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Grundlagen des Forschungsdatenmanagements
Was sind FAIRe Daten?
Die FAIR-Prinzipien beschreiben, dass Forschungsdaten auffindbar (findable), zugänglich (accessible), interoperabel (interoperable) und wiederverwendbar (re-usable) sein sollen (Wilkinson, 2016). Durch die Umsetzung der FAIR-Prinzipien werden die Voraussetzungen für eine disziplinen- und länderübergreifende Nachnutzung von Daten geschaffen.
Das bedeutet nicht, dass alle Daten für alle Nachnutzenden zwangsläufig zur uneingeschränkten Nutzung bereitstehen („Open Data“). Die Verfolgung der FAIR-Prinzipien kann auch heißen, dass der Datenzugang nur für bestimmte Nutzendengruppen, gegebenenfalls auch unter Auflagen, möglich ist.
Die Umsetzung der FAIR-Prinzipien ist in jedem Fall inzwischen eine unerlässliche Säule im nachhaltigen Forschungsdatenmanagement. Die DFG hat die FAIR-Prinzipien bereits in ihre GWP-Leitlinen aufgenommen:
„Aus Gründen der Nachvollziehbarkeit, Anschlussfähigkeit der Forschung und Nachnutzbarkeit hinterlegen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, wann immer möglich, die der Publikation zugrunde liegenden Forschungsdaten und zentralen Materialien – den FAIR-Prinzipien („Findable, Accessible, Interoperable, Re-Usable“) folgend – zugänglich in anerkannten Archiven und Repositorien.“
DFG (2019): Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis, S. 19.
Dieses Video des CESSDA Training fasst die FAIR-Prinzipien zusammen und behandelt die folgenden Themen:
- Wie werden Daten auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar (FAIR) gemacht?
- Wie wird die FAIRness von Forschungsdaten bewertet?
- Welche Tools gibt es, um Daten FAIR zu machen?