Modulis 8: Teorinė dalis
Atvirieji mokslo duomenys ir mokslo duomenų valdymas
Mokslo duomenų valdymo planas
 |
Duomenų valdymo planas (angl. Data Management Plan) – mokslinių tyrimų projekto duomenų kaupimo, saugojimo ir jų prieinamumo dokumentas, kuriame nurodoma, kas bus daroma projekto metu ir jam pasibaigus, kad duomenys būtų kaupiami saugiai ir patikimai; kaip ir kokiomis sąlygomis jie bus prieinami pakartotiniam naudojimui, jei tik nėra tam prieštaraujančių teisinių, etinių ar saugumo priežasčių; kada ir kaip jie bus atveriami kitiems vartotojams; kokie standartiniai metaduomenys bus naudojami juos aprašant; kaip gauti duomenys bus tvarkomi ir atnaujinami; kurie duomenys bus skirti ilgalaikiam, o kurie – trumpalaikiam saugojimui, pastaruoju atveju nurodant, kada ir kaip duomenys bus sunaikinami (Atvirosios prieigos prie mokslo publikacijų ir duomenų gairės, patvirtintos Lietuvos mokslo tarybos 2016 m. vasario 29 d. nutarimu Nr. VIII-2). |
Duomenų valdymo planavimas turi tapti įprasta mokslo praktika mokslinių tyrimų proceso pradžioje, kai duomenys generuojami arba renkami (Komisijos rekomendacija (ES) 2018/790 dėl prieigos prie mokslinės informacijos ir tos informacijos išsaugojimo, 2018). Dauguma mokslinius tyrimus finansuojančių fondų ir institucijų (pvz., Europos Komisija, Europos mokslinių tyrimų taryba, Lietuvos mokslo taryba, universitetai) reikalauja kartu su projekto paraiška arba per nustatytą laiką (pvz., vykdant programą „Horizontas 2020“ per 6 mėnesius) pateikti duomenų valdymo planą (toliau – DVP), kuriame būtų apibrėžiama:
- kokie duomenys bus renkami, kuriami ir (ar) generuojami;
- koks duomenų formatas ir apimtis;
- kaip duomenys bus tvarkomi projekto metu ir jam pasibaigus;
- kokie metodai ir standartai bus naudojami. Skirtingose mokslo srityse ir (ar) disciplinose naudojami skirtingi metaduomenų standartai, kuriuos būtina numatyti prieš pradedant kaupti duomenis (RDA Metadata Directory);
- ar ir kaip bus dalijamasi duomenimis, ar bus suteikta atviroji prieiga;
- kaip duomenys bus tvarkomi ir kaip bus užtikrinamas ilgalaikis saugojimas (taip pat ir pasibaigus projektui) (Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020, 2016);
- kurioje talpykloje duomenys bus kaupiami ir saugomi, kiek tai kainuos.
Duomenis galima kaupti institucijų duomenų talpyklose, dalykinėse ir kitose reikalavimus atitinkančios talpyklose. Informacijos apie talpyklas galima rasti svetainėje Registry of Research Data Repositories. Šiame registre yra užregistruotos 5 Lietuvos mokslo duomenų talpyklos (2018 m. rugsėjo 7 d. duomenys).
DVP rengimas svarbus tiek pačiam tyrėjui ar jų grupei, tiek tyrimą finansuojančiai institucijai. Duomenų valdymo planavimas prieš pradedant tyrimą leidžia apsvarstyti ir susitarti tarpusavyje, ypač jeigu tyrimą vykdo tyrėjų grupė. DVP rengimas ir duomenų dokumentavimas viso mokslinių tyrimų ciklo metu leidžia kitiems suprasti, kaip duomenys tvarkomi ir kaip gali būti naudojami ateityje. DVP rengimas leidžia taupyti laiką ir išteklius, padeda išvengti klaidų ir kaltinimų sukčiavimu ar netinkamai vykdomu mokslu, nes galima pateikti įrodymų rezultatams ir išvadoms patvirtinti (How to avoid a data management nightmare, 2014).
Rengiant duomenų valdymo planą rekomenduojama naudoti DVP rengimo įrankius, kurie palengvina plano rengimo procesą. Duomenų valdymo planavimo įrankių funkcijos:
- padeda sukurti, nuolat atnaujinti, papildyti ir koreguoti įvairias duomenų plano versijas;
- teikia šablonus, pagalbą ir rekomendacijas, kaip parengti DVP pagal finansuojančių institucijų reikalavimus;
- suteikia galimybę išsaugoti ir eksportuoti parengtą DVP įvairiu formatu;
- leidžia bendradarbiauti su kitais tyrėjais, vadovais ar ekspertais rengiant ir (ar) redaguojant sukurtą DVP, dalytis juo su kitais.
Internete galima rasti nemokamų duomenų valdymo plano rengimo įrankių, pvz.:
 |
Rekomenduojama! | |
| Pravartu naudoti DVP šablonus, parengtus pagal konkrečių finansuojančių institucijų reikalavimus. Daugiau informacijos ir konkrečių institucijų šablonų rasite šiose svetainėse: |