mit daten kompetent umgehen - aus sicht der informationswissenschaft

Mit Daten kompetent umgehenaus Sicht der Informationswissenschaften

Prof. Dr. Hans-Christoph Hobohm

33. GIL Jahrestagung: Massendatenmanagement

20.-21. Februar 2013

Fachhochschule Potsdam

Fachbereich Informationswissenschaften

2Hobohm: Datenkompetenz – 33. GIL Jahrestagung 20.-21.2.2013 Potsdam

Agenda

• Forschungsdaten • Forschungsdatenmanagement und

Informationswissenschaften• Kompetenzen• Training


Forschungsdaten: Meilensteine

1998

DFG: „Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis“

2003

NSF: Blue-ribbon Report(Atkins Report)

2007

NSF: Cyberinfrastructure Vision for 21st Century Discovery


Forschungsdaten: Meilensteine

2007

OECD: Principles and Guidelines for Access to Research Data from Public Funding

2008

Schwerpunktinitiative„Digitale Information“ der Allianz-Partnerorganisationen

-> Handlungsfeld: Forschungsdaten


2009Hey, Anthony J. G.; Tansley, Stewart; Tolle, Kristin Michele (Hg.) (2009): The Fourth Paradigm. Data-Intensive Scientific Discovery. Redmond, Wash.: Microsoft Research.

Das vierte Paradigma der Wissenschaft

Science must move from data to information to knowledge

Tony Hey, Microsoft Research auf dem I-Science Day 23. März 2010 an der FH Potsdam


Öffentliches Thema

Datenflut!

„the industrial revolution of data“

„big data“

„open data“


January, 18 2011

„proposals submitted to NSF

must include data management plan“

2011

JISC/RIN (UK):

Data centres

2012

CLIR/Digital Library Federation (USA):

The Problem of Data

Institutionalisierungen


Meilensteine zur Infrastruktur in D

2011

Kommission: Zukunft der Informationsinfrastruktur

20. Nov. 2012

HRK: „Informationskompetenz neu begreifen – Prozesse anders Steuern“


DFG: 2011


Potsdam 2011Potsdam 2010


‚Ausdifferen-zierung‘ virtueller Forschungs-umgebungen (VRE)

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Tenopir, Carol; Allard, Suzie; Douglass, Kimberly; Aydinoglu, Arsev Umur; Wu, Lei; Read, Eleanor et al. (2011): Data Sharing by Scientists: Practices and Perceptions. In: PLoS ONE 6 (6), S. e21101.

„Data are the infrastructure of eScience“„Data are the infrastructure of eScience“

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Forschungsdaten & Informationswissenschaften

„Information und Dokumentation“ =

Wissen...

Sichtbar (nutzbar, vermittelbar, verwertbar, übertragbar, haltbar (sustainable) ...

zu machen

Über Kontextualisierung d.h. hinzufügen von Metadaten

(das geht) nie ohne (mehr oder weniger kostspielige) menschliche Intervention


Forschungsdaten & Informationswissenschaftenein Aspekt der DIKW Hierarchie

Hobohm, Hans-Christoph (2010-): DIKW Hierarchie. In: Stefan Gradmann und Konrad Umlauf (Hg.): Lexikon der Bibliotheks- und Informationswissenschaft. LBI. Stuttgart: Hiersemann, S. 222–223.


Daten Information : Wissen Handlungskompetenz

Das explizit Machen impliziter Information

= das Herstellen von „Evidenzen“ (Kontextualisieren)

„evidence based information work“

Die DIKW Hierarchie

= eine Veränderung des Modus (wissen/können/wollen)= Ziel: die authentische (evidente) Erzählung („story“)


LIS: Bibliotheks- und Informationsspezialisten

IT- und Medien-spezialisten

Fachspezialisten, Wissenschaftler

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CONTEXT

Spezialisten für Digitale Bibliotheken, eRepositories

Kontext-orientierte IT- und Medienspezialisten (z.B. f. E-Learning)

Fachdisziplin spezifischeInformationsspezialisten(z.B. Spezialbibliothekare, “data librarian”)

InformationswissenschaftlerFelder und Rollen

Vgl. Corrall, S.: Research Data Management.Professional Education and Training Perspectives. Research Data Management Forum. Manchester, 2008, 13. URL: http://www.dcc.ac.uk/events/data-forum-2008-november/presentations/07.pdf.


Wandel: „Downstream vs. Upstream“

Gold, Anna (2007): Cyberinfrastructure, Data, and Libraries. In: D-Lib Magazine 13 (9/10). Online verfügbar unter doi:10.1045/september2007-gold-pt1; doi:10.1045/september2007-gold-pt2.


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Digital Curation


z.B. Digitale Bibliotheken5 „S“-Modell (Fox et al. 2012)

Fox, Edward A.; Gonçalves, Marcos André; Shen, Rao (2012): Theoretical Foundations for Digital Libraries: The 5S (Societies, Scenarios, Spaces, Structures, Streams) Approach. In: Synthesis Lectures on Information Concepts, Retrieval, and Services 4 (2), S. 1–180.


Forschungsdatenmanagement

Streams: Messdaten, Datensätze, Experimente, Beobachtungen, Surveys,

Forschungsergebnisse, publizierte Daten, Fremddaten, Rohdaten, Laborwerte, Statistiken, Zeitreihen, GIS-Daten, ...

Structures: Datenbanken, Laborjournale, Codebücher, Datenträger, Taxonomien,

Standards, Instrumente, Metadaten, Datenzentrum, IT, Bibliothek

Spaces: Messverfahren, Analysen, Datamining, Visualisierungen, Statistische

Prüfverfahren,

Scenarios: Messen, beschreiben, analysieren, auswerten, aggregieren; publizieren,

weiterverwerten, bewerten, evaluieren, wieder auffinden, nachweisen, archivieren/sichern, vernichten

Societies: Wissenschaftler, Laborpersonal, Institutsmanagement, Infrastruktur (intern,

extern), Scientific Community, Kooperationspartner, Wirtschaft, Politik


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Rollen und Aufgaben

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27Hobohm: Datenkompetenz – 33. GIL Jahrestagung 20.-21.2.2013 PotsdamBent, Moira; Stubbings, Ruth (2011): The SCONUL Seven Pillars of Information Literacy: Core Model For Higher Education. London: SCONUL. Online verfügbar unter http://www.sconul.ac.uk/sites/default/files/documents/coremodel.pdf.


JISC: Spezifische Kompetenz für Forschungsdatenmanagement

Knowledge of what constitutes research data across a

variety of disciplines;

Understanding of data created by the researcher and how

this differs to published data in terms of gathering and

evaluating;

Understanding of how to organise research data, including

structuring file names, organising folders, and adding

metadata;

Knowledge of data sharing options, including which licence is

right for the researcher’s needs;

Awareness of data preservation and curation options.

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Daten-Informationskompetenz


Vielzahl der Trainingsinitiativen (im Ausland: wo bleibt Deutschland?)

UK Data Archive DANS (Niederlande) DigCCurr (USA): Building an International Digital Curation

Curriculum (Curriculm database) JISC / RIN (UK): „Mind the Skills Gap!“ (2008!)

-> Researcher Development Framework Research Information and Digital Literacies Coalition

(RIDLs) DaMSSI: „Research Data Management Skills Support

Initiative“ RDMTrain

Digital Curator Vocational Education Europe (DigCurV) -> Curate Game


Vielen Dank für die Einladung und Ihre Aufmerksamkeit.Kontakt: www.hobohm.info

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