Die GIGA Forschungsdaten-Datenbank - Nachnutzung von Forschungsdaten durch Sichtbarkeit ermöglichen
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Das GIGA hat im Jahr 2013 ein Forschungsdatenmanagement institutionell am GIGA Informationszentrum (IZ) verankert. Das IZ baut seit dem successive Dienstleistungen rund um das Forschungsdatenmanagement aus. Schnell wurde klar, dass eine Vielzahl der am GIGA erstellten Forschungsdaten aus verschiedenen Gründen nicht als "Open Data" veröffentlicht werden können, eine Nachnutzung allerdings durchaus möglich ist. Das IZ hat daher eine Datenbank entwickelt, in denen veröffentlichte und nicht-veröffentlichte Forschungsdaten dokumentiert und auffindbar sind.
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- 1. Die GIGA Forschungsdaten-Datenbank Nachnutzung von Forschungsdaten durch Sichtbarkeit ermöglichen Jan Lüth GIGA German Institute of Global and Area Studies Leibniz-Institut für Globale und Regionale Studien VDB-Fortbildungsveranstaltung "Das Koloniale und das Digitale" - Bibliothekarische Betreuung ethnologischer Sammlungen und Institute 29. - 30. November 2018, in Hamburg https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- 2. Agenda • GIGA (Struktur, Forschung, Forschungsdaten) • Forschungsdatenmanagement am GIGA • Sichtbar machen: GIGA-Forschungsdaten • Ausblick, Desiderate 2
- 3. Forschung am GIGA / Regionen / Regionalinstitute 3Karte: Lüth, CC BY, basierend auf : https://commons.wikimedia.org/wiki/File:BlankMap-FlatWorld6.svg
- 4. • Politische Verantwortlichkeit und Partizipation • Frieden und Sicherheit • Wachstum und Entwicklung • Macht und Ideen Forschung am GIGA / Forschungsschwerpunkte 4
- 5. • Politologen, Soziologen, Ökonomen, Ethnologen (m/w)… • Codierungen (externe Datenbanken, Textbasiert), Statistische Auswertungen, Interviews, Befragungen… • Mixed-Methods Forschung am GIGA / Methoden / Forschungsdaten 5
- 6. • 59% Qualitative Daten (Transkripte, Audio-, Video-Dateien etc.) • 41% Quantitative Daten (Survey-Daten, Datenbanken etc.) • Sensible Daten (Herkunft: 15%, Inhalt: 56%) • 41% problemlos zu veröffentlichen – 59% unklar oder nicht zu veröffentlichen Forschungsdaten am GIGA / Standortbestimmung 6Quelle: Interne Befragung, GIGA IZ 2014, n=41
- 7. • Regeln guter wissenschaftlichen Praxis • Wissenstransfer: Leibniz-Grundsatz: „Theoria cum Praxi“ Wissenschaft zum Wohl und Nutzen des Menschen • Forschen über Regionen, in den Regionen, Forschen mit Menschen in den Regionen • Strategisches Ziel: Forschungsergebnisse, wann immer möglich, kostenlos zugänglich und nutzbar zu machen • … • Institutionelles Forschungsdatenmanagement seit 2014 FDM / GIGA / Motivation / Strategie 7DFG - Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis http://doi.org/10.1002/9783527679188.oth1, Fünf Punkte der Leibniz- Strategie 2020 https://www.leibniz-gemeinschaft.de/fileadmin/user_upload/downloads/Presse/Publikationen/Leibniz-
- 8. GIGA Forschungsdaten-Service 8 Policy Beratung Kuration Dokumentation Veröffentlichung Archivierung Fortbildung/ Training Icon von Freepik, https://www.flaticon.com
- 9. GIGA Forschungsdaten-Service / Beratung Projektanträge 9 Anforderungen der Forschungsförderer auch: Institutionelle Anforderungen (Policy) Datenbeschreibung Organisation Qualitätssicherung Auffindbarkeit und Nachnutzung Datenspeicherung und Backups Ethische Aspekte (Lizenz-)rechtliche Aspekte Veröffentlichung und Archivierung
- 10. GIGA Forschungsdaten-Service / Beratung Datenveröffentlichung 10
- 11. Open Access / Open Data • Metadaten voll offengelegt, Daten zugänglich (Download) • Präferierte Option für nicht-sensible Daten Mediated Access • Metadaten voll offengelegt, „Vermittelter“ Zugang • Gute Option für sensible und / oder vertrauliche Daten Restricted Access • Zugang zu (sensiblen) Daten in Einzelfällen unter besonderen Vorkehrungen, Existenz offengelegt (Paper) Closed Access • Zugang zu (hochsensiblen) Daten nicht verfügbar für Dritte, Existenz nicht offengelegt GIGA Forschungsdaten-Service / Beratung Datenveröffentlichung 11Grafik: Birte Pfeiffer in Anlehnung an: http://libguides.library.curtin.edu.au/c.php?g=202401&p=1333346/, Zugriff: 09/2018, Gelbes Icon von Freepik, https://www.flaticon.com
- 12. Forschungsdaten-Datenbank - Ziele • Forschungsdaten als Forschungsergebnisse sichtbar machen, unabhängig vom Zugangsweg • Nachnutzung und Kollaboration ermöglichen • Bidirektionale Verknüpfung mit anderen Entitäten der Forschung am GIGA • Wissenschaftlerinnen • Forschungsprojekte • Forschungsregionen, Forschungsschwerpunkte • Veröffentlichungen • Medienbeiträge • Direkter Zugriff / Verlinkung bei Open Data 12
