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Publikation von Forschungsdaten in Repositorien – eine re3data-Analyse

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Vortrag zur DINI-Jahrestagung 2017 am 5.10.2017 an der SUB Göttingen

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Publikation von Forschungsdaten in Repositorien – eine re3data-Analyse

  1. 1. DiesesWerk ist soweit nicht anders gekennzeichnet lizenziert unter einer Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz - http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 Publikation von Forschungsdaten in Repositorien – eine re3data-Analyse Maxi Kindling Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft Humboldt-Universität zu Berlin DINI-Jahrestagung 2017 “Forschungsdaten – von der Produktion bis zur Langzeitarchivierung” (SUB Göttingen, 4./5. Oktober 2017)
  2. 2. Pampel et al. (2013) Making Research Data RepositoriesVisible:The re3data.org Registry. In: PLOS One 8 (11) doi:10.1371/journal.pone.0078080
  3. 3. Datenanalyse • „[…] provide initial information on the RDR landscape to help identify areas requiring improvement“ • Sample: n = 1.381 Repositorien (basierend auf Metadatenschema Version 2.2 oder jünger) mit Stand 3. Dezember 2015 (1.937 Repositorien mit Stand 28.09.2017) • Paper: Kindling et al. (2017) The Landscape of Research Data Repositories in 2015: A re3data Analysis. In: D-Lib 3/4 (23) 2017. doi:10.10.45/march-2017-kindling • Forschungsdaten und Datendokumentation: van de Sandt et al. (2017) The Landscape of Research Data Repositories in 2015. A re3data Analysis. Available on zenodo.org. doi.org/10.5281/zenodo.49709
  4. 4. * Multiple values possible (n = 1,379) Repository types*
  5. 5. * Multiple values possible (n = 1,379) Repository types* repository type Number (n = 1,381) Percentage (%) Disciplinary (only) 60.3 Institutional (only) 7.9 Other (only) 4.5 Disciplinary, Disciplinary & Other a/o Institutional 86.2
  6. 6. Subjects* * Based on the four main subject categories of DFG-Fachklassifikation. Multiple values possible (n = 1,381)
  7. 7. Subjects* * Based on the four main subject categories of DFG-Fachklassifikation. Multiple values possible (n = 1,381) repository type Number (n = 1,381) Percentage (%) SSH (only) 12.7 Natural Sc. (only) 31.6 Engineering Sc. (only) 1.1 Life Sc. (only) 28.7
  8. 8. Content types* 27 49 104 204 253 258 339 446 490 541 586 686 690 786 881 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 count * Multiple values possible (Count n = 6,340)
  9. 9. Content types* 27 49 104 204 253258 339 446 490 541 586 686690 786 881 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Configurationdata Sourcecode Networkbaseddata Databases Audiovisualdata Softwareapplications Archiveddata Other Structuredtext Structuredgraphics Rawdata Images Plaintext Standardofficedocuments Scientificandstatistical… count * Multiple values possible (Count n = 6,340) re3data content type Number (n = 1,381) Percentage (%) Scientific and statistical formats 63.8 Standard office documents 56.9 Plain text 50.0 Images 49.7 Raw data 42.4
  10. 10. Database access* * n = 1,381 closed 0,1% (n = 2) open 95,5% (n = 1319) restricted 4,3% (n = 60)
  11. 11. Data access* * Multiple values possible (n = 1,381)
  12. 12. * Multiple values possible (n = 1,381) re3data access types Number (n = 1,381) Percentage (%) Open (only) 49.8 Closed (only) 0.1 Embargoed (only) 0 Restricted (only) 11.9 Open a/o Closed, Embargoed, Restricted 86.2 Data access*
  13. 13. 1 1 2 6 12 26 27 196 301 533 790 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 count * Multiple values possible (n = 1,381) Data licenses*
  14. 14. 11 16 16 77 102 275 924 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 ARK PURL URN Other Handle DOI None count * Multiple values possible (n = 1,381) Persistent Identifier Systems*
  15. 15. Certificates* 1 1 1 2 3 6 14 52 72 109 0 20 40 60 80 100 120 count * Multiple values possible (n = 1381)
  16. 16. APIs* * Application Programming Interfaces. Multiple values possible (n = 830) 10 16 20 21 52 85 164 178 284 0 50 100 150 200 250 300 count
  17. 17. Fazit • re3data-Analyse bietet viele Ansatzpunkte für weitere Forschung • Hohe Heterogenität, fragmentierte und strukturell schwer zu fassende Landschaft (disziplinäre Perspektive?) • Herausforderungen für RDR aus Sicht der Informationsinfrastruktur u.a.: • Sichtbarkeit & Registrierung (z.B. bei re3data) • Unterstützung von PID-Systemen, Angebot maschinenlesbarer Lizenzinformationen • Interoperabilität u.a. (standardisierte) Metadaten via API • Zertifikate & Standards (technisch (Software-Entscheidungen), organisatorisch, rechtlich, inhaltliche Qualitätssicherung) • Aussagen zur Langzeitarchivierung & Verantwortlichkeiten (Policy, Mission Statement) • Analysen zur Nutzung
  18. 18. Team: Roland Bertelmann, Hans-Jürgen Goebelbecker, Florian Fritze, Claudio Fuchs, Maxi Kindling, Gabriele Kloska, Claudia Kramer, Nele Neuberger, Heinz Pampel, Evelyn Reuter, Jessika Rücknagel, Peter Schirmbacher, Edeltraud Schnepf, Frank Scholze, Angelika Semrau, Robert Ulrich, Stephanie van de Sandt, PaulVierkant, MichaelWitt info@re3data.org http://re3data.org

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