RESEARCH DATA MANAGEMENT

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Modul 6

Fallbeispiel: Institut für Mehrsprachigkeit

In diesem Modul stellen wir ein konkretes Beispiel einer schweizerischen Institution vor, an der schon eine Lösung für Forschungsdatenmanagement (in den Geisteswissenschaften) eingerichtet und in Betrieb genommen wurde.

 

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

  35 min

Lernziele

In diesem Modul lernen Sie

  • die möglichen Phasen für die Einführung eines Systems zum Forschungsdatenmanagement kennen,
  • wie wichtig die Etappe der Vorkatalogisierung für das Forschungsdatenmanagement ist,
  • wie Forschungsdaten katalogisiert werden können.

SCENARIO

Moritz ist Bibliothekar an der Dokumentationsstelle des Instituts für Mehrsprachigkeit und des Wissenschaftlichen Kompetenzzentrums für Mehrsprachigkeit. Zur Verbesserung des Dienstleistungsangebots wird er beauftragt, eine Lösung für das Forschungsdatenmanagement auszuarbeiten und in Betrieb zu nehmen.

 

Folie 1

In diesem Modul stellen wir Ihnen ein Fallbeispiel für die Einrichtung eines Archivs für Forschungsdaten vor.

Folie 2

In drei Schritten wollen wir Ihnen zeigen, wie sie von der Idee zum Archiv kommen können und wie der Ingest der Daten im Kontext einer sehr spezifischen Einrichtung möglich ist.

Folie 3

Wie sie sehen können ist die organisatorische Aufhängung des Instituts äusserst komplex und nur sehr schwer verständlich:

Es handelt sich um eine Dokumentationsstelle, die Teil eines wissenschaftlichen Kompetenzzentrums ist, das wiederum Teil eines Instituts ist, zugleich aber auch in Verbindung mit der Bibliothek einer Fakultät steht, andererseits aber auch Teil der Pädagogischen Hochschule ist.

Dies müssen Sie auf den ersten Blick nicht verstehen, klar sollte aber sein, dass eine solch komplexe Aufhängung auch Auswirkungen auf den Betrieb und die Verwaltung der Daten hat.

Folie 4

Wichtig sind auch die personellen Ressourcen und die damit zusammenhängenden Services. Wie Sie sehen können, sind die personellen Ressourcen einerseits begrenzt, die Dienstleistungen jedoch vielfältig. Neben einer Bibliothek umfassen Sie hauptsächlich ein digitales Angebot, darunter ein Forschungsdatenarchiv.

Folie 5

Die Einführung dieses Services nahm ca. eineinhalb Jahre in Anspruch. Ausgehend von einer Studie und einem anschliessenden Konzeptpapier wurde relativ schnell die Entscheidung für ein Produkt getroffen, ca. ein Jahr nach Projektausgang wurden Data Management Pläne und ein Leitfaden für die Archivierung von Forschungsdaten eingeführt und schliesslich mit der Katalogisierung der Daten begonnen.

Folie 6

Zentral sind natürlich die Forschungsdaten und deren konkrete Ausprägungen.

Im Institut für Mehrsprachigkeit wird hauptsächlich in den Gebieten der Psycholinguistik, der Sprachendidaktik und der Soziolinguistik geforscht.

In der Tabelle haben wir Ihnen einen Überblick über die Form der Daten und ihr Verhältnis zu Open Data gegeben.

Wie Sie sehen können divergieren die Daten sehr stark.

Folie 7

Im zweiten Teil dieses Moduls wollen wir Ihnen den Weg vom Data Management Plan hin zur Vorkatalogisierung mit Ihnen beschreiten.

Dieser Teil ist von grosser Bedeutung, da ihn Forscher und Bibliothekar gemeinsam beschreiben und der abschliessende Schritt des Ingest der Daten und deren Katalogisierung hier – möglichst optimal – vorbereitet werden muss.

Folie 8

Zur Rekapitulierung und besseren Einordnung des Data Management Plans haben wir Ihnen hier noch einmal einen Data Lifecycle aufgezeichnet.
Der Data Management Plan steht am Anfang des Lifecycle und dient dazu diesen vorzubereiten und zu begleiten.

Folie 9

Folie 10

Er ist für die Forschenden, die Geldgeber, aber auch für die (Daten-)Bibliothekare von Nutzen. Auch wenn Letzteres auf den ersten Blick verwundern mag.

Folie 11

Wir haben Ihnen hier einige Gründe aufgeführt, warum der DMP für Bibliothekare von Bedeutung ist.

Folie 12

Zur besseren Illustration haben wir Ihnen im Anschluss an diesen inhaltlichen Teil zwei Data Management Pläne zusammengestellt und diese miteinander verglichen.

