Acceso usuarios
José Calvo Tello, Nanette Rissler-Pipka
Cualquier proyecto o institución de infraestructura científica debe tomar una serie de decisiones sobre qué soluciones ofrece, por ejemplo, a qué comunidades se dirige, qué formatos y soluciones informáticas aplica, qué vocabularios utiliza para su descripción o qué preguntas de investigación consideran relevante. En esta presentación, se explicó cómo se buscaron esas respuestas mediante la integración de los usuarios. Específicamente, los usuarios podían enviar historias de usuarios (en inglés, user stories) en las que describen su situación actual, los retos a los que se enfrentan, posibles soluciones y su disponibilidad a acompañar el proceso de revisión e implementación. La acción de recopilación de historias de usuarios tuvo lugar en el marco de la solicitud de consorcios para el nuevo programa National Research Data Infrastructure Germany (NFDI), en concreto del consorcio Text+, cuyo principal objetivo es encargarse de datos textuales, en primer lugar para las disciplinas de lingüística y estudios literarios. El consorcio se estructura principalmente mediante un áreas de infraestructura y operaciones y tres tipos de datos (data domains): colecciones, recursos léxicos y ediciones. Entre las instituciones que integran el consorcio, se encuentran la biblioteca nacional alemana y la biblioteca estatal y universitaria de Göttingen como instituciones solicitantes, así como la biblioteca Herzog August Wolfenbüttel (HAB) y el Archivo Literario Alemán (Deutsches Literaturarchiv - DLA) como instituciones participantes.
La respuesta de la comunidad a esta petición de contribuciones fue más positivo de lo esperado, con 120 historias de usuarios de un total de 163 de investigadoras e investigadores diferentes. La página web del consorcio ha publicado las historias de usuarios, además de sus metadatos y un informe describiendo el proceso y su análisis. Para este análisis, cada historia fue anotada con diferentes tipos de categorías como la disciplina, qué criterios FAIR con especialmente importantes, así como un conjunto de categorías que describen la situación y las necesidades de la usuaria o usuario. Estas categorías nos permitieron visualizar las necesidades de cada una de las disciplinas y de los tipos de datos. En la actualidad, el consorcio utiliza estos datos para tomar decisiones sobre los siguientes pasos, además de planear una segunda llamada de historias de usuarios.
In research data infrastructure projects or consortia, the decision making process regarding offers for dedicated communities needs to rely on communication. What file formats, standards and computational solutions does the community work with? What are the vocabularies they use to describe their data? What are the most important research questions? In this presentation we explain how to get the desired answers by integrating the user into the decision making process. We asked the community to tell their stories and describe the situation, the challenges they are facing, if they have ideas for solutions and if they would be ready to be further part of the implementation and review process. The user story call took place in the context of the National Research Data Infrastructure (NFDI) in Germany, in particular the Text+ consortium which is dedicated to the text- and language-based research data and thus particularly to disciplines like linguistics and literary studies. The consortium is structured around its task areas Infrastructure/Operations and the data domains: collections, lexical resources and editions. Among others, the German National Library and the Göttingen State and University Library are applicant institutions and the Herzog August Bibliothek Wolfenbüttel (HAB) and the German Literature Archive (Deutsches Literaturarchiv – DLA) are participant institutions.
The feedback by the community to the call for user stories was much better than could be hoped for: we received 120 user stories from 163 individual researchers. On the Text+ website we published all the stories together with metadata and information about the process of analysis. To prepare the analysis, every story was annotated according to three different types of categories: discipline, FAIR principles, and categories for the particular situation and requirements. With the help of these categories, we were able to create visualisations for each discipline and data domain. Today, the consortium uses the results of the user stories and the data created through the analysis for decision making and plans a second round of the user story call.
