Die Qualität und Interoperabilität von Metadaten sind zentrale Voraussetzungen, um Forschungsergebnisse, Forschende, Organisationen und Infrastrukturen über institutionelle und disziplinäre Grenzen hinweg miteinander zu verknüpfen. Das Projekt PID Network Deutschland adressiert diesen Bedarf, indem es Akteure aus Wissenschaft und Kulturerbe zusammenbringt, um die Einführung, Standardisierung und praktische Nutzung persistenter Identifikatoren (PIDs) in Deutschland zu fördern.
Ein Schwerpunkt des Projekts liegt auf der Entwicklung und Erprobung praxisorientierter Empfehlungen für den Einsatz von PIDs und die Verbesserung von Metadatenqualität koordiniert und durchgeführt von DataCite. Im Rahmen von Pilotprojekte mit der LMU München und der Technischen Universität Dortmund wird untersucht, wie gemeinschaftlich erarbeitete Leitlinien für die Bereitstellung von DataCite-DOI-Metadaten in konkrete Verbesserungen lokaler Repositorien, Metadatenprozesse und DOI-Workflows umgesetzt werden können. Die gewonnenen Erfahrungen leisten einen wichtigen Beitrag zur Förderung interoperabler, vernetzter und nachnutzbarer Metadaten sowie zur nachhaltigen Verankerung von PID-Infrastrukturen in Deutschland.
An der Ludwig-Maximilians-Universität München arbeiten die Universitätsbibliothek (UB) und die IT-Gruppe Geisteswissenschaften (ITG) seit mehreren Jahren gemeinsam daran, die Qualität, Konsistenz und Wiederverwendbarkeit von DataCite-Metadaten zu verbessern. Das Ergebnis dieser Zusammenarbeit war eine aktualisierte Version eines DataCite-Metadaten-Generators für die Schemaversion 4.3 sowie ein DataCite-Leitfaden für bewährte Verfahren, die beide ursprünglich im Rahmen des Projekts eHumanities interdisziplinär (finanziert vom Bayerischen Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst im Zeitraum 2018–2023). Ziel dieser Arbeit war es, ein FAIR-orientiertes Metadatenmodell für Forschungsdaten in den Digital Humanities zu etablieren und zu erweitern, um die Auffindbarkeit, Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit über Repositorien und Bibliothekssysteme hinweg zu verbessern. Da Forschungsdaten in den Digital Humanities oft sowohl formale als auch detaillierte fachspezifische Beschreibungen erfordern, kombinierte das Projekt das weit verbreitete DataCite-Metadatenschema mit Empfehlungen für eine strukturiertere und standardisiertere Metadatenerstellung.
Aufbauend auf dem Nutzer-Feedback und den praktischen Erfahrungen, die nach der ersten Veröffentlichung in institutionellen Arbeitsabläufen gesammelt wurden, wurde der DataCite Metadata Generator komplett neu implementiert, an aktuelle technische Standards angepasst und erweitert, um den sich wandelnden funktionalen Anforderungen gerecht zu werden. Im Rahmen des Projekts Aufbau HITS FDM innerhalb des Digitalverbunds Bayern arbeiteten die Projektpartner ITG und UB während des gesamten Entwicklungsprozesses erneut eng zusammen. Das Ergebnis ist eine moderne webbasierte Anwendung, mit der jeder DataCite-Metadaten sowohl im XML- als auch im JSON-Format erstellen, validieren, wiederverwenden und anreichern kann.
Diese Arbeit steht in engem Zusammenhang mit den Praxisorientierten Leitlinien für Lieferanten von DataCite-DOI-Metadaten an dem die LMU München als Pilot in der Implementierungsphase mit Förderung durch das PID Network Germany beteiligt war. Sowohl der DataCite Metadata Generator als auch der begleitende DataCite Best Practice Guide zielen darauf ab, die Erstellung hochwertiger Metadaten für Repositorien, Forschungseinrichtungen und Datenanbieter praktischer, interoperabler und nachhaltiger zu gestalten.
Ein Interview mit der LMU stellt die Arbeiten des Pilotprojekts an der LMU München vor und zeigt auf, wie die dort gewonnenen Erkenntnisse zur Erreichung der Ziele von PID Network Deutschland beitragen.
Referenz zum Interview: Meier, L., Spenger, M., & Vierkant, P. (2026). Building Better DOI Metadata: Lessons from the PID Network Germany Pilot at LMU Munich. DataCite. https://doi.org/10.5438/ACDM-0120
