In den Bürgerwissenschaften spielt die Datenerfassung mittels mobiler Anwendungen eine immer wichtigere Rolle. In den letzten Jahren sind dazu eine ganze Reihe von Software-Frameworks entstanden, welche die einfache Erstellung von Umfragen und das Sammeln von Daten über Smartphone-Anwendungen ermöglichen. Diese Frameworks unterstützen zwar die Erstellung und Durchführung solcher Datenerfassungsumfragen, der Datenexport beschränkt sich jedoch meist auf tabellarische Standardformate wie CSV oder Excel. Da neben den eigentlichen Daten nur wenige Metadaten erhoben werden, bleibt zudem oft die Semantik der Daten (Was wurde wie gemessen/beobachtet?) unerfasst. Dies erschwert die Nachnutzung dieser Citizen-Science-Daten über den initialen Kontext hinaus, da Interpretierbarkeit und Integration mit anderen Daten beeinträchtigt werden.
Unser Beitrag stellt eine Methode und zugehörige Implementierung vor, welches es Forschern ermöglicht ihre Umfragen für Kampagnen einfach semantisch anzureichern und die erhobenen Daten flexibel zu exportieren. Neben klassischen Formaten wie XML, wird auch der Export nach RDF (Linked Open Data) unterstützt, was die Verknüpfung der Daten mit ihrer maschinenlesbaren Bedeutung ermöglicht. Die Implementierung wurde als Erweiterung des weit verbreiteten Datenerfassungs-Frameworks Open Data Kit 1 (ODK1) realisiert und ist frei verfügbar. Damit leistet sie einen Beitrag zur Interoperabilität und Interpretierbarkeit von Citizen-Science-Daten
