F.A.I.R. ilkeleri: Hızlı bir giriş

F.A.I.R ilkeleri nelerdir?

FAIR ilkeleri, verilerin Bulunabilir, Erişilebilir, Birlikte Çalışabilir ve Yeniden Kullanılabilir hale getirilmesine yönelik bir dizi kılavuzdur. Bu ilkeler, bilimsel araştırmalarda veri paylaşımı ve yeniden kullanımının zorluklarını ele almak için ortaya konmuştur, ancak diğer alanlara da uygulanabilirler.

Bu ilkeler açıklığı, işbirliğini ve verilerin bilimsel araştırma ve ötesindeki potansiyel değerinin en üst düzeye çıkarılmasını teşvik etmeyi amaçlamaktadır.

F.A.I.R. ilkeleri, bilimsel araştırmalarda veri paylaşımı ve yeniden kullanımının zorluklarını ele almak için ortaya konan dört ilkeden oluşan bir settir, ancak diğer alanlara da uygulanabilir.

Veriler yakalandığında, kaydedildiğinde ve yeniden kullanıldığında sürecin güçlendirilmesine yardımcı olur.
Veri bilimcileri ve veri analistleri de dahil olmak üzere her gün veri kullananlar, veri yakalama sürecinin bütünlüğünü ve kalitesini artırmanın yollarını arıyor.
Bu dört F.A.I.R. ilkesi, verilerin verimli ve sistematik bir şekilde elde edilmesini ve kaydedilmesini sağlamak için veri analistlerine destek olmak üzere kılavuz ilkeler sağlar. Bu unsurlar karşılandığında, verilere erişim ve yeniden kullanım kolaylaşır.

Bu ilkeler açıklığı, işbirliğini ve verilerin bilimsel araştırma ve ötesindeki potansiyel değerinin en üst düzeye çıkarılmasını teşvik etmeyi amaçlamaktadır.

F.A.I.R. olmak ne anlama geliyor?

Araştırma verileri genellikle amacına uygun kullanılmaz amaç. Aslında, birçok durumda, bilimsel veriler paylaşılabilir ve hatta yeniden kullanılabilir.

Bunun nedeni veri koruması veya verilerin bulunmasının zor olması olabilir. Bu verilerin asıl amacının ötesinde kullanılması durumunda ortaya çıkacak potansiyeli bir düşünün. Bunun hastalıklarda tıbbi atılımlar ya da yenilikçi alternatif enerji seçenekleri için ne anlama gelebileceğini bir düşünün. Topluma sağlayacağı faydalar çok büyük olacaktır.

Araştırmacılar, fon sağlayıcılar ve yayıncılar da dahil olmak üzere her gün verilerle uğraşanlar, bilimsel verileri daha erişilebilir hale getirmek ve değerini artırmak istiyor. Diğer araştırmacıların ve bilim insanlarının verilerinize erişimini sağlamak yeni keşifleri kolaylaştırır ve araştırmada şeffaflığı teşvik eder.

Bu amaçla, 2014 yılında düzenlenen "Ortaklaşa Bir Veri FAIRport'u Tasarlamak" başlıklı Lorentz Çalıştayı'nın katılımcıları, araştırmacılara veri paylaşımını optimize etme ve verilerin hem insanlar hem de makineler tarafından yeniden kullanılabilmesini sağlama konusunda rehberlik etmek üzere "Bilimsel veri yönetimi ve idaresi için F.A.I.R. İlkeleri "ni ortaya koymuştur.

Peki F.A.I.R. olmak tam olarak ne anlama geliyor? Bu makalede, F.A.I.R.'ın ne anlama geldiğini ve neden önemli olduğunu inceleyeceğiz.

F.A.I.R. kısaltmasının arkasında

Bu bir kısaltma olsa da, aynı zamanda gerçek bir kelime oluşturur. En azından İngilizcede. Kurallara göre oynamak anlamına gelen bir kelime - dürüst bir yaklaşım.

Bilimde, 'F.A.I.R. verileri' dediğimizde de aynı şey söz konusudur: verilerini dosyalayan araştırmacılar kurallara uyarlar. Verilerin kolay bulunabilir, erişilebilir, birlikte çalışabilir ve yeniden kullanılabilir olması için üzerinde anlaşmaya varılan kurallar - F.A.I.R. kısaltmasını oluşturur. İlkeler, araştırmacılara verilerinin nasıl düzenlenmesi gerektiği konusunda bir rehber sağlar, böylece kolayca erişilebilir, anlaşılabilir, değiştirilebilir ve yeniden kullanılabilir.

Verilerinizi nasıl F.A.I.R. yapacağınızı öğrenmek için e-Kitabımızı indirin.

Şimdi bütünün her bir parçasına daha yakından bakalım.

F Bulunabilir içindir

Elbette verilerinizi bulabiliyor olabilirsiniz, ancak bu ne kadar zamanınızı alıyor? Kolayca bulabiliyor musunuz?

