Tutkimusdatan kuvailun ihanuus ja kurjuus

Hyvärinen K, Nurmi N & Satama M (2022). Tutkimusdatan kuvailun ihanuus ja kurjuus. Tietolinja, 2022(2). Pysyvä osoite: https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2022121571946

Kuva: Niina Nurmi, 2022.

Tutkimusjulkaisut nousevat todennäköisesti ensimmäisenä monen mieleen, kun puhutaan tutkimuksen tuotoksista. Julkaisut tekevät perinteisesti tutkijan työn näkyväksi tiedeyhteisössä, ja niillä on merkittävä rooli tutkimuksen arvioinnissa ja tutkijan meritoitumisessa. Tutkimustulos perustuu aineistoihin ja menetelmiin, joita ei välttämättä aina mielletä tutkimustuotoksiksi, vaikka ne tai otos niistä julkaistaisiin esimerkiksi tutkimusjulkaisun osana. Mikään tutkimustuotos ei kuitenkaan tule näkyväksi tai ymmärrettäväksi ilman kuvailua, metatietoa.

Tutkimustulosten julkaisuihin liittyvä metatieto on erottamaton, vakiintunut ja systemaattinen osa julkaisuprosessia, mutta mitä on tutkimusaineistojen metatieto, millaista metatietoa ja kenen sitä pitäisi tuottaa, kenelle ja miten? Kuvailun ja metatietoasiantuntijuuden sanotaan olevan kirjastoissa, mutta ulottuuko tuo asiantuntijuus kaikkeen kuvailuun ja jos ei, niin miksi; ja miten asiantuntijuutta voisi kehittää vastaamaan vaikkapa tutkimusaineistojen kuvailun vaatimuksiin? Mikä on tutkijan rooli metatiedon tuottamisessa?

Tutkija aineiston sisältöasiantuntijana ja kuvailutiedon tuottajana

Tutkija viettää suurimman osan tutkimustyöhön käyttämästään ajasta aineistojen parissa, ja aineistojen hallinta on siten tutkimuksen arjen ytimessä. Metatiedon tuottamiseen tutkijoita kannustetaan erityisesti sillä ajatuksella, että metatiedon avulla tutkimusaineisto on ymmärrettävää tutkimuksen aikana ja myöhemmin tulevaisuudessa sekä itselle että muille eikä jää pelkäksi tiedostojen tai merkkien epämääräiseksi joukoksi.[1]

Tässä kohdin tutkijoille esitellään myös usein aineistojen löydettävyyteen, saavutettavuuteen, yhteentoimivuuteen ja uudelleenkäytettävyyteen liittyvät FAIR-periaatteet. Samaan hengenvetoon todetaan, että metatiedot ovat keskeisessä asemassa FAIR-periaatteiden noudattamisessa ja että FAIR-periaatteiden mukaiset toimenpiteet ovat tutkijan vastuulla. Ei muuta kuin metatietoa tuottamaan, tuumii tutkija.

Konkreettiset metatieto-ohjeet ovat kuitenkin melko yleisellä tasolla. Tutkijoita opastetaan suunnittelemaan ja toteuttamaan systemaattisesti esimerkiksi tiedostojen nimeäminen, kansiorakenne, versionhallinta, muuttujien kirjaaminen ja niin edelleen. Usein kehotetaan hyödyntämään standardeja ja sanastoja. Ei ihme, että liian yleisten tai liian teknisten ohjeiden ristiaallokossa tutkijan voi vallata suoranainen epätoivo, turhautuminen tai välinpitämättömyys, mutta hyviäkin kokemuksia ja käytäntöjä on runsaasti. Näistä saatiin esimerkkejä syksyllä 2022 pidetyissä työpajoissa ”Miten tutkijat kuvailevat aineistojaan”, joista nostamme esiin muutamia teemoja. Toinen työpajoista oli keskittynyt luonnontieteisiin ja toinen yhteiskunta- ja humanistisiin tieteisiin.[2]

Tutkimusaineistojen kuvailua käytännössä

Kaikki työpajoissa keskustelua alustaneet tutkijat painottivat rikkaan, systemaattisen ja oman tieteenalansa käytäntöjä tai tutkimuksen tavoitteita palvelevan kuvailun tärkeyttä. Tutkijat kertoivat, miten he olivat omassa työssään pystyneet toteuttamaan kuvailua ja millaisia ongelmia oli matkan varrella tullut vastaan. Tutkimuksen toistettavuuden näkökulma ja aineiston uudelleenkäytön tavoitteet tulivat vahvasti esiin, mikä kuvailuun vietynä tarkoittaa esimerkiksi näytteenottomenetelmien, näytteiden käsittelyn, yksityiskohtaisten sisältötietojen ja koodien systemaattista ja tutkimusalalla ymmärrettävää dokumentointia.

