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E-Science-Tage 2019

In diesem Beitrag diskutieren wir Anforderungen und Perspektiven für die Unterstützung von E-Science an Universitäten. Am Beispiel der Germanistischen Linguistik skizzieren wir die Bedeutung der Arbeit mit digitalen Daten und -infrastrukturen in Forschung und Lehre und leiten daraus Anforderungen ab, die sich bei der Integration entsprechender Ressourcen in den Forschungsprozess, in die Lehre und in die Ausbildung des wissenschaftlichen Nachwuchses ergeben. Wir geben einen Überblick über außeruniversitäre Initiativen und Netzwerke, die für die Disziplin relevante Infrastrukturen und Services bereitstellen oder solche entwickeln. Diese Angebote können die in dieser und anderen Disziplinen bestehenden Anforderungen bislang aber nur zu einem Teil abdecken. Für die Universitäten stellt sich die Frage, inwieweit sie – ergänzend zu vorhandenen Initiativen und Netzwerken – die Dissemination und Weiterentwicklung von E-Science als Institution aktiv mitgestalten möchten und welche Unterstützungsmaßnahmen sie dazu im Rahmen ihrer Aufgaben bereitstellen können. Am Beispiel der Universität Duisburg-Essen zeigen wir, wie Unterstützungsmaßnahmen, insbesondere auch mit Blick auf die gegenwärtig in Aufbau befindlichen Forschungsdateninfrastrukturen auf nationaler (NFDI) und auf Länderebene, konzipiert und weiter ausgebaut werden können. We discuss requirements and perspectives for supporting e-science at universities. German Linguistics is taken as an example to outline the importance of working with digital data and data infrastructures in science and research. We identify requirements for integrating ressources into the research process, teaching, and career development and support. We give an overview of extramural iniatives and networks that provide or develop infrastructure or services. These are not able to cover all the requirements of the discipline (or other disciplines), though. Therefore, universities will have to decide to what extent they want to contribute to the dissemination and development of e-science and complement existing initiatives and networks. They will also face the question what measures to take to that end and how to connect them to their mission and chores. We exemplify those services and tasks based on the case of Duisburg-Essen university. A special focus is given to the German National Research Data Infrastructure Initiative and regional initiatives.

UNEKE: Vom USB-Stick zur NFDI – Entwicklung eines Kriterien-geleiteten Entscheidungsmodells für den Aufbau von Forschungsdaten-Infrastrukturen

PLOS ONE 15(7), e0234172 (2020). doi:10.1371/journal.pone.0234172, Published by PLOS, San Francisco, California, US

Projektname: UNEKE

Digitalization has opened doors for science not only to discuss the results of their research, but also to access the data underlying the results in order to make the results directly traceable and reusable. Good research data management (RDM) is the essential core of this. While research data management has been part of good scientific practice in some scientific disciplines for decades, other disciplines have only begun to discuss what research data actually is in the course of science policy discussions over the past five years. In addition, there is an equally large discrepancyon the part of the infrastructure facilities. While some may look back on decades ofexperience in developing and operating digital research services, others are trying toapproach new fields of activity through the topic of research data management. While research data management fundamentally reflects how scientific work functions digitally, it also challenges best practices and methods. Thus, it shakes the basic understanding of the scientific system. In an ideal world, research data management represents the foundation of a utopia of the digital science landscape. In the course of the highly dynamic development of the topic, infrastructure facilities seek their place in this ideal scenario, just as scientific actors face the high suffering pressure of an exploding number of research data and methods. [...]

