Vortrag von @dorothearrr (HU Berlin)
Wann: Montag, 20. April 2026, 12:15 - 12:45
Wo: BigBlueButton
Abstract
Da Forschungsdaten nicht selbsterklärend sind, sind strukturierte Metadaten erforderlich, damit sie gefunden, bewertet und gegebenenfalls nachgenutzt werden können. Die Anforderungen an Metadaten für Forschungsdaten sind vielfältig, das zeigen beispielsweise die “FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship”: Einerseits wird mit R1.3 die Bedeutung disziplinspezifischer Metadatenschemata betont. Zugleich stärken F1 und F4 die Rolle des generischen Metadatenschemas der DOI Registration Agency DataCite. Um mit dieser Spannung umzugehen, halten viele Forschungsdatenrepositorien Metadatensätze in mehr als einem Schema vor.
DataCite wird als vielversprechende Datenquelle für Metadaten zu Forschungsdaten angesehen, allerdings wird teilweise die Vollständigkeit der Metadatensätze bemängelt. Ein häufig diskutierter Lösungsansatz schlägt vor, Metadatensätze bei DataCite zu vervollständigen, indem durch optimierte Mappings mehr lokal vorliegende Metadaten an den Dienst geliefert werden.
Die vorgestellte Studie befasst sich mit diesem Ansatz und untersucht die Metadatenbestände von 8 disziplinspezifischen Forschungsdatenrepositorien aus den Sozial- und Geowissenschaften. Dazu wurden Metadatensätze verglichen, die dasselbe Objekt beschreiben und auf (1) einem disziplinspezifischen Metadatenschema (DDI, DIF, ISO 19139) und (2) dem DataCite Metadata Schema basieren.