Tarve tutkimusaineistojen suunnitelmalliseen kuvailuun korostuu tutkimushankkeissa, joissa ryhmän jäsenten pitää ymmärtää yhteistä aineistoa. Työpajoissa kuultiin esimerkkejä hyvistä käytännöistä. Yksi ryhmä oli panostanut kuvailuun suunnittelemalla sitä yhdessä koko joukon voimin. Toisessa ryhmässä oli ratkottu yhdessä, miten tulkita vanhoja sisäpiirin ilmaisuja viliseviä tutkimuspäiväkirjoja. Myös vuosien takaisen sähköpostikirjeenvaihdon penkomisen tuottamia pulmia oli selvitelty joukolla. Nykyään käytössä saattaakin olla koneluettavat päiväkirjasovellukset ja tutkimusryhmän yhteiset verkkosivut, jolloin metatiedon yhteinen kerääminen ja tietojen etsiminen helpottuvat.

Tutkijoiden alustuksissa korostuivat aineiston sisällönkuvailun tarpeet ja edellytykset. Aineisto on tunnettava hyvin, jotta sitä ja sen metatietoa voi lähteä digitaalisesti tutkimaan tai tuottamaan. Ideaalitapauksessa kuvailun avulla aineisto tehdään ymmärrettäväksi muille käyttäjille, joita ei etukäteen pysty määrittelemään.

Tutkimusaineistot tulisi mahdollisuuksien mukaan avata esimerkiksi datajulkaisuna erillisessä lehdessä[3] tai tutkimusdatarepositoriossa[4], joista osa on yleisiä ja osa tieteenala- tai aineistotyyppikohtaisia. Tutkijan mielenmaisemaa kuvaa erinomaisesti toteamus, että aineiston sisällöllisiä asioita, niitä, jotka ovat tutkijan näkökulmasta kaikkein mielenkiintoisimpia ja tärkeimpiä, ei kysytä, kun aineisto julkaistaan kokonaisuudessaan. Jos tieteenalalla ei ole vakiintuneita julkaisupaikkoja tai -alustoja, metatiedot voivat jäädä puutteellisiksi, aineistoja ei tunneta, niitä ei löydetä eikä myöskään hyödynnetä. Tällöin tutkimusryhmässä voidaan ryhtyä tekemään omia, aineistojen pitkäaikaista löydettävyyttä turvaavia ratkaisuja. Ne vaativat kuitenkin sitoutumista ja jatkuvaa ylläpitoa, mihin yksittäisissä ajallisesti rajatuissa hankkeissa ei välttämättä ole resursseja.

Kirjastot metatiedon asiantuntijakeskuksina

Tutkijat mainitsivat standardit, formaatit, sanastot tai ontologiat tavalla tai toisella hankaliksi: joko sellaiset puuttuvat omalta tutkimusalalta, eivät ole laajasti käytössä tai niitä ei yksinkertaisesti hahmoteta tai ymmärretä. Nämä ovat kuitenkin kirjastojen ja arkistojen arkipäivää. Tieteellisten julkaisujen löydettävyyden ja saatavuuden turvaamiseksi tehdään tieteellisissä kirjastoissa paljon työtä. Kirjasto- ja informaatioalan ammattilaiset kuvailevat ja tallentavat metatiedot julkaisuista, jotta ne löytyisivät mahdollisimman monipuolisesti ja helposti.

Tästä näkökulmasta on teoriassa helppo todeta, että kirjastoista löytyy metadataosaamista, sillä tottahan se on. Kirjastoissa on vankkaa luettelointiosaamista, joka on pahvikorttiluetteloinnista siirtynyt bibliografisen tiedon kuvailuun ja metadatan tallentamiseen kirjastojärjestelmiin. Nykypäivän kuvailutyössä yhdistyvät aineiston bibliografinen kuvailu ja sisällönkuvailu. Kirjastoissa tunnetaan läpikotaisin kirjastoaineistolle sopiva metadataformaatti ja kuvailusäännöt, osataan luokitusjärjestelmät ja auktorisoitujen sanastojen käyttö. Siellä tiedetään, että tulevaisuudessa odottaa muun muassa linkitetyn datan sekä uuden käsitemallin kiehtova maailma.

