Es gibt so viele Definitionen von Forschungsdatenmanagement wie Anwendungsf?lle. So ist es beispielsweise nicht ungew?hnlich, dass jede Forschungsgruppe in einer Einrichtung ohne übergreifendes Forschungsdatenmanagement ihr eigenes Forschungsdatenmanagement entsprechend ihren eigenen Bedürfnissen und Herausforderungen definiert. Wir verstehen unter Forschungsdatenmanagement alle Aktivit?ten im Zusammenhang mit der Aufbereitung, Speicherung, Archivierung und Ver?ffentlichung von Forschungsdaten. Dazu geh?ren methodische, konzeptionelle, organisatorische und technische Ma?nahmen und Verfahren zum Umgang mit allen Daten, den sogenannten Forschungsdaten, die im Rahmen wissenschaftlicher Forschung entstehen.
In diesem Projekt stellen wir uns der Herausforderung, Konzepte für ein universit?tseigenes Forschungsdatenmanagementsystem zu entwickeln. Darüber hinaus befassen wir uns mit der Rückverfolgbarkeit, Replizierbarkeit und Reproduzierbarkeit wissenschaftlicher Auswertungen über Medienbrüche hinweg, von der Datenerhebung über die Aufbereitung und Verarbeitung bis hin zur Ver?ffentlichung der Daten und ihrer Auswertungen und Interpretationen.
Zugeh?rige Projekte und Abschlussarbeiten
Zugeh?rige Projekte:
- ProSA: Provenance Management using Schema mappings with Annotations (Website)
Zugeh?rige Studentische Projekte und Abschlussarbeiten:
- G. Spankus: Konzept eines universit?tsweiten Forschungsdatenmanagementsystems (in Zusammenarbeit mit der FernUniverstit?t in Hagen). Master Thesis, 2025
- T. H. A. Le: Ontologien, Standards und Methode in der Welt der NFDIs. Bachelor Thesis, 2025
- N. Franz: Aufarbeitung von Standards und Methoden im Forschungsdatenmanagement. Bachelor Thesis, 2024 (Website)
- S. Diemt: Studie zur Anforderungsanalyse für ein eigenes uni-weites Forschungsdatenmanagementsystem (in Zusammenarbeit mit der FernUniverstit?t in Hagen). Bachelor Thesis, 2024 (pdf)
Begriffe und Konzepte
FAIR-Prinzipien:
Die FAIR-Prinzipien dienen als Rahmenwerk zur Verbesserung der Auffindbarkeit, Zug?nglichkeit, Interoperabilit?t und Wiederverwendbarkeit digitaler Ressourcen. Angesichts des exponentiellen Wachstums von Datenmenge, -komplexit?t und -geschwindigkeit ist es das Ziel, sicherzustellen, dass Daten maschinell gefunden und abgerufen werden k?nnen.
Metadaten:
Metadaten sind Daten, die strukturierte Informationen über Forschungsdaten oder -ressourcen und deren Eigenschaften enthalten. Um die Wirksamkeit von Metadaten zu verbessern, wurden im Laufe der Zeit dom?nenspezifische Standards entwickelt, die die Verknüpfung und Verarbeitung von Metadaten aus unterschiedlichen Quellen erleichtern.
Provenance:
Der Begriff ?Provenance” bezieht sich im Allgemeinen auf alle Informationen, die den Herstellungsprozess eines Endprodukts beschreiben, wobei es sich um Daten oder physische Objekte handeln kann. W?hrend die Data Provenance die Verfolgung der Verarbeitung einzelner Datenelemente auf der Ebene der einzelnen Datenelemente (und der Vorg?nge, denen sie unterzogen werden) erm?glicht, erleichtert die Workflow Provenance das Verst?ndnis des Datenflusses und der Abh?ngigkeiten zwischen verschiedenen Prozessschritten.
Forschungsdaten:
Die DFG (externer Link, ?ffnet neues Fenster) definiert Forschungsdaten als wesentliche Grundlage wissenschaftlicher Arbeit. [...] Forschungsdaten k?nnen Messdaten, Laborwerte, audiovisuelle Informationen, Texte, Umfragedaten, Objekte aus Sammlungen oder Proben umfassen, die im Rahmen wissenschaftlicher Arbeit erstellt, entwickelt oder ausgewertet wurden.
Forschungsdatenmanagement:
Forschungsdatenmanagement ist der Prozess der Transformation, Auswahl und Speicherung von Forschungsdaten mit dem Ziel, diese langfristig zug?nglich, wiederverwendbar und überprüfbar zu halten, unabh?ngig vom Datenproduzenten.
Initiativen und Institutionen
eLabFTW:
eLabFTW (externer Link, ?ffnet neues Fenster) ist ein kostenloses und quelloffenes elektronisches Labor-Notizbuch, das von der Universit?t Regensburg gehostet wird.
NFDI:
Eine tragende S?ule im Bereich Forschungsdatenmanagement ist die Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI (externer Link, ?ffnet neues Fenster)), die sich zum Ziel gesetzt hat, Forschungsdaten im deutschsprachigen Raum zu indexieren, zu vernetzen und dauerhaft verfügbar zu machen. Ziel ist es, Daten zentral und langfristig nach den FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable und Reusable) verfügbar zu machen. In diesem Bereich existieren bereits verschiedene Standards und Initiativen – nationale NFDI-Konsortien (Konsortien verschiedener Institutionen innerhalb eines Forschungsfeldes) und internationale Initiativen wie die European Open Science Cloud (EOSC (externer Link, ?ffnet neues Fenster)) –, die in der schriftlichen Arbeit zusammengestellt und klassifiziert werden sollen.
In ihrer Bachelorarbeit hat Natalie Franz eine Interviewstudie mit Vertretern verschiedener NFDI-Konsortien durchgeführt. Ziel war es, die bestehende Identifizierung und Klassifizierung verschiedener Forschungsdatenmanagementprojekte zu analysieren und Standards, Verfahren und Methoden im Forschungsdatenmanagement in den verschiedenen Disziplinen herauszufiltern. Die Ergebnisse ihrer Arbeit sind auf der folgenden Website zusammengefasst.
UR DATA HUB:
Der UR Data Hub (externer Link, ?ffnet neues Fenster) ist eine zentrale Einrichtung der Universit?t Regensburg und unterstützt Sie in allen Fragen des Forschungsdatenmanagements. Zu unseren Leistungen geh?ren die Beratung in der Planungs-, Umsetzungs- und Abschlussphase Ihres Projekts sowie die Bereitstellung digitaler Dienste.
Pulikationen & Eingeladene Vortr?ge
- T. Auge, M. Klettke, S. Feistel, S. Jürgensmann, E. Michels, F. J. Ekaputra, L. Waltersdorfer:
Towards an integrated provenance framework - A scenario for marine data.
TaPP@EuroS&P Workshops, 2024 (DOI) - T. Auge, F. J. Ekaputra, S. Feistel, S. Jürgensmann, M. Klettke, L. Waltersdorfer:
Challenges of Tracking Provenance in Marine Data. IMDIS, 2024 (pdf) - T. Auge: Schema Evolution in Research Data.
Invited talk at Frühjahrstreffen FG Datenbanken, 2024 (slides)
