Im Kontext verschiedener Open Science Strategien, u.a. im Rahmen der nationalen Forschungsdateninfrastrukturinitiative (NFDI) der DFG, spielen offene Forschungsdaten und -software eine zunehmend wichtige Rolle in der Wissenschaft. Dabei sollen Daten und Software möglichst nach dem FAIR-Prinzip vorliegen. FAIR steht dabei für Findable, Accessible, Interoperable und Reusable. [1], [2]

Um Daten und Software FAIR zu machen, müssen deren Metadaten in entsprechenden Datenbanken (Registries) abgelegt und so auffindbar gemacht werden. Für Metadatenregistries wurden bereits verschiedene Softwarelösungen entwickelt, die teilweise auch unterschiedliche Datenformate für die Metadaten abzielen.

 

[1]          M. D. Wilkinson et al., “The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship,” Sci Data, vol. 3, no. 1, Art. no. 1, Mar. 2016, doi: 10.1038/sdata.2016.18 .

[2]          W. Hasselbring, L. Carr, S. Hettrick, H. Packer, and T. Tiropanis, “From FAIR research data toward FAIR and open research software,” it - Information Technology, vol. 62, no. 1, pp. 39–47, Feb. 2020, doi: 10.1515/itit-2019-0040 .

Ziel der Arbeit ist der Vergleich von verschiedenen Metadatenregistries. Dazu sollen zunächst mit Hilfe einer Literaturrecherche einerseits verschiedene Charakteristika wie z. B. Einsatzgebiete, Unterstützung von notwendigen Elementen und kontrollierten Vokabularien und andererseits verschiedene Softwarelösungen ermittelt werden. Nach einem theoretischen Vergleich der Lösungen, soll diese probehaft installiert und aufgesetzt werden, um auch den praktischen Einsatz vergleichen zu können.

Die Aufgabe teilt sich in folgende Arbeitspakete:

• Literatur- und Webrecherche: Softwarelösungen für Metadatenregistries
• Definition wichtiger Vergleichskriterien
• Vergleich der Softwarelösungen anhand der Vergleichskriterien
• Aufsetzen der verschiedenen Lösungen für einen praktischen Vergleich

• Idealerweise Grundkenntnisse im Bereich Ontologien und Metadaten