INF - Infrastrukturen für kollaborative sensorische FDM-Praktiken
Prof. Dr. Kai Daniel
(Ehemaliger Teilprojektleiter)
Friederike Breuer, M.A.
(Assoziierts Mitglied)
Dr. Helena Karasti
(Assoziierts Mitglied)
Annette Strauch, M.A.
(Assoziierts Mitglied)
Dr. Matthias Korn
(Assoziierts Mitglied)
Dr. Michael Dahnke
(Assoziierts Mitglied)
„Das Projekt befasst sich mit dem Design, der Implementierung und der Evaluierung von Arbeitsabläufen und Werkzeugen für das kollaborative Forschungsdatenmanagement, wobei der Schwerpunkt auf Sensing und Sense-Making liegt.“
Zusammenfassung
Die Ergebnisse des Teilprojekts INF aus der zweiten Förderphase konzentrierten sich auf infrastrukturelle Forschungsdatenmanagement (FDM)-Lösungen für die praxeologische Forschungspraxis, die im SFB 1187 den Schwerpunkt bilden. Dies umfasst die Bereitstellung disziplinunabhängiger Basisinfrastrukturen, -prozesse und -dienste zur Langzeitarchivierung und der Vermittlung von Kompetenzen zum Datenschutz. Darauf aufbauend wurden in Kooperation mit den Forscher*innen (a) eine auf praxeologische Forschungsmethoden zugeschnittene Lösung für die Dokumentation forschender Datenpraktiken („Research-hub“), (b) eine Forschungsdateninfrastruktur durch Nutzung von Schnittstellen zu verschiedenen Nachweis- und Arbeitsumgebungen (z. B. ORCID, RDMO, Sciebo, DSpace) sowie (c) eine umfassende Schnittstelle zur Verarbeitung der Metadaten und das Data-Story-Konzept entwickelt.
In der kommenden dritten Phase wird sich das INF-Projekt zum einen weiterhin auf die Bereitstellung notwendiger Basisinfrastrukturen und zum anderen auf die Entwicklung spezialisierter Forschungsdateninfrastrukturen unter Berücksichtigung von Sensordaten und sensorischen Praktiken konzentrieren. Der Schwerpunkt liegt auf den folgenden Bereichen:
- Weiterentwicklung und Erprobung der implementierten kollaborativen FDM-Workflows, Module und Konzepte mit Fokus auf sensorische und sinnstiftende Datenpraktiken.
- (Weiter-)Entwicklung von technologischen Werkzeugen zur Erfassung (Sensing) und Auswertung (Sense-Making) von Sensordaten im Forschungsprozess unter Einbeziehung digitaler und sensorischer Methoden
- Erfassung der kritischen Reflexivität der aktuellen Forschungsdatenpraktiken und Untersuchung der kooperativen Aneignung der dafür bereitgestellten IT-Werkzeuge.
- Unterstützung bei der Exploration von Methoden des maschinellen Lernens für sensorische Datenpraktiken.
Die Basisdateninfrastrukturen werden durch die Antragssteller in enger Abstimmung mit den am Zentrum für Informations- und Medientechnologie (ZIMT) der Universität Siegen bereits existierenden IT-Infrastrukturen weiterentwickelt und betreut. Bei der Entwicklung wird ein besonderes Augenmerk auf die rechtlichen und ethischen Richtlinien, die Grundzüge der Informationssicherheit, den Datenschutz und die FAIR-Datenprinzipien gelegt, da diese Bereiche speziell im Hinblick auf sensorische Datenpraktiken eine große Rolle spielen. Ergänzend soll gemeinsam mit den Teilprojekten exploriert werden, welche Rolle der Einsatz von maschinellen Lernverfahren bei der Erhebung, vor allem der Analyse der erhobenen Forschungsdaten spielen kann. Parallel dazu wird die Metadaten-Schnittstelle kontinuierlich aktualisiert und erweitert, um die erstellten Metadatenbeschreibung für eine möglichst umfassende Menge aller genutzten Datenformate anbieten zu können. Weiterhin werden Schnittstellen entwickelt und bewertet, die eine Integration externer Softwaresysteme über abgesicherte Schnittstellen ermöglicht. Dies wird durch einen partizipativen, praxisbasierten Ansatz gemeinsam mit den im SFB 1187 etablierten Praxisgemeinschaften erreicht. Das INF-Projekt dokumentiert und reflektiert die forschenden Aneignungspraktiken sowie die kooperative Verfasstheit von Forschungsinfrastrukturen und ihren Methoden.
INF focuses on the further development of research data infrastructures with a focus on sensory media:
- Development and evaluation of collaborative Research Data Management (RDM) workflows
- Implementation of new modules for cross-platform data work
- Discussion and critical reflection of AI-based methods and tools
- Provision and integration of data stories for curating and sharing (media) ethnographic data
(Treloar et al. 2008, 6)
INF project functions as translator and mediator for institutional requirements, legal/technical standards, and researcher needs as well as practices.
It uses participatory and user-centered design methods.
Interdisciplinary discussions on sensor data collaboration and machine learning effects on RDM practices
- Empirical practice analysis alongside design and conceptualization of research data infrastructures
- Attention on sensor systems and requirements analysis
WP1 aims to test and further develop collaborative sensory RDM workflows, providing technological and organizational support and removing barriers that may prevent meeting the FAIRness criteria.
WP2 involves extending and adapting modules to include other file-sharing systems and metadata interface processing.
WP3 focuses on supporting the reflexivity of AI-based data practices through demonstration and tech lab.
The aim is to ensure that the process does not depend on custom scripts that are not supported in the long term
compared to APIs.
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Publikationen
Aktuell
Socio-Informatics: A Practice-based Perspective on the Design and Use of IT Artifacts
The last 25 years have seen a small revolution in our approach to the understanding of new technology and information systems. It has become a founding assumption of computer-supported cooperative work and human–computer interaction that in the future, if not already, most computer applications will be socially embedded in the sense that they will become infrastructures (in some sense) for the development of the social practices which they are designed to support. Assuming that IT artifacts have to be understood in this sociotechnical way, traditional criteria for good design in computer science, such as performance, reliability, stability or usability, arguably need to be supplemented by methods and perspectives which illuminate the way in which technology and social practice are mutually elaborating. This book concerns the philosophy, conceptual apparatus, and methodological concerns which will inform the development of a systematic and long-term human-centered approach to the IT-product life cycle, addressing issues concerned with appropriation and infrastructuring. This entails an orientation to “practice-based computing.” The book contains a number of chapters which examine both the conceptual foundations of such an approach, and a number of empirical case studies that exemplify it.
Wulf, Volker, Volkmar Pipek, David Randall, Markus Rhode, Kjeld Schmidt und Gunnar Stevens, Hrsg. 2018. Socio-Informatics: A Practice-based Perspective on the Design and Use of IT Artifacts. First edition. Oxford, United Kingdom: Oxford University Press. DOI: 10.1093/oso/9780198733249.001.0001.