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Description
Discuss Data ist eine community-zentrierte Forschungsdateninfrastruktur, die Publikation, Nachnutzung und wissenschaftliche Diskussion von Forschungsdaten auf einer Plattform integriert. Während klassische Repositorien primär auf Archivierung und Auffindbarkeit ausgerichtet sind, adressiert Discuss Data gezielt die bislang unterentwickelte Dimension kollaborativer Qualitätssicherung und Kontextualisierung. Mit sogenannten Community Spaces werden fachlich spezialisierte Bereiche aufgebaut. Die Plattform verzeichnet ein kontinuierliches Wachstum an Datenpublikationen und Nutzer:innen.
Vor dem Hintergrund geopolitischer Krisen, der zunehmenden Bedeutung vertrauenswürdiger Informationen sowie wachsender Anforderungen an die Sicherung wissenschaftlicher Daten gewinnt die Frage nach Stabilität und Resilienz von Forschungsdateninfrastrukturen an zentraler Bedeutung. Discuss Data hat in diesem Kontext bereits als „safe haven“ für gefährdete Daten fungiert, stößt jedoch mit zentral organisierten Strukturen an Grenzen. Entsprechend werden im Projekt dezentrale Lösungsstrategien entwickelt und erprobt.
Der Vortrag stellt aktuelle Entwicklungsansätze und strategische Perspektiven vor. Neben Konzepten zur vertrauenswürdigen Dezentralisierung von Daten, etwa durch Technologien wie IPFS, wird auch die Integration föderierter Schnittstellen zu dezentralen Netzwerkstrukturen (z. B. Fediverse) diskutiert. Im Mittelpunkt steht die Transformation von Discuss Data in eine föderierte Infrastruktur, in der mehrere Instanzen kooperativ zusammenwirken. Ziel ist es, Stabilität, Ausfallsicherheit und Anpassungsfähigkeit zu erhöhen und die Plattform flexibel an unterschiedliche institutionelle und politische Rahmenbedingungen anzupassen.
Ergänzend werden Ansätze zur KI-gestützten Datenkuration vorgestellt, die darauf abzielen, die wachsende Heterogenität und Komplexität von Forschungsdaten systematisch zu erschließen. Im Fokus stehen Verfahren zur automatisierten Klassifikation, Anreicherung und Strukturierung sowie zur Generierung von Zusammenfassungen und Kontextinformationen als Ausgangspunkt für wissenschaftliche Diskussionen. Darüber hinaus werden Retrieval-Ansätze untersucht, die eine semantisch angereicherte Suche und den gezielten Zugriff auf relevante Datensätze ermöglichen. Ziel ist es, KI nicht als Ersatz, sondern als unterstützendes Instrument für eine transparente und vertrauenswürdige, community-basierte Kuration und Qualitätssicherung zu integrieren.