Task Area 5: Data Culture | 4Memory/Nationale Forschungsdaten Infrastruktur (NFDI)

TA5 aims to encourage reflection upon and the (re)use of research data and corresponding digital methods and to foster a distinct data culture in our community. This requires a critical, shared discourse about the demands, pathways and consequences of digitalisation in our disciplines; incentivising the development of new competencies, methods and approaches; and expanding our instruments of information, opinion-formation and communication. TA5 thus aims to integrate long-established analogue research practices into new, data-driven approaches, anchoring the standards and services developed in the consortium in day-to-day disciplinary practice. Here, “data culture” has two senses. More broadly, it refers to the integration of data and data-driven methods and practices into the professional culture of historical disciplines, which requires increasing the understanding and acceptance of new digital methods and procedures and a wideranging discussion on how they change the production of historical knowledge. More narrowly, the term encompasses the day-to-day practices of dealing with research data and their associated responsibilities, including legal and ethical issues, questions of sustainability and the referencing and recognition of data as scholarly achievements. We require policies and guidelines to encourage a data culture that values research data; facilitates and promotes data sharing and (re)use to preserve, critically evaluate and advance historical knowledge; and ensures data security and reliability. It is based on the FAIR principles and accords with the CARE principles, ensuring that data is used not only academically but also ethically and responsibly.

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The lecture "Von Methoden, Epistemologien und Publikationskulturen im Zeitalter der rapiden Datafizierung der Geschichtswissenschaften" presents Task Area 5 "Data Culture" of the NFDI consortium 4Memory, and also, the epistemological and ontological dimensions of datafication arediscussed and very concrete approaches and measures for the promotion of a living data culture will be presented using the example of a concrete historical research process: https://youtu.be/CUesXneE5ng?feature=shared

Measures

Measure 1: Epistemologies, knowledge orders, disciplinary contextsPlease click button to expand or collapse content

We must encourage reflection on digitalisation’s consequences: changing epistemological foundations, the permeability and potential redrawing of disciplinary boundaries, and the role of citizen sciences in producing historical knowledge. Future research must account for the impact of the digital encoding of knowledge systems, e.g. cultural bias and constraints on long-term disciplinary development. Addressing these questions, M1 provides a basis for other measures. The goals are: bringing together experts and gatekeepers from across the community, but also representatives from neighbouring consortia such as 4Objects, to further a critical discourse on digital epistemologies and disseminate their findings to the wider community; engaging in a vibrant exchange with the community; enabling a mutual integration between our discourse and those of the relevant international communities; and helping early-career researchers join the debate. Specific topics will be determined by the expert group and may include: the datafication of historical sources, digitality and epistemology; AI and historical knowledge production; the impact of knowledge graphs and authority files on the knowledge order; born-digital sources and the loss of authenticity; and new disciplinary boundaries and professional profiles.

Measure 2: Methods Innovation LabPlease click button to expand or collapse content

Researchers will only create and provide research data if they know how to use them and are sure that others will be able to use them effectively. Relevant methods must be made known and accessible and anchored in practice. We first gain an overview of the state of the use of data and methods in historical studies, track community developments and trace 4Memory’s impact and the need for further action. We evaluate established and innovative methods, demonstrate their utility and make them available to researchers with the necessary data skills (TA4), while creating incentives for others to acquire them. By drawing on the consortium's infrastructure and data (with TA3), we create use case demonstrators. By organising hackathons, impulses will be gathered from a broader community, highlighting the public relevance of the critical function of research data and the digital transformation of historical studies. The information and competencies thus gained will be proactively made available to DH centres and coordinators at universities, research and memory institutions and, through them, anchored in practice; in return, their experiences will be reintegrated. Finally, we shift the focus from methods to research questions to incorporate those methods in current historical research, strengthen the link and dialogue between analogue and digital historians and showcase new methods and practices (such as co-authorship) in traditional publications. In doing so, we aim to boost disciplinary innovation processes while ensuring domain-specific accessibility to a variety of algorithms and methods to prevent monopolisation, which is essential for free and open research and use of research data.

