Um Forschungsdaten wirklich interoperabel und wiederverwendbar zu gestalten - wie es für die Einhaltung der FAIR-Datenanforderungen entscheidend ist - geht es beim LOD-Management nicht nur darum, die Daten im technischen Sinne referenzierbar und zugänglich zu halten, sondern auch darum, dass die Daten von Menschen und Maschinen verstanden werden können (Sack 2021). Daher muss auch der Umgang mit der Semantik und den ontologischen Grundlagen innerhalb der Software näher betrachtet werden. Die LOD-Modellierung besteht aus zwei Schritten: dem Ontologie-Engineering für das verfügbare Vokabular und dessen Syntax, das häufig auf einem Standardmodell aufbaut, und dem Entwurf des Eingabe- und Ausgabedatenmodells. Die in unserer Übersicht untersuchten Software-Umgebungen unterscheiden sich erheblich in der Handhabung der zugrundeliegenden Semantik oder der Implementierung ontologischer Strukturen und Restriktionen in ihren Eingabe-, Darstellungs- und Verteilungsmodellen. Daher werden diese Unterschiede in unserem Vergleichssystem in separaten Kategorien näher beleuchtet.