Veranstaltungsprogramm

The presentation outlines the results of collaborative, ethnographic field and qualitative interview research with a grounded-theory-based requirement engineering and design process. This process marks the first phase of an iterative research software engineering project, which will continue with software development and collaborative user-testing. The initial requirement engineering has yielded requirements, a traceability map, and potential use cases, as well as insights into methodological approaches for research software engineering. In the process, requirements were re-contextualized to their foundational data, including field notes and interview transcripts through a traceability mapping, providing insights for use case development, feasibility, and software design. Mapping facilitates both forward and backward traceability throughout the iterative software development process, serving as a key quality criterion in software engineering. The rich context data in connection with requirement statements facilitate the development of software use cases that integrate existing research practices with existing technological solutions.

In diesem Beitrag zu den laufenden Bestrebungen des Erhalts digitaler Forschungsergebnisse und insbesondere Forschungsapplikationen möchten wir unseren pragmatischen Ansatz zur Nachhaltigkeit von Forschungssoftware am Cologne Center for eHumanities (CCeH) und Data Center for the Humanities (DCH) vorstellen und diskutieren. Dabei stützen wir uns auf etablierte Herangehensweisen und versuchen unsere Strategien im Kontext unserer lokalen Gegebenheiten und limitierten Ressourcen soweit zu formalisieren, dass Forscher*innen eindeutige Entscheidungskriterien und Arbeitsabläufe hinsichtlich der Nachhaltung ihrer Forschungsergebnisse und -software bereits während deren Entwicklungsphase bereitgestellt werden können. Unser Ziel ist dabei einerseits Transparenz zu schaffen und andererseits Mittel einzusparen, die wir in den operativen Erhalt der nachgehaltenen Projekte investieren.

Die zunehmende Integration von LLM-basierten Programmierwerkzeugen wie GitHub Copilot oder JetBrains AI markiert einen Paradigmenwechsel in der Softwareentwicklung. Im Zentrum steht dabei das Konzept des „Vibe-Coding“, bei dem Nutzer:innen Ideen in natürlicher Sprache formulieren und KI-Assistenten die technische Umsetzung übernehmen. Dies erleichtert zwar den Zugang zur Programmierung und steigert die Produktivität, wirft jedoch im Kontext der Digital Humanities neue Herausforderungen auf – insbesondere hinsichtlich der Behandlung von KI-generiertem Code als Forschungsdaten gemäß den FAIR-Prinzipien. Die technische Qualität dieses Codes leidet häufig unter mangelnder Wartbarkeit, fehlenden Metadaten und Lizenzunsicherheiten, was seine Auffindbarkeit und rechtssichere Zugänglichkeit einschränkt. Zudem widersprechen unsichere Bibliotheken, inkonsistente Coding-Standards und potenzielle Sicherheitsrisiken grundlegenden Anforderungen an Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit. Ohne gründliche Nachbearbeitung durch qualifiziertes Fachpersonal drohen technische Schulden, die eine nachhaltige Integration in digitale Forschungsinfrastrukturen erschweren. Ob LLM-generierter Code als FAIR gelten kann, hängt daher entscheidend von der Qualitätssicherung und verantwortungsvollen Nachnutzung ab – ein Aspekt, der im wissenschaftlichen Umgang mit KI-gestützter Softwareentwicklung stärker berücksichtigt werden muss.

Der Vortrag und das darin angesprochene Forschungsvorhaben widmen sich der Modellierung von Theaterinszenierungen mit Fokus auf das Geschehen auf der Bühne – ein Aspekt, der bisher in der digitalen Theaterforschung weitgehend unberücksichtigt blieb. Während existierende Projekte vor allem Metadaten zu Aufführungen und beteiligten Akteur:innen erfassen, setzt dieses Vorhaben an Theaterinszenierungen und ihren Daten an. Bühnenbilder, Kostüme, Requisiten und dramaturgische Konzepte sollen strukturiert erfasst und modelliert werden. Theaterinszenatorische Merkmale bilden den Schwerpunkt des Datenmodells, welches am „WikiProject Performing Arts“ ansetzt und dieses erweitert. Das entwickelte Datenmodell ist exemplarisch anhand mehrerer Inszenierungen von Ferdinand von Schirachs Stück „Terror” auf einer Wikibase-Instanz umgesetzt. Die SPARQL-Abfragen ermöglichen zudem detaillierte Ausgaben der erfassten theaterinszenatorischen Merkmale. Bei dem Vorhaben ergeben sich Herausforderungen durch eine sehr heterogene Quellensituationen sowie durch die Flüchtigkeit und Subjektivität von Theateraufführungen, durch welche eine Inszenierung erst sichtbar wird. Dennoch eröffnet das Projekt neue Perspektiven. Neben der retrospektiven Analyse und dem Vergleich von Inszenierungen können langfristig auch quantitative Auswertungen bspw. zu geschlechtsspezifischen Besetzungen, Rezeptionen oder dramaturgischen Strategien erfolgen. So schafft das Vorhaben eine interdisziplinär anschlussfähige Grundlage an der Schnittstelle der Theaterwissenschaft und Digital Humanities.

