KonsortSWD

Measure TA2.M2 (Netzwerk gesicherter Datenzugangsstellen – RDCnet )

Projektverantwortung: Jan Goebel
Mitarbeitende: Neil Murray, Kenny Pedrique

Um optimale Rahmenbedingungen für die empirische Forschung zu schaffen, ist ein unkomplizierter und zugleich sicherer Datenzugang notwendig. Zwar können anonymisierte Mikrodatensätze in der Regel nach Vertragsabschluss mit dem anbietenden Forschungsdatenzentrum direkt genutzt werden, jedoch sind detaillierte und schwach anonymisierte Daten nur an Gastwissenschaftler*innenarbeitsplätzen (GWAP) des jeweiligen Instituts vor Ort zugänglich und verursachen für den Forschenden somit einem hohen Zeit- und Kostenaufwand. Eine Verbesserung des Zugangs zu sensiblen Daten stellt somit ein wichtiges Kriterium dar, um Forschungspotenzial vollständig auszuschöpfen.

Measure TA2.M2 des KonsortSWD dient dazu, diese Lücke zu schließen. Durch die Implementierung eines Forschungsdateninfrastruktur-Netzwerks (RDCnet), werden bestehende Gastwissenschaftler*innenarbeitsplätze der teilnehmenden Forschungsdatenzentren in einem Netzwerk von gesicherten Datenzugangsstellen vereint. Somit können Forschende auf sensible Daten zugreifen - unabhängig davon, an welchem GWAP sie arbeiten. Durch den erleichterten Zugang kann die Anzahl der Datennutzenden erhöht werden, wobei die Kontrolle über die letztendliche Distribution der Datensätze weiterhin den Datenanbietenden obliegt, um somit auch individuelle Standards der Datensicherheit gewährleisten zu können.

Weitere Informationen finden Sie auf der Webseite des Konsortiums. Erste Veröffentlichungen des Measures stehen auf dem fachübergreifenden Repositorium Zenodo zur Verfügung.

Measure TA3.M5 (Offenes, nicht-proprietäres Format für den Austausch von Forschungsdaten und Metadaten für den Einsatz mit den gängigen Statistikprogrammen)

Projektverantwortung: Knut Wenzig
Mitarbeitende: Xiaoyao Han, Tom Hartl

Die Prinzipien guter wissenschaftlicher Praxis fordern, dass die Arbeitsschritte des Forschungsprozesses sowie die verwendeten oder produzierten Materialien nachvollziehbar dokumentiert und für eine Nachnutzung zugänglich gemacht werden. Während eines Forschungsdaten-Lebenszyklus werden zahlreiche Dokumente erstellt, die den Forschungsprozess dokumentieren (z. B. Beschreibung der Studienkonzeption, Fragebogen, Codebook, Deskriptive Zusammenfassung, Replikationscode der Datenanalyse). Im Idealfall ist jedes dieser Dokumente findbar, zugänglich, interoperabel und nachnutzbar. Ein Verfahren zu Erfüllung dieser Kriterien ist der Einsatz von Metadaten bei der Organisation des Forschungsprozesses. Zum aktuellen Zeitpunkt nutzen Sozialwissenschaftler*innen für die Analyse ihrer Daten unterschiedliche und zum Teil proprietäre Software, die Metadaten auf unterschiedliche Art und Weise verarbeitet. Zudem ist ein Teil der Metadaten nicht über die Daten-Datei selbst zugänglich, sondern über pdf Dokumente und Webseiten. Verschiedene Datenformate statistischer Softwarepakete, die nur teilweise kompatibel sind, stellen ein Hindernis für Replikationsstudien dar. Insbesondere proprietäre Datenformate gefährden die in den FAIR-Prinzipien verankerte Anforderung der Interoperabilität.

Ziel des Projektes ist die (A) Entwicklung eines offenen, nicht-proprietären, mehrsprachigen mit Metadaten angereicherten Datenformates, das mit den (B) gängigen Statistik-Programmen genutzt werden kann und gleichzeitig Zugang zu den Metadaten ermöglicht. Die Datenprodukte werden direkt durch Metadaten beschrieben, sind leichter zugänglich, interoperabel und die upstream-Metadaten werden wiederverwendet. Andere Communities, die ebenfalls Metadaten verwenden, sollten angesprochen werden, um ihre Anforderungen in Bezug auf Software oder Metadaten-Schema zu berücksichtigen. Dadurch wird die Benutzerbasis für das neue Datenformat integriert und erweitert. Spezifikation und Software, einschließlich des Quellcodes, werden als FLOSS-Software unter Lizenz (z. B. CC, MIT, LGPL) bereitgestellt, wodurch die Produkte in verschiedenen Kontexten leicht verwendbar sind.

Folgende Ergebnisse sollen erarbeitet werden:

1. Spezifikation und Dokumentation eines einheitlichen Metadaten-Schemas (KonsortSWD Metadaten Schema) in Absprache mit den FDZs des KonsortSWD
2. Technische Integration des Metadaten-Schemas
   a) Entwicklung eines Konvertierungsfilters mit dem individuelle Metadatenstrukturen in das KonsortSWD Metadaten-Schema konvertiert werden können.
   b) Entwicklung von Importfiltern für die gängigen Statistik-Programme, so dass das KonsortSWD Metadaten-Schema für die Beschriftung von Datensätzen und das Datenmanagement genutzt werden kann.

Weitere Informationen finden Sie auf der Webseite des Konsortiums. Bisherige Veröffentlichungen des Measures stehen auf dem fachübergreifenden Repositorium Zenodo zur Verfügung.