Wie generisch ist disziplinspezifisches Forschungsdatenmanagement?
Eine Untersuchung am Beispiel der MOSAiC-Expedition
DOI:
https://doi.org/10.25365/yis-2024-8-3Schlagworte:
Disziplinspezifisches Forschungsdatenmanagement, Generisches Forschungsdatenmanagement, FDM, FDM-Unterstützung, MOSAiC, InformationswissenschaftenAbstract
Zielsetzung – Ziel dieses Beitrags ist es zu untersuchen, inwieweit sich das disziplinspezifische, geowissenschaftliche Forschungsdatenmanagement der MOSAiC-Expedition und das generische Verständnis von Forschungsdatenmanagement aus informationswissenschaftlicher Sicht unterscheiden. Des Weiteren soll diskutiert werden, welchen Mehrwert Bibliotheken für die Unterstützung von Forschenden in den Geowissenschaften im Umgang mit ihren Forschungsdaten daraus ziehen können.
Forschungsmethoden – Eine Inhaltsanalyse generischer und disziplinspezifischer Dokumente zur FDM-Thematik, dynamischer Informationswebseiten und projektspezifischer Wikis bildeten die Forschungsgrundlage. Das Verständnis der 2019-2020 stattgefundenen MOSAiC-Expedition und deren Datenmanagementstruktur wurde verfestigt durch ein Experteninterview mit Datenmanagerinnen des Alfred-Wegener-Instituts (AWI). Im Sinne eines induktiven Verfahrens wird aus informationswissenschaftlicher Sicht das Forschungsdatenmanagement erläutert, sowie die Datenkultur in den Naturwissenschaften aufgeführt und die Datenstruktur der MOSAiC-Expedition explizit dargestellt, um anschließend anhand des Untersuchungsbeispiels die Forschungsfrage zu beantworten.
Ergebnisse – Der kommunikative Austausch ist sowohl Herausforderung als auch Chance für den Aufbau von disziplinspezifischem Forschungsdatenmanagement und somit explizite Unterstützungsservices für Forschende. Es gilt die drei Perspektiven (a) Institution, (b) Forschende und (c) informationswissenschaftliche Entwicklungsmodelle zu berücksichtigen.
Schlussfolgerungen – Forschungsdatenmanagement ist auch im Bereich einzelner Disziplinen grundlegend generisch und sollte unter Beachtung von Disziplinspezifika ausgebaut bzw. die Infrastruktur nach diesen ausgerichtet werden. Dies sichert die Datenqualität und eine FAIRe Datennutzung.
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