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Metadaten ​

Zitation:

Blümm, M., Fritsch, K., Bock, S., Hackenbuchner, J., Arning, U., & Förstner, K. U. (2024). 06_LE_Metadaten. FDM@Studium.nrw Blended-Learning-Basiskurs „Forschungsdatenmanagement“ (Version 1.0). https://landesinitiativefdmnrw.github.io/FDMatStudium/thk/texte/06_LE_Metadaten.html

Lernziele ​

Lernziele

In diesem Themenblock lernen Sie, was Metadaten sind, was deren Nutzen ist und was es für fächerübergreifende und fachspezifische Metadaten gibt. Außerdem werden Ihnen die gängigsten Metadatenstandards vorgestellt, die Sie zukünftig verwenden können.

[Video Metadaten:]

Was sind Metadaten und warum sind diese wichtig? ​

Daten sprechen meist nicht für sich selbst, denn es steckt viel mehr hinter ihnen und dem Kontext ihrer Erhebung und Verarbeitung. Damit Daten nicht zusammenhangslos und unverständlich vorliegen, benötigen sie sogenannte Metadaten. Metadaten sind zusätzliche Informationen zu den Daten, die mit diesen hinterlegt werden – sozusagen Daten über Daten. Metadaten beschreiben Daten, indem sie Kontext und Zusatzinformationen über die Eigenschaften, den Inhalt, die Herkunft, die Struktur und die Bedeutung von Daten bieten. Auf diese Weise können die Daten wiedergefunden, verstanden, interpretiert und nachgenutzt werden.

Dies ist nicht nur für den Fall, dass Dritte mit den Daten weiterarbeiten möchten, von Vorteil. Auch man selbst profitiert davon, da die Daten für einen selbst noch nach Jahren einfacher wiedergefunden und interpretiert werden können.

Je mehr Daten anfallen und je komplexer diese sind, umso nötiger wird auch eine entsprechende Dokumentation. Dafür ist es wichtig, im besten Fall bereits bei der Erstellung von Daten einige Aspekte rund um die Daten festzuhalten. Je länger man die Metadaten-Erstellung hinauszögert, umso eher läuft man Gefahr, dass einige Informationen nicht mehr rekonstruiert werden können (bspw. die Herkunft einzelner Daten).

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Wozu dienen Metadaten? ​

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(Wieder-)Auffindbarkeit: Metadaten ermöglichen es, Forschungsdaten effizient zu finden. Wenn nach Daten zu einem bestimmten Thema gesucht wird, helfen Metadaten die relevanten Datensätze zu identifizieren.

Nachvollziehbarkeit: Metadaten dokumentieren den Prozess, wie Daten erhoben, verarbeitet und analysiert wurden. Dies ist von entscheidender Bedeutung für die Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit von Forschungsergebnissen. Andere können mithilfe der Metadaten die Methodik verstehen und Ergebnisse validieren.

Qualitätsbewertung: Gute Metadaten helfen bei der Beurteilung der Qualität von Forschungsdaten. Sie liefern Informationen über die Zuverlässigkeit der Quelle, den Erfassungszeitpunkt, die Genauigkeit der Messungen und andere relevante Aspekte. Somit können Dritte über die Eignung und Vertrauenswürdigkeit der Daten urteilen.

Interoperabilität: Durch klare Strukturierung von Metadaten können unterschiedliche Datensätze aus verschiedenen Quellen miteinander verknüpft werden. Dies fördert die Zusammenarbeit und Integration von Daten.

Wiederverwendbarkeit: Gut dokumentierte Metadaten erleichtern es Anderen, die Daten für eigene Studien und Analysen zu nutzen. Sie verstehen den Kontext, die Qualität und die Einschränkungen der Daten.

Langzeitarchivierung: Metadaten unterstützen die Langzeitarchivierung von Forschungsdaten. Sie gewährleisten, dass die Bedeutung und der Kontext der Daten auch Jahre nach ihrer Erstellung verstanden werden können, selbst wenn die ursprünglichen Forscher nicht mehr verfügbar sind.

Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Metadaten erleichtern die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Fachrichtungen. Wenn Daten aus unterschiedlichen Disziplinen in ähnlicher Weise beschrieben werden, wird die Integration und Nutzung in interdisziplinären Forschungsprojekten erleichtert.

Rechtliche und ethische Aspekte: Metadaten können auch Informationen über die rechtlichen und ethischen Aspekte der Datennutzung enthalten. Zum Beispiel können sie die Einwilligung der Teilnehmer oder Datenschutzrichtlinien dokumentieren.

Verwaltung und Organisation: Metadaten helfen dabei, große Mengen an Forschungsdaten zu organisieren und zu verwalten. Sie erleichtern die Identifizierung, Gruppierung und Kategorisierung von Daten.

Arten von Metadaten ​

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Fächerübergreifende Metadaten[1] ​

Bibliografische Metadaten dienen der Zitation von Daten und somit der Auffindbarkeit. Durch die Beschreibung können die Daten zudem thematisch eingeordnet werden.

bibliografisch

  • Titel
  • Autor:innen
  • Beschreibung/Abstract
  • Stichwörter/Keywords
    • Autorin: Dr. Anna Müller
    • Titel: „Untersuchung der Auswirkungen von Klimawandel auf Artenvielfalt in tropischen Regenwäldern“
    • Beschreibung/Abstract: Kurze Beschreibung des Forschungsziels und der Methoden.
    • Stichwörter/Keywords: „Klimawandel“, „Artenvielfalt“, „Regenwald“, „Ökologie“.

Administrative Metadaten sind für die Verwaltung und langfristige Aufbewahrung der Daten notwendig.

administrativ

  • Erstellungsdatum
  • Standort
  • Nutzungsbedingungen
  • Lizenzen
  • Zugriffsrecht
    • Erstellungsdatum: 15. Juni 2023
    • Standort: TH Köln
    • Rechte: CC BY SA NC, Urheberrecht bei Dr. Anna Müller, Datenzugriff nur für autorisierte Forscher.

Fachspezifische Metadaten ​

Prozessmetadaten/Kontextuelle Metadaten

umfassen die einzelnen Schritte der Enstehung und Verarbeitung der Daten, inklusive der verwendeten Methoden und Hilfsmitteln.

kontextuell

  • Projekt

  • Methodik

  • Arbeitsschritte

    • Projekt: Langzeitstudie zur Artenvielfalt in tropischen Regenwäldern (Projektcode:RAINBIO)

    • Methodik: Systematische Stichprobenentnahme und Artenidentifikation

    • Arbeitsschritte: Erhebung von Daten während der Regenzeit, in verschiedenen Höhenlagen.

Strukturelle Metadaten: stellen Informationen zur Datenstruktur dar.

strukturell

  • Dateiformat

  • Felder

  • Relationen

    • Dateiformat: CSV (Comma-Separated Values)

    • Felder: „Artname“, „Lebensraum“, „Anzahl der beobachteten Individuen“

    • Relationen: Verknüpfung von Artbeobachtungen mit geografischen Koordinaten.

Technische Metadaten umfassen Informationen zur technischen Infrastruktur. Die technischen Metadaten werden in vielen Fällen automatisch generiert.

technisch

  • Dateigröße

  • Dateiformat

  • (Auflösung)

  • Hardware/Software

    • Dateigröße: 2.5 MB

    • Dateiformat: JPG (Bilddatei)

    • Auflösung: 1920x1080 Pixel

    • Aufnahmegerät: Canon EOS 5D Mark IV

„Inhaltsbeschreibende bzw. deskriptive Metadaten variieren je nach Fachdisziplin und Methode. Sie bieten weitere Informationen zum Inhalt und der Datenerhebung.“

Metadatenstandards ​

Fächerübergreifende und fachspezifische Metadaten werden nach einem einheitlichen Schema, d. h. standardisiert, dokumentiert. Sogenannte Metadatenstandards bedeuten also eine einheitliche, standardisierte Art und Weise der Dokumentation. Ähnliche Datensätze werden dadurch inhaltlich und strukturell gleichförmig beschrieben. Außerdem dienen sie dazu, dass Forschergruppen auch untereinander Daten austauschen und verstehen können (Biernacka, Buchholz, Danker et al. 2021).

