Einleitung
Um die Nachvollziehbarkeit und Nachnutzbarkeit von Forschungsergebnissen zu fördern, fordern verschiedene Stakeholder eine bessere Verfügbarkeit von Forschungsdaten. Der Erfolg dieser Initiativen hängt allerdings wesentlich von einer guten Auffindbarkeit der publizierten Datensätze ab, denn der Kreis von der Publikation bis zur Nachnutzung bestehender Forschungsdaten lässt sich nur schließen, wenn für die jeweilige Fragestellung passende Daten gefunden werden können.
Verschiedene Aspekte von Information Retrieval werden schon lange beforscht, inzwischen hat sich ein eigenständiges Forschungsfeld etabliert (Luk 2022). Im Zuge der wachsenden Anzahl publizierter Forschungsdaten kommen auch Retrieval-Systeme auf, die sich auf das Auffinden von Forschungsdaten spezialisiert haben. Diese Entwicklung bringt neue Fragestellungen und Herausforderungen mit sich.
Beispielsweise müssen Informationsbedürfnisse und -verhalten von Datensuchenden analysiert werden, um bedarfsgerechte Angebote entwickeln zu können. Außerdem muss sich ein stabiles Ökosystem von Suchdiensten entwickeln, die variierende Bestände durchsuchbar machen, wie es beispielsweise im Bibliotheksbereich schon lange existiert.
Fragestellungen
In diesem Beitrag soll darum dargestellt werden, was aktuell über das Informationsverhalten von Datensuchenden bekannt ist. Anschließend werden beispielhaft zwei Suchdienste – PANGAEA und Google Dataset Search – mit besonderem Fokus auf Unterschiede in ihrer Datengrundlage und Funktionsweise vorgestellt. Um zu zeigen, wie diese Dienste ineinandergreifen, werden inhaltliche Überschneidungen von Datenbeständen genutzt, um den Metadatenaustausch zu analysieren.
Literaturübersicht
Information Retrieval und Dataset Retrieval
Allgemein bezeichnet Information Retrieval (IR) den Prozess, bei dem gezielt nach Informationsobjekten in einer Sammlung gesucht wird, die ein bestimmtes Informationsbedürfnis abdecken (Meadow et al. 2007). Systeme, die IR ermöglichen, repräsentieren und organisieren Informationen auf unterschiedliche Weise, um sie durchsuchbar zu machen, und bieten verschiedene Einstiege für die Suche an. Die Ursprünge von IR sind eng mit der Entwicklung des Bibliothekswesens verknüpft (Sanderson und Croft 2012). Im Laufe der Zeit haben sich IR-Systeme wesentlich weiterentwickelt, und IR hat sich als eigenständige Forschungsdisziplin etabliert (Luk 2022).
Dataset Retrieval (DR) kann als Sonderform von IR betrachtet werden, die sich auf das Auffinden von Informationsobjekten eines besonderen Typs (Datensätze) spezialisiert (Chen et al. 2019; Kunze und Auer 2013). DR ist ein vergleichsweise neues Forschungsfeld, das sich in der Anfangszeit vorwiegend mit technischen Herausforderungen beschäftigt hat; soziale Aspekte wie Informationsbedürfnisse und -verhalten wurden erst in den letzten Jahren systematisch beforscht (Gregory, Cousijn, et al. 2020). Diese Aspekte sind jedoch wichtig, um das Informationsverhalten von Datensuchenden zu verstehen und daraus Anforderungen an DR-Systeme abzuleiten.
Funktionsweise von DR-Systemen
Grundsätzlich funktionieren DR-Systeme wie andere IR-Systeme: Eine Anfrage durch Nutzende erfolgt in den Phasen querying (Stellen der Anfrage durch den*die Nutzer*in), query handling (Bearbeitung der Anfrage durch den Suchdienst), data handling (Identifizieren von Treffern durch den Suchdienst) und results presentation (Anzeigen der Treffer durch den Suchdienst) (Chapman et al. 2020). Das DR-System erstellt im Voraus einen Index der durchsuchbaren Dokumente und beinhaltet Komponenten, die Anfragen mit dem Index abgleichen und Trefferlisten erstellen (Chen et al. 2019). Der Index kann auf verschiedene Weise erzeugt werden, beispielsweise durch das gezielte Harvesten von Metadaten über die Schnittstellen ausgewählter Dienste oder durch Crawls, die regelmäßig eine große Zahl von Repositorien ansteuern (Chapman et al. 2020). DR basiert aktuell überwiegend auf strukturierten Metadaten, die Repositorien bereitstellen (Chapman et al. 2020; Devaraju und Berkovsky 2018). Ansätze zur Anreicherung des Indexes wie die Volltextindexierung von Publikationen, die auf den durchsuchbaren Datensätzen aufbauen, sind bisher noch wenig verbreitet (Khalsa, Cotroneo, und Wu 2018).
Aktuell sind die Suchfunktionalitäten von DR-Systemen vorwiegend auf Keywordsuche und facettierte Navigation beschränkt (Devaraju und Berkovsky 2018). Um den Ansprüchen von Nutzenden gerecht zu werden, sollten Repositorien möglichst mehrere Sucheinstiege anbieten, beispielsweise neben einem einfachen Suchschlitz auch eine erweiterte Suche, die Suche über eine Karte oder Browsing nach Facetten (Wu et al. 2019) – was viele Repositorien bereits umgesetzt haben (Khalsa, Cotroneo, und Wu 2018).
