Die Fair-Prinzipien für Forschungsdaten
Worksheet 19
Für Forschungsdaten und ihre Nachnutzung verlangen immer mehr Zuwendungsgeber, dass Forschende, die Daten erheben, die sog. „FAIR-Prinzipien“ einhalten. Machen Sie hier einen kurzen Deep Dive in das Thema „FAIR“.
Dauer 60 bis 120 min
Kurz vorweg: Die Abkürzung FAIR steht für die vier Kriterien Findable, Accessible, Interoperable und Re-usable. Forschungsdaten sollen also so aufbereitet werden, dass sie durch Mensch und Maschine auffindbar, zugänglich, verknüpfbar und wiederverwendbar sind. Für die Produzent*innen von Forschungsdaten heißt dies in erster Linie: Metadaten erstellen, die ihre volle Wirkung, zum Beispiel im Semantic Web entfalten können.
Ihre Aufgaben:
Machen Sie sich schlau über Metadatenstandards, so dass die Verknüpfbarkeit bzw. ein Mapping unterschiedlicher Forschungsdaten funktionieren kann. Denn viele brennende Fragen unserer Zeit können nur mit einem interdisziplinären Ansatz gelöst werden (z.B. „Wird sich die Menschheit in 50 Jahren noch von Fisch ernähren können?“)
Machen Sie deutlich, unter welchen Bedingungen Ihre Daten nachgenutzt werden können (z.B. über welche Creative-Commons-Lizenz).
Erläutern Sie Ihre Daten durch Metadaten.
Beginnen Sie mit den administrativen Metadaten (Autor*in, Entstehung der Gesamtheit der Daten usw.)
Ergänzen Sie die fachlichen Metadaten (inhaltliche Datenbeschreibung
Wenn Sie Ihre Daten zudem mit einem einen Digital Object Identifier (DOI) versehen, erleichtern Sie noch einmal die Auffindbarkeit (und natürlich auch die Zitierwahrscheinlichkeit).
Checkliste:
- Metadatenstandards gecheckt
- Nachnutzungsbedingungen dokumentiert
- Datensatz beschrieben
- DOI organisiert
Herzlichen Glückwunsch!
Stand: September 2020
Fragen, Kommentare und Hinweise gern an open-science@zbw.eu