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.

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The first step towards ensuring research data quality in historical research is assessing 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, provenance and 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. Together with TA4-M2, M1 also addresses the challenge of incorporating historical source criticism including hermeneutical and epistemological dimensions into data-quality measures. Apart from best-practices, obstacles to compliance with quality measures must be understood. Based on continuously collected problem stories, a systematisation of the surveyed requirements will further our understanding of what improvements are needed in data-quality practices. A tangible outcome of M1 will be a directory of existing technical recommendations, guidelines and standards of data processing for historical research.
In M2, the data-quality status quo revealed in M1 enables analysing data requirements and evaluating actions for improving and ensuring their quality. Within this context, M2 also aims to make ethical issues an integral part of data-quality analysis via the FAIR and CARE-principles. This aspect will be complemented by NFDI4Objects in their Task Area 5 (Storage, Access and Dissemination) which will allow us to take into account both historical and archaeological research perspectives. A planned working group includes co-applicants, participants and other national and international partners (e.g. ICOM CIDOC) as intermediaries and experts for specific data-quality challenges. Data-quality requirements are analysed across 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).
M3 develops a measurement system for historical research data quality. An expert group representing various subcommunities 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 various quality levels is developed, summarising the data-quality evaluation criteria and facilitating their application. The quality levels will enable the self-assessment of research data and facilitate a dialogue among data providers, data collecting institutions and data reusers. Existing peer-review standards and data-quality processes are evaluated in cooperation with TA5. Improving quality levels will enable interoperability (TA2 and TA3) and may qualify data for peer-review and scholarly publication (see TA5-M4).
In close collaboration with international boards and committees, an expert group translates the findings of M1-M3 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 quality-assurance initiatives (e.g. GoFair, RDA). 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 like CERI and RDA. 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.
M5 aims to significantly lower the barrier of time-consuming data preparation 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 prior to publication – are developed with relevant actors in the key fields of research support, data management and publishing. Targeting formal data quality at an early production stage, the editorial procedures prime the peer-review process, focused 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 a data editorial framework designed in a working group. The exploratory and preparatory work results in a service concept for data-editorial processes at the contributing institutions. M5 will allow the outcomes and concepts of M1-M4 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.
Crucial to all TA1’s activities is a constant dialogue with the community and all other TAs for the implementation and dissemination of data-quality measures. The guidelines will therefore be designed to meet different target groups. 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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Perspective: datacollection; dataprocessing; datapublication; datareuse

Tags: heterogene Datenlage; Datenmanagementplan; Kooperation Wissenschaft-IT

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Tags: Archiv; EAD; Literaturverwaltungsprogramm

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Tags: Archiv; Normdaten; Datenanreicherung

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Perspective: datapublication

Tags: Zusammenarbeit Archive; Unterschiedliche Qualität der Quellen

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Tags: Fehlende Creative Commons-Angaben - Publikation möglich oder nicht?

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Perspective: dataprocessing; datacollection

Tags: Personenidentifikation; Visualisierung; Werkzeuge

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Perspective: datapublication; datareuse

Tags: Datenarchiv; Nachnutzung relationaler Datenbanken; historische Zeitreihen

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Tags: Handschriftenerkennung; Georeferenzierung; Karten

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Perspective: dataprocessing; datapublication

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Viele ForscherInnen und Forscher betreiben Blogseiten oder thematische Portale, auf denen sie Material aus Ihrer Forschungsarbeit oder aus dem Kontext ihrer Qualifikationsarbeiten anbieten. Gerade in den Geisteswissenschaften sind häufige Standort- und Beschäftigungswechsel keine Seltenheit. Meist k ... read more

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Perspective: dataprocessing; datacollection

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Perspective: datacollection; dataprocessing; datapublication; datareuse

Tags: Nicht lateinische Schriften; Datenschutz; Oral History

Ein Nachwuchswissenschaftler möchte die gesammelten Beiträge einer von ihm organisierten internationalen Konferenz publizieren. Er hat leider keine finanziellen Mittel zur Verfügung, sodass er eine kostenfreie Lösung benötigt. Da die Beiträge von Forschenden aus vielen verschiedenen Ländern mit jewe ... read more

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

Perspective: dataprocessing; datacollection; datareuse; datapublication

Tags: Publikationsinfrastruktur; Open Access; Dissemination

Eine Wissenschaftlerin möchte ihre Forschungsergebnisse publizieren. Da Quellen aus unterschiedlichen Ländern in Europa und darüber hinaus Gegenstand ihrer Forschung sind, möchte die Forschende eine internationale Zielgruppe ansprechen. Zudem bietet ihre Forschung Anknüpfungspunkte für nicht histori ... read more

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

Forscher_innen aus den Bereichen Geowissenschaften, Biodiversität, Archäologie, Soziologie und Geschichte befassen sich mit der Landschaftsgeschichte des Libanon über einen langen Zeitraum hinweg. Dafür möchten diese Forscher_innen ein gemeinsames Geografisches Informationssystem (GIS) aufbauen und ... read more

Perspective: datareuse; datapublication; dataprocessing; datacollection

Tags: Geografisches Informationssystem (GIS); Geodaten; Interdisziplinarität

Mehrere Forschende arbeiten über verschiedene Standorte international verteilt an ihren Projekten, die einem gemeinsamen Metathema verpflichtet sind. Der Austausch mit den Projektbeteiligten an den anderen Standorten ist von zentraler Bedeutung. Ungeachtet der räumlichen, sprachlichen und fachdiszip ... read more

