Barcamp Open Science 2023: So viel ist passiert und so viel muss noch passieren!

Wikidata und allgemeiner Wissensgraphen (Knowledge Graphs, KGs) versprechen viel, wenn es darum geht, Wissen, vor allem auch wissenschaftliches Wissen, in strukturierter Form für automatisierte Anwendungen verfügbar zu machen. Mit dem Aufkommen von Large Language Models (LLMs) wird viel über die künftige Rolle von KGs diskutiert, aber in Bezug auf Qualitätssicherung, Nachvollziehbarkeit und Geschwindigkeit sind KGs den LLMs weit überlegen. Daher werden sie, wie Denny Vrandecic in seinem Vortrag “The Future of Knowledge Graphs in a World of LLMs” beschreibt, nur noch weiter an Bedeutung gewinnen. Stellen von “Wikimedian in Residence” werden immer häufiger, wie an der Universität von Edinburgh oder der Universität von Virginia. In Anbetracht dieser Entwicklungen gehen wir davon aus, dass die Eingabe von in Forschungseinrichtungen generiertem Wissen in KGs für Einrichtungen immer wichtiger und für Forschende zu einer Standardpraxis werden wird.

Wenn dies jedoch zu einer gängigen Praxis werden soll, muss es honoriert werden, und es stellt sich die Frage, wie die gemeinsame Nutzung von Wissen in Wikidata und anderen KGs überwacht und honoriert werden kann. Dies war das Hauptthema der Sitzung, obwohl wir uns auch an andere Wikidata-bezogene Themen heranwagten. Insbesondere eine Person war von Wikidata enttäuscht, da viele notwendige Beziehungen noch nicht definiert waren und es generell noch zu begrenzt war. Die Eingabe von Daten in Wikidata gehe daher auf Kosten einer Vereinfachung oder gar Verzerrung des Wissens. Es wurde aber auch die Meinung geäußert, dass dies für den Anfang legitim ist und die Forschenden nicht davon abhalten sollte, Wikidata zu erweitern. Erwähnt wurde auch, dass das NFDI erwägt, Wikidata als Infrastruktur zu nutzen, und dass die VolkswagenStiftung im Rahmen ihrer Förderung von Datenmanagementaufgaben möglicherweise auch Wissen in Wikidata einpflegt. Ein Nebenaspekt der Diskussion, der mehr Aufmerksamkeit verdienen würde, ist die Frage, inwieweit Wikidata alles Wissen enthalten sollte oder wie es sonst organisiert werden könnte, zum Beispiel in einer föderierten Weise.

Speziell im Hinblick auf Überwachung und Anreize wurden die folgenden Aspekte erörtert:

Eigene Beiträge

• Anzahl der Beiträge zu Wikidata
• Anzahl der Links, die eigene Beiträge in anderen Einträgen erhalten
• Anzahl der Verweise auf Einträge in wissenschaftlichen Arbeiten
• Anteil der Einträge, die von anderen validiert wurden

Community-Arbeit:

• Anzahl der überprüften oder validierten Einträge

Es gibt bereits Arbeiten in dieser Richtung, z. B. um eine Verfolgung von Zitaten zu Wikipedia-Beiträgen zu ermöglichen, und diese Metrik wird im Metrics Toolkit erwähnt. Für Wikidata müsste es jedoch eine Methode geben, um Quellen viel detaillierter zu referenzieren, als es derzeit üblich ist.

Die oben aufgeführten Indikatoren, die als eine Art von Nanopublikation betrachtet werden können, könnten dann zusammengefasst und beispielsweise in Lebensläufen verwendet werden. Es herrschte jedoch Einigkeit darüber, dass sich diese Metriken nicht grundlegend von Artikel- und Zitationsmetriken unterscheiden und daher zu einer Überbetonung der Quantität führen und auch manipuliert werden können. Allerdings konnten wir in dieser Sitzung keine einzigartigeren Metriken vorschlagen, die weniger quantitativ und/oder weniger leicht zu manipulieren wären.