Nachfolgend sind exemplarisch einige Metadatenstandards aus unterschiedlichen Disziplinen aufgelistet:

WissenschaftsdisziplinName des/der Standards
fachübergreifende StandardsDataCite Schema, Dublin Core, MARC21, RADAR
GeisteswissenschaftenEAD, TEI P5, TEI Lex
GeowissenschaftenAgMES, CSDGM, ISO 19115
KlimawissenschaftenCF Conventions
Kunst- & KulturwissenschaftenCDWA, MIDAS-Heritage
NaturwissenschaftenCIF, CSMD, Darwin Core, EML, ICAT Schema Röntgenstrahlen-, Neutronen- und Myonenforschung
Sozial- und WirtschaftswissenschaftenDDI

(Quelle: Krähwinkel, Langner, Lipp et al. 2022)

Beispiele ​

DNB

Forschungsdatensätze

Leitfragen und Aufgaben ​

Leitfragen ​

Icon_Fragezeichen

  1. Welche Rolle spielen Metadaten im Forschungsdatenmanagement?
  2. Welche Herausforderungen können bei der Sammlung von Metadaten auftreten?
  3. Warum ist es wichtig, Metadaten langfristig aufzubewahren?

Aufgabe ​

Icon_Aufgabe

Arbeiten Sie die Materialien durch und beantworten Sie für sich die Fragen. Dokumentieren und reflektieren Sie Ihre Ergebnisse in Ihrem Lernportfolio.

Weiterführende Materialen und Quellen ​

Icon_Findability

Literatur ​

Digital Curation Centre (DCC). (o. D.). List of Metadata Standards. Zugriff am 18.10.2023, von https://www.dcc.ac.uk/guidance/standards/metadata/list

Forschungsdaten.info. (2024a, 25. April). Datendokumentation. Zugriff am 11.06.2024, von https://forschungsdaten.info/themen/beschreiben-und-dokumentieren/datendokumentation/

Forschungsdaten.info. (2023, 5. Mai). Metadaten im Forschungsalltag. Zugriff am 18.10.2023, von https://forschungsdaten.info/themen/beschreiben-und-dokumentieren/metadaten-im-forschungsalltag/

VerbundFDB. (2022, 09. Juni). Daten dokumentieren. Zugriff am 18.10.2023, von https://www.forschungsdaten-bildung.de/daten-dokumentieren

Wikipedia. (2021, 10. Juli). Liste von Metadatenformaten. Zugriff am 18.10.2023, von https://de.wikipedia.org/wiki/Liste_von_Metadatenformaten

Quellen ​

Biernacka, K., Buchholz, P., Danker, S. A. et al. (2021). Train-the-Trainer-Konzept zum Thema Forschungsdatenmanagement (Version 4). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.5773203

Forschungsdaten.info. (2024b, 25. April). Metadaten und Metadatenstandards. Zugriff am 11.06.2024, von https://forschungsdaten.info/themen/beschreiben-und-dokumentieren/metadaten-und-metadatenstandards/

Krähwinkel, E., Langner, P., Lipp, R., et al. (2022). HeFDI Data Learning Materials: Forschungsdatenmanagement – eine Online-Einführung (Version 1.0). Zenodo. https://zenodo.org/records/6373596#.Y9Jfo4fMJPZ

  1. Aufzählungen und Beispiele nach: Forschungsdaten.info 2024b ↩︎