Task Area 1: Data Quality

TA1 assesses and advances the definition, measurement and implementation of research data  quality in the historically oriented humanities, enabling further academic study and computational  research through FAIR data. It addresses several LINKAGE objectives. Working groups and  events Link research, memory institutions and infrastructures. Elaborating methods for data  quality Integrates historical source criticism into data services. Assessing and implementing data  quality practices strengthens the Network of historically oriented research communities. Quality assured data shape the Knowledge order for the digital future of the past, and quality criteria (e.g.  provenance and processing information) Advance the analogue / digital interface of historical  source material and data. Data-quality guidance Generates standards for historical research data  and advancing sustainability. TA1 deals with content-related, administrative (e.g. legal  documentation) and technical aspects of data quality: standards for research data in the  historically oriented humanities are (further) developed and implemented jointly with other TAs  and the participating research and infrastructure communities. TA1 relates data quality to the  definition of research data in the 4Memory RDM Strategy and to both metadata and data: the line  between them is not drawn firmly but rather according to need, depending on disciplinary  practices and data types.


Measures

The first step towards ensuring research data quality in the historically oriented humanities is establishing the status quo, allowing general guidelines and procedures for improving sustainable quality management to be developed. TA1 leads a working group to survey the needs and practices of – and available services for – data quality in our community. This effort includes different data types and all phases of the research data life cycle, considering existing guidelines and data-collection principles in RDM plans, methods, software, plausibility checks and data curation, ethical questions and data protection needs, data documentation, indexing with metadata, principles of standardised documentation, the use of metadata standards and normative vocabularies, the licensing and citation of data, and standards of scholarly practice (in, for example, political or religious history, the history of philosophy, oral history or economic and social history, or in historical work in fields such as area studies). Together with TA4, Measure 1 also addresses the challenge of incorporating historical source criticism into data-quality measures. Apart from best-practices, obstacles to compliance with quality measures must beunderstood. Based on continuously collected problem stories, a systemisation of the surveyed requirements will improve our understanding of what improvements are needed in data-quality practices. A tangible outcome of Measure 1 will be a directory of existing technical recommendations, guidelines and standards of data processing for the historically oriented humanities.
In Measure 2, the data-quality status quo revealed in Measure 1 enables analysing data requirements and evaluating actions for improving and ensuring their quality. The working group includes coapplicants, participants and other partners as intermediaries and experts for specific data-quality challenges. Data-quality requirements are analysed with regard to the broad range of data types used in our community, based on problems named by our community and solutions developed in recent and ongoing projects within it. Also, data use and quality management issues in various contexts (editions, archives, collections, libraries, museums, memorial sites, etc.) are addressed. A catalogue of FAIR-compliant practices is systematically developed, and recommendations regarding the optimisation of workflows throughout the data life cycles are made. Particular attention is given to data transparency and traceability (e.g. data citation, licensing and persistence).
Measure 3 develops a measurement system for research data quality in the historically oriented humanities. An expert group representing different subcommunities and institutional contexts assesses existing generic data-quality certification systems (whether project-based or institutionalised). An overview of existing quality schemes is systematised and synchronised through dialogue with the community. On this basis, a measurement system distinguishing different quality levels is developed, summarising the data-quality evaluation criteria and facilitating their application. The initial three quality levels can be further refined and expanded in a subsequent funding phase. The quality levels will enable self-assessment of research data and facilitate dialogue among data providers, data collecting institutions and data reusers. Existing peer-review standards and data-quality processes are evaluated in cooperation with TA5. Integrating existing quality criteria in the historically oriented humanities may serve as indicators for research data repositories and researchers who reuse data. Improving quality levels will enable interoperability (TA2 and TA3) and may qualify data for peer-review and scholarly publication (see TA5).
Measure 4’s expert group translates the findings and information of Measure 1 - Measure 3 into recommendations, catalogues and guidelines for the creation, assessment and future certification of research data. The aim is to establish a permanent collaboration with existing international qualityassurance initiatives. To that end, the expert group establishes a board for developing recommendations and identifies exemplary projects and work routines in which data quality is crucial for research and steps for developing suitable infrastructures for historical research. With regard to systematically implementing new project-management practices to improve workflows, this measure may serve as orientation for the DFG Review Boards and provide subject-specific information for the implementation of the DFG “Code” (Deutsche Forschungsgemeinschaft 2019), other third-party funding agencies and international (European) initiatives, committees and boards. Furthermore, the data-quality requirements for the 4Memory Data Space are defined. Tasks in this measure are carried out in collaboration with TA2, TA3, TA4 and TA5.
In the historically oriented humanities, data is usually manually created and often consists of numerous sources and formats, making the editorial processes of formal quality control challenging and time-consuming for researchers. Measure 5 aims to significantly lower this barrier through efficient workflows and a concept for dividing labour through editorial processes within an (organisational) framework applicable to existing institutional settings. Institutions in the consortium that engage in both RDM and traditional publication processes will jointly develop, implement and iterate editorial workflows for publishing research data. These data-editing processes – e.g. formal quality checks, format transformations, explicit documentation or metadata enrichment before the publication – are developed with relevant actors in the key fields of research support, data management and publishing. Targeting formal data quality at the early stage of production, the editorial procedures prime the peer-review process, with its focus on methodology and content, to be established by TA5. A curated network brings together actors from RDM and publishing departments. Sharing existing workflows and jointly identifying needs create prerequisites for the Data Editorial Framework designed in a working group. The exploratory and preparatory work results in a service concept for data-editorial processes at the institutions contributing to this measure. This measure will allow the outcomes and concepts of Measure 1 - Measure 4 to be reviewed in practice and, if necessary, adapted or extended. The collaboration of established editorial offices and newly installed RDM positions initiates institutional change processes.
Crucial to all activities in TA1 is the constant dialogue with the community and all other task areas for the implementation and dissemination of data-quality measures. The guidelines will therefore be designed to meet different target groups (with special consideration for the often low levels of digital affinity and technical knowledge among historically oriented researchers). Particular attention will be given to smaller institutions, academic committees and learned societies as actors that structurally lack the capacities and infrastructure needed to develop and implement digital data-quality standards and practices at their institutions. Therefore, this measure provides RDM guidance and activities for data-quality training in coordination with TA4 ("train the trainer").