Die zentrale Frage dieser Sitzung war, ob gesetzgeberische Maßnahmen, die darauf abzielen, die Verfügbarkeit von Daten, die sich im Besitz privater oder öffentlicher Einrichtungen befinden, zu erhöhen, aus der Perspektive der offenen Wissenschaft als nützlich und angemessen angesehen werden. Hintergrund ist eine Reihe von laufenden Gesetzesinitiativen auf europäischer Ebene (DataAct – derzeit fertiggestellt, aber noch nicht verabschiedet, European Health Data Space (EHDS) Regulation – noch in der Diskussion im EU-Rat) und deutscher Bundesebene (vorgeschlagenes Forschungsdatengesetz – noch im Entwurfsstadium), für die Bestimmungen diskutiert wurden, die private und öffentliche Einrichtungen dazu zwingen würden/werden, ihre Daten mit Forschenden zu teilen.

Nach einem kurzen Überblick über die vorliegenden Bestimmungen begannen die Teilnehmenden mit einer Diskussion, die ein breites Spektrum an Aspekten abdeckte, aber drei wesentliche Erkenntnisse brachte. Erstens wurde die Nötigung privater Stellen zur gemeinsamen Nutzung von Daten von den Teilnehmenden NICHT als konstruktive Maßnahme angesehen, da die Bereitstellung von Daten (d. h. die Erfüllung der gesetzlichen Anforderungen) keine gute Datenqualität garantiert. Zweitens hielten die Teilnehmenden den Versuch, Daten von öffentlichen Stellen zu nutzen, für vielversprechender, da eine finanzielle Entschädigung weniger ein Problem darstellen würde. Die Teilnehmenden waren sich jedoch auch einig, dass dies eine stärker dienstleistungsorientierte Denkweise in der öffentlichen Verwaltung voraussetzt und dass die Befähigung und Fortbildung der öffentlichen Bediensteten (z. B. zu Data Stewards, Produkt Owner usw.) hilfreich wäre. Drittens wurde eine Marktplatzlösung, bei der (öffentliche und private) Stellen ihre Datenprodukte für die Forschung anbieten können, von den Teilnehmenden ebenfalls als interessante Option angesehen, obwohl das Endergebnis von zahlreichen Parametern des Marktplatzes abhängen würde und daher schwer vorherzusagen ist.

Das soziale Medium X (früher bekannt als Twitter) ist seit einiger Zeit in Aufruhr. In dieser Sitzung diskutierten die Teilnehmenden, ob und wie sich dies auf ihre Kommunikationsstrategien bei der Förderung und Diskussion von Open Science im Internet auswirkt. Die Teilnehmenden waren sich einig, dass es das Ziel sein sollte, ein breites Publikum zu bedienen, und dass dazu mehr Kanäle erforderlich sind, da sich einige Personen und Communities von X abwenden. Mastodon wird aufgrund seines föderalen Charakters als interessante Alternative angesehen, aber es ist noch nicht entschieden, ob es langfristig als Ersatz dienen kann. Über die einzelnen Plattformen hinaus diskutierten die Teilnehmenden dann über Möglichkeiten, die (wissenschaftliche) Qualitätskontrolle in Medien zu organisieren, die nicht in erster Linie der Wissenschaft dienen. Wie können wir überprüfen, ob ein Konto zu einer bestimmten Person gehört, ob eine Person wirklich Mitglied einer bestimmten Einrichtung ist und ob eine Person wirklich ein Experte/eine Expertin auf einem bestimmten Forschungsgebiet ist? Es gibt zwar einige technische Lösungen für einige Aspekte dieses Problems (z. B. die Linküberprüfung von Mastodon), aber dazu sind vertrauenswürdige Zugangspunkte erforderlich, die von der Community kontrolliert werden.

In dieser Sitzung haben wir versucht, Strategien zu sammeln, um Open-Science-Projekte unabhängig von GitHub zu machen. GitHub ist zwar eine sehr nette Plattform, aber sie kann jederzeit weniger nett werden (und es gibt vielleicht schon Probleme damit, dass Microsoft alle Ihre Aktivitäten auf der Plattform verfolgt). Wir haben mit dem früheren Twitter gesehen, dass Plattformen unbrauchbar werden können, sodass es gefährlich sein kann, sich für eine bestimmte wissenschaftliche Arbeit auf einer Plattform zu verlassen.

Um unabhängiger von GitHub zu werden und eine Community bei Bedarf (oder Wunsch) auf eine andere Plattform verschieben zu können, haben wir verschiedene Strategien gesammelt:

• Den Inhalt in GitLab oder andere Alternativen verschieben: Dies macht den Code und die Dokumente ohne GitHub leicht zugänglich, aber ein Großteil der Community-Arbeit und der laufenden Aktivitäten würde trotzdem verlorengehen (Issues, PR, Forks, Diskussionen, …). Diese technische Lösung befasst sich nicht mit der Verlagerung der Gemeinschaft auf eine andere Plattform.
• Bringt eure Community auf verschiedene Plattformen. Verwendet z. B. ein Forum oder eine Chat-Anwendung (Diskurs) zusätzlich zu GitHub. Wenn ihr also von einer Plattform zu einer anderen wechseln müsst, hat die Community immer noch andere Kommunikationskanäle, die weiterhin funktionieren.

