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Metadaten im Forschungsalltag

geralt, Pixabay-Inhaltslizenz

Das Dokumentieren von Daten mit Metadaten mag zu Beginn überwältigend wirken, lohnt sich allerdings im Arbeitsalltag. Die Hauptvorteile sind eine höhere Verständlichkeit der Datenpakete – nicht nur mit Blick auf Dritte im Kontext einer potenziellen Veröffentlichung der Daten, sondern auch für die eigene Arbeit mit den Daten und die Zusammenarbeit innerhalb einer Forschungsgruppe: So sind gut dokumentierte Daten nicht nur für den Erhebenden selbst besser langfristig verständlich und nutzbar, sondern können ebenfalls von weiteren Mitgliedern der eigenen Forschungsgruppe einfacher genutzt werden.

Weitere Informationen zu den Vorteilen und Hintergründen zur Datenbeschreibung finden Sie auf unserer Seite Daten dokumentieren.

Inhaltsverzeichnis

Hinweise zum Vorgehen

Unten stehend haben wir eine Toolsammlung zusammengestellt, die die Planung und Durchführung der hier genannten Schritte unterstützen. 

Die folgenden Fragen sollen als Denkanstöße fungieren, die man sich bei der Metadatenpflege stellen kann. Die Antworten können je nach Arbeitsweise oder Fachbereich unterschiedlich ausfallen. Weiterführende Hinweise finden Sie auf unseren allgemeinen und auf den fachspezifischen Themenseiten.

1. Relevante Metadaten identifizieren

Welche Informationen sind notwendig, um ein Forschungsergebnis nachvollziehen zu können? Nach welchen Kriterien würde man gerne suchen, bzw. die Daten filtern können?

2. Frühzeitig beginnen

Datenmanagementplan (DMP): Bereits im Datenmanagementplan, der häufig primär für den Forschungsförderer angelegt wird, können die im folgenden genannten Überlegungen zur Organisation der eigenen Arbeit bzw. der Arbeit der Forschungsgruppe verschriftlicht werden. Datenmanagementpläne bieten entsprechend auch für Forschende wichtige Vorteile. Insbesondere mit Blick auf eine perspektivische Veröffentlichung der Daten sind dokumentarische Maßnahmen elementarer Bestandteil der FAIR-Kriterien und der Guten Wissenschaftlichen Praxis.

Mittel beantragen: Je nach Forschungsförderer ist es möglich, finanzielle Mittel für FDM-bezogene Maßnahmen zu beantragen – sowohl Personen- als auch Sachmittel. Entsprechend der Projektgröße kann dies auch das Metadatenmanagement beinhalten.

3. Festlegen eines Metadaten-bezogenen Erhebungsprozesses

Bereits während des Schreibens des DMP, aber auch unabhängig davon sind folgende Überlegungen hilfreich:

  • Welche Metadaten sind relevant (siehe Metadatenformat festlegen)? Zu welchem Zeitpunkt im Forschungsprozess und in welcher Form liegen die für die Metadaten relevanten Informationen vor?
  • Können die Informationen automatisiert aus vorhandenen Quellen entnommen oder erzeugt werden? (Hinweise dazu finden Sie unter Metadaten und Metadatenstandards)
  • In welcher Form können die Informationen praktikabel im Forschungsprozess dokumentiert werden? Unten stehend oder unter Daten dokumentieren gibt es eine Auswahl an entsprechenden Tools
  • Wie können Metadaten sinnvoll mit den damit verbundenen Daten verknüpft werden? Welche Tools stehen dazu zur Verfügung?

4. Metadatenformat festlegen

  • Wie können die Metadaten so strukturiert wie möglich gespeichert werden? Weitere Informationen dazu finden Sie unter Metadaten und Metadatenstandards.
  • Wie können Tippfehler/unterschiedliche Schreibweisen vermieden werden? Gibt es kontrollierte Vokabulare oder Ontologien, die verwendet werden können?
  • Wo sollen die Daten letztendlich landen? Gibt es Vorgaben des Zielsystems (Repositoriums, Archiv) zu Inhalten und Formaten der Metadaten?
  • Wie können die Metadaten auch schon während der Bearbeitung Mehrwert bei der Verwaltung bringen?

5. Prozess erproben und verbessern – Verständlichkeit hinterfragen/Korrektheit prüfen

  • Welche Teile der Dokumentation können z.B. durch Tools automatisiert werden?
  • Können Templates und Vorlagen Arbeit erleichtern?
  • Ist die Dokumentation für Außenstehende nachvollziehbar?

6. Konsistent / stetig pflegen

  • Wie sieht der Dokumentationsablauf aus? Funktioniert die Metadatenpflege wie zu Projektbeginn geplant oder müssen Anpassungen vorgenommen und kommuniziert werden? Wer pflegt die Dokumentation?
  • Einen einheitlichen Workflow im Projekt etablieren. Wird die (einheitliche) Datenpflege durch eine Person geprüft?
  • Wo sind konkrete Schreibanweisungen zu finden? Gibt es ein Wiki, eine Readme oder ein anderes Referenzdokument/-webseite?

