Wie erhalte ich Hilfe?

 

Ich brauche Hilfe bei folgenden Themen

Anfertigung eines Datenmanagementplans

Ein Datenmanagementplan, kurz DMP, stellt eine systematische und zielorientierte Dokumentation Ihrer  Forschungsdaten dar. In einem Datenmanagementplan werden unter anderem der Umgang, die Speicherung und Archivierung, der Zugriff und die Nutzung Ihrer Daten und Metadaten berücksichtigt. Durch die Erstellung eines Datenmanagementplans werden von Beginn Ihres Projektes an Gedanken zu der Qualität Ihrer Daten, zu  Ihren Ressourcen und zu Ihrem geistigen Eigentum („Intellectual  Property“) impliziert.

Online Tools helfen Ihnen bei der Erstellung eines DMPs:

  • RWTH-Aachen-eigenes DMP-Tool
  • DMP Online
    DMP Online ist ein vom britischen Digital Curation Centre, kurz  DCC, entwickeltes und an der University of Edinburgh gehostetes Tool. Es stellt verschiedene Templates von Forschungsförderern sowie ein generisches Template passend für jedes Forschungsvorhaben zur Verfügung. DMP Online hilft bei der Erstellung eines DMPs gemäß den Vorgaben der EU.
  • DMP-Tool
    Das DMP-Tool wird von der California Digital Library angeboten. Es beinhaltet die Anleitung für einige Forschungsförderer, die heute schon einen DMP verpflichtend verlangen. Eine Einbindung von Ressourcen und Services bestimmter Partnerinstitutionen erleichtert in einigen Fällen das Ausfüllen eines DMPs. Das Tool verfügt auch über eine generische DMP-Vorlage und ist für jeden frei zugänglich. Die Webseite offeriert einige Beispiele für Datenmanagementpläne.

Dokumentation und Metadaten

Metadaten liefern Informationen zu Ihren Forschungsdaten. Sie beschreiben diese näher und machen sie zu jeder Zeit interpretierbar. Metadaten sind zur Dokumentation, Verwaltung und Klassifikation digitaler Forschungsdaten besonders wichtig. Nur mit Ihrer Hilfe können beispielsweise Fragen beantwortet werden wie:

  • Woher stammen die Daten?
  • Wer hat die Daten wann und wie erstellt?

Um Austausch und Wiederverwendbarkeit von Metadaten über digitale Informationssysteme sicherzustellen, sollten möglichst einheitlich standardisierte Metadatenschemata verwendet werden.

Eine Einführung zum Thema Metadaten bietet JISC Infokit. Dieser Guide informiert Sie zu den wichtigsten Zielen und Konzepten zum Thema Metadaten, ohne dass  Sie Vorkenntnisse besitzen müssen.

Eine sehr kurze Einleitung zum Thema Dokumentation und Metadaten liefert die Präsentation Explain It.

Ein Training zur Dokumentation und zu Metadaten bietet der interaktive Mantra-Kurs. Den Teilnehmenden wird schnell klar, warum es wichtig ist, die eigene Forschung für sich und für andere zu dokumentieren. Außerdem wird den Nutzerinnen und Nutzern vermittelt, wann und warum sie Metadaten einsetzen sollen.

Erstellung eines Metadatenschemas

Ein Metadatenschema ist die Zusammenstellung zulässiger Datenelemente zur eindeutigen Beschreibung einer Ressource. Welches Metadatenschema für Sie das Richtige ist, ist abhängig von einigen Faktoren wie Datentyp oder Entstehungs-und Verwendungskontext abhängig.

Es gibt eine Vielzahl von Metadatenschemata für Daten aus unterschiedlichen Fachdisziplinen. Der erste Schritt bei der Konzeption der Beschreibung Ihrer Forschungsdaten besteht darin zu prüfen, ob für Ihre Disziplin bereits ein passendes Schema existiert. Zu den bekanntesten, standardisierten Metadatenschemata zählen Dublin Core oder RADAR.

Weitere Informationen zu fachspezifischen Metadatenstandards bietet das Digital Curation Center, kurz DCC.

Beispiele für fachspezifische Metadatenschemata:

  • Archäologie und „Cultural Heritage“-Objekte
    Archäologischer Datenexport-Standard (ADeX, PDF)
    Visual Ressource Asociation Data (VRA)
    Categories for the Description for the Works of Art (CDWA)
  • Geodaten
    Content Standard for Digital Geospatial Metadata (CSDGM, PDF)
    Data Documentation Initiative (DDI)
    ISO 19115 "Geographic Information - Metadata" (PDF)

Haben Sie sich für ein Metadatenschema entschieden, so muss die inhaltliche Belegung der Datenfelder festgelegt werden. Um eine möglichst große Wiederverwendbarkeit zu gewährleisten und die Recherche optimal zu unterstützen, bietet sich die Verwendung kontrollierter Vokabulare, Thesauri und Klassifikationen an. Auch in diesem Bereich kann bereits auf eine Vielzahl an sowohl fachübergreifenden als auch disziplinspezifischen Lösungen zurückgegriffen werden.

