Quelle: eigene Darstellung
Die FAIR-Prinzipien sind ein Grundbegriff des Forschungsdatenmanagements (FDM). Vor zehn Jahren wurden sie erstmals in der Fachzeitschrift Scientific Data veröffentlicht und haben sich seitdem als internationaler Standard für den nachhaltigen Umgang mit Forschungsdaten etabliert. Auch FDM-Servies an der RWTH Aachen liegen die FAIR-Prinzipien zugrunde und unterstützen Forschende somit dabei, ihre Forschungsdaten über den gesamten Forschungsprozess hinweg FAIR zu gestalten.
Wir nehmen das Jubiläum zum Anlass, um die FAIR-Prinzipien und ihre Entstehung in diesem Blogbeitrag genauer zu betrachten.
Ursprung der FAIR-Prinzipien
Die FAIR-Prinzipien wurden erstmals 2016 in dem Artikel The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship von Marc D. Wilkinson et al. beschrieben. Darin widmen sich die Autor*innen der Fragestellung, wie eine möglichst effektive Nachnutzung von digital vorliegenden Forschungsdaten umgesetzt werden kann. Einen besonderen Fokus legt der Artikel auf die Lesbarkeit von Daten durch Maschinen ohne oder mit minimaler menschlicher Beteiligung. Wilkinson et al. fassen ihre Ergebnisse mit dem Akronym FAIR zusammen: FAIR steht für Findable (auffindbar), Accessible (zugänglich), Interoperable (kompatibel) und Reuseable (nachnutzbar).
F – Findability
Der Aspekt der Auffindbarkeit befasst sich vor allem mit Metadaten. Klare Metadaten helfen Menschen und Maschinen dabei, Daten schnell zu finden und einordnen zu können. Um die Auffindbarkeit weiter zu erhöhen, sollten Metadaten in durchsuchbaren Datenbanken eingepflegt werden.
Neben ausführlichen Metadaten tragen auch sogenannte Persistent Identifier (PID) zur Auffindbarkeit von Forschungsdaten bei. PIDs sind dauerhafte und eindeutige Kennzeichnungen für Objekte, wie beispielsweise Datensätze oder Fachzeitschriftenartikel. Die bekannteste PID ist der Digital Object Identifier (DOI) der in der wissenschaftlichen Community zu einem Standard geworden ist. Auch einzelne Personen können mit einem PID gekennzeichnet werden: Dazu wird die Open Researcher and Contributor ID (ORCID) genutzt.
An der RWTH unterstützen verschiedene FDM-Services die Auffindbarkeit von Forschungsdaten. Coscine unterstützt die Umsetzung dieses FAIR-Prinzips, indem auf Projekt- und Ressourcenebene automatisch PIDs vergeben werden. Forschende können sich außerdem mit ihrer ORCID bei Coscine anmelden und ihre Forschungsdaten so eindeutig ihrer Forschendenidentität zuordnen. Für die Veröffentlichung von Datensätzen oder anderen Forschungsergebnissen steht außerdem RWTH Publications zur Verfügung, wodurch Daten langfristig auffindbar und zitierbar werden können.
A – Accessability
Ein weiterer Teil der FAIR-Prinzipien ist die Zugänglichkeit von Daten. Dieser Aspekt wird oft missverstanden. Zugänglichkeit meint nicht unbedingt, dass alle Daten kostenlos und ohne Einschränkungen verfügbar sein müssen. Eine solche absolute öffentliche Verfügbarkeit ist zwar im Sinne der offenen Wissenschaft eine Idealvorstellung und sollte, wo sie umsetzbar ist, angestrebt werden, in der Realität gibt es jedoch rechtliche Einschränkungen, die dies verhindern.
Der Aspekt Zugänglichkeit steht viel mehr dafür, dass in den Metadaten klar kommuniziert wird, unter welchen Bedingungen die Daten zugänglich sind, und welche Schritte durchgeführt werden müssen, um die Daten einzusehen und zu nutzen. So können auch personenbezogene oder anderweitig datenschutzrechtlich geschützte Daten FAIR sein.
In Coscine können Forschende den Zugriff auf ihre Forschungsdaten über die Rollen Owner, Member und Guest individuell steuern. Zudem kann festgelegt werden, ob die Metadaten eines Projekts öffentlich oder ausschließlich für Projektmitglieder sichtbar sind. Dadurch lassen sich auch nicht öffentlich zugängliche Forschungsdaten FAIR verwalten.
I – Interoperability
Um die Kompatibilität von Daten sicherzustellen, sollten die Verbindungen zwischen Datensätzen klar gemacht werden. Wenn sich ein Datensatz auf einen anderen bezieht oder darauf aufbaut, sollte dies bereits aus den Metadaten hervorgehen.
