Please mind the gap(s)!

Kunst als Daten im Kontext einer wissenschaftlichen Fachbibliothek

Abstract

Zielsetzung — Der Beitrag untersucht Herausforderungen bei der wissenschaftlichen Betrachtung von »Kunst als Daten«. Aus der Perspektive der Bibliothek einer Kunsthochschule wird gefragt, wie gut die beiden Systeme a) der Künste und b) des Wissenschaftsbetriebs miteinander kompatibel sind. Fallbeispiele helfen zunächst, die Anforderungen der Künste an das Datenmanagement zu spezifizieren. Da auch sorgsam verwaltete Daten nicht per se wissenschaftlich auffindbar sind, werden in einem zweiten Schritt Publikationstypen und Klassifikationen begutachtet. Als basale Trägerstrukturen spielen sie bei einer FAIRen, wissenschaftlichen Kommunikation eine zentrale Rolle.

Forschungsmethoden — Eine vergleichende Analyse bezieht die Erschließungsanforderungen von ausgewählten Sammlungen auf etablierte Datenmanagementzyklen. Die Effektivität der Erschließung wird dann aus einem Vergleich der Anforderungen (Abschnitt 2) und der bestehenden Werktypologien und Klassifikationen (Abschnitte 3.1 und 3.2) in Anwendung auf die FAIR-Principles
(Abschnitt 3.3) abgeleitet. Die verglichenen Modelle und Systeme stammen aus Literatur- und Internetrecherchen, einer Erhebung der Studienangebote (Institutslevel) der Kunsthochschulen in Deutschland, Österreich und der Schweiz sowie einer Sichtung der Vokabulare bzw. Förderkategorien, mit denen die Forschungsförderer der betrachteten Länder arbeiten.

Ergebnisse — Inkompatibilitäten und Referenzlücken fallen metadatentechnisch bei der Abdeckung der künstlerisch-gestalterischen Werkformen (Typologien) und der Fächer (Klassifikationen) auf. Während sich fehlende Werktypen negativ auf die Zitierfähigkeit auswirken, erschweren Klassifikationslücken das (automatisierte) Auffinden der Werke auch dort, wo diese als Daten vorliegen und normierte Schnittstellen der Repositorien (OAI-PMH) verfügbar sind. Die mangelnde Auffindbarkeit wirkt sich nicht nur auf die Qualität der Informationsversorgung aus. Sie kann dort gravierende Folgen haben, wo (Förder-)Mittel und/oder Subventionen impact-basiert ausgeschüttet werden und die Impact-Messung automatisiert erfolgt.

Schlussfolgerungen — Zwar können Werktypologien und Klassifikationen angepasst und die Zitier fähigkeit von Werken mittels persistenter Identifikatoren sowie normierter Daten (GND, ORCID, VIAF, Wikidata ID) verbessert werden. Der Impuls zur Ausweitung des Bestehenden muss aber aus den Kunsthochschulen (Leitungsebene) kommen. Hier werden die Verfahren, die aus künstlerisch-gestalterischen Werken bspw. über Forschungsrepositorien FAIRe, wissenschaftliche Quellen machen, offenbar nur teilweise akzeptiert. Die primäre Zielgruppe, die Community der Hochschulangehörigen und Forschenden, fühlt sich nicht ernstgenommen oder gut repräsentiert durch die bestehenden Systematiken und publiziert ihre Daten lieber gleich auf eigene Faust auf Portalen und über Kanäle, die sie für angemessen(er) hält. So sind die Nachweise der Publikationsserver und Repositorien lückenreich und ggf. nicht repräsentativ. Wandern Daten, die an Hochschulen produziert werden und/oder kulturelle Güter, die angeboten aber abgelehnt werden, in vermeintlich soziale (Social Media) und/oder kommerzielle Plattformen ab, werden sie für die künftige Forschung, Lehre und Gesellschaft unzugänglich.