Die FAIR-Prinzipien

Forscher, Wissenschaftler und andere Informationsfachkräfte müssen für ihre Arbeit Daten (strukturierte oder unstrukturierte) finden und nutzen; oft sind diese Daten oder Dokumente jedoch so gespeichert, dass der Zugriff darauf, ihr Verständnis oder ihre Nutzung erschwert sind.

Dies kann unter anderem auf fehlende Metadaten, eine unzureichende Organisation oder inkompatible Formate zurückzuführen sein – oder schlichtweg auf ein sprachliches Problem. Infolgedessen stehen Forscher, Wissenschaftler und andere Informationsfachkräfte branchenübergreifend vor Herausforderungen bei der Nutzung von Daten und der Zusammenarbeit über verschiedene Fachgebiete hinweg.

Bitte beachten Sie: Daten (Unstrukturierte oder strukturierte) Daten ohne Kontext sind lediglich Daten. Erst durch den Kontext werden sie zu Informationen.

Der Austausch und die Wiederverwendung von Informationen sind wichtig, da sie zu neuen Entdeckungen und Erkenntnissen führen können, die andernfalls nicht möglich wären. Indem Daten zugänglicher und interoperabler gemacht werden, können Forscher und Wissenschaftler leichter zusammenarbeiten, Daten über verschiedene Fachgebiete hinweg austauschen und auf den Arbeiten der anderen aufbauen. Dies kann dazu beitragen, den wissenschaftlichen Fortschritt zu beschleunigen, die Datenqualität zu verbessern und die Kosten für die Datenerstellung zu senken.

Ein weiteres Beispiel könnte die Bekämpfung von Betrug bei Finanztransaktionen oder die Verbesserung der Gesundheitsversorgung sein.

FAIR-Prinzipien

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, wurden die FAIR-Prinzipien entwickelt. Die FAIR-Prinzipien sind eine Reihe von Leitlinien, die darauf abzielen, Daten zugänglicher, wiederverwendbarer und interoperabler zu machen. Die Prinzipien sollen sicherstellen, dass Daten von möglichst vielen Menschen genutzt und verstanden werden können, unabhängig von ihrem Standort, ihrem Fachgebiet oder ihrer Sprache.

Auffindbar

Dies bedeutet, dass Daten leicht auffindbar sein sollten, unabhängig davon, wo sie gespeichert sind. Um dies zu erreichen, sollten die Daten mit einer dauerhaften Kennung versehen werden, beispielsweise einem DOI (Digital Object Identifier), und es sollten Metadaten erstellt werden, die die Daten beschreiben, darunter Informationen wie Titel, Autor, Erstellungsdatum und eine Beschreibung der Daten.

Barrierefrei 

Das bedeutet, dass die Daten für jeden, der sie nutzen möchte, leicht zugänglich sein sollten. Dies kann erreicht werden, indem die Daten in einem öffentlich zugänglichen Repository gespeichert werden oder indem der Zugriff auf die Daten über einen Webdienst oder eine API ermöglicht wird.

Interoperabel 

Dies bedeutet, dass Daten unabhängig davon, wo sie gespeichert sind, mit verschiedenen Tools und Programmen genutzt werden können sollten. Um dies zu erreichen, sollten Daten in einem weit verbreiteten und gut dokumentierten Format gespeichert werden, und es sollten Metadaten erstellt werden, um die Struktur und Bedeutung der Daten zu beschreiben.

Wiederverwendbar 

Dies bedeutet, dass Daten über den ursprünglich vorgesehenen Verwendungszweck hinaus für verschiedene Zwecke genutzt werden können sollten. Dies lässt sich erreichen, indem klare Lizenzinformationen bereitgestellt werden und sichergestellt wird, dass die Daten gut dokumentiert und für andere leicht verständlich sind.

Dateninteroperabilität und qualifizierte elektronische Archivierung

Die FAIR-Prinzipien stehen in engem Zusammenhang mit der Dateninteroperabilität und der digitalen Archivierung. Interoperabilität bezeichnet die Fähigkeit verschiedener Systeme, Werkzeuge und Datenquellen, nahtlos zusammenzuarbeiten. Indem sie die Interoperabilität von Daten verbessern, können die FAIR-Prinzipien dazu beitragen, dass Daten domänen- und wissenschaftsdisziplinübergreifend genutzt werden können, ohne dass eine komplexe Datenintegration und -verarbeitung erforderlich ist.

Digitale Langzeitarchivierung Der Begriff „qualifizierte elektronische Archivierung“ bezeichnet den Prozess der Aufbewahrung von Daten für die langfristige Nutzung, damit diese auch in Zukunft abgerufen und wiederverwendet werden können. Die FAIR-Prinzipien können dazu beitragen, sicherzustellen, dass Daten auf nachhaltige und pflegeleichte Weise archiviert werden und dass sie von anderen leicht gefunden und abgerufen werden können.

Durch die Befolgung dieser Grundsätze können Informationsfachkräfte sicherstellen, dass ihre Arbeit an Wert gewinnt und zur Unterstützung einer Vielzahl von Forschungsaktivitäten genutzt werden kann, darunter Data Mining, maschinelles Lernen und andere fortschrittliche Analysemethoden.