Onderzoeksdata archiveren en publiceren

Aan het eind van je onderzoek moet je de data die ten grondslag liggen aan je publicatie minimaal 10 jaar archiveren. Een goede archivering bevordert de wetenschappelijke integriteit en maakt (intern) hergebruik mogelijk. Het draagt bij aan de vindbaarheid en bruikbaarheid van je onderzoek en daarmee aan de impact van je wetenschappelijke output. Het RDM-beleid van de Radboud Universiteit stelt ook dat je je data “as open as possible, and as closed as necessary” moet delen. Dit betekent dat je in de meeste gevallen (een deel van) je data moet publiceren. Zowel het archiveren in een gesloten omgeving voor wetenschappelijke integriteit als het publiceren vereisen vergelijkbare voorbereidingen:

Beslis welk deel van je data een gesloten archief nodig heeft en welk deel gepubliceerd kan worden;
Vind een geschikt archief;
Bereid je data voor op archivering;
Archiveer je data.

Beslis (open en/of gesloten archivering)

Het RDM-beleid van de Radboud Universiteit stelt: “Research data should be archived as open as possible, as closed as necessary. The starting point is that research data should be made publicly available.”. Dit betekent dat je moet beslissen welk deel van je data open gearchiveerd (gepubliceerd) kan worden en welk deel in een gesloten archief thuishoort.

Data niet publiceren of toegang tot data beperken

Er is een aantal situaties waarin je onderzoeksdata niet mag publiceren of waarin je de toegang tot de gepubliceerde data moet beperken.

Data van menselijke deelnemers die niet geanonimiseerd kunnen worden, dat wil zeggen: gepseudonimiseerde of direct identificeerbare persoonlijke data. Het delen van data moet altijd in overeenstemming zijn met de afspraken die je met je participanten hebt gemaakt in het informed consent-formulier. Deel data altijd zo geanonimiseerd mogelijk. Lees meer over gepseudonimiseerde of direct identificeerbare persoonlijke data <link naar 2.3>;
Data waarbij dieren worden gebruikt;
Gegevens die onder contractuele beperkingen vallen, zoals licenties, samenwerkings- of gegevensverwerkingsovereenkomsten of overeenkomsten met financiers;
Data met commercieel potentieel;
Data waarop mogelijk octrooi rust;
Data die onderhevig zijn aan exportcontroles;
Milieugevoelige data;
Politiek gevoelige data.

Als je niet zeker weet of je onderzoeksdata geschikt zijn voor publicatie of als je de toegang tot de data moet beperken, neem dan contact op met de data steward van je instituut.

Documenten zijn niet nuttig voor anderen

Daarnaast zijn sommige documenten niet nuttig voor andere gebruikers, maar moeten ze wel gearchiveerd worden omwille van wetenschappelijke integriteit of om andere redenen. Het gaat hierbij onder andere om:

Administratieve documenten, zoals je data management plan, ethische goedkeuringsdocumenten, labjournaals, audit trails, enzovoort;
Onbewerkte of ongepubliceerde versies van de data. Bedenk wel of je deze versies echt moet archiveren en of de ruwe data en/of de definitieve versie van de geanalyseerde data niet voldoende zijn;
Specifieke mijlpaalversies van je work-in-progress artikelen, code, data, enz. De eindproducten zijn vaak geschikt voor publicatie, maar belangrijke mijlpaalversies kunnen van waarde zijn om wetenschappelijke integriteit aan te tonen;
Niet-gepubliceerde documenten (analyses, code etc) die geen deel uitmaakten van een publicatie, maar wel waardevol zijn en goed bewaard moeten worden;
Je persoonlijke aantekeningen.

Vind een archief

Zodra je hebt besloten of je data in een gesloten en/of open archief thuishoren, moet je een geschikt archief vinden (of soms twee als je een open én een gesloten archief nodig hebt). Controleer eerst het RDM-beleid van je instituut of vraag een (senior) collega om advies. Zij kunnen je specifieke repositories aanraden die bekend zijn in jouw vakgebied. Kijk ook of je onderzoeksinstituut gebruik kan maken van de Radboud Data Repository (RDR). Als je de RDR gebruikt, voldoe je automatisch aan de standaarden van de Radboud Universiteit en de onderstaande eisen.

Betrouwbaar en FAIR-enabling

De repository van je keuze, of deze nu gesloten of open is, moet betrouwbaar zijn en de FAIR-principes (Findable, Acessible, Interopable en Reusable) toepassen. Het gebruik van een betrouwbare en FAIR-geschikte repository kan je data toekomstbestendiger maken en de impact van je wetenschappelijke werk vergroten. Dit laatste (FAIR-enabling) is bovendien verplicht door de Radboud Universiteit zoals gedefinieerd in het RDM beleidsdocument.

