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docs/de/infrastructures.md

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+# Infrastrukturen
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+## Grenzen der technischen Entwicklung in kleinen Projekten
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+Im Unterschied zu Projekten, die als Langzeitforschungen aus festen Haushaltsmitteln finanziert werden oder wiederholt nationale Gelder erhalten, was DigiKAR aber von Anfang an ein kleines und zeitlich begrenztes Projekt. Deshalb ist es mir besonders wichtig hier das Bild des “Digital Humanities Eisbergs” zu zeigen, dass ich immer wieder gerne zeige, um zu verdeutlichen, wie groß der Anteil an anstrengenden und oft wenig sichtbaren Vorarbeiten in den meisten digitalen Projekten  ist. Die Entwicklung von Nutzerportalen zur Datenexploration oder die Erstellung interaktiver Visualisierungen stellen nur die Spitze des Eisbergs im Bereich der Digital Humanities dar. Ein Großteil der Arbeit besteht in der oft manuellen Datensammlung, der Datenbereinigung und der Normalisierung der Daten, was je nach Quellenlage und Forschungsstand Jahre in Anspruch nehmen kann. Diese unsichtbare Arbeit ist jedoch entscheidend für die Qualität und Nutzbarkeit der Daten, die letztlich in Repositorien oder auf allgemein zuganglichen Webseiten präsentiert werden.
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+## Herausforderungen in der Datenbereitstellung
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+Wir stehen vor mehreren Herausforderungen in der Datenbereitstellung. Eine der größten Herausforderungen besteht darin, dass Forschungsinstitutionen oft keine nachhaltigen Infrastrukturen für die Entwicklung und den Einsatz digitaler Anwendungen bereitstellen. Nach Projektende werden digitale Anwendungen oft nur archiviert, und die weitere Nutzung der Rohdaten erfordert spezielle Vorkenntnisse. Zudem sind die Daten trotz der Nutzung standardisierter Formate wie JSON oft schwer zu verbinden, da Importvorlagen nicht immer alle notwendigen Details enthalten oder zu allgemeine Kategorien bilden (sh. DigiKAR Diskussionen bez. WHG Linked Places und Linked Traces). Die Dokumentation der Daten kostet viel Zeit und ist oft unzureichend, was die Nachnutzung der Daten erschwert. Darüber hinaus richten sich digitale Services häufig nur an eine spezifische Gruppe von Forschenden und sind nicht allgemein nachvollziehbar. Schließlich wirft die Arbeit mit verschiedenen Datenquellen Rechtefragen auf und kann die Veröffentlichung nach Open Science Kriterien verhindern.
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+## Chancen durch die Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI)
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+Die Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI), an der sich das IEG Mainz im Rahmen des geisteswissenschaftlichen 
+Konsortiums NDFI4Memory beteiligt, bietet hoffentlich neue Chancen, indem sie eine bedarfsorientierte, integrierende und 
+service-basierte Infrastruktur schafft. Diese soll einen kohärenten Datenraum für die Community ermöglichen und Anreize 
+für Datenpublikationen schaffen, die bisher kaum gewurdigt und daher vernachlassigt werden. Auch zu einer Erarbeitung 
+gemeinsamer Datenstandards in den historisch arbeitenden Wissenschaften will NDF4Memory beitragen. 
+Bestehende Datenstandards sind oft fachspezifisch oder nicht breit anwendbar, was die Interoperabilität der Daten 
+einschränkt. Eine service-basierte Infrastruktur kann hier Abhilfe schaffen und die Qualität und Nutzbarkeit der Daten 
+erheblich verbessern. Ich selbst freue mich sehr, dass NFDI4Memory sich z.B. um eine Jupyter Notebook Infrastruktur zur 
+kollaborativen Erstellung von Code bemuht.
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+Autor / Kontakt: Monika Barget (IEG Mainz, FASoS Maastricht)