- 13. Forschungsdaten-Datenbank • Datenbank als Nachweisinstrument ≠ Repositorium • Erfassung in Webformular • Datenhaltung im Web-CMS • Verknüpfung im Web-CMS durch Forschungsdatenmanagerin 13
- 14. Datenerfassung / Metadaten 1. What is the name/title of the data collection? 2. Is the data in the collection newly generated, has it been sourced from elsewhere, or both? 3. Is the data associated with a specific research or dissertation project? 4. Who collected the data? 5. Please specify to which subject your dataset can be attributed. 6. Please describe your dataset! 7. Please describe the procedure, technique, or mode of inquiry used to attain the data. 14
- 15. Datenerfassung / Metadaten 8. Please describe the time dimension of the data collection. 9. Please specify the temporal coverage of your dataset. 10. Please describe the unit of analysis in your dataset. 11. What is the number of units in the dataset? 12. Please describe the spatial coverage of your data set. 13. What format is your data collected in? 14. Please list all supplementary files that are mandatory to understand the dataset. 15. Please specify any related resources to the dataset. 15
- 16. Datenerfassung / Metadaten 16. Has the data itself been already published or shared through a repository or through a journal? 16a. Do you wish to publish and share your data set in a repository to get a DOI? 16b. Do you agree that we save the metadata of your research data collected in this survey in the GIGA Research- Data-Database? 16c. Would you like to get support from the GIGA Information Centre with data sharing? 16
- 17. Datenerfassung / Metadaten 17. Has the process for generating the data in the collection undergone GIGA’s ethics committee approval? 18. Did you request participants’ consent to share “de- sensitised” data before you collected it? 19. Are there any specific ethics, legal or copyright considerations about providing access to the data collection? 20. Would you provide conditional access to your sensitive/confidential data (e.g. research stay at GIGA)? 21. Can the data be anonymised to protect people’s identities before the data collection is shared? 17
- 18. GIGA Forschungsdaten-Service / Veröffentlichung Forschungsdaten-Datenbank • 20 Datensätze erfasst • Open Data 13 • datorium 8 • Andere Repositorien 1 • Github 1 • Verlag 2 • Website 1 • Mediated Access 3 • Restricted Access 4 18
- 19. Forschungsdaten-Datenbank – Suche/Filter • Untersuchungszeitraum • Region • Forschungsschwerpunkt • Wissenschaftlerin • Titel • Beschreibung • Analyseeinheit • Erhebungsverfahren • Publikationsjahr 19
- 21. GIGA Forschungsdaten-Service / Veröffentlichung Forschungsdaten-Datenbank 21
- 22. GIGA Forschungsdaten-Service / Veröffentlichung Forschungsdaten-Datenbank 22
- 23. GIGA Forschungsdaten-Service / Veröffentlichung Forschungsdaten-Datenbank 23 • Zugang eingeschränkt, Mediated Access • Zugang eingeschränkt, Restricted Access
- 24. GIGA Forschungsdaten-Service / Veröffentlichung Forschungsdaten-Datenbank 24
- 25. GIGA Forschungsdaten-Service / Veröffentlichung Forschungsdaten-Datenbank 25
- 26. GIGA Forschungsdaten-Service / Veröffentlichung Forschungsdaten-Datenbank 26
- 27. • FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship • Findable, Accessible, Interoperable, Re-usable • Forschungsdaten und Metadaten … für Menschen und Maschinen • Auffindbar • Zugänglich • Interoperabel • Wiederverwendbar FAIR Principles / GO FAIR Initiative 27FAIR principles http://www.go-fair.org/fair-principles/
- 28. Findable • F1. (Meta)data are assigned a globally unique and persistent identifier • F2. Data are described with rich metadata • F3. Metadata clearly and explicitly include the identifier of the data they describe • F4. (Meta)data are registered or indexed in a searchable resource 28
- 29. Accessible • A1. (Meta)data are retrievable by their identifier using a standardised communications protocol • A1.1 The protocol is open, free, and universally implementable • A1.2 The protocol allows for an authentication and authorisation procedure, where necessary • A2. Metadata are accessible, even when the data are no longer available 29
- 30. Interoperable • I1. (Meta)data use a formal, accessible, shared, and broadly applicable language for knowledge representation. • I2. (Meta)data use vocabularies that follow FAIR principles • I3. (Meta)data include qualified references to other (meta)data 30