Measure 3: Ethical and legal implicationsPlease click button to expand or collapse content

Responsibly using sources from contexts of injustice (such as dictatorships, colonial rule or genocide) has long been central to the historical study of entire eras, regions and themes. But the changes that come with the digital representation of these sources, born-digital sources and new technologies – such as the decontextualisation of data or their easier availability, duplicability and mutability – pose new challenges for our field and for society. We need a comprehensive discourse on the ethical principles and legal challenges arising from Machine Learning, Big Data and the emergence of AI (such as synthetic data, deep fakes or bias); on public responsibility for open access research data and its reuse by third parties with different agendas (such as private companies or government agencies); on data authenticity and falsification; on protecting personal data and privacy; on data security; on copyright issues and the legal framework for preserving and providing digital sources for future research (to avoid the loss of the history of the digital present); on issues of scientific freedom such as user tracking or free access to data and open software as well as the ecological footprints of our research data. Many in our community are unsure about these issues: moving towards a data culture thus requires a better understanding of and competence in addressing them. We will gather a range of expertise and also explore the legal and ethical challenges arising from technological developments to provide guidance to the community and the public and to highlight where steps must be taken. The often abstract and complex nature of such issues has limited the community's interest in addressing them. Thus, they need to be communicated as comprehensibly as possible. Building on this, the community needs basic information. Finally, since historical data and their handling are also societal issues, this discussion must extend beyond narrower academic circles into the public.

Measure 4: Publication and review culture with regard to research data and data-driven researchPlease click button to expand or collapse content

Researchers’ status and visibility depend on peer review, which ultimately defines “good” and “relevant” research. Increasing the acceptance of data-driven research in our field requires incorporating a review system for research data and data-driven research into practices and institutions established over centuries. Digital transformation and datafication are leading to even greater changes in our publication culture, as established genres expand via data publications, data papers or computational publications and digital publications of all kinds. These shifts entail new forms of authorship, publication technologies and citation methods. A new data culture requires a new publication culture and – especially for innovative young researchers – integrating research data into our established reputation system. M4 identifies challenges and introduces solutions, testing and implementing them via our own publications, exemplarily anchoring them in the publication culture. M4 focuses on integrating research data and data-driven research into the reputation system, requiring new assessment criteria that combine established, analogue standards of quality assessment with technical, data-driven methodological competencies. Changing review processes and their technological underpinnings must also be explored. Above all, changes must be visibly implemented in the key review publications, as is done here using the online platform H-Soz-Kult, published by Clio-online e.V., with its over 30,000 subscribers, over one million monthly pageviews by natural persons, and more than 1,000 reviews per year covering all fields of historically oriented humanities.

Measure 5: Creating impact, shaping change: enabling critical discourse in our communityPlease click button to expand or collapse content

What practical means will shift the historically oriented humanities towards a data culture, increase the acceptance of research data and support the next generation of digital researchers in working with research data? Other measures enable reflection, methodological innovation, discussion of ethical and legal issues and increase recognition for data-driven research: M5 aims at implementing these efforts among different groups, especially early-career researchers. It provides an infrastructure for informing, discussing, networking and collaborating, thus anchoring needed changes in our community. It includes creating a communicative hub on data culture; providing space and time for master's students, early career researchers and practitioners from academia, memory institutions and public history and citizen science projects to learn about digital transformation, discuss mutual expectations and needs and reflect upon new job profiles and qualification pathways; networking PhD students who are integrating digital methods and digital transformation in historical scholarship in order to strengthen their position in the field; offering short-term postdoc fellowships to share research data from their PhD or other projects, demonstrating the publication of research data; and communicating the digital transformation in historical scholarship and resulting shifts in our perspectives to the larger public.

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Task Area Coordination Team