Evaluation von DR-Systemen
Ein ungelöstes Problem ist die Evaluation von DR-Systemen. In einer Umfrage von 2018 unter 98 Repositorienbetreiber*innen gab nur etwa ein Drittel der Befragten an, das DR-System in der Vergangenheit evaluiert zu haben, und nur etwa die Hälfte war sich sicher, dass die meisten Anfragen durch das System für Nutzer*innen zufriedenstellend beantwortet werden (Khalsa, Cotroneo, und Wu 2018). Ein Grund dafür könnte sein, dass verbreitete Metriken und Benchmarks für die Evaluation von IR-Systemen häufig auf Textdokumente ausgelegt sind und nicht immer direkt auf Datensätze übertragbar sind (Chapman et al. 2020).
Trotz dieser Herausforderungen gibt es einige Publikationen, die Aspekte von DR-Systemen evaluieren. So zeigte sich beispielsweise, dass die Relevanzbewertung von Treffern noch besser an spezifische Besonderheiten von Datensätzen angepasst werden könnte (Dede Şener, Ogul, und Basak 2022). Auch verschiedene Ansätze für Recommender-Services, die ähnliche Datensätze aufzeigen, wurden erprobt (Wang, Huang, und Harmelen 2020).
Es gibt erste Hinweise darauf, dass integrierte Retrieval-Systeme, die sowohl Daten- und Textpublikationen auffindbar machen, unterschiedlich gut mit diesen Dokumenttypen umgehen. In einem solchen integrierten System waren einige populäre Datensätze sehr gut, viele andere dagegen weniger gut auffindbar (Roy, Carevic, und Mayr 2022). Die Auffindbarkeit bei Textpublikationen war im Vergleich gleichmäßiger verteilt, außerdem führte die Suche nach Textpublikationen wesentlich häufiger zu direkten Interaktionen mit Inhalten.
Informationsverhalten im Kontext von Forschungsdaten
Borst und Limani (2020) stellen data search als dreiteiliges
Konzept dar, das die Aspekte discovery (Suche nach Datensätzen
in einem Retrievalsystem), exploration (Inhalt und Struktur
eines Datensatzes mithilfe der Metadaten erkunden) und analysis
(Teile eines Datensatzes gemäß einer Fragestellung und
datensatzspezifischer Eigenschaften auswählen) umfasst. In diesem
Beitrag wird vorwiegend der Aspekt discovery behandelt.
Forschende suchen Daten für diverse Nachnutzungsszenarien (Gregory et
al. 2019). Diese lassen sich grob in background-Nutzung (wie
etwa die Kalibrierung von Messinstrumenten oder den Einsatz von Daten in
der Lehre) und foreground-Nutzung (wie etwa das Beantworten
eigener, neuer Fragestellungen anhand nachgenutzter Daten) unterteilen
(Gregory, Cousijn, et al. 2020).
Aktuell basieren DR-Ansätze überwiegend auf Erfahrungen mit der Suche nach Textdokumenten (Borst und Limani 2020). Die Suche nach Daten unterscheidet sich jedoch in einigen zentralen Aspekten von der Suche nach Textpublikationen. So sind Daten im Vergleich komplexere Objekte, da sie auch Begleitmaterial wie Codebücher beinhalten können (Carevic, Roy, und Mayr 2020). Zudem sind die Anforderungen an DR deutlich vielfältiger: DR-Systeme werden je nach Informationsbedürfnis auch mit Aspekten wie Provenienz, Qualität, Granularität und Interoperabilität von Daten konfrontiert (Chapman et al. 2020). Darum werden Metadaten bei DR wichtiger eingeschätzt, da Forschende über Metadaten den Kontext der Daten verstehen und die Nutzbarkeit bewerten können (Kern und Mathiak 2015).
Suchstrategien
In einer Umfrage von 2020 unter 1.677 Forschenden berichtete die Mehrzahl der Befragten, dass sie die Suche nach Daten herausfordernd oder sogar schwierig finden; ein Drittel gab als Grund dafür unzureichende Suchdienste an (Gregory, Groth, et al. 2020). Forschende nutzen für das Auffinden von Datensätzen verschiedene Quellen und Strategien. Häufig genutzt werden beispielsweise persönliche Kontakte, Verweise in Textpublikationen oder Websuchmaschinen (Friedrich 2020; Gregory, Groth, et al. 2020; Krämer et al. 2021). Die Nutzung spezialisierter Dienste wie Forschungsdatenrepositorien oder Suchmaschinen für Forschungsdaten ist demgegenüber weniger verbreitet (Gregory, Groth, et al. 2020). Insbesondere zu Beginn eines Suchprozesses nutzen Forschende häufig Websuchmaschinen, sowohl um Daten- oder Textpublikationen als auch um spezialisierte Angebote für die Datensuche zu finden (Krämer et al. 2021). Allgemeine Berufserfahrung scheint einen positiven Einfluss auf die Diversität der Quellen zu haben, die Forschende für DR nutzen (Friedrich 2020). Eine erste Metaanalyse zeigt, dass sich die Informationsbedürfnisse und Herausforderungen von Forschenden und Forschungsdatenexpert*innen wie Data Librarians, ähneln (Sun et al. 2022). Allerdings nutzen sie unterschiedliche Strategien, um geeignete Daten zu finden – so nutzen Data Librarians weniger häufig Websuchmaschinen.
Wenn Forschende Websuchmaschinen für DR nutzen, ergänzen sie die
Suchanfrage häufig um Begriffe wie data
oder dataset
, um
ihr Bedürfnis zu präzisieren (Koesten et al. 2017; Krämer et al. 2021).
Websuchmaschinen spielen auch eine wichtige Rolle beim Auffinden
spezialisierter Datensuchdienste. Die Logfiles von Open-Data-Portalen
zeigen beispielsweise, dass die meisten Nutzer*innen über
Websuchmaschinen auf die Seiten der Portale gelangten (Kacprzak et al.
