مبادئ F.A.I.R. مبادئ: مقدمة سريعة

ما هي مبادئ F.A.I.R؟

إن مبادئ FAIR هي مجموعة من المبادئ التوجيهية لجعل البيانات قابلة للعثور عليها والوصول إليها وقابلة للتشغيل البيني وقابلة لإعادة الاستخدام. تم تقديم هذه المبادئ لمعالجة تحديات مشاركة البيانات وإعادة استخدامها في البحث العلمي، ولكن يمكن تطبيقها أيضًا على مجالات أخرى.

تهدف هذه المبادئ إلى تعزيز الانفتاح والتعاون وتعظيم القيمة المحتملة للبيانات في البحث العلمي وخارجه.

إن مبادئ F.A.I.R. هي مجموعة من أربعة مبادئ تم تقديمها لمعالجة تحديات مشاركة البيانات وإعادة استخدامها في البحث العلمي، ولكن يمكن تطبيقها أيضًا على مجالات أخرى.

يساعد في تعزيز العملية عندما يتم التقاط البيانات وتسجيلها وإعادة استخدامها.
إن أولئك الذين يستخدمون البيانات كل يوم - بما في ذلك علماء البيانات ومحللي البيانات، يبحثون عن طرق لتعزيز سلامة وجودة عملية التقاط البيانات.
توفر مبادئ F.A.I.R. الأربعة هذه مبادئ توجيهية لمحللي البيانات للمساعدة في دعمهم لضمان الحصول على البيانات وتسجيلها بطريقة فعالة ومنهجية. وبمجرد استيفاء هذه العناصر، يسهل الوصول إلى البيانات وإعادة استخدامها.

تهدف هذه المبادئ إلى تعزيز الانفتاح والتعاون وتعظيم القيمة المحتملة للبيانات في البحث العلمي وخارجه.

ما يعنيه أن تكون F.A.I.R.

لا يتم استخدام البيانات البحثية في كثير من الأحيان بعد انتهاء الغرض منها الغرض. في الواقع، في كثير من الحالات، لا تكون البيانات العلمية في كثير من الحالات مشتركة أو حتى قابلة لإعادة الاستخدام.

قد يكون ذلك بسبب حماية البيانات أو بسبب صعوبة العثور على البيانات. تخيل إمكانات تلك البيانات إذا تم استخدامها خارج هدفها الأصلي. تخيل ما يمكن أن يعنيه ذلك بالنسبة للإنجازات الطبية في مجال الأمراض، أو خيارات الطاقة البديلة المبتكرة. ستكون الفوائد التي ستعود على المجتمع هائلة.

يتطلع أولئك الذين يتعاملون مع البيانات كل يوم، بما في ذلك الباحثون والممولون والناشرون، إلى جعل البيانات العلمية أكثر سهولة في الوصول إليها وتعزيز قيمتها. إن توفير إمكانية وصول الباحثين والعلماء الآخرين إلى بياناتك يجعل الاكتشافات الجديدة أسهل ويشجع على الشفافية في البحث.

ولتحقيق ذلك، توصل المشاركون في ورشة عمل لورنتز "التصميم المشترك للبيانات" في عام 2014 إلى "مبادئ F.A.I.R. لإدارة البيانات العلمية والإشراف عليها" لتوجيه الباحثين نحو تحسين مشاركة البيانات وضمان إمكانية إعادة استخدام البيانات من قبل البشر والآلات على حد سواء.

ولكن ماذا يعني بالضبط أن تكون F.A.I.R.I.R؟ في هذه المقالة، سنتناول في هذه المقالة معنى F.A.I.R. ولماذا هو مهم.

ما وراء اختصار F.A.I.R.

في حين أن هذا اختصار، إلا أنه يشكل أيضًا كلمة حقيقية. في اللغة الإنجليزية، على أي حال. كلمة تعني اللعب وفق القواعد - نهج صادق.

في مجال العلوم، عندما نشير إلى "F.A.I.R. البيانات"، فإن الأمر يكون على نفس المنوال: يقوم الباحثون بتسجيل بياناتهم باتباع القواعد. القواعد التي تم الاتفاق عليها لتسهيل العثور على البيانات وسهولة الوصول إليها وقابليتها للتشغيل البيني وقابليتها لإعادة الاستخدام - مما يجعلها تشكل الاختصار F.A.I.R. توفر المبادئ دليلاً للباحثين حول كيفية تنظيم بياناتهم بحيث يمكن الوصول إليها وفهمها وتبادلها وإعادة استخدامها بسهولة.

قم بتنزيل كتابنا الإلكتروني لتتعرف على كيفية جعل بياناتك F.A.I.R.

دعونا نلقي نظرة فاحصة على كل جزء من الكل.

