logo SUM

Plan Zarządzania Danymi — pomoc dla jednostek SUM

Kontakt:
mgr Krzysztof Gościniak
Koordynator Zespołu ds. Otwartej Nauki Biblioteki SUM
tel. 32 208-36-33
kgosciniak@sum.edu.pl


Dane badawcze w pigułce. Poradnik. Polska Platforma Medyczna. (pdf; 326 KB)
Poradnik stworzony we współpracy z bibliotekami polskich uczelni medycznych i Instytutu Medycyny Pracy

Czym są dane badawcze?

Dane badawcze (Research Data) to zarejestrowane materiały o charakterze faktograficznym (w postaci liczbowej, tekstowej, graficznej czy dźwiękowej), powszechnie uznawane przez społeczność naukową za niezbędne do oceny wyników badań naukowych. Dane badawcze to zarówno surowe dane, czyli takie, które uzyskano bezpośrednio w wyniku zastosowania narzędzia badawczego oraz takie dane, które poddane zostały obróbce.
Dane badawcze to: dane liczbowe, dokumenty tekstowe, notatki, kwestionariusze, nagrania audio i wideo, fotografie, oprogramowanie, wyniki symulacji komputerowych, protokoły laboratoryjne, opisy metodologiczne itp.

Czym są otwarte dane badawcze?

Otwarte dane badawcze (Open Research Data) to dane, uzyskane w procesie badawczym i użyte w pracy naukowej, do których każdy ma bezpłatny dostęp. Można je ponownie wykorzystywać, modyfikować i udostępniać z poszanowaniem prawa.

  • Otwieranie danych pozwala innym naukowcom powtórzyć badania lub je zweryfikować albo dowieść, że dane są prawdziwe.
  • Otwarte dane są gromadzone i udostępniane w repozytoriach danych badawczych lub czasopismach typu „data journals”.
  • Nie wszystkie zbiory danych mogą posiadać otwarty charakter, w szczególności dotyczy to danych osobowych, komercjalizacji wyników badań oraz bezpieczeństwa narodowego.
  • Informacja o istnieniu danych zawsze powinna być publicznie dostępna, co pozwala uniknąć duplikacji badań.

Zalety udostępniania danych badawczych dla naukowców i świata nauki

  • Zwiększenie przejrzystości i wiarygodności badań: Publiczny dostęp do danych pozwala innym naukowcom na weryfikację wyników i replikację eksperymentów, co zwiększa wiarygodność i rzetelność badań.
  • Lepsza współpraca i synergia między naukowcami: Otwarty dostęp ułatwia wymianę informacji, co sprzyja współpracy między instytucjami, dyscyplinami oraz krajami. To może przyspieszyć postęp naukowy.
  • Przyspieszenie odkryć naukowych: Kiedy dane są publicznie dostępne, inni badacze mogą je szybciej analizować, wykorzystywać do nowych badań lub znajdować w nich nowe wzorce. Dzięki temu możliwe jest szybsze odkrywanie nowych faktów czy rozwijanie innowacji.
  • Większa dostępność wyników badań dla społeczeństwa: Obywatele, organizacje pozarządowe czy przedsiębiorstwa mogą korzystać z danych do różnych celów, np. do rozwoju technologii, wdrażania polityk czy analiz społecznych.
  • Zapobieganie duplikacji badań: Otwarte dane pomagają unikać powtarzania tych samych badań i marnowania zasobów na eksperymenty, które już zostały przeprowadzone.
  • Podniesienie jakości edukacji: Studenci oraz nauczyciele mogą korzystać z rzeczywistych danych w procesie nauczania, co pozwala na lepsze zrozumienie procesu badawczego i rozwijanie umiejętności analitycznych.
  • Promocja innowacji: Otwarte dane badawcze mogą być wykorzystane przez firmy do tworzenia nowych produktów, usług, czy technologii, co wspiera innowacyjność i rozwój gospodarczy.
  • Ułatwienie meta-analiz: Udzielenie dostępu do danych z różnych badań umożliwia naukowcom przeprowadzanie bardziej kompleksowych analiz statystycznych, takich jak meta-analizy, które mogą dostarczać bardziej ogólnych wniosków na temat danego problemu badawczego.

Co to jest FAIR Data?

FAIR Data to dane badawcze, które zostały opisane, przechowywane i publikowane zgodnie z międzynarodowym standardem. Zasady FAIR Data służą jako wytyczne dla umożliwienia ponownego wykorzystania danych naukowych w wyraźnie opisanych warunkach, zarówno przez ludzi, jak i przez maszyny. Dane, które ze względu na ochronę prywatności nie mogą zostać opublikowane całkowicie, mogą spełniać wszystkie zasady FAIR.