2019; Koesten et al. 2017). Obwohl viele Nutzer*innen die
Open-Data-Portale und ihre Inhalte bereits kannten, was die gehäufte
Nennung dieser Portale in den Anfragen an Websuchmaschinen nahelegt,
zogen sie offenbar die Suchfunktion der Websuchmaschinen den
Open-Data-Portalen vor. Nutzer*innen, die von externen Diensten wie
Websuchmaschinen auf Inhalte von Open-Data-Portalen verwiesen wurden,
brachen ihre Suche allerdings auch schneller erfolglos ab als
Nutzer*innen, die den gesamten Suchprozess im Portal durchführten
(Ibáñez und Simperl 2022).
Im Vergleich zu Suchanfragen an Websuchmaschinen sind Suchanfragen an spezialisierte Datensuchdienste in der Tendenz kürzer. Suchanfragen an Open-Data-Portale umfassten im Durchschnitt beispielsweise zwischen 1,63 und 2,52 Wörter (Kacprzak et al. 2017). Forschende scheinen kurze Suchanfragen bewusst einzusetzen, um lange Trefferlisten zu erstellen, die sie dann manuell auf Nutzbarkeit überprüfen (Kacprzak et al. 2019; Koesten et al. 2017). Beim DR über spezialisierte Datensuchdienste enthalten Suchanfragen außerdem häufiger Ziffern, räumliche oder zeitliche Einschränkungen in verschiedenen Granularitätsstufen oder die Nennung spezieller Datentypen oder -formate (Carevic, Roy, und Mayr 2020; Kacprzak et al. 2019). Suchanfragen an Datensuchdienste scheinen insgesamt ein breiteres Spektrum von Themen abzudecken (Kacprzak et al. 2019). Bei der Suche nach Daten sind sich Suchanfragen, die innerhalb einer Session gestellt werden, thematisch ähnlicher als bei der Suche nach Textpublikationen (Carevic, Roy, und Mayr 2020). Interaktionspfade bei der Suche nach Daten- und Textpublikationen ähneln sich generell, allerdings werden Anfragen bei der Suche nach Textpublikationen häufiger umformuliert und neu gestellt (Carevic, Roy, und Mayr 2020).
Unklar ist noch, in welchem Umfang known-item search auftritt – die Suche nach einem bestimmten, bereits bekannten Datensatz. Dass beim DR explorative Ansätze verfolgt werden, zeigt sich beispielsweise daran, dass Suchende durch kurze Suchanfragen bewusst lange Trefferlisten erzeugen (Kacprzak et al. 2017, 2019). Jedoch gibt es keine Einigkeit über die Verbreitung von known-item search: Analysen zeigen, dass Anfragen an spezialisierte Datensuchdienste selten angepasst und verändert neu gestellt werden (Koesten et al. 2017; Carevic, Roy, und Mayr 2020). In diesem Bereich ist mehr Forschung erforderlich, um known-item search in DR-Systemen besser unterstützen zu können.
Die hier beschriebenen Studien des Informationsverhaltens in Bezug auf DR legen nahe, dass es bisher kaum einheitliche und bewährte Strategien für die Suche nach Datensätzen gibt (Krämer et al. 2021).
Arten von DR-Systemen
Grundlegend gibt es verschiedene Arten von DR-Systemen. Sie bilden
ein komplexes Ökosystem, in dem jeder Dienst abhängig von der Mission
und Nutzer*innengruppe verschiedene Bedürfnisse abdeckt. Beispielsweise
können DR-Systeme in zentrale und dezentrale Angebote unterteilt werden
(Chapman et al. 2020). Sie divergieren darin, ob ein zentraler Bestand
durchsuchbar gemacht wird oder ob Inhalte mehrerer Quellen
zusammengeführt werden (Borst und Limani 2020). Suchdienste
unterscheiden sich außerdem in ihrem disziplinären Fokus:
Disziplinübergreifende Angebote machen Bestände mehrerer Disziplinen
durchsuchbar, während sich disziplinspezifische DR-Systeme auf Daten
einer Disziplin konzentrieren.
Im Folgenden werden beispielhaft zwei DR-Systeme vorgestellt und
verglichen, die verschiedenen Ansätzen folgen. Google Dataset Search,
ein sehr umfassender dezentraler und disziplinübergreigender Dienst,
wird PANGAEA, einem zentralen und disziplinspezifischen Dienst
gegenübergestellt.
Dezentral und disziplinübergreifend: Google Dataset Search
2018 wurde Google Dataset Search in der Beta-Version veröffentlicht. Der Dienst nahm 2020 offiziell den Betrieb auf (Noy und Benjelloun 2020).
Datenquellen: Der Index von Google Dataset Search
basiert zwar auf Crawls, im Gegensatz zur Google Websuchmaschine aber
zugleich auf strukturierten Metadaten. Datenlieferanten zeichnen
Metadaten nach bestimmten Standards (schema.org und DCAT) aus und
stellen diese strukturierten Metadaten über die landing pages
individueller Datensätze zur Verfügung. Ein Crawler sammelt diese
Metadaten, die anschließend verarbeitet und indexiert werden. Anfragen
von Nutzenden werden mit dem Index abgeglichen und Ergebnisse nach
Relevanz sortiert angezeigt. Die Relevanzbewertung basiert auf demselben
Ansatz wie die Google Websuchmaschine, bezieht jedoch auch Aspekte von
Metadatenqualität ein (Brickley, Burgess, und Noy 2019).
