Os princípios do F.A.I.R: Uma rápida introdução

Quais são os princípios do F.A.I.R.?

Os princípios FAIR são um conjunto de diretrizes para tornar os dados localizáveis, acessíveis, interoperáveis e reutilizáveis. Esses princípios foram introduzidos para enfrentar os desafios do compartilhamento e da reutilização de dados na pesquisa científica, mas também podem ser aplicados a outros domínios.

Esses princípios visam promover a abertura, a colaboração e a maximização do valor potencial dos dados na pesquisa científica e além dela.

Os princípios F.A.I.R. são um conjunto de quatro princípios que foram introduzidos para enfrentar os desafios do compartilhamento e da reutilização de dados na pesquisa científica, mas também podem ser aplicados a outros domínios.

Isso ajuda a fortalecer o processo quando os dados são capturados, registrados e reutilizados.
Aqueles que usam dados todos os dias, incluindo cientistas e analistas de dados, estão procurando maneiras de aumentar a integridade e a qualidade do processo de captura de dados.
Esses quatro princípios F.A.I.R. fornecem diretrizes aos analistas de dados para ajudá-los a garantir que os dados sejam obtidos e registrados de forma eficiente e sistemática. Quando esses elementos forem atendidos, será mais fácil acessar os dados e reutilizá-los.

Esses princípios visam promover a abertura, a colaboração e a maximização do valor potencial dos dados na pesquisa científica e além dela.

O que significa ser F.A.I.R.

Os dados de pesquisa muitas vezes não são usados além do previsto finalidade. De fato, em muitos casos, os dados científicos não são compartilhado ou mesmo reutilizável.

Isso pode ocorrer devido à proteção de dados ou porque os dados são difíceis de encontrar. Imagine o potencial desses dados se eles fossem usados além de seu objetivo original. Pense no que isso poderia significar para descobertas médicas sobre doenças ou opções inovadoras de energia alternativa. Os benefícios para a sociedade seriam enormes.

Aqueles que lidam com dados todos os dias, incluindo pesquisadores, financiadores e editores, estão procurando tornar os dados científicos mais acessíveis e aumentar seu valor. Fornecer a outros pesquisadores e cientistas acesso aos seus dados facilita novas descobertas e incentiva a transparência na pesquisa.

Para chegar lá, os participantes do Lorentz Workshop "Jointly Designing a Data FAIRport", em 2014, criaram os "Princípios F.A.I.R. para gerenciamento e administração de dados científicos" para orientar os pesquisadores no sentido de otimizar o compartilhamento de dados e garantir que os dados possam ser reutilizados por humanos e máquinas.

Mas o que significa exatamente ser F.A.I.R.? Neste artigo, vamos nos aprofundar no que significa F.A.I.R. e por que isso é importante.

Por trás do acrônimo F.A.I.R.

Embora seja um acrônimo, ele também forma uma palavra real. Em inglês, pelo menos. Uma palavra que significa jogar de acordo com as regras - uma abordagem honesta.

Na ciência, quando nos referimos a "dados F.A.I.R.", é na mesma linha: os pesquisadores que arquivam seus dados seguem as regras. Regras que foram acordadas para tornar os dados fáceis de encontrar, acessíveis, interoperáveis e reutilizáveis, o que compõe o acrônimo F.A.I.R. Os princípios fornecem um guia aos pesquisadores sobre como seus dados devem ser organizados para que possam ser facilmente acessados, compreendidos, trocados e reutilizados.

Baixe nosso eBook para saber como tornar seus dados F.A.I.R.

Vamos dar uma olhada mais de perto em cada parte do todo.

F de Findable (localizável)

É claro que você pode conseguir encontrar seus dados, mas quanto tempo isso leva? Você consegue encontrá-los facilmente?

Cada momento gasto na busca de informações é um momento perdido da ciência e da inovação. Os dados devem ser encontrados com facilidade, economizando tempo e esforço.

Vejamos um caso clássico: os artigos de pesquisa científica são notoriamente difíceis de encontrar, mesmo que tenham sido publicados em acesso aberto. O motivo para isso pode ser tão simples quanto não ter as palavras-chave certas para que um mecanismo de busca como o Google, o Bing ou o Yahoo! os encontre.

Os pesquisadores devem escolher suas palavras-chave com cuidado. Saber como elas serão usadas deve ajudar; isso dá à tarefa um senso de importância e significado. Pensar com cuidado nessas palavras pode fazer uma grande diferença quando se trata de encontrar informações.

Outro ponto importante é a consistência. Se os pesquisadores usarem palavras-chave e termos diferentes para nomear e armazenar suas pesquisas, não importa quantas palavras-chave estejam associadas a elas - elas não funcionarão como deveriam.

Agora extrapole isso para os dados de pesquisa em sua ferramenta de gerenciamento de dados. Aqui, as palavras-chave e as tags têm a mesma função: elas vinculam metadados e arquivos associados e facilitam a localização posterior.

Portanto, reserve um momento para pensar sobre as palavras que você usará para marcar seus dados. Um minuto agora pode lhe poupar uma hora na próxima semana.

A é para Acessível

De acordo com um relatório de 2020 estudo impresso em Learned Publishing, pesquisadores das áreas médica e biológica relutam em compartilhar seus dados. Os motivos para isso variam desde a falta de compreensão total do termo "dados científicos" e do que ele pode incluir até a proteção dos resultados de suas pesquisas e do esforço despendido no projeto, o medo de que outras pessoas interpretem mal os dados e a relutância devido ao esforço inicial adicional que pode ser necessário para tornar os dados mais acessíveis usando os metadados associados.

Os pesquisadores devem considerar deixar seus medos de lado e compartilhar as informações, não apenas publicá-las. O acesso aberto é importante para a inovação. Ele não apenas maximiza o potencial de seus dados, mas também economiza o tempo de outros pesquisadores e mantém os estudos em andamento.

I é para Interoperável

Uma das principais barreiras para que os pesquisadores das ciências biológicas não compartilhem seus dados é a perspectiva assustadora de padronizar os dados de pesquisa e o volume de trabalho que isso representa. Seus dados podem ser usados em vários projetos e sistemas? Se seus dados não forem compatíveis e interoperáveis, isso limita a forma como podem ser usados. Novamente, os pesquisadores devem garantir que o uso de seus dados não seja restrito.

R é de Reutilizável

Se quiser tirar o máximo proveito de seus dados, você deve garantir que eles possam ser reutilizados. Isso significa ter o quadro completo à vista de todos: indique suas fontes, certifique-se de adicionar contexto e ofereça informações de contato para aqueles que desejam - ou precisam - de mais informações.

A adição desse nível de detalhes e metadados facilita a mineração de dados, em que você poderá pesquisar - e encontrar - seus dados por meio de um documento ou até mesmo de um conjunto de documentos.

Isso é especialmente importante em tempos de Big Data em evolução, em que a produção de dados aumentou exponencialmente, mas o gerenciamento de dados está lutando para acompanhar e organizar os dados em uma imagem coerente que ofereça insights.

Algumas das principais organizações de financiamento, incluindo a Comissão Europeia, incentivam e promovem os princípios do F.A.I.R. para proteger a integridade dos dados e maximizar o investimento em pesquisa. É uma fórmula simples: usar ingredientes de qualidade para produzir um produto de qualidade; um produto que você pode usar várias vezes e que vai durar.