title: Towards A Commons Of Object-Centered Research Data
title: Auf Dem Weg Zu Einer Wissensallmende Für Objekt-zentrierte Forschungsdaten
Creators: name: Wiesing, Tom
Publisher: name: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Year: 2025

description: This dissertation concerns itself with supporting researchers in their work with one or multiple object-centered datasets. Modern science relies on an ever-increasing amount of data, a fact that is broadly acknowledged by politics, funding agencies and universities alike. Scientists author, curate, and eventually use or search through varying amounts of data and datasets, which frequently revolve around objects. Some examples of such objects include artifacts of cultural heritage or mathematical structures. It is well established that datasets should be Findable, Accessible, Interoperable and Reuseable - better known under the FAIR acronym - in order to become useable in a broader and possibly public context. Typical research questions involve more than a single dataset, instead relying on a large group of datasets that effectively act as a single (possibly federated) dataset. Such Research Data Commons accelerate science and prevent duplicate datasets. Research Questions Limiting ourselves to FAIR object-centered datasets, this leads to the following research questions: - How can researchers be enabled to answer their questions using a Research Data Commons? - What types of software are required for a Research Data Commons? In particular, is it necessary to provide an explicit infrastructure? - Which costs and benefits are associated with designing, developing, deploying and using a Research Data Commons? To answer these questions, I explored the design space of Research Data Commons software. Experiments and Systems I conducted three experiments and developed three systems - MathDataHub, the WissKI Distillery and the WissKI Data Viewer - from which the questions could be answered. The MathDataHub portal allows publishing and semantically searching through mathematical datasets, in particular supporting censuses of discrete (finite) symmetric objects. Objects found in the datasets are grouped by their mathematical meaning as opposed to the dataset in which they first occurred. The WissKI System is a virtual research environment which allows collecting FAIR data about objects, typically those of cultural heritage, and storing it in a formal graph database. The WissKI Distillery was designed as a cloud solution providing distinct, but jointly managed WissKI installations, enabling the software to act as a base for a "WissKI Commons" supporting creation, curation and connections between datasets. It was deployed as part of the FAUWissKICloud. The WissKI Data Viewer allows scientists to inspect, re-use, and understand a WissKI dataset directly on their computer without depending on a cost intensive infrastructure or running WissKI system. Conclusion Together the experiments demonstrate that there is a disconnect between the costs and benefits of Research Data Commons. Costs need to be payed upfront at the beginning of a research project, whereas the benefits only come into effect much later. The latter are also conditional: They only arise if other researchers invest likewise. To minimize its effect, and enable the formation of Research Data Commons, it becomes necessary to decrease costs (for example by avoiding recurring costs), or to increase benefits (in particular during early project phases).
description: Diese Dissertation befasst sich mit dem Unterstützen von Forschenden bei ihrer Arbeit mit einem oder mehreren objektzentrierten Datensätzen. Forschende heutzutage sind auf eine immer größere Menge von Daten angewiesen, eine Tatsache, die von Politik, Fördereinrichtungen und Universitäten anerkannt wird. Wissenschaftler erstellen, kuratieren und nutzen eine Vielzahl von Daten und Datensätzen, welche sich häufig auf Objekte fokussieren. Dabei kann es sich beispielsweise um mathematische Strukturen, aber auch um Kulturgüter aus musealen und wissenschaftlichen Sammlungen handeln. Datensätze sollten auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar sein - eine Forderung, die unter dem FAIR-Akronym geläufig ist - um in einem breiteren und potentiell öffentlichen Kontext nutzbar zu werden. Die Beantwortung typischer Forschungsfragen benötigt nicht nur einen einzigen Datensatz, sondern braucht eine Kombination von Datensätzen, die effektiv als ein einziger virtueller (potenziell föderierter) Datensatz agieren. Solche Forschungsdaten-Allmenden (Research Data Commons) führen zur Beschleunigung der Wissenschaft und vermeiden Doppelerhebungen. Forschungsfragen Im Kontext von FAIRen und objektzentrierten Datensätzen ergeben sich folgende Forschungsfragen: - Wie können Forschende mithilfe von Forschungsdaten-Allmenden in die Lage versetzt werden ihre Forschungsfragen zu beantworten? - Welche Arten von Software werden für eine Forschungsdaten-Allmende benötigt? Ist eine explizite Forschungsdateninfrastruktur erforderlich? - Welche Kosten und Nutzen fallen bei der Planung, Entwicklung, Implementierung und Nutzung von (Software für) eine Forschungsdaten-Allmende an? Zur Beantwortung dieser Fragen wurde der Raum von Forschungsdaten-Allmenden Software erkundet. Experimente und Systeme Es wurden drei Experimente durchgeführt und drei Systeme - MathDataHub, die WissKI Distillery und der WissKI Data Viewer - entwickelt, aus denen die oben aufgeworfenen Forschungsfragen beantwortet werden konnten. Das MathDataHub Portal erlaubt es mathematische Datensätze, insbesondere Zensus diskreter endlicher symmetrischer Objekte, zu veröffentlichen und auf semantische Weise zu durchsuchen. Dies wird durch die Gruppierung von Objekten nach Typ und nicht nach Ursprungs-Datensatz ermöglicht. Das WissKI System ist eine virtuelle Forschungsumgebung, die es ermöglicht Daten über Objekte kulturellen Erbes mittels einer formalen Graphdatenbank in FAIRer Weise zu erfassen. Die WissKI Distillery bildet eine Cloud-Lösung für getrennte aber gemeinsam verwaltete WissKI-Installationen, um WissKI als Basis für eine "WissKI Allmende" nutzbar zu machen. Die Distillery wurde als Teil der FAUWissKICloud implementiert und als Service bereitgestellt. Der WissKI Data Viewer gestattet es Wissenschaftlern einen WissKI Datensatz unmittelbar auf ihrem Computer zu verwenden bzw. nachzunutzen, ohne von einer kostenintensiven Infrastruktur und insbesondere der Funktionalität einer WissKI Installation abzuhängen. Fazit Die Experimente demonstrierten, dass es zwischen Nutzen und Kosten eine Diskrepanz gibt: Kosten für eine Forschungsdaten-Allmende müssen zu Beginn eines Forschungsprojektes getragen werden, während der Nutzen erst im späteren Verlauf entsteht, und das auch nur, wenn andere Wissenschaftler ebenso ihre Datensätze bereitgestellt haben. Um die Entstehung einer Forschungsdaten-Allmende zu begünstigen ist es notwendig, entweder Aufwendungen zu minimieren, beispielsweise durch Vermeidung von wiederauftretenden Kosten, oder den Nutzen zu erhöhen, wenn möglich schon am Anfang der Projektlaufzeit.