Die Größenverteilung der Datenquellen in Google Dataset Search ist stark
verzerrt: Die 20 größten Datenlieferanten machen 78 % des gesamten
Bestands aus (Benjelloun, Chen, und Noy 2020). Welche Inhalte der Google
Dataset Search Index im Detail umfasst, ist unbekannt. Google Dataset
Search indexiert auch Aggregatoren von Metadaten, beispielsweise
DataCite. Das führt dazu, dass die Registrierung von DOIs neben anderen
Vorteilen auch als Strategie empfohlen wird, um Datensätze über Google
Dataset Search auffindbar zu machen (Masson et al. 2021).
Metadaten: Da der Dienst disziplinübergreifend konzipiert ist, ist das verwendete Metadatenschema sehr generisch. Außerdem gibt es nur zwei Pflichtfelder: Titel und Beschreibung. Daraus ergeben sich Probleme in Bezug auf die Metadatenqualität, insbesondere die Vollständigkeit. So sind beispielsweise Lizenzinformationen nur für 34 % der Datensätze verfügbar (Benjelloun, Chen, und Noy 2020).
Sucheinstiege: Der Sucheinstieg bei Google Dataset Search ist auf eine einfache Keywordsuche beschränkt, auch die Präsentation der Ergebnisse ist einfach gehalten. Eine niedrigschwellige Anwendung muss jedoch kein Nachteil sein, sondern könnte die Nachnutzung von Daten popularisieren und Anreize für das Publizieren von Datensätzen schaffen (Canino 2019).
Ergebnispräsentation: Ergebnisse werden in Google Dataset Search mit den vorhandenen Metadaten dargestellt (siehe Abbildung 1). Sofern vorhanden, wird die räumliche Abdeckung des Datensatzes auf einer Karte gezeigt.
Zentral und disziplinspezifisch: PANGAEA
PANGAEA nahm 1994 den Betrieb auf. Das disziplinspezifische Forschungsdatenrepositorium hat sich auf das Publizieren georeferenzierter Datensätze aus Bereichen der Erdsystemwissenschaft spezialisiert (Diepenbroek et al. 2002).
Datenquellen: Der Suchdienst umfasst die in PANGAEA publizierten Datensätze.1
Metadaten: Metadaten in PANGAEA sind an die
spezifischen Besonderheiten der publizierten Datensätze angepasst. So
bietet das Format, das zur Beschreibung von Datensätzen genutzt wird,
die Möglichkeit, detaillierte Informationen zu dem dokumentierten
Ereignis, Expeditionen und den Erhebungsmethoden anzugeben (Diepenbroek
et al. 2017). Umfassende Kurations- und Qualitätssicherungsprozesse
stellen die Nützlichkeit der Metadaten sicher.
PANGAEA macht Metadaten offen (unter einer CC0-Lizenz) über
Schnittstellen2 zugänglich. Der Dienst legt Wert auf
die Interoperabilität der Metadaten und liefert sie in entsprechenden
Formaten an verschiedene Aggregatoren aus, beispielsweise GBIF oder
OpenAIRE. Metadaten werden außerdem nach schema.org ausgezeichnet über
die landing pages bereitgestellt. Diese Aktivitäten führen dazu, dass
die publizierten Datensätze auch in anderen dezentralen DR-Systemen gut
auffindbar sind.
Sucheinstiege: PANGAEA bietet neben einer einfachen Keywordsuche auch Browsing nach Disziplinen und über eine Karte an. Das PANGAEA Data Warehouse ermöglicht Datennutzenden außerdem das effiziente Zusammenstellen von Datensätzen nach selbst definierten Parametern wie beispielsweise alle Messungen einer bestimmten Größe für eine Region.3
Ergebnispräsentation: PANGAEA stellt den Kontext von Datensätzen beispielsweise durch Details zur Datenerhebung oder Projekte und andere Publikationen, die mit dem Datensatz in Zusammenhang stehen (siehe Abbildung 2), sehr ausführlich dar. Die räumliche Abdeckung des Datensatzes wird auf einer Karte abgebildet. Außerdem werden Zitationsempfehlung, Ansichts- und Downloadzahlen sowie eine Übersicht der im Datensatz enthaltenen Variablen angezeigt.
Methode
Zwischen den hier vorgestellten Diensten gibt es inhaltliche Überschneidungen bei den Datenbeständen: Durch das Bereitstellen von Metadaten über die landing pages sorgt PANGAEA dafür, dass Datensätze auch in Google Dataset Search indexiert sind. Im Folgenden wird näherungsweise untersucht, wie erfolgreich Metadaten an Google Dataset Search übergeben werden. Zu diesem Zweck werden Metadatensätze verglichen, die in beiden Diensten vorliegen.
Datenerhebung
Metadaten für Google Dataset Search stammen aus einem Subset der indexierten Datensätze, das 2020 veröffentlicht wurde (Google Dataset Search 2020). Das Subset umfasst 17 Metadatenelemente für Datensätze, für die eine DOI oder ein anderer Identifier vorlag (3.602.027 Datensätze, Stand 16.10.2020). Da PANGAEA DOIs für alle publizierten Datensätze vergibt, sind diese auch in dem Datensatz enthalten. Zunächst wurden DOIs identifiziert, die in beiden Datenquellen auftreten (DOIs, die am 30.10.2022 über die PANGAEA OAI-OMH-Schnittstelle abrufbar waren sowie DOIs in dem veröffentlichten Subset von Google Dataset Search). Diese Bedingung trifft auf 364.255 Metadatensätze zu.
