Die seit längerem bekannten Bestrebungen, eine internationale und offene ID für Institutionen im Forschungsumfeld zu schaffen, sind in ROR (https://ror.org) gemündet.

Wer ist ROR

Hinter ROR stehen aktuell die vier Organisationen Crossref, DataCite, Digital Science und der California Digital Library. Besonders sichtbar nach aussen ist Maria Gould von der CDL.

Wie es sich zu einer richtigen offenen Initiative gehört ist tatsächlich vieles noch offen. So muss ein passendes Geschäftsmodell, eine Governance oder Prozesse zur Pflege der Daten erst noch definiert werden. Alle interessierten Personen und Institutionen sind dazu eingeladen mitzumachen und beizutragen.

Daten von GRID

Was hingegen schon klar ist, dass ROR initial auf den Daten von GRID von Digital Science basiert. Als erster Schritt wurden im Februar 2019 die 96’000 Organisationen von GRID in eine (minimum viable) Registry kopiert.

Die Daten sind ebenfalls lesend über eine API erhältlich, die zurzeit jedoch noch sehr spärlich dokumentiert ist. Ein statischer Export aller Daten auf Figshare ist in Vorbereitung.

Fokus Top-Level Affiliation Angabe

Ein typischer Use-Case von ROR ist die Erfassung der Affiliation bei Angaben zu Personen, was mit der aktuellen API bereits umgesetzt werden kann.

Für die Erfassung und dem Bearbeiten von Organisationen ist ein Hybrid-Ansatz vorgesehen. Einerseits soll sich ein Team von ROR darum kümmern. Änderungen und Neuerfassungen sind aktuell an info@ror.org zu melden. Anderseits ist langfristig (anders als bei GRID) vorgesehen, dass Organisationen selber ihrer Daten bei ROR verwalten können.

Für den Moment ist der Fokus von ROR die Erfassung der Top-Level Organisationen. Bei einer Universität ist somit noch keine Erfassung von Fakultäten, Departement oder Institutionen vorgesehen. Diese Beschränkung ist mit dem Ziel von Reduzierung von Komplexität für den Beginn nachvollziehbar. Allerdings bleibt damit der Einsatz von ROR beschränkt und entfaltet damit kaum das Potential, welches gerade bei dem angestrebten selbstverwaltenden Ansatz möglich wäre.

Insbesondere sind viele dieser Daten bereits in einer oder der anderen Form vorhanden (z.B. GERiT für Deutschland).