Forschungsdaten – Aktuelles und Wissenswertes

Im Kontext von Forschungsdatenmanagement (FDM) wird immer wieder über die FAIR-Prinzipien gesprochen. Als Forschende/r wissen Sie vermutlich bereits, was FAIR bedeutet: Foschungsdaten sollen möglichst

1. auffindbar (Findable),
2. zugänglich (Accessible),
3. interoperabel (Interoperable) und
4. nachnutzbar (Re-usable)

sein.

Doch welche Kriterien sind für die FAIRness von Daten entscheidend? Hierzu stellt die Initiative go-fair.org umfangreiche Informationen zu den 15 FAIR-Prinzipien und dem „FAIRification Process“ bereit.

Findable

• F1. (Meta-)Daten werden mit einem global eindeutigen und persistenten Identifikator versehen.
• F2. Die Daten werden mit umfangreichen Metadaten beschrieben (definiert durch R1 unten).
• F3. Die Metadaten enthalten klar und deutlich die Identifikatoren der Daten, die sie beschreiben.
• F4. (Meta-)Daten sind in einer durchsuchbaren Ressource registriert oder indiziert.

Accessible

• A1. (Meta-)Daten sind über ihren Identifikator mit Hilfe eines standardisierten Kommunikationsprotokolls abrufbar.
  • A1.1 Das Protokoll ist offen, frei und universell einsetzbar.
  • A1.2 Das Protokoll ermöglicht ein Authentifizierungs- und Autorisierungsverfahren, falls erforderlich.
• A2. Metadaten sind auch dann zugänglich, wenn die Daten nicht mehr verfügbar sind.

Interoperable

• I1. (Meta-)Daten verwenden eine formale, zugängliche, gemeinsame und allgemein anwendbare Sprache für die Wissensrepräsentation.
• I2. (Meta-)Daten verwenden Vokabeln, die den FAIR-Prinzipien folgen.
• I3. (Meta-)Daten enthalten qualifizierte Referenzen auf andere (Meta-)Daten.

Re-usable

• R1. (Meta-)Daten werden mit einer Vielzahl von genauen und relevanten Attributen reichlich beschrieben.
  • R1.1. (Meta-)Daten werden mit einer klaren und zugänglichen Datennutzungslizenz freigegeben.
  • R1.2. (Meta-)Daten sind mit detaillierter Herkunft verbunden.
  • R1.3. (Meta-)Daten erfüllen domänenrelevante Gemeinschaftsstandards.

Wie FAIR soll es sein?

Basierend auf Ergebnissen des Lorentz Workshops in 2014 und der späteren Veröffentlichung der FAIR-Prinzipien in 2016 wurden 14 Metriken (github-Link) aus den 15 Prinzipien erstellt. Anhand dieser Prinzipien und Metriken kann das Maß der „FAIRness“ der Forschungsdaten abgeleitet werden.

Neben den weitreichenden Informationen auf „gofair“ und „nature“ lohnt sich auch ein Besuch der Seiten der force11, der Swiss National Science Foundation (SNF) und der Technischen Informationsbibliothek (TIB) zu den FAIR-Prinzipien:

• Force11: The fair data principles
• SNF: Explanation of the FAIR data principles
• TIB: Die FAIR Data Prinzipien für Forschungsdaten (pdf-Übersicht)

Noch Fragen?

Sie haben noch Fragen zum Thema FAIRness im Datenmanagement? Fair enough! Schreiben Sie einfach an das Servicedesk. Das FDM-Team freut sich auf Ihre Nachricht.

---

Inhaltlich verantwortlich für den Beitrag: Sascha Lankers

Kategorie: Informationen & Beratung
Schlagworte: FAIR, FAIR-Prinzipien
Optionen: Antwort schreiben » | Trackback senden «