Metadaten für 10.000 zufällig ausgewählte PANGAEA-Datensätze wurden am 01.11.2022 über die OAI-PMH-Schnittstelle im Format PANGAEA MetaData abgefragt.4
Analyse
Zunächst wurde die Nutzung der verfügbaren Metadatenelemente im Subset von Google Dataset Search analysiert.
Anschließend wurde beispielhaft an zwei Metadatenelementen untersucht, welche Informationen die beiden vorgestellten Suchdienste für ein zufällig gewähltes Sample von 10.000 Metadatensätzen vorhalten:
- Informationen über die Methode, die der Datenerhebung zugrunde liegt (method in PANGAEA und measurementTechnique in Google Dataset Search)
- Informationen über Fördermittel, die für die Datenerhebung bereitgestellt wurden (funder in PANGAEA und funder in Google Dataset Search)
Die zwei beschriebenen Metadatenelemente wurden gewählt, da sie für PANGAEA-Datensätze häufig nicht in der Google Dataset Search vorlagen. Die Auswahl zielt auf eine Analyse möglicher Probleme beim Metadatenaustausch ab.
Ergebnisse
Metadaten in Google Dataset Search
Abbildung 3 zeigt, wie häufig die verfügbaren Metadatenelemente zur Beschreibung der PANGAEA-Datensätze in Google Dataset Search genutzt wurden. Tabelle 1 im Anhang beschreibt die Metadatenelemente und listet ihre Nutzung im Detail auf.
Fünf der in Abbildung 3 dargestellten Metadatenelemente sind in allen untersuchten Metadatensätzen vorhanden. Dazu zählen neben den zwei Pflichtelementen name und description auch dateModified, doi und url. Fünf weitere Elemente werden in über 90 % der Metadatensätze genutzt: distribution, provider, author, spatialCoverage und isAccessibleForFree. Die Elemente variablesMeasured und temporalCoverage liegen für die Mehrzahl der Metadatensätze vor.
Im Vergleich deutlich weniger genutzt werden funder und sameAs, während drei Metadatenelemente in diesem Bestand nicht vorkommen (alternateName, identifier, measurementTechnique). Die mangelnde Nutzung einiger dieser Elemente kann damit erklärt werden, dass sie nicht auf alle Datensätze zutreffen – so hat nicht jeder Datensatz alternative Titel, URLs oder Identifier, die in den Metadaten abgebildet werden können.
Vergleich zwischen PANGAEA und Google Dataset Search
Abbildung 4 zeigt anhand eines zufällig gewählten Samples von 10.000 Datensätzen, die in beiden Datenquellen beschrieben sind, Unterschiede in der Verfügbarkeit von Informationen zu Förderung (funder) und Methoden (method).
Informationen zu Fördermitteln sind in PANGAEA etwas häufiger vorhanden als in Google Dateset Search; aber auch in PANGAEA sind diese Angaben nicht weit verbreitet. Unterschiede zwischen den beiden DR-Systemen zeigen sich besonders deutlich in der Verfügbarkeit von Informationen zu Methoden, die der Datenerhebung zugrunde liegen. Während diese Angaben in PANGAEA für fast alle Datensätze vorliegen (96,02 % ; n = 9.602), fehlen sie in Google Dataset Search komplett.
Diskussion
DR ist ein schnell wachsendes Forschungsfeld innerhalb von IR, was
sicher von der steigenden Anzahl verfügbarer Datensätze durch
Open-Science-Initiativen beeinflusst wird.
DR-Systeme orientieren sich bisher stark an IR-Systemen, werden jedoch
nicht immer den objekttypspezifischen Anforderungen gerecht, die
Datensätze mit sich bringen können. Zu den aktuellen Herausforderungen
im Bereich DR zählt das Fehlen von Suchansätzen, die über Keywordsuche
und Filteroptionen hinausgehen, sowie der Fokus auf strukturierte
Metadaten, da Metadaten für Forschungsdaten nicht immer in ausreichendem
Umfang vorliegen oder Qualitätsanforderungen beziehungsweise
Informationsbedürfnissen entsprechen. Auch stellt der Mangel an
spezialisierten Evaluationskonzepten für DR-Systeme ein Problem dar. Nur
wenige Repositorienbetreiber*innen haben ihr DR-System in der
Vergangenheit evaluiert. Dadurch fehlen beispielsweise gesicherte
Erkenntnisse über die Eignung des DR-Systems für das erfolgreiche
Auffinden geeigneter Datensätze, und damit auch Ansätze für die
Verbesserung des Dienstes.
Die Suche nach Daten unterscheidet sich in einigen Aspekten von der
Suche nach Textpublikationen. Darum ist es wichtig, das
Informationsverhalten von Datensuchenden gezielt zu betrachten. In den
vergangenen Jahren gab es eine Reihe von Vorhaben mit dieser
Zielsetzung, vor allem in den Sozialwissenschaften. Die Ergebnisse
zeigen, dass Datensuchende auf verschiedene Quellen zurückgreifen, auch
in Kombination. Dabei nutzen sie nicht nur spezialisierte
Datensuchdienste, sondern auch persönliche Kontakte oder Verweise in
Textpublikationen. Auch Websuchmaschinen werden bei der Datensuche
häufig genutzt. Bei der Nutzung von Websuchmaschinen fallen Muster wie
das Ergänzen der Suchanfrage um Begriffe wie data
oder die Namen
bekannter Datenrepositorien auf. Suchanfragen in spezialisierten
Datensuchdiensten beinhalten häufig Einschränkungen, die sich auf
bestimmte Eigenschaften von Datensätzen beziehen, beispielsweise die
räumliche oder zeitliche Abdeckung. Eine verbreitete Strategie scheint
das bewusste Formulieren kurzer Anfragen zu sein, um lange Trefferlisten
zu erzeugen, die dann manuell geprüft werden. Insgesamt sollten
spezialisierte Datensuchdienste stärker beworben werden, damit
Forschende wissen, wo sie geeignete Daten finden können.
