Reproduzierbarkeit – ein Schlüssel zu mehr
InnovationWarum Forschung wiederholbar sein
muss
Was erwartet dich?
In dieser Episode geht es um eine zentrale Grundlage guter
Wissenschaft: Reproduzierbarkeit. Dr.-Ing. Felix Engel von der
TIB – Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften
und Universitätsbibliothek in Hannover erklärt, warum
Forschungsergebnisse nachvollziehbar und überprüfbar sein müssen,
welche Rolle Metadaten und Ontologien dabei spielen und warum
gemeinsame Begriffe und Standards für die Nachnutzung von
Forschungsdaten entscheidend sind. Es geht um Open Science,
Künstliche Intelligenz und die Frage, wie aus gut dokumentierten
Forschungsdaten die Grundlage für neue Erkenntnisse und
Innovationen wird.
Themen der Episode:
Reproduzierbarkeit – Forschung muss überprüfbar
sein:
Warum es nicht reicht, Ergebnisse zu veröffentlichen – und
welche Informationen andere Forschende brauchen, um Experimente
nachvollziehen und validieren zu können.
Metadaten – Daten brauchen Kontext:
Wie zusätzliche Informationen Forschungsdaten auffindbar und
verständlich machen und warum schon fehlende Angaben zu
Maßeinheiten gravierende Folgen haben können.
Ontologien – eine gemeinsame Sprache für
Forschung:
Wie Begriffe, Prozesse und Zusammenhänge eindeutig
beschrieben werden und dadurch auch für Maschinen interpretierbar
werden.
Open Science – Wissen teilen und
weiterverwenden:
Warum Daten, Software und Methoden zugänglich sein sollten
und welche Hürden dem Teilen von Forschungsdaten in der Praxis
entgegenstehen.
Künstliche Intelligenz – Unterstützung für
Forschungsdaten:
Wie KI beim Aufbau von Terminologien und Ontologien helfen
kann – und warum menschliches Fachwissen trotzdem unverzichtbar
bleibt.
Über den Gast:
Dr.-Ing. Felix Engel ist stellvertretender
Leiter der Abteilung Entwicklung an der TIB Hannover -
Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften und
Universitätsbibliothek. Zu seinen Arbeitsschwerpunkten gehört die
Schnittstelle zwischen Wissens- und Datenmanagement und
nachhaltige Forschung.
Mehr erfahren und vernetzen:
NFDI – Nationale Forschungsdateninfrastruktur:
https://www.nfdi.de/
NFDI4Ing: https://www.nfdi4ing.de/
NFDI4ING Terminology Service:
https://terminology.nfdi4ing.de/ts/
TIB Terminology Service: terminology.tib.eu/ts
ACM:
https://reviewers.acm.org/training-course/artifact-review-and-badging
Beispiel:
https://science.nasa.gov/mission/mars-climate-orbiter/
Zum Mitmachen:
Du hast Fragen? Schreib uns.
Kontakt: https://www.nfdi.de/kontakt/
Fachbegriffe/Glossar:
Repeatability, Reproducibility und
Replicability: Die Begriffe werden in der Literatur
nicht einheitlich verwendet. Definition nach ACM:
Repeatability: Ein Forscher kann seine eigenen Berechnungen
oder andere Ergebnisse zuverlässig wiederholen.
Reproducibility: Eine unabhängige Gruppe kann unter Verwendung
der vom Autor selbst erstellten Artefakte zu demselben Ergebnis
gelangen. Replicability. Eine unabhängige Gruppe kann dasselbe
Ergebnis erzielen, indem sie Artefakte verwendet, die sie
völlig eigenständig entwickelt hat.
Metadaten sind Informationen über Daten. Sie
beschreiben zum Beispiel, wer Daten erhoben hat, wann, wo, mit
welcher Methode, mit welchem Gerät, in welcher Einheit, mit
welcher Software und unter welchen Nutzungsbedingungen.
Ontologie: Eine Ontologie ist wie ein
Bedeutungsnetz: Sie legt fest, welche Begriffe es in einem
Fachgebiet gibt, was sie bedeuten und wie sie miteinander
zusammenhängen.
Open Science: Ein Ansatz, der darauf abzielt,
wissenschaftliche Prozesse und Ergebnisse möglichst offen,
transparent und nachvollziehbar zu gestalten und den Zugang zu
Publikationen, Daten, Methoden und Software zu erleichtern.
Interoperabilität: Meint hier, dass
unterschiedlicher Daten, Systeme oder Werkzeuge, über
Systemgrenzen hinweg Informationen auszutauschen und diese in
einem gemeinsamen Kontext zu verarbeiten. Dafür müssen Formate,
Begriffe und Bedeutungen möglichst standardisiert oder
zumindest miteinander verknüpfbar sein.
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