News zum Forschungsdatenmanagement

Auf dem Weg zu einer Toolbox für die automatische Beurteilung von maDMPs

Tomasz Miksa ist Co-Autor eines Artikels über maschinell verarbeitbare Datenmanagementpläne, der in der Sonderausgabe des Data Science Journal veröffentlicht wurde.

Eine Graphik, die zeigt, wie die beschriebene Toolbox mit diversen Dokumenten, Tools und Repositorien in Beziehung steht.

© Tomasz Miksa et al. 2023

Überblick über Automatisierungsmethoden für DMPs.

Der Artikel präsentiert mögliche Strategien zur Automatisierung der Bewertung von Datenmanagementplänen. Durch die Automatisierung könnten sowohl Forschenden als auch Forschungsförder_innen schnelles Feedback über die Qualität und FAIRness geplanter oder durchgeführter Maßnahmen erhalten. Die im Artikel vorgestellten Ergebnisse werden auch in die Entwicklung des DAMAP, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster-Tools einfließen, das von der TU Wien als TU Wien DMP Tool, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster angeboten wird.

Das komplette Paper ist hier zu finden: https://datascience.codata.org/articles/10.5334/dsj-2023-028, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster

Zusammenfassung

Die meisten Forschungsförderer verlangen Datenmanagementpläne (DMPs). Der Begutachtungsprozess kann zeitaufwändig sein, da die Gutachter_innen die von den Forscher_innen eingereichten Textdokumente lesen und ihr Feedback abgeben müssen. Darüber hinaus erfordert die Begutachtung spezifisches Expertenwissen im Bereich der Datenmanagements, das nur selten vorhanden ist. Maschinell verarbeitbare Datenmanagementpläne (maDMPs) und semantische Technologien erhöhen das Potenzial für eine automatische Bewertung der in DMPs enthaltenen Informationen. Allerdings wurden der Automatisierungsgrad und die neuen Möglichkeiten bisher noch nicht ausreichend erforscht und genutzt. In diesem Beitrag werden Methoden zur Automatisierung der DMP-Bewertung erörtert. Dabei geht es nicht nur um die Erstellung von Berichten, die für Menschen lesbar sind. Es wird untersucht, wie die in maDMPs enthaltenen Informationen für eine automatisierte Vorabbewertung oder zum Abrufen weiterer Informationen genutzt werden können, die es den Gutachter_innen ermöglichen, den Inhalt besser zu beurteilen. Die identifizierten Methoden werden dabei den unterschiedlichen Zielen der Prüfer_innen zugeordnet.

Quelle: Miksa, T, Suchánek, M, Slifka J, Knaisl V, Ekaputra FJ, Kovacevic F, Ningtyas AM, El-Ebshihy, A and Pergl, R. 2023. Towards a Toolbox for Automated Assessment of Machine-Actionable Data Management Plans. Data Science Journal, 22: 28, pp. 1–13. DOI: https://doi.org/10.5334/dsj-2023-028, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster

Kontakt

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