Die stetige Weiterentwicklung in der Forschung macht es für junge als auch etablierte Forscher immer schwieriger, einen Überblick über alle gängigen Forschungspraktiken und -methoden in ihrem jeweiligen Fachgebiet zu behalten. Ein grundlegendes Problem bei bisherigen Untersuchungen von Forschungspraktiken ist, dass die Datenbasis nicht langfristig und nachhaltig aufbereitet und nicht weiter zur Verfugung gestellt wird. Dies macht es für andere Forscher schwierig, eine bestehende Untersuchung aufzunehmen und zu erweitern. Eine Möglichkeit, diesem Problem entgegenzuwirken, bietet der Open Research Knowledge Graph (ORKG). So können gesammelte Daten langfristig anderen Forschern zur Verfügung gestellt werden. In dieser Arbeit wurde eine generische, semantische Struktur entwickelt, mit der wissenschaftliche Publikationen aus unterschiedlichen Domänen inhaltlich auf einheitliche Weise beschrieben werden sollen. Das Forschungsziel dieser Arbeit ist die Analyse von Forschungspraktiken und -methoden im Bereich des Requirements Engineering (RE), um diese zu akquirieren, zu kuratieren, zu veröffentlichen und zu verarbeiten. Diese Daten sollen so nachhaltig und wiederverwendbar gesammelt werden, um diese Daten FAIR zu machen. Um dieses Ziel zu erreichen, wurde die semantische Struktur als Template im ORKG eingefügt, um das Wissen über Forschungspraktiken und -methoden aus den untersuchten Publikationen langfristig und nachhaltig zu sammeln. Im Rahmen dieser Arbeit wurden 199 Publikationen aus dem Bereich des RE mit der Struktur untersucht und inhaltlich beschrieben. Durch die Verwendung der Struktur in Verbindung mit dem ORKG wurden die Akquirierung und Kuratierung von verwendeten Forschungsmethoden erreicht. Diese Daten stehen so nachhaltig und wiederverwendbar für andere Forscher zu Verfügung. Anhand von aufgestellten Kompetenzfragen wurden diese Daten weiterverarbeitet und analysiert. Die Analysen und Ergebnisse der Fragen zeigen, dass in der Forschung im RE eine Vielzahl von unterschiedlichen Methoden für die Datensammlung und Analyse verwendet werden. Insgesamt konnten durch die mit der semantischen Struktur gesammelten Daten aussagekräftige Resultate über die Vorgehensweise in der Forschung im RE erzielt werden. Weiterhin eignet sich der ORKG sehr gut dafür, Daten nachhaltig und wiederverwendbar zu sammeln. Dies kann dauerhaft dabei helfen, dem Problem der geringen Datenverfügbarkeit entgegenzuwirken., The constant development of research makes it increasingly difficult for both young and established researchers to maintain an overview of all current research practices and methods in their respective fields. A fundamental problem with previous studies of research practices is that the database is not prepared in a long-term and sustainable manner, and is not made further available. This makes it difficult for other researchers to take an existing study and expand upon it. One way to counteract this problem is the Open Research Knowledge Graph (ORKG). In this way, collected data can be made available to other researchers in the long term. In this work, a generic, semantic structure has been developed to describe scientific publications from different domains in a consistent way in terms of content. The research goal of this thesis is to analyze research practices and methods in the field of Requirements Engineering (RE) in order to acquire, curate, publish, and process them. This data should be collected in such a sustainable and reusable way to make this data FAIR. To achieve this goal, the semantic structure was added as a template in ORKG to collect the knowledge about research practices and methods from the studied publications in a long-term and sustainable manner. Within the scope of this work, 199 publications from the field of RE were examined, with the structure and their contents described. By using the structure in conjunction with the ORKG, the acquisition and curation of research methods used was achieved. This data is thus available to other researchers in a sustainable and reusable manner. Based on established competency questions, these data were further processed and analyzed. The analyses and results of the questions show that a variety of different methods are used in RE research for data collection and analysis. Overall, the data collected using the semantic structure provided meaningful results about the approach used in research in RE. Furthermore, the ORKG is very suitable for collecting data in a sustainable and reusable way. This can help to counteract the problem of low data availability in the long term.