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Universitätsbibliothek Zürich

FAIR und Open Data

Transparente Wissenschaft ist vertrauenswürdig und ermöglicht Fortschritte. Darum sind offene Daten in der Forschung ein wichtiges Thema und werden von immer mehr Förderern verlangt. Ziel ist, dass andere Personen wissenschaftliche Erkenntnisse nutzen, überprüfen und weiterverwenden können. Dabei sollten Daten nicht nur offen zugänglich sein, sondern auch gewissen Qualitätsansprüchen genügen, damit sie von anderen nachgenutzt werden können.

Laut den FAIR-Prinzipien sollen Daten auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar sein, damit sie einen möglichst hohen Nachnutzungswert haben.

Was bedeutet FAIR?

Quelle: FOSTER Open Science Training Handbook (https://github.com/Open-Science-Training-Handbook)

Findable

Daten sind mit einem eindeutigen Identifikator, einem PID (persistent identifier), versehen. Die Metadaten  sind für Menschen wie auch für Maschinen gut verständlich. Sie können die Auffindbarkeit der Daten erhöhen, indem Sie sie via eines FAIR-Repositorys teilen.

Accessible

(Meta)Daten sind online zugänglich, sofern sie keinen Persönlichkeitsrechten, Copyrights oder speziellen Verträgen unterliegen. Es ist klar definiert, unter welchen Konditionen die Daten zugänglich sind. Falls die eigentlichen Daten nicht geteilt werden (können), so sind zumindest die Metadaten  frei zugänglich.

Interoperable

Damit (Meta)Daten mit unterschiedlichen Computersystemen kompatibel sind, werden offene Formate verwendet (also keine proprietäre Software wie Microsoft oder SPSS). Die Metadaten  widerspiegeln die Standards der jeweiligen Forschungsdisziplin. Persistente Identifikatoren können genutzt werden, um Daten mit Publikationen, Personen, Code und anderen Daten zu verlinken.

Reusable

Aus den Metadaten geht klar hervor, unter welchen Bedingungen die Daten genutzt werden dürfen. In den meisten Fällen geschieht dies mit der Angabe einer klaren Lizenz.

Wie mache ich Daten FAIR?

Nutzen Sie die zahlreichen Online Tools, um die FAIRness Ihrer Daten zu überprüfen und zu verbessern.

UB Tutorial: Wie mache ich Daten FAIR?

Checkliste: How FAIR are your data?

Was verlangt der Schweizerische Nationalfond?

Der SNF erwartet von den Forschenden, dass sie ihre Daten im Sinne der FAIR Prinzipien in öffentlich zugänglichen, digitalen Datenbanken ("Repositorys") veröffentlichen. Dabei müssen FAIRe Daten nicht zwingend öffentlich und uneingeschränkt zugänglich sein.

Hier gehts zu den Anforderungen des SNF

Erklärungen des SNF zu den FAIR Prinzipien

Beispiele von FAIRen Repositorys

SNF-Checkliste, um Datenbanken zu finden, welche die FAIR Prinzipien erfüllen

Prüfen Sie, ob die Datenbank mit den FAIR Daten Prinzipien vereinbar ist. Das ist der Fall, wenn Sie jede der nachfolgenden Fragen mit "ja" beantworten können.

  • Sind die Datensätze (oder idealerweise die einzelnen Dateien eines Datensatzes) mit eindeutigen und dauerhaften Identifikatoren (bspw. DOI) versehen?
  • Erlaubt die Datenbank das Heraufladen intrinsischer Metadaten (bspw. Name des Autors, Inhalt des Datensatzes, dazugehörige Publikation) und von Metadaten, die der Registrierende definiert (bspw. Bezeichnungen von Variablen)?
  • Ist es ersichtlich, mit welcher Lizenz (bspw. CC0, CC BY) die Daten auf dem Datenarchiv verfügbar sein werden? Oder kann der Benutzer eine Lizenz heraufladen oder auswählen?
  • Sind Quelleninformationen und Metadaten immer öffentlich verfügbar (selbst bei eingeschränkt zugänglichen Datensätzen)?
  • Liefert das Datenarchiv eine Eingabemaske, die ein bestimmtes Format für die intrinsischen Metadaten vorschreibt (um die maschinelle Lesbarkeit/Kompatibilität zu gewährleisten)?
  • Verfügt die Datenbank über einen Plan für die langfristige Erhaltung der archivierten Daten?

Weiterführende Informationen

Fragen zu Forschungsdaten?

Christian Futter, Dr.
Elisabeth-Christine Gamer, Dr.
Melanie Röthlisberger, Dr.
Stefanie Strebel, Dr.

data@ub.uzh.ch

Tel. +41 44 635 47 49

Wir bieten Training, Workshops & Beratung für Datenmanagement und DMPs