Gute Standards, viele Verbindungen
Wenn wir ins Ausland reisen, haben wir möglicherweise Schwierigkeiten, unser Telefon aufzuladen. Ohne den richtigen Adapter können wir unsere Geräte nicht verbinden und der Akku wird schnell leer. Mit einem universellen Adapter kann jeder überall auf der Welt Geräte anschließen. Gleiches gilt für Metadaten: Unabhängig von der Art der Daten oder dem Ort, an dem sie gespeichert sind, ermöglichen Metadatenstandards jedem, Daten für seine Forschungsstudien zu finden, darauf zuzugreifen und sie zu nutzen.
WAS SIND METADATEN? WARUM IST ES WICHTIG, STANDARDS ZU HABEN?
Metadaten sind "Daten über Daten". Allerdings sind nicht alle Metadaten nützlich und es müssen Standards von der Forschungsgemeinschaft vereinbart werden und idealerweise den sogenannten FAIR-Prinzipien folgen. Metadatenstandards unterstützen die Erstellung von Metadatenkatalogen, um Daten auffindbar und zugänglich zu machen. Sie können auch als Adapter dienen, um Daten interoperabel und wiederverwendbar zu machen.
Um ein einfaches Beispiel zu geben: Wenn Sie auf einer Streaming-Plattform nach einem Film suchen, finden Sie Informationen wie das Erscheinungsjahr, das Genre des Films, den Regisseur, die Laufzeit etc. Die Informationen beschreiben den Film und erleichtern es Ihnen, einen Film zu finden, der Sie interessiert, und zu entscheiden, ob Sie ihn sehen möchten.
Genauso verhält es sich mit Forschungsdaten: Wenn die Informationen über die Daten präzise und detailliert sind, wird es für einen Forscher viel einfacher sein, herauszufinden, ob die Daten existieren und sie für seine Analyse zu verwenden. Wenn ein Forscher zwei potenziell nützliche Datensätze findet, aber einer Orte nach Namen benennt und der andere nach Postleitzahlen, ist ein Metadatenstandard erforderlich, um die Daten zu kombinieren.
Wir alle verwenden Metadatenstandards jeden Tag: Wenn wir unser GPS verwenden, um zum Eiffelturm zu fahren, sollten wir unabhängig von der verwendeten App am selben Ort landen. Gute Metadatenstandards ermöglichen es den App-Entwicklern, die Menschen an ihren gewünschten Zielort zu führen, egal ob sie "Eiffelturm", "Tour Eiffel" oder "75007" eingegeben haben.
DATEN MÜSSEN VON DESIGN AN METADATEN BEGLEITET WERDEN
Das beste Buch in der Bibliothek wird nicht gefunden, wenn es nicht auf standardisierte Weise indiziert ist. Unterschiedliche Objekte in der Bibliothek haben unterschiedliche Möglichkeiten, gefunden zu werden. Zum Beispiel hat eine Zeitschrift eine Ausgabennummer, ein Buch kann eine Sonderausgabe sein, ein Comic kann Teil einer größeren Serie sein. Das Gleiche gilt für Daten: Soziale Daten, medizinische Daten und biologische Daten erfordern alle unterschiedliche Metadaten, um sie angemessen zu beschreiben.
Metadatenstandards sind notwendig, um diese Daten in der Forschung über verschiedene Fachgebiete hinweg zu finden, zu verknüpfen und zu verwenden. Standards für Daten und die damit verbundenen kontextuellen und experimentellen Metadaten werden auch als Datenvorschriften, Metadatenvorschriften oder Inhaltsstandards bezeichnet und können in vier Standarduntertypen unterteilt werden: Berichtsrichtlinien oder Checklisten, Modelle/Formate oder Syntax, Terminologieartefakte und Identifikatorschemata.
Es ist wichtig, dass die Erfassung und Standardisierung von Metadaten von Anfang an in die Pläne eines Forschungsprojekts einbezogen werden, bevor die Daten gesammelt werden. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten ihren richtigen Platz in einem globalen Informationsökosystem finden. Gute Metadaten verbessern auch die Qualität und Zuverlässigkeit der Daten und das Vertrauen in die Ergebnisse der Forschung.
GUTE STANDARDS, VIELE VERBINDUNGEN
Im BY-COVID-Projekt gibt es viele Datenquellen (z. B. Datenbanken, Repositorien und Wissensbasen) aus verschiedenen Forschungsdisziplinen, einschließlich Biowissenschaften, klinischer und epidemiologischer Forschung sowie Sozial- und Geisteswissenschaften. Diese Datenquellen werden in einer FAIRsharing-Sammlung (in Bearbeitung) beschrieben, zusammen mit den von jeder Datenquelle verwendeten Daten- und Metadatenstandards. Ein gemeinsames Metadatenmodell wurde entwickelt, um die Metadaten in jeder Quelle darzustellen und an einem Ort leicht auffindbar zu machen: dem Covid-19 Data Portal.
Die Entwicklung eines gemeinsamen Metadatenmodells ist eine große Herausforderung, da das Projekt eine große Anzahl von Forschern aus verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen umfasst und jede Partnerdatenquelle unterschiedliche Metadatenstandards verwendet. Der Ansatz besteht darin, die wichtigsten Beziehungen zwischen den Metadaten so zu kartieren, dass sie sinnvoll und praktisch umgesetzt werden können. Dies eröffnet spannende Möglichkeiten, mehr darüber herauszufinden, wie sich Infektionskrankheiten auf Menschen auswirken und wie politische Entscheidungsträger faktenbasiert informiert werden können.
WENN SIE MEHR ERFAHREN MÖCHTEN…
FAIRsharing Educational: Erfahren Sie mehr über Standards für Daten und Metadaten, wie Ihnen das FAIRsharing registry als Verbraucher oder Produzent von Daten, Metadatenstandards, Datenbanken und Datenrichtlinien hilft. Weitere Details zu Metadaten: Introduction to metadata management
Erfahren Sie, wie die Indizierung im BY-COVID-Projekt verwendet wird, um Daten über Forschungsdisziplinen hinweg zu verknüpfen: Release of indexing system to link COVID-19 data across research disciplines.
Erfahren Sie mehr über die Bedeutung von Metadatenstandards (im Allgemeinen): 5 Minute Metadata - What is a standard?
Erfahren Sie mehr über die Bedeutung von Metadatenstandards während der COVID-19-Pandemie: COVID-19 pandemic reveals the peril of ignoring metadata standards | Scientific Data.
Finden Sie Tools und Richtlinien, die Ihnen helfen, auf infektiöse Krankheitsdaten zuzugreifen, diese zu analysieren, zu teilen und schnell auf Krankheitsausbrüche zu reagieren: Infectious Diseases Toolkit.
BY-COVID D2.1: Erste Harmonisierung von Daten und Metadaten auf Domainebene zur Ermöglichung schneller Reaktionen auf COVID-19 https://doi.org/10.5281/zenodo.7017728.
Erfahren Sie mehr über Rezepte, die Ihnen helfen, Daten FAIR zu machen, im FAIR Cookbook, einer Online-Ressource mit praktischen Anleitungen für "FAIR doers" in den Lebenswissenschaften. The FAIR Cookbook - pre-print: “The essential resource for and by FAIR doers” bietet Ihnen weitere Informationen über die Entstehung und den Inhalt.
Packaging research artefacts with RO-Crate - IOS Press
Lightweight Distributed Provenance Model for Complex Real–world Environments | Scientific Data
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