Mutta jos kirjastoammattilaista pyydetään osallistumaan tutkijan aineistonhallinnan suunnitteluun tai tutkimuksen kuvailuun ja/tai sen metatiedon tuottamiseen, saatetaan arkailla – ja syystäkin. Vastassa on useimmiten erilainen metadatan tallennusformaatti tai aineiston kuvailuun ei sovellukaan jokin tuttu, auktorisoitu asiasanasto. Ehkäpä koko tutkimusdata on aivan erilaista kuin mihin tiedeyhteisön kirjastossa aineistojen osalta on törmätty, kuten vaikkapa mittaustulokset tai koodit, tai aineisto on salassa pidettävää. Ehkäpä tutkijalla ja kirjaston asiantuntijalla ei olekaan yhteistä kieltä, tai pikemminkin yhteistä kontekstia, jossa keskustelua käydään. Kyse voi olla myös siitä, että kirjaston asiantuntijan ja tutkijan erilaiset näkökulmat aineistoon on hankala yhdistää. Näin voi olla esimerkiksi systemaattisen kirjallisuuskatsauksen kohdalla: tutkimusaineisto on kirjastolaisille tuttua tietoaineistoa, mutta kokonaisuus on tutkimusaineisto.

Lähtökohtaisesti myös kirjastoaineiston kuvailu noudattaa jo edellä mainittuja FAIR-periaatteita eli kestävä kuvailu perustuu aineiston löydettävyyteen, saavutettavuuteen, yhteentoimivuuteen ja uudelleenkäytettävyyteen. Kirjastojen kuvailuammattilaisten arkityössä on tätä tukevia työkaluja, kuten vaikkapa MARC 21 -yhtenäisformaatti (MAchine- Readable Cataloging), jota käytetään ainakin toistaiseksi laajalti kirjastoaineistojen bibliografisten tietojen kuvailuun. Tutkijan arkityön kannalta sen lukuisat tietueet ja toimintaperiaatteet eivät ole kuitenkaan osaamistavoitteiden kärkipäässä, eikä tarvitsekaan olla. Tässä kohtaa tarvitaan tutkimusaineistonhallinnan asiantuntijaa.

Tutkimusdatanhallinnan ammattilaisen rooli aineiston kuvailumaailmassa

Tutkimusaineistonhallinnan asiantuntijankaan ei tarvitse hallita MARC 21:n kaltaista formaattia, sillä tutkimusaineistojen julkaisualustoilla olevat lomakkeet ohjaavat välttämättömien julkaisutietojen kirjaamiseen. Vaikka pikaisella silmäyksellä lomakkeet saattavat vaikuttaa yksiselitteisiltä, näin ei välttämättä tutkijan näkökulmasta ole. Asiantuntijan neuvoja saatetaan tarvita esimerkiksi Fairdata-palvelukokonaisuuteen kuuluvan Qvain-työkalun käyttöön ja metatietokenttien tulkitsemiseen.

Tutkimusaineistojen kuvailuun tarkoitettu Qvain on pyritty tekemään helpoksi, mutta tutkijat saattavat hyödyntää monia eri julkaisualustoja, joiden terminologiat eivät ole yhtenevät, ja silloin Qvainkin voi tuntua hankalalta ja aikaa vievältä. Tutkijan huomio on tässä myös keskeinen: ”Tallennusalustojen pakolliset metatietokentät eivät välttämättä riitä aineiston ymmärrettävyyden turvaamiseen. Vapaa kuvailu ja readme-tyyppiset tiedostot ovat tärkeitä ja joskus jopa helpompia tuottaa kuin pakolliset metatietokentät.”[5]

Aineistonhallintasuunnitelmien yhteydessä tutkijoilla on usein hankaluuksia juuri metatiedon kohdalla, mikä osin heijastelee metatietoasioiden otsikointia aineistonhallintasuunnitelmien mallilomakkeissa. Metatieto ikään kuin piiloutuu FAIR-kysymyksen ja aineistojen avaamisen taakse, jolloin on kiusaus ohittaa koko kysymys toteamalla ”aineistoa ei voi avata x syystä”. Tämä korostuu etenkin arkaluonteisten ja salassa pidettävien aineistojen kohdalla. Tutkijat toivat tämänkin näkökulman esille edellä mainituissa työpajoissa.  Sekä tutkijat että tutkimusdatanhallinnan asiantuntijat ovat siis tunnistaneet tämän hankaluuden.

