Metadaten im Forschungsalltag
Grundlegende Schritte und Best-Practice-Beispiele
Eine Metadatierung von Forschungsdaten geschieht oft erst in den späten Phasen des Forschungsdatenlebenszyklus kurz vor der Veröffentlichung oder Archivierung der Daten. Eine strukturierte Beschreibung von Forschungsdaten kann aber schon früh im Forschungsprozess Mehrwert schaffen. Viele wichtige Informationen zu den Daten (wie beispielsweise verwendete Parameter, Methoden und Tools) sind oft im Nachhinein nur schwer wieder zu rekonstruieren. Eine nachvollziehbare Dokumentation erleichtert die Verwaltung und Auffindbarkeit der heißen, aktuell bearbeiteten Forschungsdaten und erleichtert die spätere Dokumentation des Forschungsprozesses.
Die konkrete Umsetzung im Forschungsalltag hängt stark von den Prozessen, Umgebungen und verwendeten Tools ab. Grundlegende Schritte sind aber:
- Identifikation relevanter Metadaten: Welche Informationen sind notwendig, um ein Forschungsergebnis nachvollziehen zu können? Nach welchen Kriterien würde man gerne suchen, bzw. die Daten filtern können.
- Festlegen eines Datenerhebungsprozesses: Zu welchem Zeitpunkt im Forschungsprozess und in welcher Form liegen die identifizierten Informationen vor? Können die Informationen automatisiert aus vorhandenen Quellen entnommen oder erzeugt werden? In welcher Form können die Informationen praktikabel im Forschungsprozess dokumentiert werden? Wie können sie sinnvoll mit den Daten verknüpft werden? Welche Tools stehen dazu zur Verfügung?
- Festlegen eines Metadatenformats: Wie können die Metadaten so strukturiert wie möglich gespeichert werden? Wie können Tippfehler/unterschiedliche Schreibweisen vermieden werden. Gibt es kontrollierte Vokabulare oder Ontologien, die verwendet werden können? Wo sollen die Daten letztendlich landen? Gibt es Vorgaben des Zielsystems (Repositoriums, Archiv) zu Inhalten und Formaten der Metadaten? Wie können die Metadaten auch schon während der Bearbeitung Mehrwert bei der Verwaltung bringen?
- Erprobung und Verbesserung des Prozesses: Welche Teile der Dokumentation können automatisiert werden? Können Template und Vorlagen Arbeit ersparen?
Best-Practice-Beispiele aus dem Forschungsalltag
- Daten und Metadaten effektiv verwalten, Interview mit Dipl.-Inf. Colin Fischer, Datenmanager im Graduiertenkolleg "Integrität und Kollaboration in dynamischen Sensornetzen" (i.c.sens) im Rahmen der Reihe Data Champions an der Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover (LUH)
- OstData Erfahrungsberichte: User Stories als Methode zur Entwicklung eines Metadatenschemas für Forschungsdaten
Sie kennen noch ein Beispiel aus Ihrem Fachbereich oder Ihrer Institution? Nehmen Sie gerne mit uns Kontakt auf und bringen Sie Ihre Erfahrung und Ihr Wissen im Umgang mit Metadaten ein.