- 31. Reusable • R1. Meta(data) are richly described with a plurality of accurate and relevant attributes • R1.1. (Meta)data are released with a clear and accessible data usage license • R1.2. (Meta)data are associated with detailed provenance • R1.3. (Meta)data meet domain-relevant community standards Details siehe: https://www.go-fair.org/fair-principles/ 31
- 32. Ausblick / Forschungsdaten-Datenbank • Erfassung weiterer Forschungsdaten • Retrospektiv: Analyse von Publikationen hinsichtlich Datengrundlage • Laufend: Beratung in der Projektantragsphase • Desiderate • Implementierung im Forschungsinformationssystem • CMS als Insel (Web-Suchmaschinen vs. Wiss. Suchmaschinen) • Anforderungen der FAIR Principles • Sichtbarmachung und Vernetzung über FAIR-konforme Infrastrukturen 32
- 33. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Jan Lüth, GIGA Informationszentrum / Leiter Dr. Birte Pfeiffer, GIGA Informationszentrum / Forschungsdatenmanagement Kontakt: research-data@giga-hamburg.de Website: GIGA Forschungsdaten-Datenbank 33
Hinweis der Redaktion
- Unter Verwendung unterschiedlicher Forschungsmethoden werden entsprechend Forschungsdaten generiert, die klassisch zu charakterisieren wären als qualitative und quantitative Daten.
- 59 % Qualitative Daten wie Interview-Transkripte, Audio- und Video-Dateien, Fotos, die während Feldforschungsaufenthalten in den Forschungsregionen erhoben werden. 41 % Quantitative Daten wie Survey-Daten z.B. von Haushalten oder Kleinstunternehmern in einzelnen Ländern oder Regionen, Datenbanken, etc. Starke Intrinsische Motivation auf Grund des Forschungsgegenstands aber auch Hemmnisse: Aufwände? Kompetitive Forschung Fehlende Anreize?
- Warum Forschungsdatenmanagement? Grundlegende Elemente unseres Handelns…. Regeln guter Wissenschaftlicher Praxis Empfehlungen der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG), Empfehlung 7: "Primärdaten als Grundlagen für Veröffentlichungen auf haltbaren und gesicherten Trägern in der Institution, wo sie entstanden sind, zehn Jahre lang aufbewahrt werden"
- In 2013 wurden im IZ begonnen ein institutionelles Forschungsdatenmanagement im Aufgabenspektrum zu verankern. Seit 2014 wird dies durch eine Person (50% Stelle) betreut. Zunächst erfolgte eine Standortbestimmung durch eine interne Befragung sowie persönliche Gespräche und Interviews, u.a. durch Beteiligung an dem Projekt SowiDataNet im Rahmen der Anforderungserhebung an ein Repositorium für quantitative Daten. Es wurden dann erste quantitative Datensätze veröffentlicht. Nach zwei Personalwechseln ist die Stelle seit Mitte 2016 mit Dr. Birte Pfeiffer besetzt. Die wesentlichen Aspekte des FDService sind Die Erarbeitung einer institutionellen FD-Policy Beratung und Unterstützung der WissenschaftlerInnen über den gesamten Forschungszyklus Die Kuration, Dokumentation und Veröffentlichung von Forschungsdaten und die Sicherstellung ihrer Archivierung Fortbildung und Training der Wissenschaftler
- Schwerpunkt liegt derzeit auf der Beratung bei der Projektantragsstellung: Hintergrund dieser Beratung ist, dass Forschungsförderer wie die DFG und die EU (Horizon2020) zunehmend Angaben zum FDM in Projektanträgen verlangen. Verlangt werden allgemein eine Auseinandersetzung mit den folgenden Themen: Art der erhobenen Daten, Relevanz für andere Forschungskontexte Organisation und Qualitätssicherung der Daten Sicherstellung der Auffindbarkeit und Nachnutzbarkeit der Daten Datenspeicherung und Backups Klärung ethischer Aspekte Klärung von (lizenz-)rechtlichen Fragen Veröffentlichung und Archivierung der Daten Anforderungen sind besonders hoch, wenn es um sensible, personenbezoigene Daten geht Ethische Aspekte bei der Datenerhebung in den Regionen Speicherung und Übertragung sensibler FD und der Veröffentlichung von FD
- Bereits in der Antragsphase sind Überlegungen zum Umgang mit Forschungsdaten zu treffen, die über die Projektphase hinausgehen. Am GIGA konnten bereits eine Anzahl von Daten problemlos veröffentlicht werden. Bei Fragen einer möglichen Veröffentlichung der Daten gilt es diesbezügliche Restriktionen und Anforderungen zu betrachten. Das sind Fragen wie erforderliche Anonymisierung, mögliche Embargo-Zeiten einer Veröffentlichung oder die Wahl eines geeigneten Repositoriums. Quantitative Daten wurden bisher im GESIS datorium, zukünftig im GESIS SowiDataNet veröffentlicht. Über die Beratung hinaus wird dabei durch das IZ in Abstimmung mit den Wissenschaftlerinnen die geeignete Datenformate gewählt, umfassende Dokumentation erstellt, Metadaten erstellt und die eigentliche Datenveröffentlichung vorgenommen. Bei qualitativen Interviewdaten streben wir die Veröffentlichung / Archivierung im Repositorium Quali-Service der Universität Bremen an.
