FAQs

Die FAIR-Prinzipien sollen ein nachhaltiges Forschungsdatenmanagement sicherstellen. Daten und zugehörige Metadaten werden so aufbereitet und gespeichert, dass die Nachnutzbarkeit der Datensätze ermöglicht wird.
Das Akronym FAIR steht dabei für die folgenden vier Prinzipien:

• Findable (Auffindbar)
• Accessible (Zugänglich)
• Interoperable (Interoperabel)
• Re-usable (Wiederverwendbar)

Informationen zur Umsetzung der FAIR Prinzipien finden sich beispielweise bei forschungsdaten.info, auf der Webseite der „GO FAIR“-Initiative oder im OpenAIRE Leitfaden für Forschende "How to make your data FAIR", inklusive Checkliste zur Evaluierung der eigenen Daten hinsichtlich der FAIR Prinzipien. Die TIB Hannover beschäftigt sich in ihrem Blogbeitrag mit der Rolle der Forschenden und der Rolle der Repositorien bei der Umsetzung der FAIR Data Prinzipien für Forschungsdaten.

Als Ergänzung zu den FAIR-Prinzipien wurden von der Global Indigenous Data Alliance (GIDA) die sogenannten CARE Principles for Indigenous Data Governance entwickelt. Während die FAIR-Prinzipien vor allem auf die technischen Aspekte eines nachhaltigen Forschungsdatenmanagements abzielen, stellen die CARE-Prinzipien eine inhaltliche Ebene der Daten in den Vordergrund. Forschende sollen mithilfe der Prinzipien für den Umgang mit Daten indigenen Ursprungs sensibilisiert und dabei unterstützt werden, die Rechte und Interessen indigener Völker im Rahmen ihrer Forschung zu wahren.
Die Prinzipien von CARE sind:

Weitere Informationen zu den CARE-Prinzipien und ihrer Anwendung sind auf der Seite der Global Indigenous Data Alliance (GIDA) zu finden.

Ein persistenter Identifier ist ein eindeutiger Verweis auf digitale Objekte, Personen oder Organisationen, der aus Ziffern oder alphanumerischen Zeichen besteht und sicherstellt, dass diese zuverlässig und dauerhaft auffindbar, identifizierbar und zitierbar sind. Im Falle einer Namensänderung oder wenn sich der Speicherort einer Ressource ändert, bleibt die eindeutige Zahlenkombination des Identifikators unverändert bestehen. Die Verwendung von PIDs erhöht die Sichtbarkeit und Auffindbarkeit von Forschungsdaten und Forschungsaktivitäten.
Weit verbreitete Identifier sind:

Die Langzeitverfügbarkeit von Forschungsdaten bezieht sich auf die Fähigkeit, Daten über einen längeren Zeitraum zugänglich und nutzbar zu halten. Im Gegensatz zur reinen Speicherung von Daten, die sich lediglich auf die physische Aufbewahrung von Daten beschränkt, umfasst die Langzeitverfügbarkeit auch Aspekte wie die Verwaltung, Dokumentation, Sicherung und Pflege von Daten. Häufig wird von Langzeitverfügbarkeit bei Zeiträumen die über 10 Jahre hinaus gehen gesprochen. Weiterführende Informationen zum Thema sind auf der Webseite LZV Bayern zusammengestellt.

Langzeitverfügbarkeit ist wichtig, um sicherzustellen, dass Forschungsdaten auch in Zukunft zugänglich und nutzbar bleiben. Dadurch können Daten auch von anderen Forschern und Wissenschaftlern genutzt werden, was zu einer erhöhten Wissenschaftstransparenz und -effizienz führt. Zudem kann die Langzeitverfügbarkeit dazu beitragen, die Qualität und Vertrauenswürdigkeit von Forschungsergebnissen zu verbessern, da die Daten überprüft und reproduziert werden können.