Einen Überblick über kontrollierte Vokabulare, Thesauri und Klassifikationen bieten die Webseiten von BARTOC und taxonomy warehouse.

Beispiele:

  • General Multilingual Environmental Thesaurus, kurz GEMET
  • Medical Subject Headings, kurz MeSH
  • Getty Vocabularies – AAT, TGB, CONA, ULAN

Persönliches Datenmanagement

Um das Datenmanagement wie geplant umzusetzen, ist die tägliche Organisation des Forschungsalltags wichtig. Neben der Dokumentation sind Fragstellungen zur Probenbenennung und zur Organisation der Datenstruktur zu beachten. Treffen Sie daher möglichst frühzeitig Festlegungen für folgende Punkte:

  • Datenorganisation, Ablagestrukturen, Versionierung
  • Dokumentation, Metadaten
  • Datensicherung, Backup während der Projektlaufzeit
  • Verantwortlichkeiten, Zugriffsrechte, Regeln zur Zusammenarbeit
  • Archivierung oder Publikation nach Projektende

Die Projektgruppe FDM bietet jedes Semester mehrfach ein Übersichtsseminar „Management von Forschungsdaten“ sowie verschiedene themenspezifische Seminare an, die eingebettet sind in die Weiterbildungsstrukturen der RWTH Aachen. Ebenfalls berät Sie die Projektgruppe in individuellen Einzel- oder Gruppengesprächen. Dabei lassen sich mit Ihnen gemeinsam auf ihr Fach und die Bedingungen an ihrem Institut zugeschnittene Lösungsstrategien unter Nutzung der technischen Angebote der RWTH Aachen entwickeln.

Archivierung meiner Daten

Die Gute Wissenschaftliche Praxis erfordert die Aufbewahrung von Forschungsdaten für mindestens 10 Jahre. Das Speichern der Dateien auf einem externen Datenträger mit Aufbewahrung in der Schublade stellt hierfür keine geeignete Lösung dar!

Gut geeignete Lösungen für die Archivierung Ihrer Daten sind neben dem Archivdienst des IT Centers der RWTH Aachen disziplinspezifische oder institutionelle Repositorien. Einen guten Überblick über Forschungsdatenrepositorien erhalten Sie durch das von der DFG-geförderte und als Service von DataCite angebotene Registry of Research Data Repository, kurz re3data. Darüber hinaus besteht die Möglichkeit, das institutionelle Repositorium RWTH Publications zu nutzen.

Für die Archivierung kommt der Dokumentation Ihrer Daten eine tragende Rolle zu. Die Dokumentation sollten alle zum Verständnis notwendigen Informationen, also alle Metadaten, beinhalten.

Viele Forschungsdatenrepositorien wie auch RWTH Publications inkludieren die Vergabe eines Digital Object Identifiers, kurz DOI für Ihre Daten. Die Universitätsbibliothek der RWTH Aachen ist bereits bei der Technischen Informationsbibliothek Hannover, kurz TIB, als Datenzentrum für die Vergabe registriert.

Der Archivdienst des IT Centers bietet bei der Archivierung die Vergabe des EPIC persistenten Identifiers an.

Beachten Sie auch unsere Anleitung Archivierung von Daten zu einer Publikation.

Langzeitarchivierung meiner Daten

Unter Langzeitarchivierung wird allgemein eine Sicherung der Datenverfügbarkeit für einen Zeitraum länger als zehn Jahre verstanden. Neben der Erhaltung der Dateninhalte auf Bitebene sind insbesondere die Anforderungen an eine zukünftige Interpretierbarkeit der Daten zu beachten:

  • Ist das Datenformat für die Langzeitarchivierung geeignet?
  • Wird zur Interpretation eine spezielle Software benötigt?
  • Sind die Metadaten vollständig?

Um eine Nutzung der Daten in einer zukünftigen, heute noch unbekannten technischen Infrastruktur zu ermöglichen, kommt insbesondere den technischen und deskriptiven Metadaten eine hohe Bedeutung zu.

