2026/01/26

Інструменти оцінювання відповідності FAIR-принципам

Ці інструменти допомагають дослідникам, бібліотекарям та дата-менеджерам оцінити, наскільки дані відповідають FAIR-принципам:

  • F-UJI
    Автоматизований сервіс для оцінки FAIRness наборів даних, розроблений згідно з вимогами EOSC.

  • FAIR Evaluator tool
    Мануал FAIR Evaluator tool
    Онлайн-платформи для перевірки даних або метаданих на відповідність FAIR-критеріям. Працює на основі міжнародних індикаторів.

Інструменти самооцінки 

  • FAIR-Aware DANS FAIRdat tool https://fairaware.dans.knaw.nl/
    Простий у користуванні інструмент для самооцінки дослідника: оцінює обізнаність із FAIR-принципами та дає поради.

  • ARDC Fair Data self-assessment tool (Australian Research Data Commons)
    Допомагає дослідникам оцінити, наскільки їхній набір дослідницьких даних є доступним для пошуку, доступним, сумісним і придатним для повторного використання. Він також містить практичні поради щодо того, як підвищити його FAIRness.

  • 5 Star Data Rating Tool https://csiro-enviro-informatics.github.io/5stardata/ Анкета надає вам інструмент для оцінки відповідності вашого набору даних 5 ★ критеріям даних. Після відповіді на запитання інструмент відображає діаграму, яка підсумовує ваші дані відповідно до схеми.


Вебінар НТБ ім. Г.І. Денисенка КПІ ім. Ігоря Сікорського. (2024). Інструменти оцінювання даних на відповідність принципам FAIR [Відео]. YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=qM98JsAEkZ8&list=PLotcMLgU7ilalx3MBYvqamEuDXU-8SB0L&index=8


Універсальні репозитарії

  • Harvard Dataverse https://dataverse.harvard.edu/ – репозитарій для обміну, збереження, цитування, дослідження та аналізу дослідницьких даних
  • Dryad http://datadryad.org/stash/ — кураторська платформа для широкого розмаїття типів даних
  • Figshare http://figshare.com/ – репозитарій, де ви можете зробити всі свої дослідницькі результати доступними у спосіб, у якому їх можна цитувати, поширювати та знаходити
  • Open Science Framework http://osf.io/dashboard це безплатна відкрита платформа для пошуку проєктів, даних, матеріалів та партнерів.
  • Zenodo http://www.zenodo.org/ — репозитарій з відкритим доступом, ініційований OpenAIRE, організацією ЄС, що спеціалізується на відкритій науці, та розміщений у CERN
Рекомендуємо: Завантаження дослідницьких даних у репозитарій ZENODO https://ela.kpi.ua/handle/123456789/76940

Принципи FAIR

Принципи FAIR –  це міжнародно визнані принципи управління науковими даними, створених з метою зробити дані та інші результати доступнішими та більш придатними для повторного використання іншими, вони забезпечують Відшукуваність (Findable), Доступність (Accessible), Інтероперабельність (Interoperable) та Багаторазовість (Reusable). Визначені у 2016 році, принципи FAIR зараз вважаються стандартом у відкритості дослідницьких даних і дедалі частіше вимагаються для дослідницьких проєктів. Варто зазначити, що дані або вихідний код можуть бути FAIR більшою чи меншою мірою, але будь-який рух у напрямку FAIR є позитивним. 

Практичні кроки для впровадження принципів FAIR в управлінні даними

Findability (Відшукуваність)

  • Має унікальний, постійний ідентифікатор, наприклад, DOI.
  • Має багато описових метаданих (даних про дані).
  • Індексується в ресурсі, доступному для пошуку, наприклад, у репозитарії даних.
Щоб зробити дані/код доступними для пошуку:
  • Зберігайте дані в репозиторії, що надає їм DOI.
  • Цитуйте це в публікаціях (використовуючи DOI).
  • Переконайтеся, що це повністю задокументовано — заповніть усі відповідні поля під час депонування та додайте файл README.

Accessibility (Доступність)

  • Можна отримати за допомогою стандартного, безплатного та відкритого протоколу, який дозволяє автентифікацію, де це необхідно.
  • Метадані доступні навіть там, де немає даних.
Щоб зробити дані/ код доступними:
  • Використовуйте відповідний репозиторій для ваших даних/коду
  • Якщо ви не можете поділитися своїми даними/кодом, створіть запис лише з метаданими.

Interoperability (Сумісність)

  • Може бути інтегрований з іншими даними, програмами та робочими процесами.
  • Використання відкритих або загальновживаних форматів файлів.
Щоб зробити дані/ код сумісними:
  • Перевірте, чи використовуються стандартні або відкриті формати файлів
  • Використовуйте стандартну та доступну лексику.

Reusability (Багаторазовість)

  • Опубліковано з ліцензією, яка вказує, як її можна використовувати повторно, наприклад, ліцензія CC.
  • Відповідно до громадських стандартів.
  • Чітко задокументовано.
Щоб зробити дані/ код придатними для повторного використання:

  • Використовуйте ліцензію Creative Commons для даних
  • Для програмного забезпечення з відкритим кодом виберіть відповідну ліцензію тут
  • Надайте якомога більше інформації (метаданих) про дані під час надсилання до репозитарію
  • Додайте файл README для пояснення та контекстуалізації даних.