Anschlussfähige Infrastrukturen zur Forschungsdatenspeicherung Zur nachhaltigen Aufbewahrung von Forschungsdaten sind Hochschulen bestrebt ihren Forschenden die dafür notwendigen Infrastrukturen zur Verfügung stellen. Viele stehen dabei vor dem Problem weder die Bedarfe der eigenen Wissenschaftler zu kennen noch verfügbare Repositorien-Lösungen hinsichtlich der Rahmenbedingen und Bedarfe vor Ort bewerten zu können. Hochschulen befinden sich zusätzlich in dem Dilemma, einerseits zwar lokale Strukturen aufbauen zu müssen, um aktuelle Bedarfe zu decken. Anderseits sollen lokale Insellösungen vermieden werden und langfristig vernetzte Strukturen auf (inter)nationaler Ebene wie der NFDI etabliert werden. Das BMBF- geförderte Projekt UNEKE („Vom USB-Stick zur NFDI – Entwicklung eines Kriterien geleiteten Entscheidungsmodells für den Aufbau von Forschungsdateninfrastrukturen“) hat eine Roadmap entwickelt, wie wissenschaftliche Bedarfe und zur Verfügung stehende Lösungen zur Forschungsdatenspeicherung in Einklang gebracht werden können. Bedarfe der Forschenden Zunächst hat UNEKE in einer Umfrage an dreizehn Hochschulen in NRW mit über 1600 Datensätzen die Bedarfe der Wissenschaftler/innen erfasst. Die Analyse ergab klare disziplinspezifische als auch hochschultypische Unterschiede bei der angestrebten und praktizierten Aufbewahrung von Forschungsdaten. Als übergreifende Gemeinsamkeit hat sich gezeigt, dass die hohe Nachfrage nach Langzeitverfügbarkeit und Archivierung durch die bestehenden institutionellen Angebote momentan nicht gedeckt werden kann. Des Weiteren zeigte sich eine große Lücke bei der systematischen Beschreibung von Daten. Darüber hinaus hat sich gezeigt, dass neben den konkreten technischen Anforderungen die Einstellung der Forscher/innen zu open access und einem offenen Umgang mit Forschungsdaten eine entscheidende Rolle spielen und entsprechend bei der Konzeption einer Infrastruktur zur Forschungsdatenspeicherung berücksichtigt werden sollte. Bewertung von Repositorienlösungen In einem zweiten Schritt wurden die derzeit zur Verfügung stehenden verschiedenen Software-Lösungen zur Umsetzung eines institutionellen Repositoriums verglichen. Es existieren generische, anwendungsfertige Out-Of-The-Box-Systeme, aber auch Software, die umfangreiche individuelle Ausgestaltungen z. B. des Datenmodells oder der physischen Speicherschicht ermöglichen. Die Auswahl ist groß und ein direkter Marktführer zeichnet sich nicht ab. UNEKE hat daher in einer Kurzumfrage den Stand von institutionellen Repositorien an deutschen Universitäten abgefragt und typische Umsetzungsszenarien herausgearbeitet. Roadmap Da die Entscheidung ein institutionelles Repositorium einzurichten typischerweise fällt, wenn strategische Überlegungen und konkrete Anfragen in Summe einen ausreichenden Handlungsdruck erzeugen, wurden diese initialen „Trigger“ herausgearbeitet, kategorisiert und in einer Roadmap mit den dazu passenden Umsetzungsszenarien verknüpft.

Das Positionspapier der Landesinitaitve NFDI und der Expertengruppe FDM der Digitalen Hochschule NRW beschreibt mögliche Szenarien und Herausforderungen einer notwendigen Beteiligung von Hochschulen beim Aufbau einer Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) und möchte damit zu einer weitergehenden Auseinandersetzung mit der Rolle der Hochschulen in diesem Prozess anregen. In Vorbereitung auf die geplante NFDI vernetzt die Landesinitiative NFDI Akteure und Organisationen im Bereich Forschungsdatenmanagement in NRW, trägt zur Etablierung und Anerkennung von FDM in den wissenschaftlichen Communities bei und begleitet als zentrale Anlaufstelle für Hochschulen den Wandel hin zu einer neuen Datenkultur.

The digital era has brought new and exciting changes to scholarly communication. Modern scientific libraries and information infrastructures are obliged to face these new challenges in a professional way sooner rather than later.The monitoring and execution of policies, the facilitation of Open Access publishing, and support for research data management are but a few examples of adaptation to the digital era. The use of scholarly metricsis also an emerging field for academic libraries, brought on by digital change. To foster this vision, LIBER's Innovative Metrics Working Grouphas set out recommendations on how academic libraries and information infrastructures can deal with scholarly metrics, and how to get started with the development of services to support this. The recommendations are grouped into four sections: Discovery and Discoverability Showcasing Achievements Service Development Research Assessment Each section covers a set of activities, and makes suggestions for libraries which want to promote the transparent, standardized and responsible use of scholarly metrics.As part of LIBER’s focus on Open Science, the Working Group has placed a special emphasis on recommendations addressing open scholarly metrics.Throughout this report, we have organised our recommendations into three levels. Which recommendations a library adopts will depend on their current level of engagement with scholarly metrics. The levels are as follows: Initial Steps (circular bullet) Intermediate Steps (square bullet) Advanced Steps (triangular bullet) The order in which the recommendations appear are in correlation with the potential importance they can have for an institution. These two indications of use were developed during the Working Group’s workshop during LIBER’s 2017 Annual Conference. They are there to assist in prioritizing, but are not mandatory to follow and are not dependent on each other.