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FAIRe Forschungsdaten: Aufbereitung von Daten mit Hilfe von RDF-Datenmodellen

XML-Daten

Ingo Frank, Sandra König, Anna-Lena Körfer, Arnost Stanzel, Peter Valena, Forschungsdatendienst OstData: Leibniz-Institut für Ost- und Südosteuropaforschung (IOS), Leibniz-Institut für Geschichte und Kultur des östlichen Europa (GWZO), Herder-Institut für historische Ostmitteleuropaforschung – Institut der Leibniz-Gemeinschaft (HI), Bayerische Staatsbibliothek (BSB), Collegium Carolinum – Forschungsinstitut für die Geschichte Tschechiens und der Slowakei (CC)

Termin: Dienstag, 24.05.2022, 9:30-12h

Beschreibung:

Um Forschungsdaten FAIR zu machen, bietet sich an, diese als Linked Data mit Resource Description Framework (RDF)-Datenmodellen zu modellieren. Im Workshop wollen wir anhand von Daten aus Projekten und Altdatenbeständen der OstData-Partnerinstitute zeigen, wie Forschende mit Hilfe von RDF, semantischer Technologien und Normdaten die Aufbereitung von Forschungsdaten durchführen können. Anhand von historischen Zensusdaten und Geodaten zu historischen Konferenzakten, werden wir zeigen, wie die Aufbereitung statistischer Daten exemplarisch mit dem RDF-Data Cube Vocabulary durchgeführt werden kann, sowie wie Daten mit Normdaten angereichert werden können, um so Orte mit Einträgen aus der GND oder Wikidata zu beschreiben und damit eindeutig zu identifizieren. Ergänzend hierzu werden wir aufzeigen, wie mit Simple Knowledge Organisation System (SKOS) Kodierlisten, Klassifikationssysteme oder Thesauri erstellt und für die zusätzliche Anreicherung von Daten genutzt werden können. Ziel des Workshops ist es, den Teilnehmer*innen die Relevanz der semantischen Modellierung zur Verbesserung der Analyse- und Nachnutzungspotentiale derartig modellierter Daten zu vermitteln.

Bitte beachten: Alle Informationen, Materialien, Aktualisierungen und Kontaktmöglichkeiten finden sie auf der Website:

https://www.osmikon.de/forschungsdaten/digitales-praxislabor-geschichtswissenschaft

Kontakt:

arnost.stanzel@bsb-muenchen.de

Darum geht es kurzgefasst: FAIR, Forschungsdaten, RDF, Datenmodellierung, Datenaufbereitung


OpenEdition schlägt Ihnen vor, diesen Beitrag wie folgt zu zitieren:
Katrin Moeller (15. März 2022). FAIRe Forschungsdaten: Aufbereitung von Daten mit Hilfe von RDF-Datenmodellen. Digitale Geschichtswissenschaft. Abgerufen am 17. September 2024 von https://doi.org/10.58079/nmmk


Autor: Katrin Moeller

Leiterin des Historischen Datenzentrums Sachsen-Anhalt, wiss. Mitarbeiterin der Professur Wirtschafts- und Sozialgeschichte am Institut für Geschichte der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg

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