Teilprojekt INF: Weiterentwicklung des Global Welfare State Information System (WeSIS), eScience-Dienste und Forschungsdatenmanagement

• Laufzeit: 2022 – 2025
• Projektleitung: Prof. Dr. Andreas Breiter

Projektleitung: Prof. Dr. Andreas Breiter

Fördernde Institution: DFG – Deutsche Forschungsgemeinschaft

Das Informationsinfrastrukturprojekt (INF-Projekt) „Advancing the Global Welfare State Information System (WeSIS), eScience Services and Research Data Management“ hat vier Hauptziele: (1) die Weiterentwicklung des Global Welfare State Information System und die Öffnung von WeSIS für die Wissenschaftsgemeinschaft; (2) die Bereitstellung von eScience-Diensten und die Koordination des Forschungsdatenmanagements des SFB 1342; (3) die Erweiterung von WeSIS durch die Bereitstellung neuer Daten zu sozialpolitischen Positionen politischer Parteien und neuer Daten zu räumlichen Entwicklungsdisparitäten; und (4) die Entwicklung innovativer Methoden im Bereich der computergestützten Sozialwissenschaften und der Informationsvisualisierung gemeinsam mit den Projekten.

1. Aufbauend auf den Vorarbeiten in der ersten Förderperiode (Teilprojekt A01) ist das erste Ziel, WeSIS als zentrales, webbasiertes Informationssystem für sozialwissenschaftliche Daten mit dem Schwerpunkt „Globale Sozialpolitik“ systematisch auszubauen. Um dieses Ziel zu erreichen, sind fünf Schritte notwendig: (a) die Koordination der projektübergreifenden Datenerhebung des SFB 1342 zu Leistungsumfang und Inklusivität und die Harmonisierung der neu erhobenen Daten; (b) die Erweiterung von WeSIS um die Speicherung von Textdaten, um die im Projektbereich B erhobenen Daten zu integrieren; (c) die Implementierung von Werkzeugen zur Unterstützung der Teilprojekte bei der Analyse und visuellen Darstellung ihrer Forschungsdaten; (d) die Anpassung der IT-Infrastruktur für zukünftige Anwendungsfälle; (e) die Öffnung von WeSIS für die Allgemeinheit, unterstützt durch die Veröffentlichung und Verbreitung innovativer Informationsmaterialien, die multimediale Unterstützung auf internationalen Konferenzen und das Angebot von Schulungen.
2. Das INF-Projekt dient als Serviceprojekt für das Forschungsdatenmanagement des SFB 1342 entlang des gesamten Forschungsdatenzyklus unter Einhaltung der FAIR-Prinzipien. Es bietet regelmäßige Schulungen in Kooperation mit der Universität Bremen und der Staats- und Universitätsbibliothek (SuUB) sowie externen (GESIS) und internen Partnern am SOCIUM (QualiService und Data Center des FGZ; BIGSSS) an. Darüber hinaus wird eine eScience-Umgebung zur Unterstützung und Stärkung der internen Kommunikation und Zusammenarbeit angeboten. Alle Dienste sind eingebettet in die lokale Infrastruktur der Universität Bremen (Data Science Center, IT Service Center).
3. Das INF-Teilprojekt wird eine gemeinsame Datenerhebung mit den Teilprojekten A06 und B04 über politische Parteien und ihre ideologische Ausrichtung auf der Grundlage eines neuen Korpus von Parteidokumenten durchführen. Es erweitert die Grundlage von WeSIS, indem es Daten über sozioökonomische Ungleichheiten innerhalb und zwischen Ländern hinzufügt, um Muster räumlicher Ungleichheiten als Ergebnis von Sozialpolitik zu identifizieren. Es liefert somit zusätzliche Daten, die als (un-)abhängige Variablen in den Analysen der Projekte des B-Bereichs verwendet werden können.
4. Die Qualität und Quantität der Daten hat sich während der ersten Phase des SFB 1342 erheblich verbessert, so dass KI-Methoden eine realistische Option darstellen. Daher wird das INF-Teilprojekt an innovativen Verfahren auf der Grundlage von KI-Methoden arbeiten, die zunächst in Pilotstudien getestet und anschließend allen Projekten zur Verfügung gestellt werden. Der Schwerpunkt wird auf Methoden wie Argumentation Mining, Textzusammenfassung und neuen Formen der multimodalen Informationsvisualisierung liegen.