Wir sprachen dann über die Entwicklung in dezentralen Systemen: Forgejo plant, verschiedene Instanzen interoperabel zu machen. Die Tatsache, dass verschiedene GitLab-Instanzen an verschiedenen Universitäten in Deutschland existieren, erschwert die Zusammenarbeit mit anderen Universitäten (für jede Instanz ist ein neues Konto erforderlich). Könnten wir alternativ auf die Entwicklung von europäischen, institutionalisierten GitLab-Instanzen wie das EUDAT GitLab Repository hoffen?

Eine Gruppe von fünf Personen mit unterschiedlichen Hintergründen nahm an dieser Sitzung teil. Die grundlegende Frage war die nach Open Science und der Verbindung zur Bildung. Die Sitzung, die auch aufgezeichnet wurde und deren Ergebnis als Transkript im Pad verfügbar ist, besagte, dass wir einen kulturellen Wandel brauchen und dass ein kultureller Wandel zu Open Science durch Bildung und die dortigen Organisationen geschehen kann.

Die folgenden Fragen wurden erörtert:

• Was können Organisationen tun, um Open Science in die Welt oder die Gesellschaft zu bringen?
• Welche Art von Strukturen für Organisationen oder welche Art von Strukturen können mit Organisationen aufgebaut werden, um Open Science in die Gesellschaft zu bringen?
• Gibt es Strategien und Organisationen für Open Science und welche?
• Gibt es bereits Bewegungen, die sich für Open Science in der Bildung einsetzen?

Einige Schlussfolgerungen:

• Es gibt verschiedene Organisationen, die Open Science fördern können, z. B. Universitäten oder Schulen..
• Es ist wichtig, selbst transparent zu sein und andere darüber zu informieren, warum Transparenz wichtig ist.
• Die Zusammenarbeit sollte ein wichtiger Ansatz bei der Wissensgenerierung sein.
• Es ist schwierig, Menschen außerhalb der Open-Science-Blase für Open Science zu begeistern.
• Organisationen brauchen Strategien für offene Wissenschaft.
• Das traditionelle Bildungs- und Wissenschaftssystem kann als ein Hindernis für Open Science bezeichnet werden.

Etliche Einrichtungen haben Open-Science-Policies oder -Leitlinien verabschiedet, in denen sie sich zu den Grundsätzen von Open Science bekennen und gute Praktiken für ihre Forschungsmitarbeiter:innen empfehlen. Gemäß den Policy-Vorlagen kann jede Policy Aspekte der “Überwachung der Einhaltung der Policy” enthalten, d. h. Maßnahmen, wie wir die Auswirkungen der Policy auf die täglichen Forschungspraktiken bewerten können. Die Herausforderung besteht jedoch darin, Open-Science-Praktiken richtig zu messen, d. h. die Bewertung fair und transparent zu gestalten und keine unerwünschten Praktiken zuzulassen.

Derzeit wird die Umsetzung einer offenen Forschungskultur nicht vollständig gemessen. Das populärste Beispiel für die Bewertung der Entwicklung der offenen Wissenschaft ist die Zählung der Open-Access-Publikationen (im Verhältnis zu den geschlossenen Publikationen). Aktuelle Dashboards zielen darauf ab, quantitativere Daten zum Forschungsoutput von Einrichtungen wie Helmholtz und der Charité zu zeigen.

Bei der Betrachtung des quantifizierten Open-Science-Outputs ist es wichtig zu sagen, dass nicht alle Forschungspraktiken leicht quantifizierbar sind. Außerdem sollten solche Indikatoren nach bereichsspezifischen Aspekten und ihrem spezifischen Anwendungsfall definiert werden. Der Vergleich von Zahlen zwischen verschiedenen Bereichen oder Einheiten kann irreführend sein. Eine weitere Herausforderung bei der halbautomatischen Datenerhebung für solche Indikatoren sind fehlende oder falsche Metadaten in unseren digitalen Infrastrukturen. Wenn solche Schwierigkeiten angemessen reduziert werden, können diese Indikatoren über längere Zeiträume gemessen werden, um zu sehen, wie sich die Parameter entwickeln und um die relativen Zahlen besser zu beurteilen.

