FAIR-Prinzipien
Daten aufbereiten und zugänglich machen
Forschungsdaten sollen laut der GO FAIR-Initiative FAIR sein. Ziel ist es, Forschungsdaten für Mensch und Maschine optimal aufzubereiten und zugänglich zu machen. Dies bedeutet jedoch nicht, dass jeder Datensatz uneingeschränkt nachnutzbar ist. Vielmehr zielen die FAIR-Prinzipien darauf ab, Datenbestände im Rahmen des rechtlich und technisch Möglichen für neue Nutzungsszenarien zu öffnen. Durch die Anwendung der FAIR-Prinzipien soll die Nachnutzbarkeit von Datenbeständen verbessert werden. Das Motto lautet dabei: „As open as possible, as closed as necessary.“ Somit ist die Einhaltung der FAIR-Prinzipen ein wesentlicher Bestandteil der Guten wissenschaftliche Praxis.
Gute Wissenschaftliche Praxis - Leitlinie 13: Herstellung von öffentlichem Zugang zu Forschungsergebnissen
Wissenschaft lebt vom offenen Austausch. Daher ruft der Kodex GWP Forschende dazu auf, zusätzlich zu den Ergebnissen ihrer Forschung auch die zugrunde liegenden Forschungsdaten und den Code der Software, die zur Analyse verwendet wurde, anderen Forschenden zu Verfügung zu stellen. Hierbei sind insbesondere die FAIR-Prinzipien zu berücksichtigen, deren Ziel es ist, Forschungsdaten wieder verwendbar zu machen. Idealerweise sollen Forschungsdaten in öffentlichen Repositorien unter offenen Lizenzen veröffentlicht werden. Gründe, die in Ausnahmefällen gegen eine Veröffentlichung von Forschungsdaten sprechen, sind insbesondere Urheberrecht, Datenschutz und ethische Gründe.
FAIR
Grafik von Paulina Halina Sieminska / CC BY S https://forschungsdaten.info/themen/veroeffentlichen-und-archivieren/faire-daten/
F - Findable
Beschreiben Sie Ihre Forschungsdaten mit aussagekräftigen Metadaten, die in einer durchsuchbaren Datenbank verfügbar sind und referenzieren Sie sie mittels eines Persistent Identifier (PID).
A - Accessible
Stellen Sie sicher, dass der Zugriff auf Daten und Metadaten technisch möglich ist, und definieren Sie den Authentifizierungs- und Authorisierungsprozess, der nötig ist.
I - Interoperable
Nutzen Sie etablierte Standards für die Formate Ihrer Forschungsdaten sowie für die Metadaten und Metadaten-Vokabulare.
R - Re-useable
Die Metadaten zu Ihren Forschungsdaten sind ausführlich, relevant, domänenspezifisch und maschinenlesbar. Machen Sie deutlich, wie Ihre Daten entstanden sind und unter welchen Bedingungen / unter welcher Lizenz sie nachgenutzt werden
können.
Vorteile
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Weiterführende Informationen
- Die FAIR Data Prinzipien für Forschungsdaten (TIB-Blog-Artikel: https://blog.tib.eu/2017/09/12/die-fair-data-prinzipien-fuer-forschungsdaten/#a)
- FAIR Aware Test: https://fairaware.dans.knaw.nl/