Nürnberg ist Mitglied des Nutzerbeirates der Daten-Publikationsplattform RADAR.
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