Die F.A.I.R.-Grundsätze: Eine kurze Einführung

Was sind die F.A.I.R.-Grundsätze?

Die FAIR-Grundsätze sind eine Reihe von Leitlinien für die Auffindbarkeit, Zugänglichkeit, Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit von Daten. Diese Grundsätze wurden eingeführt, um die Herausforderungen der gemeinsamen Nutzung und Wiederverwendung von Daten in der wissenschaftlichen Forschung zu bewältigen, sie können aber auch auf andere Bereiche angewandt werden.

Diese Grundsätze zielen darauf ab, Offenheit, Zusammenarbeit und die Maximierung des potenziellen Wertes von Daten in der wissenschaftlichen Forschung und darüber hinaus zu fördern.

Bei den F.A.I.R.-Prinzipien handelt es sich um eine Reihe von vier Grundsätzen, die eingeführt wurden, um die Herausforderungen der gemeinsamen Nutzung und Wiederverwendung von Daten in der wissenschaftlichen Forschung zu bewältigen, aber sie können auch auf andere Bereiche angewendet werden.

Es trägt zur Stärkung des Prozesses bei, wenn Daten erfasst, aufgezeichnet und wiederverwendet werden.
Diejenigen, die tagtäglich mit Daten arbeiten - darunter Datenwissenschaftler und Datenanalysten - suchen nach Möglichkeiten, die Integrität und Qualität des Datenerfassungsprozesses zu verbessern.
Diese vier F.A.I.R.-Grundsätze bieten den Datenanalysten Leitlinien, die sie dabei unterstützen sollen, die Daten effizient und systematisch zu beschaffen und zu erfassen. Sobald diese Elemente erfüllt sind, wird der Zugriff auf die Daten und ihre Wiederverwendung erleichtert.

Diese Grundsätze zielen darauf ab, Offenheit, Zusammenarbeit und die Maximierung des potenziellen Wertes von Daten in der wissenschaftlichen Forschung und darüber hinaus zu fördern.

Was es bedeutet, F.A.I.R. zu sein

Forschungsdaten werden oft nicht über ihren Zweck hinaus genutzt Zweck. In der Tat sind wissenschaftliche Daten in vielen Fällen nicht gemeinsam oder sogar wiederverwendbar.

Dies könnte auf den Datenschutz zurückzuführen sein oder darauf, dass die Daten schwer zu finden sind. Stellen Sie sich das Potenzial dieser Daten vor, wenn sie über ihren ursprünglichen Zweck hinaus verwendet würden. Stellen Sie sich vor, was dies für medizinische Durchbrüche bei Krankheiten oder für innovative alternative Energieoptionen bedeuten könnte. Der Nutzen für die Gesellschaft wäre gewaltig.

Diejenigen, die tagtäglich mit Daten zu tun haben, darunter Forscher, Geldgeber und Verlage, sind bestrebt, den Zugang zu wissenschaftlichen Daten zu erleichtern und deren Wert zu steigern. Wenn Sie anderen Forschern und Wissenschaftlern Zugang zu Ihren Daten gewähren, erleichtert dies neue Entdeckungen und fördert die Transparenz in der Forschung.

Um dieses Ziel zu erreichen, haben die Teilnehmer des Lorentz-Workshops "Jointly Designing a Data FAIRport" im Jahr 2014 die "F.A.I.R.-Prinzipien für wissenschaftliches Datenmanagement und Stewardship" entwickelt, um Forschern einen Leitfaden für die Optimierung der gemeinsamen Nutzung von Daten an die Hand zu geben und sicherzustellen, dass die Daten sowohl von Menschen als auch von Maschinen wiederverwendet werden können.

Aber was genau bedeutet es, F.A.I.R. zu sein? In diesem Artikel gehen wir der Frage nach, was F.A.I.R. bedeutet und warum es wichtig ist.

Hinter dem Akronym F.A.I.R.

Dies ist zwar ein Akronym, aber es ist auch ein richtiges Wort. Zumindest im Englischen. Ein Wort, das bedeutet, sich an die Regeln zu halten - ein ehrlicher Ansatz.

Wenn in der Wissenschaft von "F.A.I.R.-Daten" die Rede ist, geht es um das Gleiche: Forscher, die ihre Daten ablegen, folgen den Regeln. Regeln, auf die man sich geeinigt hat, um Daten leicht auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar zu machen - daher das Akronym F.A.I.R. Die Grundsätze bieten Forschern einen Leitfaden dafür, wie ihre Daten organisiert sein sollten, damit sie leicht zugänglich, verständlich, austauschbar und wiederverwendbar sind.

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Schauen wir uns die einzelnen Teile des Ganzen genauer an.

F steht für Findable

Sicher, Sie können Ihre Daten finden, aber wie lange brauchen Sie dafür? Können Sie sie leicht finden?

