Popis datové sady, který je součástí související publikace, často nemusí být dostačující pro uvedení plného kontextu sběru a zpracování dat. Datová sada by proto vždy měla být doprovázena bohatou dokumentací, která podrobně popíše kontext, ve kterém data vznikala, přístroj, na kterém byla měřena, způsob, kterým byla zpracována a další informace potřebné ke správné interpretaci dat. Dokumentace by měla obsahovat také odkazy (ideálně prostřednictvím perzistentních identifikátorů) na další související objekty, např. publikace vycházející z dané datové sady, autor datové sady, taxonomie použitá pro popis datové sady apod.
Používejte pro svá data a jejich popis standardizované výrazy, které jsou v daném oboru zavedené. Tím zajistíte, že všichni budou datům rozumět stejně, a zároveň usnadníte jejich možné kombinování s jinými datovými sadami (interoperabilita). Pokud používáte k popisu dat zavedený řízený slovník (tzv. ontologii), uveďte název použitého standardu v související dokumentaci.
Používejte perzistentní identifikátory jak pro svá data, tak pro odkazování na další související entity (publikace, autor, instituce, ontologie, další datové sady apod.). Užitím perzistentních identifikátorů zlepšíte nalezitelnost svých dat a pomůžete uživatelům jednoznačně určit, o jakou datovou sadu se jedná, kdo je jejím autorem a další. Perzistentní identifikátor datům typicky přiděluje repozitář.
Pokud je to možné, používejte k uchovávání dat otevřené souborové formáty nebo formáty v dané výzkumné komunitě zavedené. Možnost opakovaného použití vašich dat tak nebude limitována dostupností specifického softwaru potřebného k jejich otevření.
Definujte, kdo má mít k datům přístup a za jakých podmínek. Za určitých okolností mohou být i data s omezeným přístupem v souladu s principy FAIR – jedná se typicky o případy, kdy data nemohou být sdílena např. protože obsahují osobní údaje, jejich sdílení by bylo v rozporu s ochranou duševního vlastnictví nebo se jedná o data spojena s (národní) bezpečností. Obsahují-li vaše data osobní údaje, zvažte možnost jejich anonymizace, aby bylo možné je sdílet s širším okruhem uživatelů. Pro sdílení výzkumných dat využívejte otevřené datové repozitáře a to buď oborové nebo obecné jako je Zenodo, Figshare nebo Dryad.
Určete jasně podmínky, za jakých mohou uživatelé data dále využívat. Pro otevřené sdílení se nejčastěji používají veřejné licence Creative Commons, ale je možné aplikovat i vlastní licenci, která bude lépe vyhovovat vašim požadavkům. Existuje také možnost poskytovat stejná data pod více licencemi, například zdarma pro nekomerční využití a pro komerční využití za úplatu.
Některé nástroje pro správu dat podporují FAIR principy a pomohou vám vyhodnotit, jak FAIR vaše data jsou. Nástroj Data Stewardship Wizard pro tvorbu data management plánů například u relevantních otázek uvádí FAIR metriky a navádí tak uživatele, jak zpracovávat data, aby byla co nejvíce v souladu s principy FAIR.
K posouzení, jak moc jsou vaše data FAIR, můžete využít také FAIR self-assessment tool vyvinutý australskou iniciativou ANDS-Nectar-RDS, nebo tento checklist, který vytvořila Sarah Jones a Marjan Grootveld pro letní školu EUDAT (do češtiny přeložila D. Hanzlíková).
Sídlo, fakturační a korespondenční adresa:
Univerzita Karlova
Ústřední knihovna
Ovocný trh 560/5
116 36 Praha 1
Česká republika
Adresa pracoviště:
José Martího 2 (2. patro)
160 00 Praha 6
Telefonní kontakty: na této stránce
E-mail: openscience@cuni.cz
Web: openscience.cuni.cz
