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FAIR-Prinzipien und Qualitätskriterien für Transkriptionsdaten. Empfehlungen und offene Fragen
(2022)
Dieser Beitrag behandelt die mittlerweile als Bestandteil guter wissenschaftlicher Praxis anerkannten FAIR-Prinzipien in Bezug auf die Transkription und Annotation gesprochener Sprache und multimodaler Interaktion. Forschungsdaten - und somit Transkriptionsdaten - sollen heute Findable, Accessible, Interoperable und Reusable sein. Der Beitrag versucht dementsprechend, empirische Methoden im Prozess der Digitalisierung und generische Prinzipien des digitalen Forschungsdatenmanagements zusammenzubringen, um für diesen Kontext einem operationalisierten Begriff der „FAIRness“ näher zu kommen und möglichst konkrete Empfehlungen aufzustellen. Der Beitrag sollte aber gleichzeitig zur Diskussion anregen, denn konkrete Anforderungen in Bezug auf das Forschungsdatenmanagement und die Datenqualität müssen auch im Rahmen der FAIR-Prinzipien von den Fachgemeinschaften selbst herausgearbeitet werden.
Vernetzung statt Vereinheitlichung. Digitale Forschungsinfrastrukturen in den Geisteswissenschaften
(2014)
Die Entwicklung der digitalen Infrastruktur am Hamburger Zentrum für Sprachkorpora (HZSK) kann als Beispiel für die Evolution individueller technischer Einzellösungen hin zu fachspezifischen virtuellen Arbeits- und Forschungsumgebungen, die im Rahmen supranationaler Forschungsinfrastrukturen für die digitalen Geisteswissenschaften miteinander vernetzt sind, angesehen werden. Im Fokus steht im konkreten Fall des HZSK die Sicherung der langfristigen Zugänglichkeit von Forschungsdaten (multimedialen Daten gesprochener Sprache) durch die Entwicklung einer virtuellen Forschungsumgebung, die einerseits an die zentrenbasierte Forschungsinfrastruktur CLARIN-D angebunden ist und andererseits fachspezifische Benutzerschnittstellen schafft.