Tutkimusaineistonhallinnan asiantuntija ei voi vastata tutkijan aineiston sisällönkuvailun yksityiskohtiin, sillä se juuri on tutkijan arkityön ydintä. Mutta asiantuntija pystyy neuvomaan datan julkaisemiseen liittyvän metatiedon kysymyksissä. Datanhallinnan asiantuntijat vastaavat lukuisiin muihinkin tutkijoiden kysymyksiin vaikkapa tietosuojasta ja omistajuudesta, aineiston tallennusratkaisuista tai aineistonhallintasuunnitelman laatimisesta, toteuttavat aineistonhallinnan koulutusta ja laativat ohjeistuksia eri aiheista ja eri kohderyhmille. He auttavat hahmottamaan yleisesti kuvailun periaatteita ja tarkoitusta ja antavat käytännön ohjeita, jotka perustuvat vaikkapa organisaation tarjoamiin palveluihin tai hyviksi todettuihin käytänteisiin. Tutkijat voisivat tarvitessaan saada paljonkin apua tutkimusaineistonhallinnan asiantuntijoilta.

Mihin kuvailuasioihin tutkijat kaipaavat tukea ja millaista tukea?

Tutkijat totesivat molemmissa työpajoissa, että kuvailun perusosaamisessa on puutteita ja että koulutusta pitäisikin saada jo kandi- ja maisterivaiheessa. Puutteet ja tarpeet näkyvät myös Itä-Suomen yliopiston toukokuussa 2022 tekemässä kyselyssä opettajille ja ohjaajille perusopiskelijoiden aineistonhallinnan osaamisesta ja tuen tarpeista.[6] Tulosten perusteella metadata korostui FAIR-periaatteiden ohella vähiten tunnettuna datanhallinnan osa-alueena. Kansallisissa datanhallinnan linjauksissa on asetettu tavoitteita osaamisvajeen korjaamiseksi.

Ongelmana on myös hankalaksi koettu terminologia, eikä ihme. Tutkimusdatanhallinnan sanoittaminen ei ole vielä vakiintunutta, eivätkä englanninkieliset termit käänny aina suoraan suomen kielelle yksiselitteisesti tai ymmärrettävästi. Tätäkin ollaan työstämässä kansallisessa avoimen tieteen työryhmässä, jossa pureudutaan avoimen tieteen termien päivittämiseen. Koulutuksessa ja ohjeistuksissa on pidettävä kirkkaana tavoitteena selkeä ilmaus kaikilla niillä kielillä, joilla tukea tarjotaan.

Tieteenalakohtaisuus nousee väistämättä yhdeksi kestoaiheeksi. Siitä huolimatta kaikki tutkimusaineistojen kuvailuun osallistuvat toimijat tunnistavat tieteenalariippumattomien yleisten tukipalvelujen tarpeen. Tutkijoiden näkökulmasta ne voivat myös tarjota uusia ajatuksia tutkimusaineiston kanssa toimimiseen. Tutkimusaineiston kuvailu avaa parhaimmillaan uusia näkymiä tutkijan omaan aineistoon, mikä on valtavan tärkeä huomio ja ansaitsisi syvempää tarkastelua eritoten tieteiden välisen tutkimuksen yleistymisen näkökulmasta. Tällainen uusi ymmärrys voi syntyä vuosienkin päästä, jos joutuu – tai pääsee – kuvailemaan vanhaa aineistoaan jonkin uuden tutkimushankkeen yhteydessä.

Tutkimusaineistojen kuvailuun yhteisvoimin

Tutkimusaineistojen julkaiseminen on vielä lapsenkengissä, kun tilannetta verrataan tutkimustulosten julkaisemiseen ja sitä kautta kirjaston perinteiseen työsarkaan. On tunnistettava ja tunnustettava, että tutkijan tuottaman kuvailun tai tieteenalan kuvailukäytäntöjen ja julkaisualustan tai kirjaston kuvailuperiaatteet eivät välttämättä ole yhtenevät. Tästä huolimatta kaikki näkökulmat on huomioitava ja erilaista osaamista tarvitaan. Tutkimusdatanhallinnan asiantuntijoiden rooli voidaankin ehkä nähdä eri näkökulmien yhteensovittajana myös siksi, että nämä asiantuntijat työskentelevät etenkin yliopistoilla usein kirjastoissa.

