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Um eine bessere Erreichbarkeit und Zugänglichkeit zu bestehenden sowie neuen Angeboten von Lehr- und Schulungsmaterialien im Bereich der Digital Humanities zu ermöglichen, sollten diese in einem zentralen Verzeichnis zur Verfügung gestellt werden. Im Rahmen des CLARIAH-DE Projekts wurde – zunächst für die Umsetzung eines Projektmeilensteins – eine Lösung gesucht, die eine übergreifende Suche in frei zugänglichen und nachnutzbaren Lehr- und Schulungsmaterialien zu Forschungsmethoden, Verfahren sowie Werkzeugen im Bereich der Digital Humanities in unterschiedlichen Plattformen und Repositorien bietet.
In unserem Beitrag diskutieren wir Aspekte einer Forschungsdateninfrastruktur für den wissenschaftlichen Alltag auf Projektebene und argumentieren für eine Unterstützung von Projekten während der Erfassung und Bearbeitung von Daten, d. h. vor deren endgültiger Veröffentlichung. Dabei differenzieren wir zwischen Projekten, deren primäres Ziel es ist, eine Ressource aufzubauen (ressourcenschaffende Projekte, kurz RP) und solchen, die zur Beantwortung einer konkreten Forschungsfrage Daten sammeln und auswerten (Forschungsprojekte, kurz FP). Wir argumentieren dafür, dass bei den offenkundigen Unterschieden zwischen beiden Projektarten die grundsätzlichen Ansprüche an das alltägliche Forschungsdatenmanagement im Kern sehr ähnlich (wenn auch unterschiedlich akzentuiert und skaliert) sind. Diese Ähnlichkeit rührt nicht zuletzt daher, dass im Rahmen von FP gesammelte Daten in Bezug auf das Projektziel primär Mittel zum Zweck sein mögen, sie jedoch bereits im Arbeitsprozess in unterschiedlichem Maß von unterschiedlichen Beteiligten genutzt werden. Wir gehen konkret auf die Aspekte Datenorganisation und -verwaltung, Metadaten, Dokumentation und Dateiformate und deren Anforderungen in den verschiedenen Projekttypen ein. Schließlich diskutieren wir Lösungsansätze dafür, Aspekte des Forschungsdatenmanagements auch in (kleineren) Forschungsprojekten nicht post-hoc, sondern bereits in der Projektplanung als Teil der alltäglichen Arbeit zu berücksichtigen und entsprechende Unterstützung in der Forschungsinfrastruktur vorzusehen.
In diesem Panel geht es um die Förderung der geisteswissenschaftlichen Forschung durch eine planvolle Erhebung, Archivierung, Veröffentlichung und die dadurch ermöglichte Nachnutzung von Forschungsdaten, die sowohl zur Qualitätssicherung in der Forschung beitragen als auch nicht zuletzt neue Fragestellungen erlauben. Aus unterschiedlichen Perspektiven soll in dem Panel beleuchtet werden, welchen Mehrwert das Datenmanagement für die Forschung in den digitalen Geisteswissenschaften hat, wie man diesen Mehrwert erreicht und auch die Veröffentlichung der Forschungsdaten als ein selbstverständliches Element der Dissemination der Forschungsergebnisse etabliert und wie man gleichzeitig den Aufwand für die Forschung abschätzen kann.
Wenn man verschiedenartige Forschungsdaten über Metadaten inhaltlich beschreiben möchte, sind bibliografische Angaben allein nicht ausreichend. Vielmehr benötigt man zusätzliche Beschreibungsmittel, die der Natur und Komplexität gegebener Forschungsressourcen Rechnung tragen. Verschiedene Arten von Forschungsdaten bedürfen verschiedener Metadatenprofile, die über gemeinsame Komponenten definiert werden. Solche Forschungsdaten können gesammelt (z.B. über OAI-PMH-Harvesting) und mittels Facetten-basierter Suche über eine einheitliche Schnittstelle exploriert werden. Der beschriebene Anwendungskontext kann über sprachwissenschaftliche Daten hinaus verallgemeinert werden.
Als Teil der NFDI vernetzt Text+ ortsverteilt verschiedenste Daten und Dienste für die geisteswissenschaftliche Forschung und stellt sie der wissenschaftlichen Gemeinschaft FAIR zur Verfügung. In diesem Beitrag beschreiben wir die Umsetzung beispielhaft im Bereich der Text+ Datendomäne Sammlungen anhand von Korpora, die in verschiedenen Disziplinen Verwendung finden. Die Infrastruktur ist auf Erweiterbarkeit ausgelegt, so dass auch weitere Ressourcen über Text+ verfügbar gemacht werden können. Enthalten ist auch ein Ausblick auf weitere zu erwartende Entwicklungen. Ein Beitrag zur 9. Tagung des Verbands "Digital Humanities im deutschsprachigen Raum" - DHd 2023 Open Humanities Open Culture.
In diesem Beitrag widmen wir uns der Frage, welche Schritte unternommen werden müssen, um Skripte, die bei der Aufbereitung und/oder Auswertung von Forschungsdaten Anwendung finden, so FAIR wie möglich zu gestalten. Dabei nehmen wir sowohl Reproduzierbarkeit, also den Weg von den (Roh)daten zu den Ergebnissen einer Studie, als auch Wiederverwertbarkeit, also die Möglichkeit, die Methoden einer Studie mittels des Skripts auf andere Daten anzuwenden, in den Fokus und beleuchten dabei die folgenden Aspekte: Arbeitsumgebung, Datenvalidierung, Modularisierung, Dokumentation und Lizenz.