Lurk, Tabea2022-03-232022-03-232022-02-21https://irf.fhnw.ch/handle/11654/33376https://doi.org/10.26041/fhnw-4135Die Arbeit untersucht das Datenmanagement (DM) an Kunsthochschulen. Während im ersten Teil anhand von Fallbeispielen eruiert wird, was die Betrachtung von Kunst als Daten aus einer DM-Perspektive bedeuten kann, können durch einen vergleichenden Blick auf etablierte DM-Zyklen und -Modelle anschließend Eckpunkte für das DM in den Künsten festgehalten werden. Zuletzt tragen die FAIR Principles dazu bei, Lücken in der metadatentechnischen Abdeckung der künstlerisch-gestalterischen Werkformen zu erkennen: Dass dieses Mismatching, das insb. mit Blick auf die in DM-Systemen häufig hinterlegten (Werk-)Typologien und Klassifikationen untersucht wird, mitunter beachtliche Effekte haben kann, wird im letzten Teilkapitel der Arbeit und im Fazit verdeutlicht.de-CHAttribution 3.0 United StatesDatenmanagementKunstFAIR-PrinciplesWerktypologienKlassifikationen05 - Forschungs- oder Arbeitsbericht