Schlussfolgerung: Anhand von Indikatoren lässt sich messen, wie sich die Praktiken der offenen Wissenschaft im Laufe der Zeit entwickeln. Bei der Entwicklung solcher Indikatoren müssen jedoch sowohl technische Aspekte wie Metadaten und Datenerfassung als auch soziale Aspekte wie das Verständnis und die Wertschätzung der Forschenden sorgfältig berücksichtigt werden.

In dieser 45-minütigen Sitzung ging es um die Rolle semantischer Klima-Tools, die zur Vereinfachung der Kapitel aus den Berichten des Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) verwendet werden und diese Kapitel für alle Menschen auf der Welt unabhängig von ihrem Alter und Bildungsniveau verständlich machen. In der Demo wurden die Werkzeuge pyamihtml, pygetpapers und docanalysis vorgestellt. Das Colab-Notebook, das in der Demo-Sitzung geteilt wurde, enthält die Informationen zur Verwendung aller Tools und wurde verwendet, um eine der Ausgaben wie eine Wortwolke für verschiedene nützliche Schlüsselwörter aus der durchsuchten Literatur auf der Grundlage der Suchanfrage “Klimagerechtigkeit und Afrika” zu betrachten. Sie erklärt sehr schön die Begriffe, die für die Klimastudie von großer Bedeutung und weit verbreitet sind.

Ein nachhaltiger Übergang zu Open Science erfordert einen Kulturwandel in allen Aspekten der akademischen Forschung, auch wenn dafür lang gehegte Überzeugungen und etablierte Praktiken in Frage gestellt werden müssen. Ich habe vorgeschlagen, dass man über Anreize und Ermutigung (Zuckerbrot) sowie über Politik und Anforderungen (Peitsche) nachdenken muss, um einen solchen dauerhaften Wandel bei der Finanzierung, dem Austausch, der Bewertung und dem Aufbau von Karrieren zu erreichen, der über Nationen und Kulturen hinausgeht.

In der Sitzung begannen die Teilnehmenden damit, die Akteure eines kulturellen Wandels zu sammeln, und identifizierten eher klassische Rollen in der akademischen Welt über verschiedene Karrierestufen hinweg, z. B. Geldgebende, Professoren, Studierende, Bibliothekar:innen usw. Eine ausgezeichnete Ressource, die in diesem Zusammenhang ausgetauscht wurde, ist der Artikel “Promoting Open Science: A Holistic Approach to Changing Behaviour”, der Vorschläge für diese verschiedenen Interessengruppen innerhalb des akademischen Systems enthält. Es wurde festgestellt, dass die Initialisierung von Verhaltensänderungen von unten nach oben bis zu einem gewissen Grad funktioniert, dass aber auch ein Vorgehen von oben nach unten erforderlich ist. Diese Perspektive fügt eine weitere Dimension hinzu, wenn man über den kulturellen Wandel nachdenkt. Es wurde insbesondere erörtert, dass die Führungsebene in Organisationen und Communities einbezogen werden muss, da das Warten auf einen Generationswechsel (die Open-Science-Enthusiast:innen der heutigen Studierenden werden zu Professor:innen von morgen) zu lange dauern könnte. Die LIBER-Arbeitsgruppe Citizen Science wurde als eine Initiative hervorgehoben, die erfolgreich einen Kurs durchführte, der sich speziell an Führungskräfte im Kontext von Citizen Science richtete, neben anderen akteursspezifischen Dokumentationen – eine weitere gute Idee! Mit der Frage des Generationswechsels im Hinterkopf verlagerte sich die Diskussion dann auf die Frage, ob “bessere Bildung” einen Kulturwandel bewirken kann. Die Erfahrungen waren hier kontrovers. Eine Person berichtete, dass in einem Forschungsbereich das Nachdenken über Offenheit mit Open Access endet, während eine andere darauf hinwies, dass die Open-Science-Communities und -Initiativen schnell dazu neigen, sich auf die Bildung zu konzentrieren, aber diese Aktivitäten scheinen keine dauerhafte Wirkung zu haben: Die Leute nehmen zwar an Workshops teil, ändern aber ihre Praktiken nicht, und die Nachwuchsforschenden haben nicht die Kraft, Veränderungen in dem erforderlichen großen Umfang einzuleiten. Die Psycholog:innen in der Gruppe wiesen auf die hilfreiche Idee hin, dass spätere Karrierestufen aufgrund einer sehr menschlichen Eigenschaft und Voreingenommenheit Schwierigkeiten haben, Veränderungen anzunehmen: Professor:innen denken, dass ihr Ansatz erfolgreich war, also ist er auch der richtige. Möglicherweise spiegeln sich darin die Karrierestufen der Gruppenmitglieder wider, aber auch ihre Erfahrungen als Befürworter:innen der offenen Wissenschaft: Die Mehrheit sprach sich für Änderungen von oben nach unten aus, z. B. klare Anreize und andere Bewertungskriterien. Für einen solchen politikbasierten Ansatz wurden wichtige Aktivitäten wie COARA und DORA in die Diskussion eingebracht, die für einige der Teilnehmenden neu waren. Letzteres wurde als kluger Ansatz vorgestellt, um die institutionelle Politik nachhaltig zu verändern. Denn die zum Teil abstrakten Ziele, die die Erklärung verfolgt, können dann einzelne Mitglieder der unterzeichnenden Organisationen, die die Bewertung von Forschenden z.B. bei der Einstellung vorantreiben wollen, als Begründung für Veränderungen heranziehen.

