Nachweis von afrikawissenschaftlichen Forschungsdaten

• Antragsteller: Dr.-Ing. Thomas Risse; Professor Dr. Mirco Schoenfeld
• Fachliche Zuordnung: Afrika-, Amerika- und Ozeanienbezogene Wissenschaften
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 551387865

Das breite Spektrum afrikawissenschaftlicher Disziplinen mit disparaten Forschungsgegenständen und -methoden führt zu einer großen Heterogenität der Dateninhalte und Datenformate. Gleichzeitig gibt es großen Bedarf an interdisziplinärem Austausch und Nachnutzung. Relevante Forschungsdaten ausfindig zu machen, ist bislang allerdings eine große Herausforderung: Diese sind weltweit auf unterschiedlichen institutionellen und disziplinären Repositorien verteilt. Ein zentraler Nachweis existiert nicht. Im Rahmen des Projektes werden derartige Forschungsdatenkataloge in die Suche der African Studies Library, dem Portal des Fachinformationsdienstes (FID) Afrikastudien, integriert. Um Forscher*innen einen nützlichen Mehrwert zu bieten, werden die eingebundenen Datensätze mit zusätzlichen semantischen Metadaten versehen, die mit Hilfe von automatisierten Data Mining Methoden gewonnen werden. Das existierende zentrale Suchportal wird schließlich um Interaktionsmöglichkeiten erweitert, die einen innovativen Zugang zu Forschungsdaten und gewonnenen Metadaten ermöglichen. Analog zur transparenten Verzeichnung von materiellem Sammlungsgut aus Afrika im Globalen Norden, ist eine Verzeichnung der Forschungsdaten ethisch geboten und entspricht den FAIR und CARE Prinzipien. Das beantragte Projekt umfasst darüber hinaus die Bündelung und Vernetzung der Ressourcen, Daten und Kompetenzen des Fachinformationsdienst Afrikastudien an der Universitätsbibliothek Johann Christian Senckenberg der Goethe Universität Frankfurt am Main, des Exzellenzclusters "Africa Multiple" an der Universität Bayreuth und den vier afrikanischen Cluster Centers und deren gemeinsame Weiterentwicklung. Die Werkzeuge und Ressourcen des FIDs werden mit den Methoden der digitalen Forschungsumgebung WissKI des Exzellenzclusters "Africa Multiple" verbunden werden. Dies wird wesentlich zur Verbesserung der Sichtbarkeit neuer Publikationen und Forschungsdaten im FID, im Exzellenzcluster, sowie in der deutschsprachigen Bibliotheks- und Forschungsdatenwelt beitragen

• DFG-Verfahren: Forschungsdaten und Software (Wiss. Literaturversorgung und Informationssysteme)