Angesichts national und international verteilter, heterogener Datenbestände, die von unterschiedlichen Servicediensten, wie z. B. Archiven, Bibliotheken, universitären Datenrepositorien oder Forschungsdatenzentren unterhalten werden, stellt sich zunehmend die Frage, wie Daten sowohl im Kontext verschiedenster Disziplinen als auch im speziellen sozialwissenschaftlichen Kontext beschrieben und gefunden werden können.
Im Zusammenhang mit dem Thema „Interoperable Metadaten“ erforscht GESIS, wie vorhandene Metadatenstandards (wie z.B. DDI, Dublin Core, DataCite, da|ra) für die Entwicklung vernetzter Infrastrukturen zum Nachweis von Forschungsdaten verwendet werden können. Dazu ist es notwendig, dass die Metadaten in den verschiedenen Systemen aufeinander abbildbar, d.h. miteinander kompatibel sind. Erste Ergebnisse, wie beispielsweise die Verwendung der Metadaten des GESIS-Datenbestandskatalogs (DBK) im Katalog B2Find (EUDAT) sowie im Nachweissystem von OpenAire, zeigen, wie diese vernetzten Kataloge den integrierten Nachweis von Forschungsdaten auch aus unterschiedlichen Wissenschaftsdisziplinen ermöglichen.
- Bohr, Jeanette, and Florian Thirolf. 2024. "Standardizing metadata: a MISSY use case (Poster)." Conference on Smart Metadata for Official Statistics (COSMOS), 2024 edition, National Institute for Oriental Languages and Civilizations, Paris, 2024-04-11. http://cosmos-conference.org/2024/posters/p1_COSMOS_Poster%20A1_MISSY_final.pdf.
- Recker, Jonas, and Anja Perry. 2023. "Queering Data Queries: Facilitating the discovery of MORGAI data." IASSIST Conference 2023, 2023-06-01. doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.8005598.
- Bittermann, André, Veronika Batzdorfer, Sarah Marie Müller, and Holger Steinmetz. 2021. "Mining Twitter to detect hotspots in psychology." Zeitschrift für Psychologie 229 (1): 3-14. doi: https://doi.org/10.1027/2151-2604/a000437.
- Bensmann, Felix, Lars Heling, Stefan Jünger, Loren Mucha, Maribel Acosta, Jan Göbel, Gotthard Meinel, Sujit Sikder, York Sure-Vetter, and Benjamin Zapilko. 2020. "An Infrastructure for Spatial Linking of Survey Data." Data Science Journal 19 (1): 27. doi: https://doi.org/10.5334/dsj-2020-027.
- Jünger, Stefan, Kerrin Borschewski, and Wolfgang Zenk-Möltgen. 2019. "Documenting georeferenced social science survey data: Limits of metadata standards and possible solutions." Journal of Map & Geography Libraries 15 (1): 68-95. doi: https://doi.org/10.1080/15420353.2019.1659903. https://www.tandfonline.com/eprint/IQCYSYEG3UHYRA3EE7SX/full?target=10.1080/15420353.2019.1659903.
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