Weitere detaillierte Informationen zur Langzeitarchivierung von Forschungsdaten finden Sie in den NESTOR-Handbüchern: Langzeitarchivierung von Forschungsdaten oder Digitial Curation of Research Data oder über das Nestor-Wiki.

Eine Möglichkeit für die Langzeitarchivierung, die auch durch das FDM- Projektteam erprobt wird, bietet die Software Rosetta von ExLibris.

Persistente Identifier

Ein Identifier ist die eindeutige Identifikation einer (digitalen) Ressource. Ein klassisches Beispiel für einen Identifier ist die International Standard Book Number (ISBN) im Printbereich. Für digitale Objekte wird häufig der Uniform Resource Locator, kurz URL, verwendet. URLs haben eine Halbwertszeit von circa 100 Tagen. Aufgrund dieser „Kurzlebigkeit“ eigenen sich die URLs nicht für eine dauerhafte und eindeutige wissenschaftliche Zitierbarkeit von Forschungsdaten. Hier kommen Persistente Identifier, kurz PID, zum Einsatz. Persistente Identifier stellen eine Mittelschicht zwischen der Referenz und dem Objekt dar, wodurch das Objekt vom „elektronischen“ Standort abgekoppelt wird. Dadurch wird die Reduktion der sogenannten „Broken Links“ (Error 404: Page not found) erreicht oder andersherum gesagt, die Stabilität von Verweisen wird erhöht, auch wenn die Daten den Speicherort wechseln.

Der PID verleiht Forschungsdaten einen permanenten und unveränderbaren Bezeichner, URI genannt, der ihnen während des gesamten Lebenszyklus und gegebenenfalls darüber hinaus  zugeordnet bleibt.

Das bekannteste Beispiel für einen PID ist der Digital Object Identifier, kurz DOI. Es ist das am weitersten verbreite System zur Zitierbarkeit und Recherchierbarkeit von Publikationen und Forschungsdaten. Die Mitglieder des Vereins DataCite e.V. fungieren als DOI-Vergabestelle für Forschungsdaten.

Bei der Nutzung des Archivdienstes des IT Centers der RWTH Aachen können die selbstständig angelegten Knotenpunkte des Archivs durch einen EPIC PID versehen werden.

Das IT Center der RWTH Aachen bietet künftig den EPIC-PID-Service auch für Ihre Forschungsdaten an.
Vorteilhaft ist, dass die EPIC-PIDs einfach in DOIs umwandelbar sind, da beide auf dem Handle-System beruhen. So können Sie Ihre Forschungsdaten zu einer Publikation ohne Mehraufwand zitierbar machen.

Kollaboratives Arbeiten

Kommunikation und Kollaboration sind Grundlage exzellenter Forschung während der Projektlaufzeit. Das Forschungsdatenmanagement hilft bei der Lösung von Herausforderungen des kooperativen Forschens. Die Herausforderungen sind unter anderem folgende:

  • Kooperatives Forschen erfordert, Aspekte explizit zu machen, mit denen man sich sonst kaum bewusst beschäftigt!
  • Dadurch ist ein Mehraufwand an Kommunikation einzuplanen.
  • Vereinbarungen und Absprachen sollten schriftlich festgehalten werden und allen Beteiligten zur Verfügung stehen, zum Beispiel im Datenmanagementplan.
  • Absprachen können betreffen:
    • Speicherorte
    • Kommunikationskanäle
    • Vorlagen für Berichte / Protokolle / Dokumente
    • Dateibenennung
    • Ordnerstrukturen / Ordnernamen

Werkzeuge zur Unterstützung des kooperativen Arbeitens sind hier zu finden:

E-Mail: Das Werkzeug E-Mail ist allgegenwärtig und daher kaum reflektiert.

Fileserver: Fileserver sind weit verbreitet und werden an Instituten häufig als Netzlaufwerk eingebunden.

Sciebo: Sciebo ist eine auf "ownCloud" basierte Cloud-Lösung für NRW-Hochschulen. 
Dokumentation und Hilfe

GigaMove: GigaMove ist ein einfaches Tool zum Dateienaustausch.
Dokumentation und Hilfe

BSCW: Ein Tool für die Zusammenarbeit und Ablage von Dateien.
Dokumentation und Hilfe

SharePoint:Eine serverbasierte Lösung für das kollaborative Arbeiten von Microsoft. Dabei handelt es sich um ein kostenpflichtiges Angebot für Institute und Einrichtungen der RWTH Aachen.
Dokumentation und Hilfe

GitLab: GitLab istein Versionsverwaltungsprogramm zur Unterstützung von Software-Entwicklungsprojekten.
Dokumentation und Hilfe

 

Externe Links