Wie für die Suche nach Textpublikationen haben sich verschiedene Arten von Suchdiensten herausgebildet, die sich beispielsweise im Umfang der indexierten Datenquellen (zentral – dezentral) und dem disziplinären Fokus (disziplinspezifisch – disziplinübergreifend) unterscheiden. Disziplinspezifische und zentrale DR-Systeme wie PANGAEA können stärker als disziplinübergreifende oder dezentrale Dienste (zum Beispiel Google Dataset Search) auf spezielle Informationsbedürfnisse ihrer Nutzenden eingehen, was sich beispielsweise an den durchsuchbaren Metadaten, den zur Verfügung gestellten Sucheinstiegen und der Präsentation der Ergebnisse zeigt. Der Vorteil von dezentralen Diensten ist, dass sie mehrere Datenbestände aggregieren und durchsuchbar machen. Sie können zwar nicht auf spezielle Informationsbedürfnisse eingehen, schaffen aber schwellenarme und bestandsübergreifende Angebote für DR. Dadurch tragen sie zu einer besseren Sichtbarkeit von Datensätzen bei, was auch im Interesse von Repositorien wie PANGAEA ist.
Metadaten der Datensätze, die in PANGAEA publiziert wurden, werden auch von Google Dataset Search indexiert. Der Metadatenaustausch zwischen den Diensten ist sehr effektiv, denn der Beschreibungsgrad von PANGAEA-Datensätzen in Google Datasest Search ist verglichen mit anderen Datenquellen überdurchschnittlich gut. So sind Informationen über Autor*innen nur für 14,2 % aller Datensätze im untersuchten Subset von Google Dataset Search vorhanden (Benjelloun, Chen und Noy 2020), während die Angabe für mehr als 90 % der PANGAEA-Datensätze vorliegen. Die Analyse zeigte jedoch, dass Informationen zu Erhebungsmethoden nicht in vollständigem Umfang weitergegeben werden. Eine mögliche Erklärung dafür könnte sein, dass PANGAEA zu dem Zeitpunkt, an dem das Subset erstellt wurde (2020), das Mapping zwischen dem Metadatenschemata PANGAEA MetaData und schema.org noch nicht optimiert hatte. Dadurch könnten Informationen zur angewendeten Methode, die intern vorhanden sind, nicht in die landing pages eingebettet und darum nicht von Crawls erfasst werden.
Metadatenelemente, die in Google Dataset Search genutzt werden, sind überwiegend beschreibend und nicht sehr umfangreich. Sie dienen der Auffindbarkeit, indem identifizierende Eigenschaften (zum Beispiel Titel, Autor*in) sowie der Kontext (zum Beispiel räumliche und zeitliche Abdeckung) abgebildet werden. Demgegenüber können Forschungsdaten in PANGAEA durch ein detailliertes Metadatenschema deutlich präziser beschrieben werden. Darüber hinaus werden bei PANGAEA kontrollierte Vokabulare eingesetzt, die semantische Bezüge zwischen Datensätzen herstellen und die Interoperabilität verbessern.
Fazit
Durch die zunehmende Verfügbarkeit von publizierten Forschungsdaten gewinnt Dataset Retrieval an Bedeutung. Aktuell findet das Thema viel Aufmerksamkeit in der Forschung, zum Beispiel mit Blick auf die Anpassung von Suchdiensten an objekttypspezifische Besonderheiten von Forschungsdaten oder das Informationsverhalten von Datensuchenden. Auch wenn der Metadatenaustausch nicht immer reibungslos abläuft, entwickelt sich nach und nach ein Ökosystem ineinandergreifender DR-Systeme. Einige sind stark an die Bedürfnisse von Datensuchenden angepasst, während andere mehrere Datenbestände aggregieren und schwellenarme Sucheinstiege anbieten. DR-Systeme vereinfachen das Auffinden von Forschungsdaten für die Nachnutzung und tragen so zum Erfolg von Open-Science-Initiativen bei.
Limitationen
Der Vergleich der hier vorgestellten Dienste basiert unter anderem auf einem Subset, das Google Dataset Search 2020 veröffentlicht und seither nicht aktualisiert hat. Metadaten von PANGAEA wurden demgegenüber 2022 gesammelt. Aufgrund dieser zeitlichen Differenz muss der Vergleich als ungefähre Annäherung gelten, die verdeutlichen soll, dass der Metadatenaustausch zwischen Diensten nicht immer reibungslos abläuft.