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Task Area: Task Area 1; Task Area 3; Task Area 4; Task Area 5

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Task Area: Task Area 1; Task Area 3; Task Area 4; Task Area 5

Perspective: datacollection; dataprocessing; datapublication; datareuse

Tags: Publikationsinfrastruktur; Internationale Vernetzung; Open Access

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Perspective: datareuse; datapublication; dataprocessing; datacollection

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Tags: Transregionale Forschung; Nicht lateinische Schriften; Internationalität/Mehrsprachigkeit

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Tags: Datenmodelle; nicht lateinische Schriften und Sprachen; Variantensupport

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Tags: Volltexterkennung (OCR); nicht lateinische Schriften; Handschriften

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Tags: Netzwerkforschung; nicht lateinische Quellen; Prosopographie

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Tags: Städtetourismus; Datenschutz; nicht lateinischschriftliche Quellen

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Tags: Retrodigitalisierung; Kunst; Adel

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Tags: Textkorpus; nicht lateinsiche Schrift

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Tags: Digitale Edition; Internationales Projekt; Normdaten

Im Zuge eines internationalen Projektes sollen mehrere hundert Interviews in nicht lateinischer Schrift digitalisiert, mit Metadaten versehen und im Internet präsentiert werden. Die Interviews wurden in der ersten Hälfte des 20. Jahrhunderts verschriftlicht und befinden sich in verschiedenen Archive ... read more

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Tags: Interviews; Transkription nicht lateinischer Schriften; Datenschutz

Im Zuge eines geförderten Projekts sollen mehrere Millionen Blatt Akten in lateinischer und nicht lateinischer Schrift aus der ersten Hälfte des 20. Jahrhunderts digitalisiert und im Internet mehrsprachig präsentiert werden. Die Aktenbestände befinden sich in unterschiedlichen Archiven im In- und Au ... read more

Perspective: datacollection; dataprocessing; datapublication; datareuse

Tags: Retrodigitalisierung; mehrsprachige Metadaten; Akten

Als Redakteur einer geschichtswissenschaftlichen Zeitschrift will ich die Publikation von Forschungsdaten organisieren, um die in Aufsätzen publizierten Forschungsergebnisse anhand der verwendeten Daten (Quellen) nachvollziehbar bzw. reproduzierbar zu machen. Das Problem ist, dass aktuell noch Empfe ... read more

Perspective: datapublication

Tags: Publikation; Zeitschrift; Forschungsdaten-Policy

Als Forschungsdatenmanager oder Forscher möchte ich den Entstehungsverlauf meiner Forschungsdaten im Forschungsprozess genau dokumentieren, um die Verarbeitungsschritte nachvollziehbar zu machen und die Arbeitsabläufe zur Erstellung und weiteren Verarbeitung darüber hinaus als Vorlage für spätere, ä ... read more

Perspective: dataprocessing

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Als Forschungsdatenkurator möchte ich die einheitliche Beschreibung von Forschungsdaten mit Metadaten durch die Forschenden kontrollieren und sichern, um die Forschungsdaten möglichst gut wiederauffindbar zu machen. Wie gewährleiste ich eine einheitliche Beschreibung von Forschungsdaten, die von ver ... read more

Perspective: datapublication

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Wesentlicher Kern der Digital Humanities ist die Entwicklung und Erforschung digitaler Methoden zur Beantwortung geisteswissenschaftlicher Fragestellungen. Softwareentwicklung stellt in diesem Zusammenhang einen zentralen Bestandteil der Forschungspraxis dar. Nicht selten ist dabei die Entwicklung e ... read more

