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Der erste Pilot-Sprint des Forschungsdaten-Konnektoms ist erfolgreich abgeschlossen. Architektur, Wissensgraph und ein Design-Prototyp mit vier Benutzer-validierten Anwendungsfällen zeigen auf, wie Forschende verlinkte Daten zukünftig besser suchen, entdecken und organisieren könnten.
Die Pilotpartner haben einen Design-Prototyp für einen Discovery-Service auf Basis des Forschungsdaten-Konnektoms nach den Bedürfnissen der Forschenden und Dienstanbietern als künftige Nutzende erstellt. Dieses Ziel liegt allen Arbeitspaketen des Sprints zugrunde: der gemeinsamen Festlegung und Modellierung einer Ontologie für den Connectome Knowledge Graph sowie dem Aufbau der Linked Data Pipeline als Schnittstelle zwischen Datenlieferanten (wie bspw. DaSCH und FORS) und der Konnektom-Plattform.
In halbstrukturierten Interviews wurden 21 Forschende unterschiedlicher Disziplinen aus 11 Institutionen und drei Pilotpartner befragt. Ziel dieser Interviews war die Identifikation von gemeinsamen Problemen und Bedürfnissen im Forschungsdaten-Lebenszyklus.
Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse und Beurteilungen von Anwendungsfällen wurden fiktive Nutzende (Personas), Workflows und User Journeys für einen generischen Discovery-Service «AskReco» entwickelt. Die Forschenden waren am gesamten Prototyping-Prozess beteiligt und wurden in unterschiedlichen Phasen des Entwicklungsprozesses zu Rate gezogen.
Im Bild oben beispielsweise möchte eine fiktive Nutzerin, die Soziologin Clementine Schmidt, Datensätze zum Thema «Chinese Cities Population Database» finden und bekommt das abgebildete Ergebnis. Neben den bekannten Resultaten erhält Clementine auch weitere relevante Informationen aus dem Wissensgraph bspw. «7 publications are based on this dataset» oder Insights wie «Reco identified linkages to 77 other works from 3 different disciplines». Schon diese einfachen Beispiele zeigen den Mehrwert von Linked Open Data. Der dargestellte Relevanzscore von «84» bezieht sich auf persönlich spezifizierte Präferenzen für den Suchalgorithmus (bspw. «Search Keywords included in Title, Abstract and Descriptions»). Das untere Bild stellt unterschiedliche Arten von «Collections» (Persönliche Collections, Gruppen-Collections, Recommended-Collections) dar.
Alle Anwendungsfälle und Nutzerprozesse wurden von den Forschenden validiert: die befragten Forschenden haben alle einzelnen Benutzerschnittstellen-Prototypen getestet. Mit den Ergebnissen wiederum wurden verbesserte Design-Wireframes ausgearbeitet.
Ziel ist es, im nächsten Jahr das Service Portfolio und Partner-Netzwerk zur Nutzung der Daten aus dem Forschungsdaten-Konnektom aufzubauen. Im nächsten Schritt sollen zunächst die Design-Wireframes in eine operative Discovery Plattform überführt werden. Weitere Features können je nach Bedürfnissen der unterschiedlichen Stakeholder definiert, getestet und entwickelt werden.
Auch sollen Partner für spezifische Services (z.B. disziplinen- oder nutzungsspezifisch wie bspw. Data Science) akquiriert werden. Unser Ziel ist es dabei, neue Features für solche Services, gemeinsam mit unseren Stakeholdern zu definieren und mit unseren Partnern zu entwickeln.