Anhang A
| Element | Beschreibung | Verwendung (total) | Verwendung (anteilig) |
|---|---|---|---|
| dateModified | Zeitpunkt, zu dem der Datensatz zuletzt bearbeitet wurde | 36.4255 | 100 % |
| description | Beschreibung des Datensatzes | 36.4255 | 100 % |
| doi | DOI des Datensatzes | 36.4255 | 100 % |
| name | Titel des Datensatzes | 36.4255 | 100 % |
| url | URL des Datensatzes | 36.4255 | 100 % |
| distribution | Angaben zum Download des Datensatzes | 36.4221 | 99,99 % |
| provider | Organisation, die den Datensatz zur Verfügung stellt | 358.051 | 98,3 % |
| author | Autor*innen des Datensatzes | 353.825 | 97,14 % |
| spatialCoverage | Räumliche Abdeckung des Datensatzes | 333.179 | 91,47 % |
| isAccessibleForFree | Indikator, der angibt, ob der Datensatz frei verfügbar ist | 329.631 | 90,49 % |
| variablesMeasured | Gemessene Variablen, die im Datensatz repräsentiert werden | 312.664 | 85,84 % |
| temporalCoverage | Zeitliche Abdeckung des Datensatzes | 269.335 | 73,49 % |
| funder | Fördermittel, die zur Erhebung des Datensatzes zur Verfügung gestellt wurden | 37.269 | 10,23 % |
| sameAs | Alternative URL des Datensatzes | 27.666 | 7,6 % |
| alternateName | Alternativer Titel des Datensatzes | 0 | 0 % |
| identifier | Identifier (außer DOI) des Datensatzes | 0 | 0 % |
| measurementTechnique | Methode, die zur Messung der repräsentierten Variablen angewendet wurde | 0 | 0 % |
Literaturverzeichnis
Benjelloun, Omar, Shiyu Chen, und Natasha Noy. 2020. Google
Dataset Search by the Numbers.
In The Semantic Web – ISWC
2020, edited by Jeff Pan, Valentina Tamma, Claudia d’Amato,
Krzysztof Janowicz, Bo Fu, Axel Polleres, Oshani Seneviratne, und Lalana
Kagal, 667–82. Lecture Notes in Computer Science. Springer International
Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-62466-8_41.
Borst, Timo, und Fidan Limani. 2020. Patterns for Searching Data
on the Web Across Different Research Communities.
LIBER
Quarterly 30 (1): 1–21. https://doi.org/10.18352/lq.10317.
Brickley, Dan, Matthew Burgess, und Natasha Noy. 2019. Google
Dataset Search: Building a Search Engine for Datasets in an Open Web
Ecosystem.
In The World Wide Web Conference, 1365–75. New
York: Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3308558.3313685.
Canino, Adrienne. 2019. Deconstructing Google Dataset Search.
Public Services Quarterly 15 (3): 248–55. https://doi.org/10.1080/15228959.2019.1621793.
Carevic, Zeljko, Dwaipayan Roy, und Philipp Mayr. 2020.
Characteristics of Dataset Retrieval Sessions: Experiences from a
Real-Life Digital Library.
In Digital Libraries for Open
Knowledge, edited by Mark Hall, Tanja Merčun, Thomas Risse, und
Fabien Duchateau, 185–93. Lecture Notes in Computer Science. Springer.
https://doi.org/10.1007/978-3-030-54956-5_14.
Chapman, Adriane, Elena Simperl, Laura Koesten, George
Konstantinidis, Luis-Daniel Ibáñez, Emilia Kacprzak, und Paul Groth.
2020. Dataset Search: A Survey.
The VLDB Journal 29 (1):
251–72. https://doi.org/10.1007/s00778-019-00564-x.
Chen, Jinchi, Xiaxia Wang, Gong Cheng, Evgeny Kharlamov, und Yuzhong
Qu. 2019. Towards More Usable Dataset Search: From Query
Characterization to Snippet Generation.
In Proceedings of the
28th ACM International Conference on Information and Knowledge
Management, 2445–48. New York: Association for Computing Machinery.
https://doi.org/10.1145/3357384.3358096.
Dede Şener, Duygu, Hasan Ogul, und Selen Basak. 2022. Text-Based
Experiment Retrieval in Genomic Databases.
Journal of
Information Science, 01655515221118670. https://doi.org/10.1177/01655515221118670.
Devaraju, Anusuriya, und Shlomo Berkovsky. 2018. A Hybrid
Recommendation Approach for Open Research Datasets.
In
Proceedings of the 26th Conference on User Modeling, Adaptation and
Personalization, 207–11. New York, NY: Association for Computing
Machinery. https://doi.org/10.1145/3209219.3209250.
Diepenbroek, Michael, Hannes Grobe, Manfred Reinke, Uwe Schindler,
Reiner Schlitzer, Rainer Sieger, und Gerold Wefer. 2002. PANGAEA—an
Information System for Environmental Sciences.
Computers &
Geosciences 28 (10): 1201–10. https://doi.org/10.1016/S0098-3004(02)00039-0.
Diepenbroek, Michael, Uwe Schindler, Robert Huber, Stéphane Pesant,
Markus Stocker, Janine Felden, Melanie Buss, und Matthias Weinrebe.
2017. Terminology Supported Archiving and Publication of
Environmental Science Data in PANGAEA.
Journal of
Biotechnology 261: 177–86. https://doi.org/10.1016/j.jbiotec.2017.07.016.
Friedrich, Tanja. 2020. Looking for Data.
Dissertation,
Berlin: Humboldt Universität zu Berlin. https://doi.org/10.18452/22173.
Google Dataset Search. 2020. Dataset Search: Metadata for
Datasets.
https://www.kaggle.com/datasets/1d97de37cb96c2c62182d22bf5924e0371933002bb7e5c46ba205b8a88de2e21.
Gregory, Kathleen, Helena Cousijn, Paul Groth, Andrea Scharnhorst,
und Sally Wyatt. 2020. Understanding Data Search as a Socio-Technical
Practice.
Journal of Information Science 46 (4): 459–75. https://doi.org/10.1177/0165551519837182.
Gregory, Kathleen, Paul Groth, Helena Cousijn, Andrea Scharnhorst,
und Sally Wyatt. 2019. Searching Data: A Review of Observational Data
Retrieval Practices in Selected Disciplines.
Journal of the
Association for Information Science and Technology 70 (5): 419–32.
https://doi.org/10.1002/asi.24165.
