Die nachhaltige Bewahrung einer

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des établissements d'enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.

F. Gelati LIBREAS. Library Ideas, 36 (2019). 1

Die nachhaltige Bewahrung einer Forschungsdatenbank durch Linked Data. Laut welchem Vokabular? Das Institut für Zeitgeschichte München -Berlin 2 betreibt eine Forschungsdatenbank von personenbezogenen Daten mit mehr als 3000 Normdaten (Authority Records), die aus der proprietären Software für Sammlungsmanagement 3 als XML-Bestände exportiert werden können. Damit die Daten nachhaltig bewahrt werden, arbeitet das Institut an der Transformation der Einträge in Linked Data (Gelati 2019). Dafür wurde bereits eine Mapping-Musterdatei getestet, sodass man in den Quelldateien relevante Informationen selektieren und sie in die geeigneten Felder der Zieldateien überführen kann.

Da Linked-Data-konforme N-Triples-Bestände aus Subjekt-Prädikat-Objekt-Sätzen bestehen, ist es erforderlich zu bestimmen, welche Prädikate von welchen Linked Data-Vokabularen benutzt werden sollen.

Mit Wikidata, dem Normdaten-Projekt der Wikimedia Foundation, kann man beispielsweise den folgenden Satz erstellen:

  Francesco GelatiLinked Data bietet die Möglichkeit nicht nur normkonforme Datensätze zur Verfügung zu stellen sonder auch nachhaltig und langfristig Metadaten zu bewahren, wenn diese zu Linked Data Vokabularen verknüpft sind. Aber welches Vokabular soll man nutzen? Der Anwendungsfall einer Forschungsdatenbank des Instituts für Zeitgeschichte München -Berlin zeigt die Vorteile, Wikidata für die Erstellung von Linked-Data-Beständen zu benutzen und Wikidata/DBpedia als Backup-Vokabular zu verwenden.

Normgerechte Metadaten als Linked Data

Nur normgerechte und FAIR 1 -Metadaten sind wert, langfristig gespeichert zu werden. Zugleich erscheinen aber immer wieder neue Standards! Das bedeutet, dass aktuell normkonforme Metadaten in der Zukunft veraltet und kaum wiederverwendbar sein können. Das Dublin-Core-Datenformat, das im ersten Jahrzehnt des 21. Jahrhunderts sehr erfolgreich war, wird beispielsweise in Europa bereits heute immer seltener genutzt, da sich das Europeana-Datenmodell durchsetzt. Mit Linked Data kann man Datensätze erstellen, die später flexibel quasi als Informationsatome auch nach neuen Standards verknüpft und weiterverarbeitet werden können.

Linked Data Vokabulare

Doch warum soll man sich für Wikidata entscheiden? Das Repositorium https://lov.linkedda ta.es/ weist mehr als 100 Linked-Data-Vokabulare nach, die oft gleichwertige Einträge haben. Lassen wir uns das vorgenannte N-Triple-Beispiel weiter untersuchen. Mehrere Vokabulare enthalten die Eigenschaft "Sterbeort": https://www.wikidata.org/wiki/Property:P20 https://d-nb.info/standards/elementset/gnd#placeOfDeath http://id.loc.gov/ontologies/madsrdf/v1.html#deathPlace http://dbpedia.org/ontology/deathPlace http://sparql.cwrc.ca/ontology/cwrc.html#hasDeathPlace http://www.rdaregistry.info/Elements/u/#P60592 https://schema.org/deathPlace Jedes dieser Vokabulare kann als der zweite Teil des Beispielsatzes (statt https://www.wikida ta.org/wiki/Property:P20) Anwendung finden, um gleichlautende Resultate zu erzielen. Flexibilität gibt es auch mit den Objekten: Lassen wir uns das Sterbedatum prüfen. Meines Wissens bietet nur Wikidata eine exakte Entität für das Jahr 1920. Aber das Jahr 1920 kann sowohl als die volle Entität als auch als Kombination von integer("1920") und class(https://www.wikidata.org/wiki/Q577) ausgedrückt werden. http://example.com/33 https://www.wikidata.org/wiki/Property:P570 https://www.wikidata.org/wiki/Q2155 . http://example.com/33 https://www.wikidata.org/wiki/Property:P570 "1920"^^https://www.wikidata.org/wiki/Q577 .