FAIR jest akronimem od:

Findable – łatwo znajdowane i wyszukiwane.

Accessible – dostępne dla wszystkich.

Interoperable – interoperacyjne, tak aby można było je połączyć z innymi danymi.

Reusable – wielokrotnego użytku.

Więcej o FAIR Data: Inicjatywa FAIRdata.

Czym jest plan zarządzania danymi (DMP)?

Plan zarządzania danymi (Data Management Plan – DMP) określa, w jaki sposób dane badawcze mają być zarządzane podczas projektu badawczego, jak i po jego zakończeniu.

Instytucje i programy finansujące badania naukowe coraz częściej wymagają od naukowców przedstawienia DMP na etapie składania i oceny wniosków grantowych (np. Horyzont Europa). Plan zarządzania danymi powinien zawierać informacje:

– jakie dane zostaną wytworzone lub zebrane (format i typ plików, liczba danych),

– jak zostaną uporządkowane i opisane (metodologia, standardy, metadane),

– kwestie etyczne i prawne (własność intelektualna, prawa autorskie, dane niejawne),

– w jaki sposób dane zostaną udostępnione (jak, kiedy, komu),

– które dane będą przechowywane długoterminowo (kwestia sposobu przechowywania i ochrony danych).

Jak przygotować plan zarządzania danymi badawczymi (DMP)?

Pomoc w zakresie tworzenia Planów zarządzania danymi (DMP) w SUM:
mgr Krzysztof Gościniak, kgosciniak@sum.edu.pl tel. 32 208-36-33 


Polecane strony ułatwiające stworzenie Planu:
DMPTool – narzędzie online służące tworzeniu planów zarządzania danymi; zawiera przykłady takich planów.
DMPonline – kreator planów zarządzania danymi badawczymi.

Przykłady planów (DMP):
Example DMPs and guidance

Plan zarządzania danymi dla Narodowego Centrum Nauki (NCN)

NCN wprowadziło do formularza wniosku o finansowanie niektórych programów załącznik, w którym wnioskodawca powinien przedstawić skrócony plan zarządzania danymi badawczymi (z ang. Data Management Plan), które powstaną w ramach realizacji projektu. Posiedzenie Rady NCN z dnia 17-18 kwietnia 2019 r. 

Na stronie NCN umieszczone zostały Wytyczne dla wnioskodawców do uzupełnienia planu zarządzania danymi w projekcie badawczym, które stanowią pomoc w napisaniu planu.

Plan zarządzania danymi badawczymi NCN – najczęściej zadawane pytania (strona NCN)

Czym jest wyszukiwarka re3data.org?

Wyszukiwarka re3data.org (Registry of Research Data Repositories) to globalny rejestr repozytoriów danych badawczych ze wszystkich dyscyplin akademickich. Jest to darmowe narzędzie,  które oferuje naukowcom, organizacjom finansującym badania, bibliotekom i wydawcom przegląd repozytoriów danych badawczych. Umożliwia wyszukiwanie repozytoriów według dziedziny wiedzy, kraju oraz typu danych badawczych.

Gdzie zdeponować i/lub udostępnić dane badawcze?

REPOZYTORIA

DATA JOURNALS

Podręczniki / Poradniki dotyczące danych badawczych

  1. Dane badawcze. Praktyczny przewodnik dla badaczy (pdf; 1,2 MB) – serwis Biblioteki Uniwersytetu Łódzkiego
  2. Otwieranie danych. Podręcznik dobrych praktyk (pdf; 1,2 MB) ze strony: https://dane.gov.pl
  3. Practical Guide to the International Alignment of Research Data Management Praktyczny przewodnik dot. ujednoliconych europejskich praktyk związanych z zarządzaniem danymi badawczymi 
  4. Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 ( pdf; 356 KB) ze strony: European Commission website https://ec.europa.eu/ 
  5. Strzelczyk E., Otwarte dane badawcze – kolejny krok do otwierania nauki. Materiały Konferencyjne EBIB, 2017, nr 25. ( pdf; 369 KB)
  6. Hoffman-Sommer M., Otwieranie małych danych badawczych– Platforma Otwartej Nauki, ICM, Uniwersytet Warszawski

Broszury informacyjne ze strony Dziedzinowych Repozytorii Otwartych Danych Badawczych:

Szkolenia / webinaria dotyczące danych badawczych

  1. Cykl zarejestrowanych webinariów z podstaw zarządzania danymi badawczymi w naukach biomedycznych (j.ang.) – EMBL-EBI.
  2. Research Data Management and Sharing – Coursea (Uniwersytet Karoliny Północnej w Chapel Hill i Uniwersytet Edynburski)
  3. MANTRA – Uniwersytet Edynburski