Yksi näkökulma kirjaston asiantuntemuksen hyödyntämiseen tutkimusaineistojen sisällön kuvailuun voisi olla automaattisen sisällönkuvailun edistäminen ja tutuksi tekeminen tutkijoille (https://ai.finto.fi/). Tämä on kirjastokentällä vahvasti esillä, ja ehkäpä juuri tästä voisi löytää yhteiskehittämisen paikan kaikkien kuvailuun osallistuvien osapuolien kesken. Sanastojen rajallisuus tällä hetkellä on luonnollisesti huomioitava, mutta tulevaisuuden mahdollisuutena laadukas automaattinen sisällönkuvailu on syytä pitää tavoitteena.

Kuvailutietojen rikastaminen on sekin kirjaston arkea. Esimerkiksi aineistojen kuvailun tietovaranto Melindan kautta yhtä julkaisua on voinut kuvailla useampi eri kirjastoammattilainen. Tutkimusaineistojen kohdalla tämänkaltaista vakiintunutta, yleisesti eri tieteenalat ylittävää toimintamallia ei ole. Se edellyttäisi systemaattista tutkimusaineistojen käsittelyä, ehkäpä jopa kuratoitua datarepositoriopalvelua. Kirjastoammattilainen ei suoraan pysty tuohon rooliin kuitenkaan hyppäämään, mikä kertoo myös siitä, miten tutkimusaineistot risteävät kirjasto-, arkisto- ja tutkimusasiantuntemusta. Tarvitaan siis keskustelua, tavoitteiden, tehtävien ja vastuiden määrittelyä, asiantuntijoiden koulutusta ja toimivia, konkreettisia teknisiä ratkaisuja, jotta tutkimusaineistojen julkaisutasoinen kuvailu ja sisällöllinen ymmärrettävyys vakiintuvat osaksi tieteenteon arkea.

Lähdeluettelo

Fuchs, S., Rauste, P. & Satama, M. (14.11.2022). Tutkijoiden ääni datan kuvailutyöhön: lisää tukea ja arvostusta. Avointiede.fi, blogi. Haettu 15.11.2022. Saatavilla: https://avointiede.fi/fi/ajankohtaista/tutkijoiden-aani-datan-kuvailutyohon-lisaa-tukea-ja-arvostusta

Jäntti, H., Sallinen, T., Satama, M., Nurmi, N., Parikka, L. (25.10.2022). Aineistonhallinnan opetukseen kaivataan tukea Itä-Suomen yliopistossa. Itä-Suomen yliopiston kirjasto, blogi. Haettu 15.11.2022. Saatavilla: https://blogs.uef.fi/ueflibrary/aineistonhallinnan-opetukseen-kaivataan-tukea-ita-suomen-yliopistossa-support-is-needed-for-teaching-data-management-at-the-university-of-eastern-finland/

Kooste Miten tutkijat kuvailevat aineistojaan -työpajoista. Haettu 15.11.2022. Saatavilla: https://wiki.eduuni.fi/pages/viewpage.action?pageId=320640192.

Qvain-työkalu. Haettu 15.11.2022. Saatavilla: https://www.fairdata.fi/qvain/

Tietoarkisto, Aineistonhallinnan käsikirja / Aineiston kuvailu ja metadata. Haettu 15.11. 2022. Saatavilla: https://www.fsd.tuni.fi/fi/palvelut/aineistonhallinta/aineiston-kuvailu-ja-metadata/

UEF Datatuen verkkosivut: UEF Datatuki / Aineistonhallinta tutkimuksen aikana / Dokumentointi ja metadata: tietoa tutkimusdatasta. Haettu 15.11.2022. Saatavilla: https://www.uef.fi/fi/datatuki/aineistonhallinta-tutkimuksen-aikana

Viitteet

[1] Esim. Tietoarkiston Aineistonhallinnan käsikirja / Aineiston kuvailu ja metadata https://www.fsd.tuni.fi/fi/palvelut/aineistonhallinta/aineiston-kuvailu-ja-metadata/; UEF Datatuki / Aineistonhallinta tutkimuksen aikana / Dokumentointi ja metadata: tietoa tutkimusdatasta https://www.uef.fi/fi/datatuki/aineistonhallinta-tutkimuksen-aikana

[2] Esitysten tiivistelmät löytyvät täältä: Kooste Miten tutkijat kuvailevat aineistojaan -työpajoista. https://wiki.eduuni.fi/pages/viewpage.action?pageId=320640192. Työpajojen antia on käsitelty myös Avoimen tieteen ajankohtaisuutisissa julkaistussa blogissa Fuchs, S., Rauste, P. & Satama, M. (14.11.2022). Tutkijoiden ääni datan kuvailutyöhön: lisää tukea ja arvostusta. Avointiede.fi, blogiteksti. Haettu 15.11.2022. Saatavilla: https://avointiede.fi/fi/ajankohtaista/tutkijoiden-aani-datan-kuvailutyohon-lisaa-tukea-ja-arvostusta.