Tools und Unterstützung für die Metadatenpflege

Tipps zur Ordnerstruktur

Datenbeschreibung beginnt bei der Dateiablage. Tipps zu einer nachvollziehbaren Ordnerstruktur finden Sie hier:

Vorlagen

Auch ohne ein ELN-Tool ist es nötig und möglich, Forschungsaktivitäten und Experimente aufzuzeichnen. Dies kann man in einer Text-Datei oder anderen Oberflächen tun. Beispiele für solche Templates sind z. B.

Wilke, Franziska D. H.; Mahecho, Albano; Regenspurg, Simona; Zimmer, Martin; Jentsch, Anna; Kreitsmann, Timmu; Bau, Michael; Schröder, Birgit; Vieth-Hillebrand, Andrea; Niedermann, Samuel; Stammeier, Jessica (2024): Survey of critical raw materials in Tanzania East African Rift geothermal araes. GFZ Data Services. https://doi.org/10.5880/GFZ.3.1.2024.006

Ein Datensatz mit ausführlicher "data description" befindet sich dort hinter dem Link "Data download and description"

Korta Martiartu, N., Salemi Yolgunlu, P., Frenz, M., & Jaeger, M. (2024). Experimental data used in the publication entitled "Pulse-echo ultrasound attenuation tomography". University of Bern. https://doi.org/10.48620/390

Dies ist eine kürzere Readme-File.

Die Bandbreite geht darüber hinaus vom einfachen Überblick bis hin zum vollständigen Data-Curation-Profile. Eine Vorlage zur Erstellung eines Data-Curation-Profiles bietet The Data Curation Profiles Toolkit: The Profile Template. In Anlehnung daran ist eine Kurzfassung als Data-Curation-Profile-Template auf unserer Website abrufbar.

Tools in Forschungspraxis

Tools zu Datenmanagementplänen erfragen strukturiert Angaben zu Projekt und Datenmanagement und geben Sie oft entsprechend der Anforderungen der Forschungsförderer aus. Weitere Infos und Tools finden Sie unter Datenmanagementpläne.

In ELN können Experimente und durchgeführte Forschungen auch außerhalb eines naturwissenschaftlichen Labors (Erhebungen, Ausgabungen) parallel zur Forschungsarbeit dokumentiert werden. Weitere Infos und Tools finden Sie in unserem Artikel zu Elektronischen Laborbüchern.

Virtuelle Forschungsumgebungen (VFU) sind Softwarelösungen bzw. Plattformen, die die ortsunabhängige Zusammenarbeit zwischen Wissenschaftler*innen ermöglichen. Die Softwarelösung vereint vor allem fachspezifische Tools, Toolsammlungen und Arbeitsumgebungen. Einige dieser spezialisierten Angebote finden Sie unter FDM nach Disziplinen.

Metadaten können üblicherweise einfach über die Archivierungs- oder Publikationsoberfläche angegeben werden und werden über diese in verschiedenen Formaten ausgeliefert. Sollen davon unabhängig Metadaten strukturiert dargestellt werden, empfehlen sich folgende Tools:

Eine Standardisierung der verwendeten Metadaten und Werte hilft dabei, verschiedene Datensätze miteinander in Beziehung zu setzen und auch über Institutions-, Sprach- und Disziplingrenzen hinweg auffindbar und verständlich zu machen. Es existieren generische und disziplinspezifische Standards. Diese Standards geben vor, welche Information zu einem Datensatzes verpflichtend angegeben werden müssen, welche Angaben empfohlen werden und welche optional sind. Teilweise kann auch festgelegt werden, in welcher Form und Struktur die Daten erfasst werden sollen (z.B. Freitext oder nummerische Angabe). Die technische Umsetzung eines Standards ist ein Schema. Weitere Infos auf finden Sie unter Metadaten und Metadatenstandards.

Normdaten, Vokabulare und Terminologien dienen zur Standardisierung der Forschungsdaten, indem sie die Datendokumentation vereinheitlichen. Die Standardisierung reicht von (selbstangelegten) kontrollierte Wortlisten über Taxonomien und Thesauri (enthalten z. B. Synonyme und Hierachien) bis zu Ontologien, (modellieren Eigenschaften und Relationen). Weitere Infos finden Sie unter Daten dokumentieren.

Bei kleineren Projekten reicht es meistens schon, wenn man sich auf eine einheitliche Konvention im Sprachgebrauch einigt und diese dokumentiert.

Auch für Fachbereiche gibt es Tools oder Empfehlungen, um den disziplinären Besonderheiten und Anforderungen zu entsprechen. Diese finden Sie auf unseren Seiten zu fachspezifischem Forschungsdatenmanagement.

Zitiervorschlag (Chicago)

Redaktion von forschungsdaten.info. „Metadaten im Forschungsalltag“. forschungsdaten.info, 17. Dezember 2025. Link.