A F.A.I.R. alapelvei: Gyors bevezetés

Mik a F.A.I.R.-elvek?

A FAIR-elvek az adatok megtalálhatóságának, hozzáférhetőségének, interoperabilitásának és újrafelhasználhatóságának irányelveit tartalmazzák. Ezeket az elveket a tudományos kutatásban az adatok megosztásával és újrafelhasználásával kapcsolatos kihívások kezelésére vezették be, de más területeken is alkalmazhatók.

Ezen elvek célja a nyitottság, az együttműködés és az adatok potenciális értékének maximalizálása a tudományos kutatásban és azon túl.

A F.A.I.R.-elvek négy alapelvből állnak, amelyeket a tudományos kutatásban az adatok megosztásával és újrafelhasználásával kapcsolatos kihívások kezelésére vezettek be, de más területeken is alkalmazhatók.

Segít a folyamat megerősítésében, ha az adatokat rögzítik, rögzítik és újra felhasználják.
Azok, akik minden nap használják az adatokat - beleértve az adattudósokat és az adatelemzőket - keresik az adatrögzítési folyamat integritásának és minőségének növelésének módjait.
Ez a négy F.A.I.R.-elv iránymutatást nyújt az adatelemzők számára, hogy segítse őket annak biztosításában, hogy az adatok beszerzése és rögzítése hatékony és szisztematikus módon történjen. Ha ezek az elemek teljesülnek, könnyebbé válik az adatokhoz való hozzáférés és azok újrafelhasználása.

Ezen elvek célja a nyitottság, az együttműködés és az adatok potenciális értékének maximalizálása a tudományos kutatásban és azon túl.

Mit jelent F.A.I.R.-nek lenni.

A kutatási adatokat gyakran nem használják fel rendeltetésükön túl cél. Tény, hogy sok esetben a tudományos adatok nem megosztott vagy akár újrafelhasználható.

Ennek oka lehet az adatvédelem, vagy az, hogy az adatokat nehéz megtalálni. Képzelje el, milyen lehetőségek rejlenének ezekben az adatokban, ha azokat az eredeti céljukon túl is felhasználnák. Gondoljon bele, mit jelenthetne ez a betegségek orvosi áttörése vagy az innovatív alternatív energiaforrások terén. A társadalom számára hatalmas előnyökkel járna.

Az adatokkal nap mint nap foglalkozók, köztük a kutatók, a finanszírozók és a kiadók arra törekszenek, hogy a tudományos adatokat hozzáférhetőbbé tegyék és növeljék azok értékét. Ha más kutatóknak és tudósoknak hozzáférést biztosít az adataihoz, az megkönnyíti az új felfedezéseket, és ösztönzi a kutatás átláthatóságát.

Ennek érdekében a 2014-es "Közösen tervezünk egy adat FAIRportot" című Lorentz-műhely résztvevői kidolgozták a "F.A.I.R. alapelvek a tudományos adatkezeléshez és -kezeléshez" című dokumentumot, amely a kutatókat az adatmegosztás optimalizálására és az adatok emberi és gépi újrafelhasználhatóságának biztosítására irányítja.

De mit is jelent pontosan az, hogy F.A.I.R.? Ebben a cikkben megvizsgáljuk, mit jelent az F.A.I.R., és miért fontos.

A F.A.I.R. rövidítés mögött

Bár ez egy betűszó, de egy valódi szót is alkot. Legalábbis angolul. Egy szó, amely azt jelenti, hogy a szabályok szerint játszunk - őszinte megközelítés.

A tudományban, amikor a "F.A.I.R. adatokra" hivatkozunk, ugyanez a helyzet: az adataikat benyújtó kutatók követik a szabályokat. Azokat a szabályokat, amelyekben megállapodtak, hogy az adatok könnyen megtalálhatók, hozzáférhetőek, interoperábilisak és újrafelhasználhatók legyenek - ezek alkotják a F.A.I.R. rövidítést. Az elvek útmutatót adnak a kutatóknak arra vonatkozóan, hogyan kell megszervezni az adataikat, hogy azok könnyen elérhetők, érthetők, cserélhetők és újrafelhasználhatók legyenek.

Töltse le e-könyvünket, hogy megtudja, hogyan teheti adatait F.A.I.R.

Nézzük meg közelebbről az egész egyes részeit.

F mint Findable

Persze, lehet, hogy meg tudja találni az adatait, de mennyi időbe telik? Könnyen megtalálja őket?