Die Sprache, in der Daten gespeichert sind, ist ebenfalls wichtig für die Kompatibilität von Daten. Diese sollte sowohl für Menschen als auch für Maschinen lesbar sein und einer klaren Logik folgen.
Auch Coscine unterstützt die Interoperabilität von Forschungsdaten durch standardisierte, maschinenlesbare Metadatenprofile auf Basis etablierter Standards. Ergänzend können kontrollierte Vokabulare und fachspezifische Terminologien genutzt werden, um Forschungsdaten einheitlich zu beschreiben. Beziehungen zwischen Datensätzen lassen sich ebenfalls dokumentieren, wodurch diese miteinander verknüpft und von unterschiedlichen Systemen verarbeitet werden können. Die verwendeten Metadatenprofile werden unter anderem über die AIMS-Plattform verwaltet, die ihre Harmonisierung fördert und den Austausch von Forschungsdaten über Fach- und Institutionsgrenzen hinweg erleichtert.
R – Reuseability
Für die Nachnutzbarkeit sind erneut Metadaten relevant. Während es beim Aspekt Auffindbarkeit in erster Linie darum geht, die Daten möglichst leicht suchbar und klar identifizierbar zu gestalten, wird bei der Nachnutzbarkeit das Augenmerkt daraufgelegt, die Inhalte des Datensatzes in den Metadaten zu beschreiben. Neben den Inhalten sollte unter anderem auch erkenntlich sein, ob es sich um Rohdaten oder um verarbeitete Daten handelt und mit welcher Methode die Daten erhoben wurden. So können Forschende besser einschätzen, ob die Daten für sie nützlich sind, ohne direkt den kompletten Datensatz begutachten zu müssen. Außerdem sollte aus den Metadaten klar hervorgehen, mit welchen Lizenzen und Nutzungsrechten die Daten genutzt werden dürfen.
An der RWTH unterstützen verschiedene FDM-Services die Nachnutzbarkeit von Forschungsdaten:
Bereits in der Planungsphase können Forschende mit dem Research Data Management Organiser (RDMO) wichtige Informationen zum Datenmanagement in sogenannten Datenmanagementplänen zentral festhalten und Strategien für die spätere Nachnutzung entwickeln.
Während des Forschungsprozesses hilft das Elektronische Labornotizbuch (ELN) eLabFTW dabei, Experimente und Arbeitsabläufe strukturiert zu dokumentieren.
Mit Coscine können Forschungsdaten durch umfangreiche Metadatenprofile inhaltlich beschrieben und mit Nutzungslizenzen versehen werden, sodass wichtige Informationen zu Daten, Herkunft und Nachnutzungsbedingungen vorliegen.
Für die Veröffentlichung von Forschungsdaten und anderen wissenschaftlichen Ergebnissen bietet RWTH Publications eine Möglichkeit, diese langfristig zugänglich und zitierfähig zu machen.
FAIR-Prinzipien – 10 Jahre später
10 Jahre nach der Veröffentlichung des richtungsweisenden Artikels von Wilkinson et al. sind die FAIR-Prinzipien aus dem Forschungsdatenmanagement nicht mehr wegzudenken. So fördert und fordert die Europäische Union FAIRe Praktiken im FDM beispielsweise im Rahmen des Projektes FAIRSFAIR. Auch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) berücksichtigt sie in ihren Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis und hat die FAIR-Prinzipien in ihren Kodex zu Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis aufgenommen.
An der RWTH Aachen bilden die FAIR-Prinzipien, wie oben beschrieben, die Grundlage ihrer FDM-Angebote: Mit RDMO können Forschende ihr Datenmanagement planen, eLabFTW unterstützt die strukturierte Dokumentation von Experimenten und Arbeitsabläufen, Coscine ermöglicht die Organisation und Speicherung von Forschungsdaten mit umfangreichen Metadaten und RWTH Publications unterstützt die Veröffentlichung von Forschungsergebnissen. Ergänzt wird dieses Angebot durch die FDM-Beratung des IT Centers, die Forschende bei der Umsetzung der FAIR-Prinzipien über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg unterstützt.
Das FDM-Team unterstützt Sie gerne bei der Umsetzung der FAIR-Prinzipien bei Ihren Forschungsdaten und allen weiteren Fragen zum FDM.
Verantwortlich für die Inhalte dieses Beitrags sind Hedda Faber, Katharina Grünwald und Arlinda Ujkani.
Als Informationsgrundlage für diesen Beitrag dienten folgende Quellen:
Coscine: Umsetzung der FAIR-Prinzipien mit Coscine
DFG: Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis
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