Dane Badawcze

« wstecz

Dyrektywa Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2019/1024 z dnia 20 czerwca 2019 r. w sprawie otwartych danych i ponownego wykorzystywania informacji sektora publicznego włącza dane badawcze do danych sektora publicznego i określa je jako: „dokumenty w formie cyfrowej, inne niż publikacje naukowe, które są gromadzone lub opracowywane w ramach działalności badawczo-naukowej i są wykorzystywane jako dowody w procesie badawczym bądź też są powszechnie akceptowane w środowisku naukowym jako konieczne do weryfikacji poprawności ustaleń i wyników badań”.

Obejmują one wszystko co zostało wytworzone w ramach prowadzonych badań:
- dane surowe,
- dane opracowane.

Przez otwarte dane badawcze należy rozumieć, dane badawcze do których każdy ma dostęp, może je wykorzystać w swojej pracy, może je modyfikować i udostępniać z poszanowaniem prawa.

Zalecenie dotyczące otwierania danych badawczych znalazły się m.in. w:
- zaleceniach programu Horyzont 2020 - [link]
- piśmie Dyrektora NCN w sprawie zarządzania danymi naukowymi w projektach- [link]

Zasady FAIR Data

Zasady FAIR Data (https://www.go-fair.org/fair-principles/) odnoszą się do standardu przechowywania
i publikowania danych badawczych. Służą one jako wytyczne do umożliwienia ich ponownego wykorzystania
w określonych warunkach przez ludzi i maszyny:
- Findable - powinny być możliwe do znalezienia, opatrzone metadanymi, trwałymi identyfikatorami np. DOI;
- Accessible - powinny być dostępne (określone warunki dostępu, wymagane oprogramowanie, dostępność metadanych);
- Interoperable - powinny być interoperacyjne (możliwość przetwarzania danych, możliwość wymiany i połączenia z innymi zbiorami danych, otwartość wykorzystanego oprogramowania, wykorzystanie standardowych metodologii i słowników);
- Reusable - powinny nadawać się do ponownego użycia (zarchiwizowane na odpowiedniej licencji, uwzględnienie okresu embarga lub karencji).

FAIR self-assessment tool* - narzędzie ułatwiające ocenę danych w perspektywie FAIR Data.

Dane badawcze mogą być deponowane w otwartych repozytoriach danych.

Otwarte repozytoria danych badawczych:

RepOD - ogólne repozytorium przeznaczone na małe dane badawcze - to serwis umożliwiający otwarte udostępnianie danych badawczych;
Zenodo - ogólne repozytorium małych danych badawczych i publikacji naukowych prowadzone przez CERN;
Figshare - repozytorium danych;
re3data.org- międzynarodowy rejestr repozytoriów danych badawczych ze wszystkich dyscyplin, umożliwia przeglądanie listy repozytoriów danych z podziałem na typ, dziedzinę i kraj.

Plan Zarządzania Danymi Badawczymi
Plan zarządzania danymi badawczymi - Data Management Plan (DMP) to dokument określający w jaki sposób dane badawcze mają być zarządzane zarówno w czasie trwania projektu badawczego, jak i po jego zakończeniu. Obecnie stanowi on wymóg w wielu programach finansujących badania (w tym: H2020, NCN).

Należy odnieść się w nim do:

- pochodzenia i pozyskania danych,

- formatów i typów plików, objętość danych, metodologii, metadane,
- zasad przechowywania danych: krótko i długoterminowego,
- zasad dostępu i korzystania z danych,
- prawnoautorskich i etycznych aspektów zarządzania danymi (prawa autorskiego, praw własnościowych, danych niejawnych),
- zasobów potrzebnych do zarządzania danymi.

Plan można modyfikować w trakcie trwania projektu. Publikacji podlegają dane, które nie naruszają tajemnic
i interesów związanych z komercjalizacją.

Przydatne materiały:

Wytyczne NCN w zakresie Data Management Plan dla wnioskodawców - [link]
Narzędzie wspomagające tworzenie DMP wraz z przykładami (amerykańskie wymogi): DMPTool* - [link]
Narzędzie wspomagające tworzenie DMP wraz z przykładami (brytyjskie wymogi): DMPOnline* - [link]
Kurs zarządzania danymi badawczymi na platformie Cursea - Research Data Management and Sharing
(online/w j.ang.) - [link]
Przykłady planów zarządzania danymi badawczymi na stronie Digital Curator Centre* - [link]
Praktyczny przewodnik dot. ujednoliconych europejskich praktyk związanych z zarządzaniem danymi naukowymi* (w j.ang.) - [link]