Minden egyes információkereséssel töltött perc a tudománytól és az innovációtól elvett idő. Az adatokat könnyedén kell megtalálni, időt és erőfeszítést megtakarítva.

Vegyünk egy klasszikus esetet: a tudományos kutatási cikkeket köztudottan nehéz megtalálni, még akkor is, ha nyílt hozzáférésűek. Ennek oka lehet olyan egyszerű, mint az, hogy nincsenek meg a megfelelő kulcsszavak, amelyekkel egy keresőmotor, például a Google, a Bing vagy a Yahoo! meg tudná találni őket.

A kutatóknak gondosan meg kell választaniuk a kulcsszavakat. Segítségükre lehet, ha tudják, hogyan fogják használni őket; ez a feladat fontosságát és értelmét adja. Ha gondosan átgondoljuk ezeket a szavakat, az sokat számíthat az információk megtalálása során.

Egy másik kulcsfontosságú pont a következetesség. Ha a kutatók különböző kulcsszavakat és kifejezéseket fognak használni a kutatásaik elnevezésére és tárolására, akkor nem számít, hogy hány kulcsszó kapcsolódik hozzá - nem fognak úgy működni, ahogyan kellene.

Most extrapolálja ezt a kutatási adatokra az Ön által használt adatkezelési eszközben. Itt a kulcsszavaknak és a címkéknek ugyanaz a funkciójuk: összekapcsolják a kapcsolódó metaadatokat és fájlokat, és megkönnyítik a későbbi keresést.

Szánjon tehát egy pillanatot, és gondolja végig, hogy milyen szavakat fog használni az adatok megjelölésére. Egy perc most egy órát spórolhat meg a jövő héten.

A mint Accessible (megközelíthető)

Egy 2020-as tanulmány nyomtatott Learned Publishing, az orvosi és biológiai területeken dolgozó kutatók vonakodnak megosztani adataikat. Ennek okai a "tudományos adat" fogalmának nem teljes körű megértésétől és annak lehetséges tartalmától kezdve a kutatási eredményeik és a projektbe fektetett erőfeszítések védelmén át a mások általi félelemig, az adatok félreértelmezésétől való félelemig, valamint az adatok hozzáférhetőbbé tételéhez szükséges kezdeti többlet erőfeszítések miatt a kapcsolódó metaadatok segítségével történő vonakodásig terjednek.

A kutatóknak fontolóra kellene venniük, hogy félreteszik félelmeiket, és megosztják az információkat, nem csak közzéteszik azokat. A nyílt hozzáférés fontos az innováció szempontjából. Nemcsak az adatokban rejlő lehetőségeket maximalizálja, hanem más kutatóknak is időt takarít meg, és a tanulmányok tovább haladnak.

I mint interoperábilis

Az élettudományok kutatói azért nem osztják meg adataikat, mert a kutatási adatok szabványosításának ijesztő kilátásai és az ezzel járó munka mennyisége miatt az egyik fő akadály. Használhatók-e az adatok több projektben és rendszerben? Ha az adatai nem kompatibilisek és interoperábilisak, az korlátozza felhasználásukat. A kutatóknak ismét biztosítaniuk kell, hogy adataik felhasználása ne legyen korlátozott.

R mint újrafelhasználható

Ha a legtöbbet szeretné kihozni az adataiból, biztosítania kell, hogy azokat újra fel lehessen használni. Ez azt jelenti, hogy a teljes képet jól látható helyen kell elhelyeznie: adja meg a forrásait, gondoskodjon a kontextus hozzáadásáról, és adjon meg elérhetőségeket azok számára, akik további információkra vágynak - vagy szükségük van rájuk -.

A részletesség és a metaadatok ilyen szintű hozzáadása megkönnyíti az adatbányászatot, ahol Ön képes lesz keresni - és megtalálni - az adatait egy dokumentumon vagy akár egy dokumentumhalmazon keresztül.

Ez különösen fontos a fejlődő Big Data idején, ahol az adattermelés exponenciálisan nőtt, de az adatkezelés küzd, hogy lépést tartson és az adatokat összefüggő képbe szervezze, amely betekintést nyújt.

Néhány kulcsfontosságú finanszírozó szervezet, köztük az Európai Bizottság, az adatok integritásának védelme és a kutatási beruházások maximalizálása érdekében ösztönzi és támogatja a F.A.I.R. elveit. Ez egy egyszerű képlet: használjon minőségi összetevőket, hogy minőségi terméket állítson elő; olyat, amelyet újra és újra használhat, és amely tartós lesz.