Bilgi aramak için harcanan her an, bilim ve inovasyondan çalınan bir andır. Veriler kolaylıkla bulunabilmeli, hem zamandan hem de emekten tasarruf edilmelidir.

Klasik bir örneği ele alalım: bilimsel araştırma makalelerini bulmak, açık erişimde yayınlanmış olsalar bile oldukça zordur. Bunun nedeni, Google, Bing veya Yahoo! gibi bir arama motorunun bunları bulmasını sağlayacak doğru anahtar kelimelere sahip olmamak kadar basit olabilir.

Araştırmacılar anahtar kelimelerini dikkatle seçmelidir. Nasıl kullanılacaklarını bilmek yardımcı olacaktır; göreve bir önem ve anlam duygusu verir. Bu kelimeler üzerinde düşünmeye özen göstermek, bilgi bulma konusunda büyük bir fark yaratabilir.

Bir diğer kilit nokta ise tutarlılıktır. Araştırmacılar araştırmalarını adlandırmak ve saklamak için farklı anahtar kelimeler ve terimler kullanacaklarsa, kaç anahtar kelimeyle ilişkilendirildiklerinin bir önemi olmayacaktır - olması gerektiği gibi çalışmayacaklardır.

Şimdi bunu veri yönetim aracınızdaki araştırma verilerine uyarlayın. Burada anahtar kelimeler ve etiketler aynı işleve sahiptir; ilişkili meta verileri ve dosyaları birbirine bağlar ve daha sonra bulmayı kolaylaştırır.

Bu nedenle, bir dakikanızı ayırın ve verilerinizi etiketlemek için hangi kelimeleri kullanacağınızı gerçekten düşünün. Şimdi harcayacağınız bir dakika, gelecek hafta size bir saat kazandırabilir.

Erişilebilir için A

2020 yılına göre çalışma içinde basılmıştır Learned Yayıncılık, Tıp ve biyoloji alanlarındaki araştırmacılar verilerini paylaşma konusunda isteksizdir. Bunun nedenleri, 'bilimsel veri' terimini ve neleri içerebileceğini tam olarak anlamamaktan, araştırma bulgularına ve projeye harcanan çabaya karşı korumacı olmaya, başkalarının verileri yanlış yorumlayacağından korkmaya ve ilgili meta verileri kullanarak verileri daha erişilebilir hale getirmek için başlangıçta harcanacak ek çabadan kaynaklanan isteksizliğe kadar çeşitlilik göstermektedir.

Araştırmacılar korkularını bir kenara bırakıp bilgiyi sadece yayınlamayı değil paylaşmayı da düşünmelidir. Açık erişim inovasyon için önemlidir. Sadece verilerinizin potansiyelini en üst düzeye çıkarmakla kalmaz, aynı zamanda diğer araştırmacılara zaman kazandırır ve çalışmaların ilerlemesini sağlar.

I, Birlikte Çalışabilirlik içindir

Yaşam bilimlerindeki araştırmacıların verilerini paylaşmamalarının önündeki en büyük engellerden biri, araştırma verilerini standart hale getirmenin ürkütücü olasılığı ve bunun getirdiği iş miktarıdır. Verileriniz birden fazla proje ve sistemde kullanılabilir mi? Verilerinizin uyumlu ve birlikte çalışabilir olmaması, nasıl kullanılabileceğini sınırlar. Yine, araştırmacılar verilerinin kullanımının kısıtlanmadığından emin olmalıdır.

R Yeniden Kullanılabilir içindir

Verilerinizden en iyi şekilde yararlanmak istiyorsanız, yeniden kullanılabilmelerini sağlamalısınız. Bu, resmin tamamının açıkça görülebilmesi anlamına gelir: kaynaklarınızı belirtin, bağlam eklediğinizden emin olun ve daha fazla bilgi isteyen veya ihtiyaç duyanlar için iletişim bilgileri sunun.

Bu düzeyde ayrıntı ve meta veri eklemek, verilerinizi bir belge veya hatta bir dizi belge aracılığıyla arayabileceğiniz - ve bulabileceğiniz - veri madenciliğini kolaylaştırır.

Bu, özellikle veri üretiminin katlanarak arttığı, ancak veri yönetiminin ayak uydurmakta ve verileri içgörü sunan tutarlı bir resim halinde düzenlemekte zorlandığı Büyük Verinin geliştiği zamanlarda önemlidir.

Avrupa Komisyonu da dahil olmak üzere bazı önemli fon kuruluşları, veri bütünlüğünü korumak ve araştırma yatırımını en üst düzeye çıkarmak için F.A.I.R. ilkelerini teşvik etmekte ve desteklemektedir. Bu basit bir formüldür: kaliteli bir ürün üretmek için kaliteli bileşenler kullanın; tekrar tekrar kullanabileceğiniz ve uzun süre dayanacak bir ürün.