Die Psycholog:innen waren in der Sitzung auch etwas exponierter, da die Gruppe ihr Gespräch auf die Psychologie als Disziplin verlagerte, die einige aufgrund der einschneidenden Replikationskrise als führend in der Open-Science-Praxis ansahen. Als die fragwürdige Replizierbarkeit wichtiger wissenschaftlicher Grundlagenwerke erkannt wurde, änderte die Disziplin ihre Praktiken. Vielleicht ist eine “echte Krise” als Disziplin und das Glück, dass die Menschen daraus lernen wollen, der einzige Weg für Veränderungen? Hoffentlich nicht.

Schließlich wurde die Idee, dass man aus den Erfahrungen der Citizen Science schöpfen kann, vorgebracht, aber auch bestritten. Einerseits sollte man, ähnlich wie bei Ansätzen zur Dekolonisierung, darüber nachdenken, Wissen in die Öffentlichkeit zurückzubringen und nicht nur in die Welt der Forschung. Andererseits wurde die akademische Arbeit im Bereich Citizen Science nicht als fortschrittlicher in Bezug auf Open-Science-Praktiken angesehen als andere Disziplinen, da sie in die gleichen Fallen wie “publish or perish”, “slow change” und andere mehr tappt.

Alles in allem erinnerte die Sitzung in manchen Momenten an eine Gruppentherapiesitzung. Fast alle Teilnehmenden arbeiteten aktiv an einem Kulturwandel, aber als Einzelpersonen oder kleine Initiativen fühlen sich viele auch oft ziemlich machtlos. Das “Luftablassen” und der Austausch, der während der Sitzung stattfand, war ebenso wichtig wie die nützlichen Ressourcen, die geteilt wurden. Der unterhaltsame und offene Austausch trug dazu bei, neue Energie zu finden, um einen kulturellen Wandel in der akademischen Welt voranzutreiben, der von allen, die sich an der Diskussion beteiligten, als notwendig erachtet wurde.

Zum Abschluss der Sitzung wurde jeder aufgefordert, “die eine Sache” zu nennen, die man ändern würde, um eine nachhaltige Veränderung der akademischen Kultur zu erreichen. Die folgenden Punkte wurden genannt und sollen hier vollständig aufgeführt werden, um alle Beiträge zu würdigen und Ihnen weitere Denkanstöße zu geben:

• Eine Anreizstruktur, die den Menschen die Möglichkeit gibt, Gutes zu tun (5 Mal), wie z. B. mehr unbefristete Stellen; Anreize, die verstehen, dass der Fortschritt langsam ist; Anreize, die auf eine Vision für Offenheit hinarbeiten; keine veröffentlichungsbasierten Dissertationen
• Community-Building / “Gruppenzwang”
• ganze Communities zum Zusammenrücken zwingen
• ein Verständnis dafür schaffen, dass “offen besser ist”.
• Druck von oben durch (öffentliche) Geldgeber
• bewährte Praktiken wirklich gut dokumentieren, was zur Verbreitung führt
• eine Einigung über die “richtige” Art und Weise der Forschung (mit Hilfe der Technologie) zu erzielen und die Wissenschaft zu einer besseren Gemeinschaft zu machen
• mehr Teamwork