الواو تعني قابل للاكتشاف

بالتأكيد، قد تكون قادرًا على العثور على بياناتك، ولكن كم من الوقت يستغرق ذلك؟ هل يمكنك العثور عليها بسهولة؟

كل لحظة يتم قضاؤها في البحث عن المعلومات هي لحظة تُستنزف من العلم والابتكار. يجب العثور على البيانات بسهولة، مما يوفر الوقت والجهد.

دعونا نأخذ حالة كلاسيكية: من المعروف أنه من الصعب العثور على أوراق البحث العلمي، حتى لو كانت منشورة في الوصول المفتوح. قد يكون السبب في ذلك بسيطًا مثل عدم وجود الكلمات المفتاحية المناسبة لتمكين محرك بحث مثل جوجل أو بينج أو ياهو!

يجب على الباحثين اختيار كلماتهم الرئيسية بعناية. فمعرفة كيفية استخدام هذه الكلمات يجب أن تساعد في ذلك؛ فهي تعطي المهمة إحساسًا بالأهمية والمعنى. يمكن أن يؤدي الاهتمام بالتفكير في هذه الكلمات إلى إحداث فرق كبير عندما يتعلق الأمر بالعثور على المعلومات.

نقطة رئيسية أخرى هي الاتساق. إذا كان الباحثون سيستخدمون كلمات ومصطلحات رئيسية مختلفة لتسمية أبحاثهم وتخزينها، فلا يهم عدد الكلمات الرئيسية المرتبطة بها - فلن تعمل كما ينبغي.

والآن استقري هذا الأمر على بيانات البحث في أداة إدارة البيانات التي تستخدمها. هنا، الكلمات المفتاحية والعلامات لها نفس الوظيفة؛ فهي تربط بين البيانات الوصفية والملفات المرتبطة بها وتسهل العثور عليها لاحقًا.

لذا، توقف للحظة وفكر ملياً في الكلمات التي ستستخدمها لتمييز بياناتك. دقيقة واحدة الآن يمكن أن توفر لك ساعة واحدة الأسبوع المقبل.

A هي لإتاحة الوصول

وفقًا لعام 2020 الدراسة طُبعت في النشر المتعلم, يتردد الباحثون في المجالات الطبية والبيولوجية في مشاركة بياناتهم. وتختلف أسباب ذلك من عدم الفهم الكامل لمصطلح "البيانات العلمية" وما يمكن أن تتضمنه إلى الحماية لنتائج أبحاثهم والجهد المبذول في المشروع، والخوف من أن يسيء الآخرون تفسير البيانات، والتردد بسبب الجهد الإضافي الأولي الذي قد يتطلبه الأمر لجعل البيانات أكثر سهولة باستخدام البيانات الوصفية المرتبطة بها.

يجب على الباحثين التفكير في وضع مخاوفهم جانباً ومشاركة المعلومات وليس فقط نشرها. الوصول المفتوح مهم للابتكار. فهو لا يؤدي فقط إلى زيادة إمكانات بياناتك إلى أقصى حد ممكن، بل يوفر أيضًا وقت الباحثين الآخرين ويحافظ على تقدم الدراسات.

I هي للتشغيل البيني

يتمثل أحد العوائق الرئيسية التي تحول دون مشاركة الباحثين في علوم الحياة لبياناتهم في صعوبة توحيد البيانات البحثية وحجم العمل الذي يمثله ذلك. هل يمكن استخدام بياناتك عبر مشاريع وأنظمة متعددة؟ إذا كانت بياناتك غير متوافقة وقابلة للتشغيل البيني، فإن ذلك يحد من كيفية استخدامها. مرة أخرى، يجب على الباحثين التأكد من عدم تقييد استخدام بياناتهم.

R تعني قابلة لإعادة الاستخدام

إذا كنت ترغب في تحقيق أقصى استفادة من بياناتك، يجب عليك التأكد من إمكانية إعادة استخدامها. وهذا يعني أن تكون الصورة كاملة على مرأى من الجميع: اذكر مصادرك، وتأكد من إضافة السياق، وقدم معلومات الاتصال لمن يريد - أو يحتاج - المزيد من المعلومات.

تسهّل إضافة هذا المستوى من التفاصيل والبيانات الوصفية عملية التنقيب عن البيانات، حيث ستتمكن من البحث - والعثور - على بياناتك من خلال مستند أو حتى مجموعة من المستندات.

ويكتسب هذا الأمر أهمية خاصة في أوقات تطور البيانات الضخمة، حيث ارتفع إنتاج البيانات بشكل كبير ولكن إدارة البيانات تكافح من أجل مواكبة البيانات وتنظيمها في صورة متماسكة تقدم رؤية ثاقبة.

تشجع بعض منظمات التمويل الرئيسية، بما في ذلك المفوضية الأوروبية، مبادئ F.A.I.R. وتروج لها لحماية سلامة البيانات وزيادة الاستثمار في الأبحاث. إنها معادلة بسيطة: استخدم مكونات عالية الجودة لإنتاج منتج عالي الجودة؛ منتج يمكنك استخدامه مرارًا وتكرارًا ويدوم.