Es gibt zwei Bausteine, die wichtig sind, um eine langfristige Nutzung von Daten zu gewährleisten: Aus technischer Sicht muss sichergestellt werden, dass die Daten korrekt interpretiert werden können. Dies bezieht sich zum einen auf das korrekte Auslesen vom Speichermedium, aber zum anderen darauf, dass die verwendeten Dateiformate auch in Zukunft noch gelesen werden können. Aus inhaltlicher Sicht ist es ebenso notwendig, sicherzustellen, dass der Inhalt der Daten verstanden werden kann. Es muss genau dokumentiert sein, welche Daten vorliegen und wie diese erhoben wurden. Für beide Bausteine ist es deshalb wichtig, die zugehörigen Informationen genauso sorgfältig zu archivieren wie die eigentlichen Daten.

Eine unzureichende Langzeitverfügbarkeit von Forschungsdaten kann dazu führen, dass wichtige Forschungsergebnisse verloren gehen oder nicht mehr reproduzierbar sind. Dies kann zu einem Verlust an Wissen führen und die Qualität sowie Vertrauenswürdigkeit von Forschungsergebnissen beeinträchtigen. Zudem kann es dazu führen, dass Ressourcen und Zeit verschwendet werden, wenn Daten erneut gesammelt und verarbeitet werden müssen.

Der Verein Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) e.V. wurde vom Bund und allen 16 Ländern am 12. Oktober 2020 gegründet, mit dem Ziel, ein übergreifendes und nachhaltiges Forschungsdatenmanagement zu entwickeln und wertvolle Datenbestände langfristig nutzbar zu machen.
Zur NFDI gehören 26 fachliche Konsortien, die die verschiedenen Wissenschaftsdisziplinen abbilden und - als eine gemeinsame Initiative aller NFDI-Konsortien - der Verbund von Konsortien Base4NFDI.
Ausführliche Informationen zur NFDI und allen beteiligten Konsortien sowie Base4NFDI finden sich auf den Webseiten der NFDI.

Bei einem Forschungsdatenrepositorium handelt es sich um um einen Speicherort/Infrastruktur für digitale Forschungsdaten, mit dem Ziel, die Forschungsdaten dauerhaft zu speichern und mit Hilfe von Metadaten so zu strukturieren, dass eine langfristige Auffindbarkeit, Zugänglichkeit und Nachnutzbarkeit gewährleistet ist.

Das Hochladen der Daten auf ein Repositorium bedeutet nicht automatisch, dass alle Interessierten uneingeschränkt darauf zugreifen können. Je nach Repositorium können verschiedene, abgestufte Zugangskategorien zur Verfügung stehen. Neben dem freien Zugang (mit oder ohne Registrierung) bieten einige Repositorien auch die Möglichkeit, Forschungsdaten verzögert zu publizieren (Embargofrist) oder auch nur die Metadaten öffentlich zugänglich zu machen. Durch die Veröffentlichung der Metadaten wird die Auffindbarkeit des Datensatzes ermöglicht, die Forschungsdaten selbst sind jedoch nicht zugänglich. Zugang zu den Daten wird dann beispielsweise nach Zustimmung zu einer Lizenzvereinbarung (z.B. allgemeine Nutzungslizenz auf ausschließlich wissenschaftliche Zwecke) oder sogar erst nach Zustimmung durch den Datengebenden für den angegebenen Verwendungszweck gewährt.

FAIR Data heißt nicht notwendigerweise Open Data. Nicht immer ist es möglich, Forschungsdaten frei zu veröffentlichen, z.B. können ethische oder rechtliche Gründe das öffentliche Teilen von Forschungsdaten einschränken oder verhindern. Solange Klarheit und Transparenz hinsichtlich der Bedingungen für den Zugang und Nachnutzung von Forschungsdaten vorhanden sind, stehen Zugriffsbeschränkungen bei Forschungsdaten im Einklang mit den FAIR Prinzipien. Eine ausführliche Erklärung findet sich bei der Initiative GO FAIR im Beitrag "What is the difference between “FAIR data” and “Open data” if there is one?“)