Während des Ignition Talks forderte Peter Murray-Rust die Zuhörenden auf, die Hand zu heben, wenn sie eine klare Vorstellung davon hätten, was Open Science sei. In einem Raum voller Open-Science-Enthusiasten und -Befürworter:innen erwartete ich, dass die Leute selbstbewusst ihre Hände in die Luft werfen würden, aber nur wenige hoben ihre Hände. Dieses Ausbleiben einer Antwort inspirierte mich zu dieser Sitzung, deren Ziel es war, ein gemeinsames Verständnis dafür zu schaffen, was Open Science für die Teilnehmenden des Barcamps Open Science bedeutet. Ich hoffte, dass dies die folgenden Diskussionen fördern und unterstützen und Missverständnisse zwischen den Teilnehmenden vermeiden würde.

Zwar finden sich im Internet zahlreiche Definitionen von Open Science (z. B. von FOSTER oder der UNESCO), doch gibt es individuelle Unterschiede bei der Auslegung und Anwendung in der Praxis. Als Gruppe kamen wir zu dem Schluss, dass eine monolithische, zentrale Definition von Open Science nicht sinnvoll ist, da das, was Open Science ausmacht, kontextabhängig ist und z. B. je nach Wissenschaftsbereich, institutionellem Kontext und Politik variiert. Dennoch gelang es uns, im Rahmen dieser Veranstaltung eine Arbeitsdefinition von Open Science zu erstellen. Die Gruppe einigte sich auf die folgenden Aspekte von Open Science:

1. Gemeinsame Nutzung von Daten
2. Gemeinsame Nutzung von Ergebnissen
3. Gemeinsame Nutzung von Verfahren und Methoden (z. B. ResearchEquals)
4. Mitgestaltung eines wissenschaftlichen Prozesses – außerhalb akademischer Fachzeitschriften, mehr gemeinschaftlich
5. Digitale Langzeitspeicherung (wie NFDI-Struktur, Repositorien) mit ausreichender Dokumentation für die Möglichkeit, die Daten langfristig wiederzuverwenden
6. Reflexive Notizen
7. Präregistrierung; Registered Reports
8. Vordrucke
9. Replikation
10. Gewährleistung der Interoperabilität und Verknüpfung von Daten (Teil von FAIR data)

In dieser Sitzung stellten wir die laufenden Arbeiten an semantischen Annotationen für das kulturelle Erbe im Open Science Lab der TIB vor, das Teil des NFDI4Culture Konsortiums ist. Die wichtigsten Tools, die wir entwickeln, konzentrieren sich auf die Annotation von 3D-Modellen und anderen multimedialen Darstellungen des kulturellen Erbes. Die Annotationen werden in Linked Open Data (LOD) strukturiert, mit einem Normdatensatz angereichert und über einen SPARQL-Endpunkt zugänglich gemacht. Die integrierte Werkzeugkette wird Semantic Kompakkt genannt und besteht aus Wikibase (für die Speicherung von Metadaten als LOD) und Kompakkt (für die Veröffentlichung und Annotation von 2D-, 3D- und AV-Medien). OpenRefine wird als Hauptinstrument für die Datenbereinigung, den Abgleich und das Hochladen verwendet. Die Sitzung konzentrierte sich auf den offenen, iterativen Ansatz zur Entwicklung der Werkzeugkette für spezifische Anwendungsfälle mit Partnerinstitutionen von NFDI4Culture. Wir diskutierten auch die Rolle von Wikidata bei der Erleichterung föderierter Abfragen und die Vorteile der Arbeit mit semantischen Daten im Allgemeinen, einschließlich der Einführung von strukturierten Vokabularen und Normdatensätze im Datenanreicherungsprozess. Der letzte Diskussionspunkt betraf den Antelope-Dienst (ebenfalls von OSL / NFDI4Culture) zur Terminologiesuche und Integration in den Annotations-Workflow. Ein Schwerpunkt der gesamten Sitzung war der Einsatz von Open-Source-Software und die Frage, wie die Weiterentwicklung von Free and Open Source Software (FOSS) im Forschungskontext die Maintainer-Communities sowohl nutzen als auch unterstützen kann. Der Quellcode des NFDI4Culture-Projekts ist auf GitLab verfügbar.

Data links in the Semantic Kompakkt toolchain. Bildnachweis: Lozana Rossenova, CC-BY.