Mit zunehmend digital erstellten Werkverzeichnissen von Komponist:innen entstehen immer mehr Korpora an musikwissenschaftlichen Forschungsdaten im Datenformat der Music Encoding Initiative (MEI), die perspektivisch als Basis für die Auswertung übergreifender Forschungsfragen genutzt werden könnten. Gleichzeitig zeigt sich, dass zentrale Informationen – etwa zum Geschlecht der beteiligten Personen – bislang nicht strukturiert erfasst werden können. Der Beitrag zeigt, wie das Datenformat strukturell angepasst werden müsste, um genderrelevante Informationen anhand der Daten automatisiert zu generieren und diese Informationen dann in die MEI-Daten selbst zu integrieren.

Anhand der am Centre for Digital Music Documentation (CDMD) betreuten Werkverzeichnisse wird ein praxisnaher Workflow zur Erhebung und Verknüpfung dieser Informationen vorgestellt. Zusätzlich wird die Diskussion zu einer notwendigen strukturellen Erweiterung von MEI angeregt, um die Sichtbarkeit von Frauen und geschlechterbezogene Fragestellungen in der digitalen Musikwissenschaft besser zu unterstützen.

Die Auszeichnung solcher Informationen ist entscheidend, um künftig groß angelegte, vergleichende Analysen innerhalb eines europaweiten musikwissenschaftlichen Metadatenkorpus durchführen zu können und damit neue Perspektiven auf historische Rollenverteilungen zu eröffnen.

Wissenschaftliche Ressourcen auffindbar zu machen und deren Forschungsdaten projekt- bzw. institutionenübergreifend nutzen zu können, stellt aktuell noch eine Herausforderung dar. Um zumindest den ersten Schritt zu erleichtern und einen zentralen Zugang zu bieten, wurde mit der Text+ Registry ein Meta-Katalog für Ressourcen unterschiedlicher Datendomänen entwickelt, der eine Brückenfunktion erfüllt. Der Beitrag skizziert die dahinterstehenden methodischen Überlegungen und das architektonische Design. Der Fokus liegt dabei auf dem Einspielen, Verknüpfen und Anreichern von (Meta)Daten aus der Domäne der Editionen, mit dem Ziel, durch die Schichtung von Informationen aus verschiedenen Provenienzen sowie der Möglichkeit händischer Kuration möglichst gehaltvolle und FAIRe Ressourcenbeschreibungen zu erstellen.

Der Beitrag reflektiert anhand des kürzlichen eingeführten Beitragsformats der Data Paper über die Nachnutzung und Qualitätssicherung publizierter Forschungsdaten. Die Data Papers der ZfdG stehen an der Schnittstelle von Forschungsdaten und Fachartikel; im Sinne der FAIR-Prinzipien lenken diese einheitlich strukturierten Beiträge die Aufmerksamkeit auf bereits publizierte Forschungsdatensets, beschreiben und kontextualisieren diese und erleichtern so deren Nachnutzung.

Im Fokus des Beitrags steht insbesondere das Post-Publication-Reviewverfahren, das die Veröffentlichung der Data Paper, das einen zentralen Beitrag zur Qualitätssicherung der Beiträge wie auch der dazugehörigen Daten leistet. Anhand der vorliegenden Gutachten soll kritisch analysiert werden, ob ein solches Begutachtungsverfahren grundlegend für geisteswissenschaftliche Forschungsdaten geeignet ist. Es soll herausgearbeitet werden, wie gut der Reviewprozess funktioniert und wo dessen Chancen, Herausforderungen und Risiken liegen. Zudem wollen wir ebenfalls näher auf verwandte Formate und Publikationsorgane sowie die dazugehörigen Gutachten und Reviewprozesse eingehen und u.a. untersuchen, auf welche Kriterien in den Evaluationen besonderes Gewicht gelegt wurde, um hierauf aufbauend über weitere Implikationen auch für unsere eigenen Publikationsformate und Begutachtungsprozesse zu reflektieren.

Die Publikation von Forschungsdaten und -ergebnissen als Output von Forschungsprojekten ist ein wesentlicher Bestandteil des Forschungsdatenmanagements. Gut dokumentierte, auffindbare und nachnutzbare Forschungsergebnisse (non-paper research outputs - NPROs) sind dabei Ausgangspunkt für die Entwicklung neuer Forschungsfragen, Kollaborationen und grundsätzlich ein Motor wissenschaftlichen Fortschritts. Allerdings erfahren Publikationen von NPROs weniger Anerkennung im wissenschaftlichen Betrieb als klassische Journal-Artikel, die durch ein Peer Review-Verfahren gegangen sind. Obwohl sie den Kern von Wissenschaft darstellen, spielt die Publikation von NPROs nahezu keine Rolle, bspw. als Faktor bei der Einwerbung von Drittmitteln oder im Rahmen von Bewerbungsverfahren. Um diesem Ungleichgewicht zu begegnen, bedarf es einer aktiven Einforderung und Bewertung von Datenpublikationen durch Drittmittelgeber und Forschungseinrichtungen und v.a. technische und inhaltliche Bewertungskriterien. Nur so kann ein notwendiger Kulturwandel innerhalb der Wissenschaft in Bezug auf die Publikation von NPROs etabliert werden, an dem sich alle Stakeholder - Drittmittelgeber, Forschende, Forschungseinrichtungen - beteiligen müssen. Mit unserem Beitrag leisten wir einen Anstoß für die Steigerung der Wertigkeit von NPRO Publikationen und möchten gemeinsam mit der Community auf der FORGE-Konferenz in den Dialog treten, um diesbezüglich Ansätze und Ideen auszuloten. Schließlich kann dies nur gemeinsam in einer aktiven Forschungscommunity gelingen.