RESEARCH DATA MANAGEMENT

E-LEARNING PLATFORM

Modul 4-2

Identifikatoren

In diesem Modul möchten wir die Problematik der persistenten Identifikatoren anreissen, ohne eine konkrete Lösung anzubieten. Unser Ziel ist es, Ihnen einen allgemeinen Überblick zu verschaffen, damit Sie die Entscheidung über die Identifikatoren Ihrer Daten leichter treffen können.

 

All cartoons courtesyof JørgenStamp,
Digitalbevaring.dk.CC BY 2.5.

  35 min

Lernziele

Sie lernen in diesem Modul

  • den Begriff der Trusted Identity kennen und verstehen,
  • welche unterschiedlichen Identifikatoren es gibt und was sie voneinander unterscheidet.

 

SCENARIO

Beat ist Leiter einer wissenschaftlichen Bibliothek, die eidgenössischen Forschungsanstalten zugeordnet ist. In seinem Arbeitsalltag trifft er immer häufiger auf Forscher, die persistente Identifikatoren für ihre Forschungsdaten benötigen. Er plant eine kurze In-house-Weiterbildung zu diesem Thema zu geben und möchte sich nun inhaltliches Wissen über das Thema aneignen.

 

Folie 1

Befasst man sich eingehender mit Forschungsdaten, kommt man nicht um die Frage herum, mit welchen Identifikatoren man die Daten versieht.

 

 

Folie 2

Die Bedeutung der Identifikatoren zeigt sich noch einmal beim Blick auf die Curation Boundary zwischen der Collaboration und der Publication Domain.

Wie wir im ersten Modul (Grundlagen) schon gesehen haben, besteht der Hauptunterschied zwischen der Collaboration und der Publication Domain darin, dass einerseits eine Anreicherung mit deskriptiven und technischen Metadaten stattfindet und andererseits persistente Identifikatoren vergeben werden müssen.

 

 

 

Folie 3

Dies wird auch nocheinmal sehr deutlich beim Blick auf die Übergänge und Zugriffe auf die einzelnen Domänen.

Das Rückgrat des gesamten Gefüges sind die sogenannten Trusted Identities.

Aber wie erstellt man diese?

Folie 4

Je stärker man sich der Problematik der Forschungsdaten nähert, umso schwieriger erscheint das Problem, da es sehr vielschichtig ist. Auf dieser Folie haben wir nur mal einige Problempunkte zusammengefasst. Es geht in jedem Fall nicht nur um Identifikatoren für die Daten sondern auch um solche für Personen.

 

 

Folie 5

Auf den nachfolgenden Folien haben wir die wichtigsten Punkte zum Thema persistente Identifikatoren zusammengefasst.

 

 

Folie 6

 

 

 

Folie 7

 

 

 

Folie 8

 

 

 

Folie 9

 

 

 

Folie 10

 

 

 

Folie 11

 

 

 

Folie 12

Bei DDI handelt es sich nicht um Identifikatoren im eigentlichen Sinne. Wichtig ist jedoch, dass hier Linked Data Ansätze verfolgt werden.

Linked Data ist auch dazu geeignet,

-persistente Identifikatoren (bspw. Ark-Ids) zu übernehmen,

-effizient weiterzuverarbeiten und

-ihre Nachnutzung in komplexeren Kontexten und Applikationen zu ermöglichen.

 

 

Folie 13

Vieles in diesem Bereich ist noch im Werden und es ist nicht gesagt, ob DOIs über kurz oder lang durch ganz andere Ansätze abgelöst werden, bspw. einer Verknüpfung von Linked Data und Research Data Modellierungen.

 

 

LOOK

Überblick Identifikatoren

Unter https://blog.datacite.org/recap/ finden Sie einen kompakten und präzisen Überblick über das derzeit (Sommer 2016) bestehende Angebot an Identifikatoren.

 

TAKEAWAYS

Takeaways

Persistente Identifikatoren sind ein weites und vertracktes Feld.

Lösungsansätze, die über einfache Identifikatoren für an sich sehr unterschiedliche Datensätze hinausgehen, gibt es noch nicht.

Dennoch ist es wichtig, sich frühzeitig einen Überblick über das zur Verfügung stehende Angebot zu verschaffen und es trotz der bestehenden Mängel schon zu nutzen.

Es ist kein Manko, wenn ein Datensatz mehrere Identifikatoren hat, im Gegenteil!

Bitte zitieren als
SCHNEIDER, René. Modul 4-2: Identifikatoren. In: MASTRANDREA, Elena, PRONGUÉ, Nicolas, SCHNEIDER, René und STETTLER, Niklaus, Kursbuch Forschungsdaten [online]. HTW Chur – HEG Genève, 2017. Verfügbar unter: http://www.researchdatamanagement.ch/modul-4-2/