Perspective: datapublication; datareuse; datacollection; dataprocessing

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

Ich befasse mich mit den kulturellen Artefakten außereuropäischer Gesellschaften und benötige dafür digitale Werkzeuge, die nicht schon bei der Erfassung der Daten erfordern, diese mit Modellen des Globalen Nordens im frühen 21. Jahrhundert zu beschreiben. Zur Beschreibung meines Forschungsgegenstan ... read more

Perspective: datacollection; dataprocessing; datapublication; datareuse

Tags: Datenmodelle; nicht lateinische Schriften und Sprachen; Variantensupport

Ein Forschender möchte einige historische Handschriften in nicht lateinischer Schrift retrodigitalisieren und eine Volltexterkennung durchführen. Dabei steht er vor dem Problem, dass die ihm bekannten Tools zur Retrodigitalisierung auf lateinischschriftliche Druckschriften ausgelegt sind und deshalb ... read more

Perspective: datacollection; dataprocessing; datareuse; datapublication

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

Eine Forschende möchte prosopographische Netzwerke in Europa ermitteln und veranschaulichen. Zu diesem Zweck muss sie Quellen in unterschiedlichen lateinischen und nicht lateinischen Schriften sammeln, erfassen und analysieren. Anschließend sollen die Daten interaktiv visualisiert werden. Die Forsch ... read more

Perspective: datacollection; dataprocessing; datapublication; datareuse

Tags: Netzwerkforschung; nicht lateinische Quellen; Prosopographie

Ein Forschender möchte die Rolle des kommerziellen Städtetourismus für die historische Sinnbildung untersuchen. Zu diesem Zweck sollen einerseits städtetouristische Angebote erfasst sowie typologisiert und andererseits Interviews mit StadtführerInnen und ReiseveranstalterInnen in verschiedenen Sprac ... read more

Perspective: datacollection; datapublication; dataprocessing; datareuse

Tags: Städtetourismus; Datenschutz; nicht lateinischschriftliche Quellen

Eine Forschende untersucht Regionalität und Regionsbildung aus interdisziplinärer (genauer gesagt historischer und kunsthistorischer) Perspektive mit Blick auf die Identitäten und Repräsentationskultur des Adels im 17. und 18. Jahrhundert. Zu diesem Zweck sind Werke der bildenden und angewandten Kün ... read more

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Tags: Retrodigitalisierung; Kunst; Adel

Ein Forschender möchte in einem Projekt einen Korpus von Texten aus dem 18. Jahrhundert inklusive der dazugehörigen nicht lateinischschriftlichen Übersetzungen erstellen und im Internet verfügbar machen, um Wissens- und Sprachtransfer aus ideen- und begriffsgeschichtlicher Perspektive zu erforschen. ... read more

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Tags: Textkorpus; nicht lateinsiche Schrift

Ein Forschender möchte eine digitale Edition historischer Berichte aus dem 17. und 18. Jahrhunderts im Internet veröffentlichen. Die Dokumente liegen in unterschiedlichen Sprachen in lateinischer Schrift in verschiedenen europäischen Archiven vor. Die Edition soll ein Verzeichnis der Berichte und ve ... read more

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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

Perspective: dataprocessing; datacollection; datapublication; datareuse

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

Tags: Datendokumentation; Forschungsdatenmanagement-Workflow; Datenmanagementplan

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

Tags: Metadaten-Qualität; Forschungsdatenmanagement-Workflow; Metadaten-Review

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

Perspective: datacollection; dataprocessing; datapublication; datareuse

Tags: Softwareentwicklung; Forschungssoftware als wissenschaftliche Leistung

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

Perspective: datacollection

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

Im Rahmen der Familienforschung werden seit mehr als 80 Jahren u.a. von der Upstalsboom – Gesellschaft für historische Personenforschung und Bevölkerungsgeschichte in Ostfriesland e. V. (UG) Ortssippenbücher und Ortsfamilienbücher erstellt. Sie enthalten die Daten der Familienstammbäume der jeweilig ... read more

Perspective: datapublication; datareuse

Tags: Integration Forschungsergebnisse; Veröffentlichung Forschungsergebnissse Familiengeschichte

Ich koordiniere ein anderthalbjähriges audiovisuelles Zeitzeugenprojekt, angesiedelt an der Sächsischen Akademie der Wissenschaften, in Kooperation mit der Humboldt Universität zu Berlin. Das Projekt wird durch Bund und Länder gefördert: Thüringen, Sachsen und die Wismut GmbH, die ihre Gelder durch ... read more

Perspective: datacollection; datapublication

Tags: DMP; Zeitzeugeninterview

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

Tags: Datentiefe; Prokrastination; Ziel

Als An-Institut einer Universität sind wir Akteur in einem langhin etablierten Verbund unabhängiger Projekte der Grundlagenforschung, die zum Nutzen der interdisziplinären Städteforschung historisches Kartenmaterial edieren. Nach wie vor sind Printprodukte der traditionelle Output. Inzwischen aber h ... read more

Perspective: datareuse

Tags: Geodaten; Repositorium; Digitaledition

Task Area Coordination Team

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

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

Ole Meiners (Herder-Institut Marburg): ole.meiners@herder-institut.de

Dr. Simon Donig (Herder-Institut Marburg): simon.donig@herder-institut.de

Dr. Anna-Lena Körfer (Herder-Institut Marburg): anna-lena.koerfer@herder-institut.de

Felix Köther (Herder-Insitut Marburg): felix.koether@herder-institut.de

Peggy Große (Deutsches Museum): p.grosse@deutsches-museum.de

Dr. Mario Kliewer (Deutsches Museum): m.kliewer@deutsches-museum.de

Georg Hohmann (Deutsches Museum): g.hohmann@deutsches-museum.de