FAIR data advanced use cases: van principes naar praktijk

FAIR is een duidelijke boodschap

Het idee dat data FAIR, oftewel vindbaar (Findable), toegankelijk (Accessible) uitwisselbaar (Interoperable) en herbruikbaar (Reusable) moeten zijn, is een duidelijke boodschap. In dit rapport beschrijven we in 6 use cases:

• de ontwikkeling van principes naar beleid
• de ontwikkeling van standaarden
• het zo FAIR mogelijk verwerken en opslaan van data binnen een aantal projecten, instituten en universiteitsbibliotheken.

Wij willen met dit rapport expertise opbouwen over de implementatie van FAIR databeleid in Nederland. Met de inzichten daaruit kunnen we je als wetenschapper beter ondersteunen om je data FAIR te maken.

Grote verschillen in FAIR-implementatie

Verschillende organisaties en disciplines ontwikkelen inmiddels standaarden, tools en trainingen op basis van hun eigen interpretatie van de FAIR-principes. Sommige wetenschapsdomeinen zijn hierbij al heel erg ver, al doen ze dit niet altijd onder de vlag van FAIR. Andere domeinen zijn van oudsher nog niet zo ingesteld op het gebruik van grote hoeveelheden onderzoeksdata. Door deze grote diversiteit is er op dit moment geen duidelijk overzicht van de ontwikkeling van FAIR principes naar implementatie in Nederland.

FAIR: stand van zaken en vooruitblik

Onderzoekers en onderzoeksondersteuners vertellen in de use cases in hoeverre zij al bezig waren met research-datamanagement voordat de term FAIR werd geïntroduceerd:

• Wat zijn de voordelen van FAIR.
• Wat wordt er op dit moment gedaan om de FAIR werkwijze te stimuleren binnen hun domein.
• Waar lopen ze tegenaan.
• Welke interdisciplinaire ontwikkelingen spelen er.

Verder bespreken we de toekomst van FAIR in de use cases: wat zijn de benodigde resources (onder andere wat betreft langetermijnopslag van data) en waar liggen de behoeftes op het gebied van verdere uitwerkingen en ondersteuning?

Van principes naar beleid

De FAIR data principles zijn geformuleerd tijdens een workshop in Leiden maar vinden internationaal navolging. In 2016 zijn de internationale FAIR principes gepubliceerd. De principes zijn richtlijnen om wetenschappelijke data geschikt te maken voor hergebruik onder duidelijk beschreven condities. Door zowel mensen als machines. Het zijn met opzet principes en geen standaarden.