Jak udostępniać dane zgodnie z zasadami FAIR?

FAIR to akronim słów „findable” (możliwy do znalezienia), „accessible” (dostępny), „interoperable” (interoperacyjny) i „reusable” (możliwy do ponownego wykorzystania), które określają w skrócie wymogi, jakie powinny spełniać dane badawcze.

Zarządzanie danymi i ich otwarte udostępnianie zgodnie z zasadami FAIR jest dobrą praktyką, rekomendowaną bądź wymaganą przez wiele instytucji. W ramach programu Horyzont 2020 obowiązuje Open Research Data Pilot, który uwzględnia zasady FAIR. Są one szczegółowo przybliżone w wytycznych dla beneficjentów, w szczególności w zagadnieniach, które powinny zostać opisane w planie zarządzania danymi badawczymi. Odniesienia do zasad FAIR znajdują się także w opracowanych przez Narodowe Centrum Nauki wytycznych dla wnioskodawców do uzupełnienia planu zarządzania danymi badawczymi.

Stosowanie rozwiązań zgodnych z zasadami FAIR zwiększa widoczność danych, umożliwia ich ponowne wykorzystanie, maszynowy odczyt danych i metadanych oraz łączenie ich z innymi danymi. Same zasady mają charakter ogólnych wskazówek, jednak szczegółowe rozwiązania mogą pozytywnie wpływać na każdy z czterech obszarów. Niektóre, na przykład stosowanie trwałych identyfikatorów, z powodzeniem mogą być wdrażane w repozytoriach. Inne wymagają uwagi badaczy czy zespołów badawczych, dlatego tak ważne jest upowszechnianie wiedzy o zasadach FAIR. W tym celu opracowywane są różne narzędzia i materiały, które w zwięzły sposób przybliżają zasady FAIR bądź ułatwiają zastosowanie ich w praktyce. Poniżej zebraliśmy 4 strony, które warto znać.

FAIR-Aware

Narzędzie opracowane zostało w ramach projektu FAIRSFAIR przez niderlandzką organizację Data Archiving and Networked Services (DANS), która specjalizuje się w archiwizowaniu i udostępnianiu danych badawczych. FAIR-Aware ma formę ankiety z pytaniami, które przypisane są do poszczególnych zasad FAIR. Odpowiedzi mają określić poziom znajomości zasad, ale z narzędzia skorzystać mogą także osoby, które dopiero chcą zapoznać się z tym tematem. Przy każdym pytaniu znajduje się ikonka, którą można kliknąć, aby pojawiło się dodatkowe okno z wyjaśnieniami na temat konkretnych rozwiązań i ich znaczenia dla FAIR.

FAIR self assessment tool

Podobne narzędzie opracowała inicjatywa Australian Research Data Commons (ARDC). Na FAIR self assessment tool składa się zestaw pytań, które zastosować można w ocenie stopnia FAIR udostępnionych bądź przygotowywanych do udostępnienia zestawów danych badawczych. Odpowiedzi na pytania znajdują się na rozwijanej liście i uwzględniają różne warianty. Pod wszystkimi pytaniami, przypisanymi do czterech zasad FAIR, znajduje się pasek określający poziom zgodności z FAIR. Pasek jest aktualizowany po każdej odpowiedzi, co ułatwia sprawdzenie, jak poszczególne rozwiązania wpływają na zgodność z zasadami.

How to FAIR

Nieco inny charakter ma strona How to FAIR utworzona przez Danish National Forum for Research Data Management. To zbiór materiałów edukacyjnych w formie kursu online oraz krótkich wypowiedzi badaczy, którzy opowiadają o swoich projektach i danych. Moduły tematyczne kursu obejmują dokumentację, formaty plików, metadane, dostęp do danych, trwałe identyfikatory oraz licencje. Stronę uzupełnia krótki quiz, za pomocą którego można sprawdzić swoją wiedzę.

FAIR Software

Naukowcy, którzy w ramach prowadzonych badań opracowują oprogramowanie, mogą zapoznać się z rekomendacjami udostępnionymi na stronie FAIR Software, stworzonej przez DANS i Netherlands eScience Center. Zastosowanie zasad FAIR do oprogramowania ujęte zostało w pięciu punktach, które zwięźle przybliżają rekomendowane rozwiązania m.in. w zakresie wyboru repozytorium, licencji czy cytowania.

Szczegóły

Utworzono: 2021-01-22

Natalia Gruenpeter