[3] Esim. CODATA Data Science Journal https://datascience.codata.org/

[4] Esim. Zenodo (https://zenodo.org/), Kielipankki (https://www.kielipankki.fi/) tai Pangaea (https://www.pangaea.de/).

[5] Kooste Miten tutkijat kuvailevat aineistojaan -työpajoista. https://wiki.eduuni.fi/pages/viewpage.action?pageId=320640192

[6] Ks. blogikirjoitus kyselyn tuloksista: Jäntti, H., Sallinen, T., Satama, M., Nurmi, N., Parikka, L. (25.10.2022). Aineistonhallinnan opetukseen kaivataan tukea Itä-Suomen yliopistossa. https://blogs.uef.fi/ueflibrary/aineistonhallinnan-opetukseen-kaivataan-tukea-ita-suomen-yliopistossa-support-is-needed-for-teaching-data-management-at-the-university-of-eastern-finland/

Kirjoittajat

Katja Hyvärinen, tietoasiantuntija
Itä-Suomen yliopiston kirjasto
katja.hyvarinen [at] uef.fi

Niina Nurmi, tietoasiantuntija
Itä-Suomen yliopiston kirjasto
niina.nurmi [at] uef.fi

Manna Satama, tietoasiantuntija
Itä-Suomen yliopiston kirjasto
manna.satama [at] uef.fi

 

2 Comments

  1. Juha Hakala

    Tieteenalakohtaisuuden lisäksi esille voi nousta myös tutkimusdatan dynaamisuus. Yksinkertaisimmillaan kyse on vain määrällisestä kasvusta ilman takautuvia muutoksia, mutta tutkimusparadigman tai datan kohdeyhteisön muutos voi pakottaa koko data-aineiston muokkaamiseen uusia tarpeita vastaavaksi. Näillä muutoksilla on todennäköisesti vaikutusta myös metadataan. Julkaisut ovat tässä suhteessa selkeämpiä. Kun esimerkiksi Porthanin De Poesi Fennica muokattiin parisataa vuotta julkaisemisensa jälkeen sopivaksi nykylukijalle, se suomennettiin ja varustettiin laajalla johdannolla, joka kertoo teoksen synnystä ja tarkoituksesta. Syntyi uusi julkaisu, joka kuvailtiin erikseen. Tutkimusdata-aineisto taas voi muuttua askel askelelta niin, että alkuperäinen kuvailu alkaa laahata yhä enemmän jäljessä ja muuttuu ennen pitkää käyttäjien kannalta hyödyttömäksi. Tutkimusdatan ymmärrettävyyden säilyttäminen edellyttää, että myös metadata pidetään ajan tasalla. Vastuu siitä voi olla jatkossa hajautettu niin, että Tutkimusaineisto-PAS -palvelu huolehtii teknisestä ja pitkäaikaissäilytyksen metadatasta, mutta hyödyntävät organisaatiot huolehtivat kuvailevan metadatan muokkaamisesta itse määrittelemänsä kohdeyhteisön tarpeiden mukaiseksi. Tässä kuvailevan metadatan päivittämisessä ei sinänsä olisi periaatteessa mitään uutta, olemmehan me esimerkiksi vaihtaneet sisällönkuvailussa painopisteen luokituksista sanastoihin, koska jälkimmäiset ovat nykykatsannossa asiakasystävällisempiä.

    • Katja Hyvärinen

      Kiitos erittäin hyvistä huomioista!
      Keskusteluyhteys tutkijoihin olisi tärkeä säilyttää ja kuulostella myös kirjastojen näkemyksiä tutkimusdatan parissa työskentelystä. Tutkimusaineisto-PAS-palvelu kuulostaa tulevaisuuden kannalta hyvältä keskitetyltä ratkaisulta.

Leave a Reply

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.