- Die Datenveröffentlichung folgt dem Paradigma "as open as possible, as closed as necessary!“. Es kann und muss nicht immer Open Data sein. So kann der Zugang zu Daten differenzierter betrachtet warden Open Access / Open Data Mediated Access Daten, die prinzipiell für eine Nachnutzung – in Rücksprache – möglich ist, durchaus Off-Site Restricted Access Sensible Daten, deren Existenz z.B. durch einen Aufsatz oder durch Metadaten offen gelegt ist Eine Nachnutzung erfolgt allenfalls in Einzelfällen unter besonderen Vorkehungen, z.B. On-Site Nutzung vor Ort Closed Access Hochsensible Daten, deren Existenz nicht offengelegt wird
- Mit Blick auf die eben genannte Differenzierung ist es Notwendig für eine Sichtbarkeit der Forschungsdaten zu sorgen, die nicht als Open Data veröffentlicht werden können.
- Pfadabhängigkeit Web-CMS
- Von 20 Datensätzen sind 13 veröffentlicht, 3 Mediated Access, 4 Restricted Access Ersterhebung erfolgte über eine interne Befragung. Die Wissenschaftlerinnen gaben die Metadaten direkt in das Formular ein. Die Forschungsdatenmanagerin überarbeitete die Metadaten und nahm die Verknüpfungen innerhalb der Website vor.
- Eine Recherche in der Datenbank ist möglich. Noch ist die Datenbank überschaubar, mit steigender Anzahl von Datensätzen wird auch die Suche wichtiger.
- Such- bzw. Filter-Interface
- Die vorhandenen Metadaten ermöglichen nicht nur eine Suche in der Datenbank sondern erlaubt auch Verknüpfungen der nachgewiesnen Datensätze mit den verantwortlichen Wissenschaftlerinnen, zugehörigen Veröffentlichungen, Projekten und Medienbeiträgen. Hier Beschreibung der Forschungsdaten
- Wie kann der Zugang zum Datensatz erfolgen?
- Wie kann der Zugang zum Datensatz erfolgen?
- Ich möchte zu den Desideraten kommen und dazu einmal auf die FAIR Principles verweisen. Diese formulieren Grundsätze, die Nachnutzbarkeit von Forschungsdaten und Nachhaltigkeit entsprechender Forschungsdateninfrastrukturen in den Mittelpunkt stellen. Daten und Metadaten einfach auffindbar Daten und Metadaten sind einfach zugänglich, Angaben zu Nutzungs- und Zugangsbedingungen sind verfügbar Daten sind interoperabel, Dafür Entwicklung und Anwendung von erforderlichen Standards für Austausch, Speicherung, Analyse und Verarbeitung Daten und Metadaten sind wiederverwendbar. Das setzt beispielsweise eine gute Dokumentation voraus.
- FAIR Principles Findable Nur Web-Suchmaschinen Accessible Maschinenlesbarkeit? Interoperabel (Meta)data include qualified references to other (meta)data URLs! , Thesaurus? Reuseable (Meta)data meet domain-relevant community standards Wer definiert diese? Wie lösen wir uns von unserer Website-Insel? Wie erreichen wir eine Sichtbarkeit der Metadaten in Wissenschaftlichen Suchmaschinen? Wie erreichen wir eine Verknüpfung der Daten mit Entitäten/Artefakten im WWW bzw. wissenschaftlichen Umgebungen?