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Unser Spezialarchiv, das Teil einer außeruniversitären Forschungseinrichtung ist, befasst sich mit der Bewahrung historischen Materials institutioneller wie privater Herkunft und muss daher frühere Konzepte der Strukturierung physisch vorhandener Bestände und von Wissen (Behördenhierarchien etc.) na ... read more

Perspective: datareuse; datacollection

Tags: Bestandsstrukturen; Erschließungsweisen

Im Rahmen eines geförderten Projekts beteiligt sich das DHI London daran, Richtlinien für eine von zeithistorischen ForscherInnen dringend benötigte Infrastruktur zur Erfassung, Langzeitarchivierung, Zugänglichkeit und Auswertung neuartiger Datenbestände (sogenannter „Sozialdaten“) aufzubauen. Bei S ... read more

Perspective: dataprocessing; datapublication; datareuse; datacollection

Tags: Sozialdaten; Virtuelle Forschungsinfrastruktur; Interdisziplinarität

Story In einem gemeinsamen Projekt wollen Kunsthistoriker*innen, Historiker*innen und Musikwissenschaftler*innen die Geschichte, Rezeption und Präsentation eines epochalen Ereignisses erforschen. Sie suchen nun für die Entwicklung des Antrags und die Planung der Aufgaben Ansprechpartner*innen und In ... read more

Perspective: datareuse; datapublication; dataprocessing

Tags: Rezeption; Interdisziplinarität; Digital Humanities

I am Principal Investigator in a project (PENELOPE, funded by ERC, Deutsches Museum) where the key objective is to explore what is categorised as tacit knowledge, in (ancient) weaving. We make a claim that mathematical knowledge, was itself abstracted from weaving principles in Ancient Greece. In or ... read more

Perspective: datareuse

Tags: implizites Wissen; Weberei; Algorithmen; interdisziplinär

Zu einem zeitgeschichtlichen Thema wurden in den letzten Jahrzehnten viele Interviews im Rahmen von wissenschaftlichen Arbeiten zum Thema geführt. Ich würde gerne diese Interviews mit dem heutigen zeitlichen Abstand darauf untersuchen, welchen Einfluss sie auf die allgemeine Wahrnehmung des Gegensta ... read more

Perspective: datacollection; dataprocessing; datapublication; datareuse

Tags: oral history; Interviews; Zeitgeschichte

Als IT-Verantwortlicher an einer außeruniversitären Forschungseinrichtung möchte ich ein Forschungsdaten-Management-Verfahren einrichten. Ich erhalte Informationen über beginnende und laufende Projekte bzw. Ansprechpartner*innen aus der Verwaltung und führe Gespräche mit einzelnen Wissenschaftler*in ... read more

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Tags: Metadaten; Data-Services

Als Leiter des Programmbereichs Forschungsinfrastrukturen an einem zeithistorischen Forschungsinstitut bin ich auf verschiedenen Ebenen mit den Bedürfnissen der Forschenden hinsichtlich Archivierung, Erschließung und Bereitstellung, der von ihnen produzierten Forschungsdaten, aber auch gleichzeitig ... read more

Perspective: datacollection; dataprocessing; datapublication; datareuse

Tags: Vertrauen; Forschungsnähe; Kulturwandel

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Tags: Integration Forschungsergebnisse; Veröffentlichung Forschungsergebnissse Familiengeschichte

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Perspective: datacollection; datapublication

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Das Entstehungsdatum einer Quelle anzugeben, ist nicht einfach, denn es ist nicht immer direkt auf Quellen verzeichnet. So hat man ggf. kein exaktes Tagesdatum, kann dieses nur aus Kontexten erschließen (z.B. aus Ereignis- oder Feiertagsangaben) oder nur anmerken, dass es um, vor oder nach einem and ... read more

Perspective: datacollection; dataprocessing; datapublication; datareuse

Tags: historisches Datum; Standardisierung; Datenformate; Datumsverarbeitung

WissenschaftlerInnen kennen das Problem, nicht aufhören zu können, aus vielen Bereichen: Wann ist ein Buch abgeschlossen? Wann ist genügend Literatur recherchiert? Wann ist der letzte Wörterbuchbeleg gefunden? Beim Aufbau digitaler Ressourcen stellt sich dieses Problem nicht anders, aber besonders. ... read more

Perspective: datacollection

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Perspective: datareuse

Tags: Geodaten; Repositorium; Digitaledition

Task Area Coordination Team

Prof. Dr. Peter Haslinger (Herder Institut Marburg): haslinger@herder-institut.de

Foto: Deutsches Museum

Prof. Dr. Helmuth Trischler (Deutsches Museum): h.trischler@deutsches-museum.de

Johannes Sauter (Deutsches Museum): j.sauter@deutsches-museum.de

Barbara Fichtl (Herder Institut Marburg): barbara.fichtl@herder-institut.de