Інструменти УДД

 Open Science Framework

  • керуйте дослідницькими даними та проєктами, діліться роботою з колегами та реєструйте дослідження на цій хмарній платформі

Protocols.io

  • документуйте та діліться покроковими методами та протоколами

LabArchives

  • надійно записуйте та діліться нотатками та даними з досліджень у електронному блокноті для досліджень

Переваги УДД

Ефективне управління даними відбувається на всіх етапах життєвого циклу дослідження: від планування проєкту до збору ваших даних, до порівняння та аналізу ваших даних, а потім, нарешті, публікації та спільного використання ваших даних у сховищі, яке подбає про їх довгострокове керування та збереження.

Управління даними допомагає дослідникам оптимізувати використання даних під час активної фази дослідницького проєкту та полегшує їм співпрацю з іншими дослідниками. Важливо складати план управління даними та дотримуватися його, тоді час буде витрачено з користю, і у майбутньому це допомагатиме досліднику та полегшуватиме комунікацію з колегами, партнерами, грантодавцями.

Управління даними гарантує, що дані зберігаються для майбутніх досліджень. Дані можна швидко знайти, отримати до них доступ, інтерпретувати, повторно використати. Повторне використання подовжує життя даних до 6 років https://peerj.com/articles/175/

Тобто, управління даними забезпечує цінність даних. Коли дослідницький проєкт завершено, дані можуть використовуватися для отримання відповідей на додаткові запитання, що не розглядалися на початку проєкту. Також науковець може захотіти з часом продовжити дослідження, щоб порівняти результати. Але це буде дуже складно зробити, або навіть неможливо, якщо не було забезпечено ефективне управління даними; дані можуть бути розпорошені чи взагалі втрачені.

Сьогодні дедалі більше організацій, які фінансують дослідницькі проєкти, видавців наукових видань, дослідницьких установ вимагають управління даними. Ці установи вимагають більшої прозорості в дослідницьких проєктах, і керування даними є одним зі способів виконати цю вимогу. Грантодавці хочуть таким чином збільшити рентабельність своїх інвестицій, гарантуючи, що дані, отримані під час проєкту, доступні для вторинного аналізу, реплікації (копіювання) або повторного використання для подальших інновацій.

Отже,  ефективне УДД приносить багато переваг:
  • Заощадження вашого часу і зусиль в довгостроковій перспективі завдяки організації дослідницьких даних з самого початку.
  • Мінімізація ризику втрати даних, людських помилок, несанкціонованого доступу або інших небажаних ризиків. Правильне управління даними допомагає уникнути потенційних загроз втрати даних через, наприклад, крадіжку ноутбука або відсутність супровідної документації.
  • Забезпечення доступності та зрозумілості ваших даних для дослідників, у тому числі вас самих, у майбутньому.
  • Надання точних, повних та достовірних даних для відтворення результатів вашого дослідження за потреби.
  • Надаючи доступ до оригінальних даних, дослідники дозволяють іншим вчитися на їхній практиці та спиратися на їхні результати. 
  • Відкритий обмін даними досліджень також може збільшити видимість і вплив вашої роботи. Доступ до даних дозволяє відтворювати дослідження та зміцнює довіру до результатів.
  • З іншого боку, управління даними допоможе вам передбачити потенційні проблеми, які можуть виникнути в процесі дослідження, і забезпечити відповідність вашого дослідження встановленим вимогам грантодавців, спонсорів досліджень і видавців, тобто убезпечити вашу роботу.

Таким чином, управління даними гарантує, що дані зберігаються для майбутніх досліджень. Дані можна швидко знайти, отримати до них доступ, інтерпретувати, повторно використати. Повторне використання подовжує життя даних до 6 років https://peerj.com/articles/175/Опанування УДД потребує часу та зусиль. Однак, сукупність невеликих рутинних практик може допомогти виробити якісні навички УДД.

Цикл управління дослідницькими даними

Управління дослідницькими даними, УДД (англ. Research Data Management, RDM) – діяльність та практики, які сприяють ефективному збору, організації, збереженню, захисту, використанню та поширенню дослідницьких даних протягом життєвого циклу дослідження.

Тобто, УДД включає різні дії до, під час та після дослідницького проєкту, який генерує дані.На кожному етапі життєвого циклу дослідження створюються чи певним чином видозмінюються дані - це вимагає різноманітних міркувань, обов’язків і дій від дослідника.

Життєвий цикл дослідницьких даних, показаний нижче, визначає ключові етапи в УДД: планування, збір, організація, обробка, документування, збереження, обмін та повторне використання (дивись мітки).

 

Джерело: https://libguides.lb.polyu.edu.hk/rdm/home

Управління дослідницькими даними не завжди є лінійним процесом, і вам може знадобитися переглянути певні етапи та деякі процеси протягом вашого проєкту.


Місія Бібліотеки - допомогти користувачам в організації процесу збору/поширення даних, допомогти знайти та оцінити, використати дані для створення нових знань в процесі аналізу.

Інструменти контролю версій файлів

Контроль версій – це програмні інструменти, які дозволяють користувачам відстежувати зміни, внесені до файлів у каталозі комп'ютера. Хоча системи контролю версій зазвичай використовуються в галузі розробки програмного забезпечення, вони все частіше використовуються для спільної роботи в академічних та дослідницьких контекстах. Ці системи ідеально підходять для простих текстових файлів, таких як комп'ютерний код та документи.

Git — це безплатна розподілена система контролю версій з відкритим кодом, розроблена для ефективного управління проєктами від малих до дуже великих.