Den følgende tekst gennemgår, hvordan data management skal indarbejdes i Citizen Science-projekter som et integreret element, såfremt projektet indsamler og behandler data.
Har du behov for yderligere sparring, så kontakt os gerne. Vores funktion er rådgivende, ikke praktisk udførende. Kontakt:
Tilknyttede dokumenter/links:
I Citizen Science-projekter involveres borgerne ofte i dataindsamlingen eller -processeringen. I mange projekter er deltagerne selve kilden til de forskningsdata, der skal føre til ny viden. I disse tilfælde er det særlig vigtigt at have styr på alle dele af håndteringen af data. Borgere er ikke vant til at indsamle data på systematisk vis eller behandle dem ansvarligt bagefter i en grad, så det kan bruges i forskningssammenhæng.
Derfor er der særlig grund til, at der udarbejdes en data management plan, hvor projektet gennemgår hele flowet af data – hvilke indsamlingsmetoder der skal anvendes, hvilke kvalitetssikringsmetoder og/eller valideringer man vil gennemføre, hvor man vil gemme data, og hvordan man vil offentliggøre eller slette data.
Hertil kommer de juridiske aspekter, navnlig GDPR som vil være af afgørende betydning for, hvordan projektet skal gennemføres. Det gælder for CS-projekter som for alle andre forskningsprojekter, at de skal anmeldes til SDU RIO, hvis der på nogen måde behandles persondata i projektet. Også selvom der ikke direkte indsamles persondata til forskningsbrug, men hvis metoden, hvormed man indsamler data, fører til, at der indsamles persondata om de deltagende borgere, så skal projektet anmeldes. Anmeldelsen til SDU RIO hører ind under Datatilsynets paraplyanmeldelse.
Du anmelder dit projekt, inden dataindsamlingen påbegyndes – ligesom du skriver første udkast til en data management plan i denne fase.
Anmeldelsen til RIO sker her: https://www.sdu.dk/da/forskning/service_til_forskere/juridiske_spoergsmaal/anmeldelse_til_datatilsynet
Data management planer kan skrives ved hjælp af DMPonline: https://dmponline.deic.dk. Se evt. en skabelon til en DMP i et Horizpon2020-projekt her: https://dmponline.deic.dk/template_export/1628428073.pdf
Særligt i Citizen Science er der hos de deltagende borgere en forventning om at kunne få en eller anden form for feedback fra projektet. Hvad var resultatet? Hvad bidrog jeg med? Hvor er ”mine” data? Derfor er åbne data vigtigt for formidlingen af projektet. I det omfang, der ikke er begrænsninger for deling af data (fx GDPR), bør data lægges ud åbent.
For at sikre at data kan genbruges, bør man følge FAIR-principperne, i hvert fald et stykke af vejen. FAIR står for Findable, Accessible, Interoperable og Re-usable. Man kommer rigtig langt ved at dele data via et såkaldt repository. Et godt eksempel på det er Zenodo (https://zenodo.org/), der sikrer, at data kan fremsøges og downloades af andre (igen hvis der ikke er juridiske, etiske eller andre forhindringer), og forskerne kan beskrive datasættet og angive under hvilke betingelser data må (gen)anvendes. Hvis data er velbeskrevet og lagt op i et almindeligt kendt filformat, så er data i store træk FAIR. Bemærk, at det ikke er nok at dele sine data – de skal deles på den rigtige måde, for at sikre at de teknisk og juridisk set kan genbruges.
Se mere om FAIR-principperne i denne video. Videoen er en del af et kort kursus om forskningsdata, som findes i sin helhed her: https://www.deic.dk/da/datamanagement/aktiviteter/rdm