Folie 13

Im nächsten Teil wollen wir Ihnen kurz die Etappe der Vorkatalogisierung vorstellen.
Hier kommen Forscher und Bibliothekare zusammen und bereiten den Ingest und die Katalogisierung vor.

Folie 14

Auf dieser Folie sehen sie die dafür am Institut für Mehrsprachigkeit vorgesehene Klassfikation bzw. Ordnerstruktur, anhand derer die Forscher sämtliche zu archivierenden Daten einordnen sollen.

Das können die Forscher alleine oder direkt mit dem Bibliothekar tun.

Wie Sie sehen enthält der Ordner eine Art ReadMe-Datei namens Metadata.docx, die ihm dabei behilflich ist.

Folie 15

Folie 16

Der letzte Schritt bei der am Institut für Mehrsprachigkeit gewählten Lösung betrifft die Katalogisierung.

Folie 17

Folie 18

Dazu ist es hilfreich zu verstehen, welche Teile der Ordnerstruktur des ausgewählten Systems die Daten betreffen.

Hier zu gibt es eine genau abgegrenzten Bereich im System, der die Forschungsdaten betrifft.

Darunter gibt es eine dreiteilige Struktur für die Beschreibung der Daten, die Erläuterung der angewendeten Methoden sowie die konkreten Daten.

Unter dem Bereich Daten gibt es dann eine weitere Struktur für die unterschiedlichen Datentypen, etwa die Fragebögen, Codebücher, und die eigentlichen Datensätze. Unter dem letzten Punkt werden die Dateien mit den Daten dann abgelegt.

Folie 19

Für die in diesem Fallbeispiel vorgestellte Lösung, wurde entschieden eine fertige Software einzukaufen, die für sämtliche Dienstleistungen des Instituts zur Verfügung steht.

Sie sehen hier einen Screenshot dieses Systems mit einigen Erläuterungen zu Inhalten und Funktionalitäten, darunter den Zugriff auf das Forschungsdatenarchiv.

Folie 20

Entscheidend für den Umgang mit den Daten sind immer die Metadaten. Diese können sehr reichhaltig sein. Wichtig für die Katalogisierung ist dabei die Unterscheidung zwischen notwendigen, optionalen und nicht relevanten Metadaten.

Auf dieser Folie sehen sie alle möglichen Elemente der Metadaten in einer ungeordneten Zusammenstellung.

Folie 21

Auf dieser Folie haben wir die diese Elemente den drei Klassen (notwendig, optional und nicht relevant) zugewiesen.

Wie Sie sehen können, gibt es eine ganze Reihe von notwendigen Metadaten.

Folie 22

Sobald ihnen die Daten und die Metadaten zur Verfügung stehen, können Sie mit der Katalogisierung beginnen.

Folie 23

Dazu haben wir Ihnen weiter im Anschluss an diese inhaltliche Einführung ein konkretes Beispiel für die Katalogisierung zusammengestellt.

Folie 25

LOOK

Überblick Fallbeispiel

Sie finden hier zwei Beispiele für Data Management Pläne, die wir im vorhergehenden Teil miteinander verglichen haben.

Zudem haben wir Ihnen nachstehend einen Screenshot des Systems, das für die Katalogisierung der Forschungsdaten ausgewählt wurde, eingefügt, um die Komplexität sowie die Notwendigkeit einer vereinheitlichten Behandlung der Forschungsdaten zu verdeutlichen.

In den grün markierten Feldern sehen Sie, welche Einträge des gewählten Beispiels in die entsprechenden Felder kommen.

Für eine vereinfachte Übersicht haben wir Ihnen hier noch einmal den gesamten erfassten Datensatz zusammengestellt.

Wenn Sie ein tieferes Interesse an der Erstellung des Lernmoduls in seiner ursprünglich im Unterricht vermittelten Form haben und Ihnen das Französische keine Mühe macht, empfehlen wir Ihnen die Lektüre der nachstehend aufgeführten Masterarbeit:

LONATI, Sara: Didacticiel pour la gestion des données de recherche au sein de l’institut de plurilinguisme de Fribourg. Mémoire de master: Haute Ecole de gestion de Genève 2016; MASID 47.

TAKEAWAYS

Takeaways

Das Modul hat gezeigt, 
  • dass allem Forschungsdatenmanagement ein gut redigierter und aktualisierter Datenmanagementplan vorausgeht,
  • dass es durchaus fertige Lösungen für die Inventarisierung und Katalogisierung von Forschungsdaten gibt,
  • dass es notwendig ist, vor der eigentlichen Katalogisierung eine Vorkatalogisierung durchzuführen.
Bitte zitieren als
LONATI, Sara, SOMMET, Moritz. Modul 6: Fallbeispiel: Institut für Mehrsprachigkeit. 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-6/