Gregory, Kathleen, Paul Groth, Andrea Scharnhorst, und Sally Wyatt.
2020. Lost or Found? Discovering Data Needed for Research.
Harvard Data Science Review 2 (2). https://doi.org/10.1162/99608f92.e38165eb.
Ibáñez, Luis-Daniel, und Elena Simperl. 2022. A Comparison of
Dataset Search Behaviour of Internal Versus Search Engine Referred
Sessions.
In ACM SIGIR Conference on Human Information
Interaction and Retrieval, 158–68. New York: Association for
Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3498366.3505821.
Kacprzak, Emilia, Laura Koesten, Luis-Daniel Ibáñez, Tom Blount, Jeni
Tennison, und Elena Simperl. 2019. Characterising Dataset Search—An
Analysis of Search Logs and Data Requests.
Journal of Web
Semantics 55: 37–55. https://doi.org/10.1016/j.websem.2018.11.003.
Kacprzak, Emilia, Laura Koesten, Luis-Daniel Ibáñez, Elena Simperl,
und Jeni Tennison. 2017. A Query Log Analysis of Dataset Search.
In Web Engineering, edited by Jordi Cabot, Roberto De Virgilio,
und Riccardo Torlone, 429–36. Lecture Notes in Computer Science.
Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-60131-1_29.
Kern, Dagmar, und Brigitte Mathiak. 2015. Are There Any
Differences in Data Set Retrieval Compared to Well-Known Literature
Retrieval?
In Research and Advanced Technology for Digital
Libraries, edited by Sarantos Kapidakis, Cezary Mazurek, und Marcin
Werla, 197–208. Lecture Notes in Computer Science. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-24592-8_15.
Khalsa, SiriJodha, Peter Cotroneo, und Mingfang Wu. 2018. A Survey
of Current Practices in Data Search Services.
https://doi.org/10.17632/7j43z6n22z.1.
Koesten, Laura M., Emilia Kacprzak, Jenifer F. A. Tennison, und Elena
Simperl. 2017. The Trials and Tribulations of Working with Structured
Data: -a Study on Information Seeking Behaviour.
In Proceedings
of the 2017 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems,
1277–89. New York: Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3025453.3025838.
Krämer, Thomas, Andrea Papenmeier, Zeljko Carevic, Dagmar Kern, und
Brigitte Mathiak. 2021. Data-Seeking Behaviour in the Social
Sciences.
International Journal on Digital Libraries 22
(2): 175–95. https://doi.org/10.1007/s00799-021-00303-0.
Kunze, Sven, und Sören Auer. 2013. Dataset Retrieval.
In, 1–8.
https://doi.org/10.1109/ICSC.2013.12.
Luk, Robert. 2022. Why Is Information Retrieval a Scientific
Discipline?
Foundations of Science 27 (2): 427–53. https://doi.org/10.1007/s10699-020-09685-x.
Masson, Arnaud, Guido De Marchi, Bruno Merin, Maria Sarmiento, David
Wenzel, und Beatriz Martinez. 2021. Google Dataset Search and DOI for
Data in the ESA Space Science Archives.
Advances in Space
Research 67 (8): 2504–16. https://doi.org/10.1016/j.asr.2021.01.035.
Meadow, Charles, Bert Boyce, Donald Kraft, und Carol Barry. 2007. Text Information Retrieval Systems. Cambridge, MA: Academic Press.
Noy, Natasha, und Omar Benjelloun. 2020. An Analysis of Online
Datasets Using Dataset Search.
Google AI Blog. http://ai.googleblog.com/2020/08/an-analysis-of-online-datasets-using.html.
Roy, Dwaipayan, Zeljko Carevic, und Philipp Mayr. 2022. Studying
Retrievability of Publications und Datasets in an Integrated Retrieval
System.
In Proceedings of the 22nd ACM/IEEE Joint Conference on
Digital Libraries, 1–9. New York, NY: Association for Computing
Machinery. https://doi.org/10.1145/3529372.3530931.
Sanderson, Mark, und Bruce Croft. 2012. The History of Information
Retrieval Research.
Proceedings of the IEEE 100 (Special
Centennial Issue): 1444–51. https://doi.org/10.1109/JPROC.2012.2189916.
Sun, Guangyuan, Tanja Friedrich, Kathleen Gregory, und Brigitte
Mathiak. 2022. Are We Building the Data Discovery Infrastructure
Researchers Want? Comparing Perspectives of Support Specialists und
Researchers.
arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.14655.
Wang, Xu, Zhisheng Huang, und Frank van Harmelen. 2020. Evaluating
Similarity Measures for Dataset Search.
In Web Information
Systems Engineering – WISE 2020, edited by Zhisheng Huang, Wouter
Beek, Hua Wang, Rui Zhou, und Yanchun Zhang, 38–51. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-62008-0_3.
Wu, Mingfang, Fotis Psomopoulos, Siri Jodha Khalsa, und Anita de
Waard. 2019. Data Discovery Paradigms: User Requirements and
Recommendations for Data Repositories.
Data Science Journal
18 (1): 3. https://doi.org/10.5334/dsj-2019-003.
PANGAEA Terms of Use: https://www.pangaea.de/about/terms.php↩︎
Es werden verschiedene Schnittstellen angeboten, siehe die API-Dokumentation: https://ws.pangaea.de/↩︎
PANGAEA Data Warehouse: https://www.pangaea.de/tools/↩︎
PANGAEA MetaData: http://ws.pangaea.de/schemas/pangaea/MetaData.xsd↩︎
Dorothea Strecker ist Wissenschaftliche Mitarbeiterin im Projekt re3data COREF am Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft der Humboldt-Universität zu Berlin.