Jeder Augenblick, der mit der Suche nach Informationen verbracht wird, ist ein Augenblick, der der Wissenschaft und der Innovation entzogen wird. Daten sollten leicht zu finden sein, um Zeit und Mühe zu sparen.

Nehmen wir einen klassischen Fall: Wissenschaftliche Forschungsarbeiten sind bekanntermaßen schwer zu finden, selbst wenn sie im Open Access veröffentlicht sind. Der Grund dafür kann so einfach sein wie das Fehlen der richtigen Schlüsselwörter, damit eine Suchmaschine wie Google, Bing oder Yahoo! sie finden kann.

Die Forscher sollten ihre Schlüsselwörter sorgfältig auswählen. Wenn man weiß, wie sie verwendet werden, ist das hilfreich; es gibt der Aufgabe ein Gefühl von Wichtigkeit und Bedeutung. Wenn man sich über diese Wörter Gedanken macht, kann das bei der Suche nach Informationen einen großen Unterschied ausmachen.

Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Konsistenz. Wenn Forscher unterschiedliche Schlüsselwörter und Begriffe verwenden, um ihre Recherchen zu benennen und zu speichern, spielt es keine Rolle, wie viele Schlüsselwörter damit verbunden sind - sie werden nicht so funktionieren, wie sie sollten.

Übertragen Sie dies nun auf Forschungsdaten in Ihrem bevorzugten Datenverwaltungsprogramm. Hier haben Schlüsselwörter und Tags dieselbe Funktion: Sie verknüpfen zugehörige Metadaten und Dateien und erleichtern das spätere Auffinden.

Nehmen Sie sich also einen Moment Zeit und überlegen Sie genau, welche Wörter Sie zur Kennzeichnung Ihrer Daten verwenden werden. Eine Minute jetzt kann Ihnen nächste Woche eine Stunde ersparen.

A steht für Accessible

Laut einer 2020 Studie gedruckt in Learned Publishing, Forscher im medizinischen und biologischen Bereich zögern, ihre Daten weiterzugeben. Die Gründe dafür reichen von einem unzureichenden Verständnis des Begriffs "wissenschaftliche Daten" und dessen Inhalt bis hin zum Schutz ihrer Forschungsergebnisse und der in das Projekt geflossenen Anstrengungen, der Befürchtung, dass andere die Daten falsch interpretieren könnten, und der Zurückhaltung aufgrund des anfänglichen zusätzlichen Aufwands, der erforderlich sein könnte, um die Daten mithilfe der zugehörigen Metadaten besser zugänglich zu machen.

Forscher sollten ihre Ängste ablegen und die Informationen teilen, anstatt sie nur zu veröffentlichen. Offener Zugang ist wichtig für die Innovation. Er maximiert nicht nur das Potenzial Ihrer Daten, sondern spart auch anderen Forschern Zeit und hält die Studien in Gang.

I steht für interoperabel

Ein Haupthindernis, warum Forscher in den Biowissenschaften ihre Daten nicht gemeinsam nutzen, ist die entmutigende Aussicht auf die Standardisierung von Forschungsdaten und der damit verbundene Arbeitsaufwand. Können Ihre Daten in verschiedenen Projekten und Systemen verwendet werden? Wenn Ihre Daten nicht kompatibel und interoperabel sind, schränkt dies ihre Verwendungsmöglichkeiten ein. Auch hier sollten Forscher sicherstellen, dass ihre Daten in ihrer Nutzung nicht eingeschränkt sind.

R steht für wiederverwendbar

Wenn Sie den größtmöglichen Nutzen aus Ihren Daten ziehen wollen, müssen Sie sicherstellen, dass sie wiederverwendet werden können. Das bedeutet, dass Sie das gesamte Bild im Blick haben müssen: Geben Sie Ihre Quellen an, stellen Sie sicher, dass Sie Kontext hinzufügen, und bieten Sie Kontaktinformationen für diejenigen an, die weitere Informationen wünschen - oder benötigen.

Das Hinzufügen dieser Detail- und Metadatenebene erleichtert das Data Mining, bei dem Sie Ihre Daten in einem Dokument oder sogar in einer Reihe von Dokumenten suchen und finden können.

Dies ist besonders wichtig in Zeiten der Entwicklung von Big Data, wo die Datenproduktion exponentiell angestiegen ist, das Datenmanagement aber Mühe hat, mitzuhalten und die Daten zu einem kohärenten Bild zu organisieren, das Einblicke bietet.

Einige wichtige Förderorganisationen, darunter die Europäische Kommission, unterstützen und fördern die F.A.I.R.-Prinzipien, um die Datenintegrität zu gewährleisten und die Forschungsinvestitionen zu maximieren. Es ist eine einfache Formel: Verwenden Sie hochwertige Zutaten, um ein Qualitätsprodukt herzustellen, das Sie immer wieder verwenden können und das lange hält.