{"title":"Vom Datenkatalog zum Wissensgraph - Forschungsdaten im konzeptuellen Modell von FRBR","authors":"I. Frank","doi":"10.5283/epub.44952","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Die Beschreibung von Forschungsdaten im Bereich des Forschungsdatenmanagements ist oft ungenau, unvollständig oder nicht konsistent bzw. leidet unter einer nicht konsequent durchgeführten Metadatenkuration. Der Beitrag stellt einen bibliotheks - und informationswissenschaftlich motivierten Ansatz vor, wie Metadaten über Forschungsdaten mithilfe des konzeptuellen Modells von FRBR (Functional Requirements for Bibliographic Records) verbessert werden können. Das konkrete Ziel dabei ist die Konstruktion eines Wissensgraphen, der FRBRisierte Metadaten aus einem Datenkatalog mit Metadaten aus einem Bibliothekskatalog sowie mit Forschungsinformation integriert. Die Methode baut auf einem Datenkatalog mit einem auf DCAT (Data Catalog Vocabulary) und Disco ( DDI RDF Discovery Vocabulary) basierenden Anwendungsprofil als Metadatenschema auf. Die Metadaten im Datenkatalog werden mit SHACL (Shapes Constraint Language) validiert und dienen somit als Grundlage für die FRBRisierung zum Aufbau des Wissensgraphen mit FaBiO (FRBR - aligned Bibliographic Ontology) als FRBR - basiertem Datenmodell. Die FRBRisierten und integrierten Metadaten im Wissensgraphen unterstützen schließlich aufgrund der besseren Metadatenqualität und der Vorgehensweise zur Verlinkung von Entitäten aus Datenkatalog, Bibliothekskatalog und Forschungsinformationssystem insbesondere die Versionierung und Provenienzinformation von Forschungsdaten und nicht zuletzt auch die Datenzitation. Der FRBRisierungsansatz trägt dadurch zur Verbesserung des Information Retrieval in Discovery - Systemen für Forschungsdaten bei.","PeriodicalId":90875,"journal":{"name":"ISI ... : ... IEEE Intelligence and Security Informatics. IEEE International Conference on Intelligence and Security Informatics","volume":"18 1","pages":"333-346"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"ISI ... : ... IEEE Intelligence and Security Informatics. IEEE International Conference on Intelligence and Security Informatics","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5283/epub.44952","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract
Die Beschreibung von Forschungsdaten im Bereich des Forschungsdatenmanagements ist oft ungenau, unvollständig oder nicht konsistent bzw. leidet unter einer nicht konsequent durchgeführten Metadatenkuration. Der Beitrag stellt einen bibliotheks - und informationswissenschaftlich motivierten Ansatz vor, wie Metadaten über Forschungsdaten mithilfe des konzeptuellen Modells von FRBR (Functional Requirements for Bibliographic Records) verbessert werden können. Das konkrete Ziel dabei ist die Konstruktion eines Wissensgraphen, der FRBRisierte Metadaten aus einem Datenkatalog mit Metadaten aus einem Bibliothekskatalog sowie mit Forschungsinformation integriert. Die Methode baut auf einem Datenkatalog mit einem auf DCAT (Data Catalog Vocabulary) und Disco ( DDI RDF Discovery Vocabulary) basierenden Anwendungsprofil als Metadatenschema auf. Die Metadaten im Datenkatalog werden mit SHACL (Shapes Constraint Language) validiert und dienen somit als Grundlage für die FRBRisierung zum Aufbau des Wissensgraphen mit FaBiO (FRBR - aligned Bibliographic Ontology) als FRBR - basiertem Datenmodell. Die FRBRisierten und integrierten Metadaten im Wissensgraphen unterstützen schließlich aufgrund der besseren Metadatenqualität und der Vorgehensweise zur Verlinkung von Entitäten aus Datenkatalog, Bibliothekskatalog und Forschungsinformationssystem insbesondere die Versionierung und Provenienzinformation von Forschungsdaten und nicht zuletzt auch die Datenzitation. Der FRBRisierungsansatz trägt dadurch zur Verbesserung des Information Retrieval in Discovery - Systemen für Forschungsdaten bei.