Babin

CRIS – Current Research Information System, czyli systemy informacji o badaniach, integrujące aktualizowane dane na temat działalności naukowej, w tym projektów badawczych, organizacji, naukowców, dorobku naukowego, finansowania i sieci współpracy, są wykorzystywane do zarządzania badaniami od lat 60. ubiegłego wieku, a od lat 70. prowadzi się prace nad ich normalizacją. Podstawą normalizacyjną dla tych systemów jest CERIF (Common European research information format) – kontekstualny model danych. Zgodnie z opisem prezentowanym na stronie EuroCRIS – organizacji odpowiedzialnej za rozwój CERIF, każdy system CRIS składa się z modelu danych, do opisu obiektów powiązanych z badaniami, oraz narzędzi służących do zarządzania danymi. Ma pomagać użytkownikom w wyszukiwaniu informacji naukowej, rejestracji, przygotowywaniu raportów i podejmowaniu decyzji w procesach związanych z prowadzeniem badań. Kluczową rolę w tych systemach odgrywają metadane i ich elementy, pochodzące z różnych systemów informacyjnych i repozytoriów, i opisujące poszczególne aspekty środowiska badawczego na poziomie organizacyjnym lub ogólnokrajowym W artykule przedyskutowano, na podstawie przeglądu literatury przedmiotu, możliwości kreowania wartości dodanej w kontekście takich serwisów, poprzez wzbogacenie metadanych.

Tworzenie wartości dodanej w systemach informacyjnych to proces, który zwiększa ich popularność i wykorzystanie w różnych grupach użytkowników. Uznano, że istotnymi czynnikami zwiększającymi użyteczność i wartość platform CRIS, jest ich integracja i współoperatywność z takimi samymi i podobnymi systemami informacyjnymi. Ponieważ kluczową rolę w zapewnieniu interoperacyjności odgrywają metadane, skupienie się na powiązanych z nimi kwestiach potraktowano jako jedną ze strategii zwiększenia wartości tych systemów. W każdym CRIS można rozróżnić dwa typy metadanych: na poziomie makro (zagregowane dane o zbiorach obiektów informacyjnych; ich głównymi użytkownikami są decydenci kształtujący politykę badawczą i media) i mikro (dane o indywidualnych obiektach lub jednostkach (np. książkach lub badaczach – ich główną grupę użytkowników są naukowcy)). W odniesieniu do pierwszej kategorii, wdrożenie CERIF stanowi samo w sobie wartość dodaną, gdyż pozwala na pełne odwzorowanie, z sygnaturą czasową, danego systemu badawczego, w tym jednostek i semantycznych relacji między nimi. Strukturę danych w tym formacie zaprojektowano w sposób wspierający również elementy metadanych z drugiego poziomu, obejmujące różne aspekty jednostek, takie jak typ, kategoria dziedzinowa czy temat publikacji oraz szczegółowe standardy metadanych dla różnego typu obszarów badawczych (SDMX dla zbiorów danych statystycznych, INSPIRE dla danych geoprzestrzennych i in.); model jest też na tyle elastyczny, że może obejmować nowe encje. Ze względu na poziom kompleksowości CERIF i różnorodność potrzeb informacyjnych w różnych kontekstach, twórcom CRIS zarekomendowano dostosowanie modelu do lokalnych uwarunkowań, zaznaczając przy tym, że takie dostosowanie powinno być poprzedzone testami, gdyż może zmniejszyć wartość aspektów integracji (spójnej bazy informacyjnej) i interoperacyjności.