I principi F.A.I.R: Una rapida introduzione

Quali sono i principi F.A.I.R.?

I principi FAIR sono una serie di linee guida per rendere i dati reperibili, accessibili, interoperabili e riutilizzabili. Questi principi sono stati introdotti per affrontare le sfide della condivisione e del riutilizzo dei dati nella ricerca scientifica, ma possono essere applicati anche ad altri settori.

Questi principi mirano a promuovere l'apertura, la collaborazione e la massimizzazione del valore potenziale dei dati nella ricerca scientifica e non solo.

I principi F.A.I.R. sono un insieme di quattro principi introdotti per affrontare le sfide della condivisione e del riutilizzo dei dati nella ricerca scientifica, ma possono essere applicati anche ad altri settori.

L'acquisizione, la registrazione e il riutilizzo dei dati contribuiscono a rafforzare il processo.
Coloro che utilizzano i dati ogni giorno, tra cui i data scientist e gli analisti di dati, sono alla ricerca di modi per migliorare l'integrità e la qualità del processo di acquisizione dei dati.
Questi quattro principi F.A.I.R. forniscono linee guida agli analisti di dati per aiutarli a garantire che i dati siano ottenuti e registrati in modo efficiente e sistematico. Una volta soddisfatti questi elementi, è più facile accedere ai dati e riutilizzarli.

Questi principi mirano a promuovere l'apertura, la collaborazione e la massimizzazione del valore potenziale dei dati nella ricerca scientifica e non solo.

Che cosa significa essere F.A.I.R.

I dati della ricerca spesso non vengono utilizzati per il loro scopo scopo. In effetti, in molti casi, i dati scientifici non sono condivisi o addirittura riutilizzabili.

Ciò potrebbe essere dovuto alla protezione dei dati o alla loro difficile reperibilità. Immaginate il potenziale di questi dati se venissero utilizzati al di là del loro scopo originario. Pensate a cosa potrebbe significare per le scoperte mediche sulle malattie o per le opzioni energetiche alternative innovative. I benefici per la società sarebbero enormi.

Chi ha a che fare con i dati ogni giorno, tra cui ricercatori, finanziatori ed editori, cerca di rendere i dati scientifici più accessibili e di aumentarne il valore. Fornire ad altri ricercatori e scienziati l'accesso ai propri dati facilita le nuove scoperte e incoraggia la trasparenza nella ricerca.

Per raggiungere questo obiettivo, nel 2014 i partecipanti al Lorentz Workshop "Jointly Designing a Data FAIRport" hanno elaborato i "Principi F.A.I.R. per la gestione e lo stewardship dei dati scientifici" per guidare i ricercatori verso l'ottimizzazione della condivisione dei dati e garantirne il riutilizzo da parte di uomini e macchine.

Ma cosa significa esattamente essere F.A.I.R.? In questo articolo analizzeremo cosa significa F.A.I.R. e perché è importante.

Dietro l'acronimo F.A.I.R.

Sebbene si tratti di un acronimo, forma anche una vera e propria parola. In inglese, per lo meno. Una parola che significa rispettare le regole, un approccio onesto.

In ambito scientifico, quando si parla di "dati F.A.I.R.", si fa lo stesso discorso: i ricercatori che archiviano i loro dati seguono le regole. Regole che sono state concordate per rendere i dati facili da trovare, accessibili, interoperabili e riutilizzabili - che costituiscono l'acronimo F.A.I.R. I principi forniscono una guida ai ricercatori su come i loro dati dovrebbero essere organizzati in modo che possano essere facilmente accessibili, compresi, scambiati e riutilizzati.

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Diamo un'occhiata più da vicino a ciascuna parte dell'insieme.

F sta per Trovabile

Certo, potete essere in grado di trovare i vostri dati, ma quanto tempo ci mettete? È possibile trovarli facilmente?

Ogni momento trascorso a cercare informazioni è un momento sottratto alla scienza e all'innovazione. I dati devono essere reperiti con facilità, risparmiando tempo e fatica.

Prendiamo un caso classico: i lavori di ricerca scientifica sono notoriamente difficili da trovare, anche se sono pubblicati in open access. Il motivo può essere semplice: non ci sono le parole chiave giuste per permettere a un motore di ricerca come Google, Bing o Yahoo! di trovarli.

I ricercatori dovrebbero scegliere con cura le parole chiave. Sapere come verranno usate dovrebbe essere d'aiuto; dà al compito un senso di importanza e significato. Fare attenzione a queste parole può fare la differenza quando si tratta di trovare informazioni.

Un altro punto chiave è la coerenza. Se i ricercatori utilizzano parole chiave e termini diversi per denominare e archiviare le loro ricerche, non importa quante parole chiave vi siano associate: non funzioneranno come dovrebbero.

Ora estrapolate questo concetto ai dati di ricerca nel vostro strumento di gestione dei dati. In questo caso, le parole chiave e i tag hanno la stessa funzione: collegano i metadati e i file associati e ne facilitano la successiva ricerca.

Quindi, prendetevi un momento per pensare a quali parole usare per etichettare i vostri dati. Un minuto adesso potrebbe farvi risparmiare un'ora la prossima settimana.

A sta per Accessibile

Secondo un documento del 2020 studio stampato in Editoria imparata, I ricercatori in campo medico e biologico sono riluttanti a condividere i loro dati. Le ragioni variano dalla non piena comprensione del termine "dati scientifici" e di ciò che potrebbe includere, alla protezione dei risultati della ricerca e dell'impegno profuso nel progetto, al timore che altri interpretino i dati in modo errato, fino alla riluttanza dovuta all'impegno iniziale aggiuntivo che potrebbe essere necessario per rendere i dati più accessibili utilizzando i metadati associati.

I ricercatori dovrebbero considerare di mettere da parte le loro paure e condividere le informazioni, non solo pubblicarle. L'accesso aperto è importante per l'innovazione. Non solo massimizza il potenziale dei dati, ma fa anche risparmiare tempo agli altri ricercatori e fa progredire gli studi.

I sta per Interoperabile

Una delle principali barriere che impediscono ai ricercatori delle scienze biologiche di condividere i propri dati è la scoraggiante prospettiva di standardizzare i dati della ricerca e la quantità di lavoro che ciò comporta. I dati possono essere utilizzati in più progetti e sistemi? Se i dati non sono compatibili e interoperabili, il loro utilizzo è limitato. Anche in questo caso, i ricercatori devono assicurarsi che i loro dati non siano limitati nel loro utilizzo.

R sta per Riutilizzabile

Se volete ottenere il massimo dai vostri dati, dovete assicurarvi che possano essere riutilizzati. Ciò significa avere il quadro completo in bella vista: dichiarate le vostre fonti, assicuratevi di aggiungere un contesto e offrite informazioni di contatto per coloro che desiderano o necessitano di ulteriori informazioni.

L'aggiunta di questo livello di dettaglio e di metadati facilita il data mining, che consente di cercare e trovare i dati attraverso un documento o un insieme di documenti.

Questo è particolarmente importante in tempi di evoluzione dei Big Data, dove la produzione di dati è aumentata in modo esponenziale ma la gestione dei dati fatica a tenere il passo e a organizzare i dati in un quadro coerente che offra approfondimenti.

Alcune importanti organizzazioni di finanziamento, tra cui la Commissione Europea, incoraggiano e promuovono i principi F.A.I.R. per salvaguardare l'integrità dei dati e massimizzare gli investimenti nella ricerca. È una formula semplice: usare ingredienti di qualità per produrre un prodotto di qualità, che si possa usare più volte e che duri nel tempo.