Controleer de betrouwbaarheid van een repository

Om de betrouwbaarheid van een repository te beoordelen, kun je het volgende controleren:

Eventuele certificering die de repository bezit, zoals de CoreTrustSeal en ISO of Nestor Seal DIN standaarden. Als een archief als betrouwbaar is gecertificeerd, is het minder of zelfs niet nodig om de volgende punten te controleren;
De missie, het beleid en de richtlijnen van de repository. Probeer een antwoord te vinden op vragen als: heeft de repository een lange termijn bewaardoelstelling? Onderschrijft het de FAIR-principes? Biedt het richtlijnen voor duurzame data formaten en metadata standaarden? Wat is hun beleid met betrekking tot toegangsbeheer en privacy?;
Het gebruik van persistente identifiers zoals DOI's, die de vindbaarheid van de data garanderen;
Het gebruik van licenties. Bijvoorbeeld: Biedt de repository breed erkende (open access) licenties voor onderzoeksdata en code? Biedt het de optie om Data Use Agreements toe te voegen voor het delen van onderzoeksdata onder beperkte toegangsvoorwaarden?

Controleer of een archief FAIR-compatibel is

Om te controleren of een archief FAIR-compatibel is:

Nogmaals, kijk eerst of de repository een certificering heeft, zoals de CoreTrustSeal en ISO of Nestor Seal DIN standaarden? Zo ja, dan kun je de volgende punten op deze checklist waarschijnlijk overslaan;
Krijgt je dataset een wereldwijd unieke en persistente identifier (PI)?;
Heeft het archief metadatastandaarden?;
Kun je gebruik maken van de vocabulaires van je vakgebied? Kun je bijvoorbeeld sleutelwoorden selecteren uit een specifiek vocabulaire zoals SFN of MeSH sleutelwoorden?

Bereid je dataset voor

Zodra je een geschikte repository hebt gevonden, moet je je data voorbereiden op langdurige opslag, of dit nu gesloten archivering of publicatie is.

Voeg rijke metadata toe aan je dataset. Zorg voor een goede titel, voeg een uitgebreide beschrijving toe van de onderzoekscontext en de inhoud van de dataset, voeg trefwoorden toe en vul zoveel mogelijk van de andere metadatavelden in die het archief van je keuze biedt. Deze stap is essentieel voor de vindbaarheid en herbruikbaarheid van je dataset! Het is niet alleen belangrijk voor gepubliceerde datasets, maar ook voor gesloten gearchiveerde datasets, omdat die metadata het enige zichtbare en dus vindbare deel van je dataset kunnen zijn.

Documentatie toevoegen. Voeg voor vindbaarheid en herbruikbaarheid rijke documentatie toe over de context, kwaliteit en conditie, of kenmerken van de data. Meestal wordt dit gedaan in een readme(leesmij) -bestand dat deel uitmaakt van de metadata en openlijk toegankelijk is. Zie de pagina over het documenteren van data voor meer informatie.

Aanvullende FAIR-ificatie stappen:

Voor toegankelijkheid, zorg ervoor dat alle toegangsrechten duidelijk en correct geïmplementeerd zijn. Voor gesloten archivering betekent dit dat je ervoor moet zorgen dat degenen die toegang moeten hebben tot het archief, daadwerkelijk toegang hebben en niemand anders. Voor publicatie betekent dit dat je een passend toegangsniveau (Access level) en licentie of Data Use Agreement moet kiezen. Vergeet niet om je data “As open as possible, as closed as necessary” te publiceren;
Voor interoperabiliteit en herbruikbaarheid: Als je onderzoeksveld een vocabulaire heeft voor specifieke termen of concepten, gebruik die dan in je dataset en voeg informatie over het vocabulaire toe. Voeg anders documentatie toe om te verduidelijken wat je termen en concepten zijn (bijv. door een codeboek toe te voegen).

Let op: als je (delen van) je data publiceert, zorg er dan voor dat deze geen informatie bevatten die je niet mag delen onder het geselecteerde toegangsniveau, vooral als het gaat om persoonsgegevens.

Meer informatie over anonimiseren en pseudonimiseren

Archiveer

Veel betrouwbare repositories controleren een dataset voordat deze wordt gepubliceerd om de kwaliteit van de repository en de datasets erin te waarborgen. Deze controles kunnen een beoordeling van persoonsgegevens, metadata, documentatie en/of bestandsformaten omvatten. Als gevolg hiervan kan het zijn dat het archief van je verlangt dat je wijzigingen aanbrengt in je dataset. Houd er rekening mee dat dit proces enkele dagen in beslag kan nemen, dus zorg ervoor dat je dit in je planning opneemt.

Contact

Als onderzoeker van de Radboud Universiteit kun je de trainingen Radboud Data Repository – Getting started en Radboud Data Repository – Archiving & Publishing van het Digital Competence Centre volgen. Meld je aan via gROW

Heb je vragen over je onderzoek of over het Research Data Management beleid? Neem dan contact op met de data steward van jouw instituut.