Einleitung

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.

Ein Bestandteil der guten wissenschaftliche Praxis. Bezug auf Wissenschaftsrat und RiLi

FAIR

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.

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/