E. Böker / CC BY 4.0

Das Zitieren von Daten

Prinzipien und Varianten

Das Zitieren von Forschungsdaten ist Teil der guten wissenschaftlichen Praxis. Im Folgenden werden einige grundsätzliche Prinzipien und Möglichkeiten vorgestellt. 

 Prinzipien der Zitierung von Forschungsdaten

Zur Orientierung wurden von verschiedenen wissenschaftlichen Gruppen Vorschläge erarbeitet. Mitglieder der häufig genannten Initiative Force11  stellten im Jahr 2014 acht Prinzipien zur Zitierung von Forschungsdaten vor, die sich sowohl an Datenautorinnen und -autoren als auch an Datennutzerinnen und -nutzer richten.

Für Datennutzende wichtig

  • Daten sind legitime, zitierbare Produkte wissenschaftlicher Tätigkeit. Das Zitieren von Forschungsdaten ist genauso unerlässlich wie das Zitieren von Publikationen oder anderen Ergebnissen wissenschaftlicher Arbeit.[1]
  • Daten sollten so zitiert werden, dass alle Personen, die zur Datenerstellung beigetragen haben, berücksichtigt werden.[2]
  • Wenn sich eine Behauptung in der wissenschaftlichen Literatur auf Daten stützt, sollten die damit zusammenhängenden Daten grundsätzlich zitiert werden.[3]
  • Die Zitierung von Daten sollte eine persistente Methode zur Identifikation beinhalten, die durch Maschinen ausführbar und global einzigartig ist sowie in großem Umfang von einer Community genutzt wird.[4]
  • Die Zitierung von Forschungsdaten sollte den Zugriff zu den Daten und den damit verbundenen Metadaten, Dokumentationen, Programmcodes und anderen Materialien erleichtern, soweit dies für einen sinnvollen Gebrauch durch Menschen und Maschinen notwendig ist.[5]

Für Datenautorinnen und Datenautoren wichtig

  • Eindeutige Identifikatoren und Metadaten sollten über die dargelegte Lebensspanne der Daten bestehen bleiben.[6]
  • Die Datenzitierung sollte die Identifikation, den Zugriff und die Überprüfung der Daten, die eine Behauptung stützen, vereinfachen. Datenzitierungen oder deren Metadaten sollten Informationen über die Herkunft beinhalten und ausreichend beständig sein, damit die Überprüfung von Zeitintervallen, Versionen oder granularen Merkmalen der Daten erleichtert wird und festgestellt werden kann, ob die zitierten Daten den abgerufenen Daten entsprechen.[7]
  • Methoden zur Datenzitierung sollten ausreichend flexibel gestaltet sein, um den vielfältigen Varianten wissenschaftlicher Praxis entgegenzukommen. Sie sollten dennoch nicht so stark voneinander abweichen, dass sie die Fähigkeit zur Zusammenarbeit bezüglich der Umsetzung der Datenzitierung zwischen verschiedenen wissenschaftlichen Communities beeinträchtigen.[8]

Externe Seite

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Empfehlungen und Hinweise

Die oben beschriebenen Prinzipien sind richtungsweisend für bestehende und zukünftig entwickelte Zitiervarianten. Eine Möglichkeit, die die Prinzipien weitestgehend abdeckt, wurde von der Registrierungsagentur für Sozial- und Wirschaftsdaten da|ra vorgeschlagen. Deren Metadatenschema entspricht zudem einem Vorschlag des internationalen Registrierungsservice DataCite 2013. 

Möglichkeit 1

Urheber (Veröffentlichungsdatum): Titel. Publikationsagent. Identifikator

Optional können weitere Angaben, wie Version und Ressourcentyp hinzugefügt werden:

Möglichkeit 2

Urheber (Veröffentlichungsdatum): Titel. Version. Publikationsagent. Genereller Ressourcentyp. Identifikator

Zusätzlich werden auf Auffinden-Zitieren-Dokumentieren noch folgende Empfehlungen gegeben:

   
Urheber Ab fünf Namen sollte mit ‚et al.‘ oder Ähnlichem abgekürzt werden
Veröffentlichungsdatum Jahr der Veröffentlichung des Datensatzes
Titel Titel und eventuell weitere Titel der Studie/des Datensatzes
Version

Versionsnummer der Ressource
Publikationsagent Name des Datenzentrums/der Institution, das/die Ressource veröffentlicht hat.
Genereller Ressourcentyp Datensatz, Text oder andere Ressourcentypen
Identifikator Hier erscheint ein Persistent Identifier. Um direkt auf die Quelle des Objektes verweisen zu können, sollte der DOI-Name entweder mit der URL des Resolvers abgedruckt (http://doi.org/doi:10.4232/1.10770) oder – platzsparender – mit einem Hyperlink (doi:10.4232/1.10770) unterlegt werden.

Hinweis

Es ist unerlässlich, sich über die jeweils geltenden Zitierregeln zu informieren. Es gilt zu beachten, dass Journals und Repositorien oft auf eigene Zitiervarianten bestehen. Zur Umformatierungen von Zitiervarianten, kann beispielsweise der DOI Citation Formatter verwendet werden.

Einzelnachweise

    1. ↑ CODATA/ITSCI Task Force on Data Citation, 2013. “Out of cite, out of mind: The Current State of Practice, Policy and Technology for Data Citation”. Data Science Journal 12: 1-75.; Altman, Micah, and Gary King. 2007 . "A proposed standard for the scholarly citation of quantitative data." D-lib Magazine 13.3/4, sec 3.2.1; Uhlir (ed.) 2012, Developing Data Attribution and Citation Practices and Standards. National Academies, ch. 14; Altman, Micah, and Gary King. 2007 . "A proposed standard for the scholarly citation of quantitative data." D-lib Magazine 13.3/4.
    2. ↑ CODATA 2013, Sec 3.2; 7.2.3; . Uhlir (ed.),  2012. ,ch. 14
    3. ↑ CODATA 2013, Sec 3.1; 7.2.3; Uhlir (ed.) 2012, ch. 14
    4. ↑ Altman-King 2007; CODATA 2013, Sec 3.2.3, Ch. 5; Ball, A., Duke, M. (2012). ‘Data Citation and Linking’. DCC Briefing Papers. Edinburgh: Digital Curation Centre. 
    5. ↑ CODATA 2013, Sec 3.2.4, 3.2.5, 3.2.8
    6. ↑ Altman-King 2007; Ball & Duke 2012; CODATA 2013, Sec 3.2.2
    7. ↑ Altman-King 2007; CODATA 2013, Sec 3.2.7, 3.2.8
    8. ↑ CODATA 2013, Sec 3.2.10