Open Access

This paper summarizes the results of a comprehensive statistical analysis on a corpus of open access articles and contained figures. It gives an insight into quantitative relationships between illustrations or types of illustrations, caption lengths, subjects, publishers, author affiliations, article citations and others.

Research information, i.e., data about research projects, organisations, researchers or research outputs such as publications or patents, is spread across the web, usually residing in institutional and personal web pages or in semi-open databases and information systems. While there exists a wealth of unstructured information, structured data is limited and often exposed following proprietary or less-established schemas and interfaces. Therefore, a holistic and consistent view on research information across organisational and national boundaries is not feasible. On the other hand, web crawling and information extraction techniques have matured throughout the last decade, allowing for automated approaches of harvesting, extracting and consolidating research information into a more coherent knowledge graph. In this work, we give an overview of the current state of the art in research information sharing on the web and present initial ideas towards a more holistic approach for boot-strapping research information from available web sources.

Der Arbeitsalltag von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern hat sich in den letzten Jahren dramatisch verändert. Forschen, Schreiben und Publizieren sind mittlerweile stark durch netzbasierte Anwendungen geprägt. Das digitale Zeitalter aber hat nicht nur neue technische Werkzeuge hervorgebracht, sondern auch neue Wege eröffnet, um Wissen zu generieren und zu verbreiten. Dies gilt sowohl innerhalb der akademischen Welt als auch über diese hinaus. Das Arbeiten mit dem Netz stellt unsere bisherigen etablierten wissenschaftlichen Praktiken in Frage. Forschung wird zunehmend vernetzt, kollaborativ, multimedial, trans- bzw. interdisziplinär durchgeführt. Das vorliegende Handbuch beschreibt diese sich herausbildenden wissenschaftlichen Praktiken. Ziel der Autoren war es dabei, ein praxisnahes und leicht verständliches Handbuch zu schreiben.

Digitale 3D-Modelle der Architektur – z.B. Modelle von Gebäuden, Inneneinrichtungsgegenständen und Bauteilen – haben innerhalb der letzten fünf Jahrzehnte sowohl die analogen, auf Papier basierenden Zeichnungen als auch die physischen Modelle aus ihrer planungs-, ausführungs- und dokumentationsunterstützenden Rolle verdrängt. Als Herausforderungen bei der Integration von 3D-Modellen in digitale Bibliotheken und Archive sind zunächst die meist nur rudimentäre Annotation mit Metadaten seitens der Autoren und die nur implizit in den Modellen vorhandenen Informationen zu nennen. Aus diesen Defiziten resultiert ein aktuell starkes Interesse an inhaltsbasierter Erschließung durch vernetzte Nutzergruppen oder durch automatisierte Verfahren, die z.B. aufgrund von Form- oder Strukturmerkmalen eine automatische Kategorisierung von 3D-Modellen anhand gegebener Schemata ermöglichen. Die teilweise automatische Erkennung von objektinhärenter Semantik vergrößert die Menge an diskreten und semantisch unterscheidbaren Einheiten. Darüber hinaus sind digitale 3D-Modelle zumeist hierarchisch aufgebaut; sie enthalten weitere komplexe Modelle, die wiederum in sich geschachtelt sein können und in einzelnen Fällen einen eigenständigen Nachweis als 3D-Modell wünschenswert machen. 3D-Modelle als Content im World Wide Web können sowohl untereinander als auch mit anderen textuellen wie nichttextuellen Objekten verknüpft werden, also Teil von aggregierten Dokumenten sein. Eine weitere Notwendigkeit ist die Vernetzung mit inhaltlich relevanten Ereignissen, Orten, Begriffen, Personen oder realen Objekten sowie die explizite Beschreibung der Relationen zwischen dem Modell selbst und diesen Entitäten seines spezifischen Kontextes. Die Aggregationen bzw. der Modellkontext sowie die inhärenten Entitäten erfordern Instrumente der Organisation, um dem Benutzer bei der Suche nach Informationen einen Mehrwert zu bieten, insbesondere dann, wenn textbasiert nach Informationen zum Modell und zu dessen Kontext gesucht wird. In der vorliegenden Arbeit wird ein Metadatenmodell zur gezielten Strukturierung von Information entwickelt, welche aus 3D-Architekturmodellen gewonnen wird. Mittels dieser Strukturierung kann das Modell mit weiterer Information vernetzt werden. Die Anwendung etablierter Ontologien sowie der Einsatz von URIs machen die Informationen nicht nur explizit, sondern beinhalten auch eine semantische Information über die Relation selbst, sodass eine Interoperabilität zu anderen verfügbaren Daten im Sinne der Grundprinzipien des Linked-Data-Ansatzes gewährleistet wird. Diese Herangehensweise hat im Gegensatz zu einem Ansatz, der Metadaten als Records auffasst, das Potenzial, Relationen zu jeglichen modellrelevanten Entitäten im Suchraum herzustellen und zugleich diese Relationen für weitere wissensbildende Prozesse verfügbar zu machen.

Digital data on tangible and intangible cultural assets is an essential part of daily life, communication and experience. It has a lasting influence on the perception of cultural identity as well as on the interactions between research, the cultural economy and society. Throughout the last three decades, many cultural heritage institutions have contributed a wealth of digital representations of cultural assets (2D digital reproductions of paintings, sheet music, 3D digital models of sculptures, monuments, rooms, buildings), audio-visual data (music, film, stage performances), and procedural research data such as encoding and annotation formats. The long-term preservation and FAIR availability of research data from the cultural heritage domain is fundamentally important, not only for future academic success in the humanities but also for the cultural identity of individuals and society as a whole. Up to now, no coordinated effort for professional research data management on a national level exists in Germany. NFDI4Culture aims to fill this gap and create a usercentered, research-driven infrastructure that will cover a broad range of research domains from musicology, art history and architecture to performance, theatre, film, and media studies. The research landscape addressed by the consortium is characterized by strong institutional differentiation. Research units in the consortium's community of interest comprise university institutes, art colleges, academies, galleries, libraries, archives and museums. This diverse landscape is also characterized by an abundance of research objects, methodologies and a great potential for data-driven research. In a unique effort carried out by the applicant and co-applicants of this proposal and ten academic societies, this community is interconnected for the first time through a federated approach that is ideally suited to the needs of the participating researchers. To promote collaboration within the NFDI, to share knowledge and technology and to provide extensive support for its users have been the guiding principles of the consortium from the beginning and will be at the heart of all workflows and decision-making processes. Thanks to these principles, NFDI4Culture has gathered strong support ranging from individual researchers to highlevel cultural heritage organizations such as the UNESCO, the International Council of Museums, the Open Knowledge Foundation and Wikimedia. On this basis, NFDI4Culture will take innovative measures that promote a cultural change towards a more reflective and sustainable handling of research data and at the same time boost qualification and professionalization in data-driven research in the domain of cultural heritage. This will create a long-lasting impact on science, cultural economy and society as a whole.