Empfehlungen zum akademischen Zitieren von digitalen Ressourcen

Einleitung und Hintergrund

Die Nachnutzung digitaler Forschungsdaten ist ein zentrales Anliegen der Digital Humanities. Während in den letzten Jahren eine Vielzahl hochwertiger digitaler Ressourcen und Tools entstanden ist, fehlt es in den Geisteswissenschaften bislang an einer etablierten Kultur des Zitierens und Wiederverwendens dieser Daten. Um dieser Herausforderung zu begegnen, hat ein an der Universität Wien angesiedeltes Projekt – im Rahmen von CLARIAH-AT – einheitliche und anpassbare Zitierstandards für digitale Ressourcen entwickelt. Das Vorhaben trägt zur besseren Sichtbarkeit, rechtlichen Absicherung und wissenschaftlichen Anschlussfähigkeit digitaler Quellen bei und adressiert damit ein zentrales Anliegen der DHA-2021+ Strategie (Abschnitt 2.3).

Informationen über das Projekt

Ziel des Projekts „Empfehlungen zum akademischen Zitieren von digitalen Ressourcen“ ist die Ausarbeitung praktikabler und konsensfähiger Zitierstandards, die sowohl in der universitären Lehre als auch in der Forschung Anwendung finden können. Aufbauend auf den bestehenden Zitierrichtlinien des Instituts für Geschichte der Universität Wien wurde eine erweiterte Version entwickelt, die insbesondere die Herausforderungen im Umgang mit digitalen Materialien berücksichtigt. Die Standards decken sechs zentrale Ressourcentypen ab:

• Softwarepakete
• Datensätze
• Digitalisierte Ressourcen
• Soziale Medien
• Ephemere Inhalte (z. B. Livestreams, Stories)
• KI-gestützte Inhalte und Prompts

Eine umfassende Liste mit möglichen Zitierangaben für jeden der sechs genannten Punkte wurde erstellt und kann hier eingesehen werden.

Im Zentrum der Projektarbeit stand ein Workshop im März 2025, an dem Datenexpert:innen aus ganz Österreich teilnahmen. Diskutiert wurden unter anderem Fragen zur Anerkennung spezialisierter Beiträge (z. B. Annotationen, Schema-Design), zur Rolle von Repositorien, zur Lizenztransparenz sowie zur korrekten Archivierung und Identifikation flüchtiger Inhalte. Auch der Umgang mit KI-generierten Inhalten wurde eingehend erörtert: Hier werden etwa Transkripte und Angaben zu verwendeten Modellen sowie Prompttexten empfohlen – ohne dem KI-System selbst Autorschaft zuzuschreiben.

Die erarbeiteten Zitierformate liegen sowohl in Fußnoten- als auch in Bibliografie-Formaten vor und sind modular anwendbar. Damit werden unterschiedliche Anforderungen von Forschung, Lehre und institutioneller Dokumentation gleichermaßen berücksichtigt.