Forskningsdata
Generelt
God forvaltning av forskningsdata er viktig for å opprettholde integritet i forskningen og høy kvalitet på forskningsresultater. For å øke tilliten til forskningsresultater ytterligere og øke den akademiske og sosiale nytteverdien av forskning, støtter Nord universitet FAIR-prinsippene for forvaltning av forskningsdata. Nord Universitet følger også prinsippene til Kunnskapdsepartementet, Forskningsrådet og EU for deling av forskningsdata - “Så åpent som mulig, så lukket som nødvendig” og “Åpen som standard”. FAIR prinsippene gjelder for alle typer forskningsdata. Dette innebærer at også at enhver begrunnelse for å ikke gjøre data tilgjengelig må dokumenteres så tidlig som mulig.
Tjenester
Ved Universitetsbiblioteket ved Nord universitet kan forskere og studenter få hjelp og støtte til god forvaltning av forskningsdata. Tjenesten har som mål å tilrettelegge for at forskningsdataforvaltning oppfyller FAIR-kravene på alle faser i forskningsprosjekter.
Du kan få hjelp og veiledning i å:
- Skrive datahåndteringsplan (DHP)
- Arkivere forskningsdata i pålitelige dataarkiv
- Skrive forskningsprosjektsøknadd (angående åpen praksis, osv.)
Se våre kurs og webinar for å lære mer om, og holde deg oppdatert på krav og nye utviklinger. Du kan også delta på vår forskningsdata kafé for å stille spørsmål og diskutere problemstillinger mens du arbeider med konkrete aktiviteter innen forskningsdataforvaltning.
Viktige lenker
Retningslinjer som brukes for å lage meldeskjema til Sikt
- Retningslinjer for forvaltning av forskningsdata ved Nord universitet
- Lagrings og delingsguide for Nord universitet
Innlevering av meldeskjema til Sikt
Datahåndteringsplan (DHP) verktøy
- Sikts DHP-mål
- Horizon Europe DMP template
- DMPonline
- Data Stewardship Wizard - Elixir Norway
- EasyDMP
- Argos
Data arkiv
Spørsmål?
Send epost til:
research-data@nord.no
Kontaktperson
Sagnik Sengupta
Førstebibliotekar
Forskning og utvikling
Kontor: Bodø, Hovedbygget, 1506
E-post: sagnik.sengupta@nord.no
Telefon: +4775517215
Ofte diskutert tema
- Nord universitet har som hovedregel eierskap til alle forskningsdata som blir generert av ansatte ved universitetet.
- Forskningsdata skal utstyres med en data-håndteringsplan (DHP).
- Forskningsdataene skal enten arkiveres i institusjonens arkiv, Nord universitet sin samling i DataverseNO, eller i andre egnede og pålitelige arkiver, som sikrer Nord universitet fortsatt tilgang til bruk av dataene.
- Forskeren skal som hovedregel gjøre forskningsdata åpent tilgjengelig for videre bruk for alle relevante brukere, unntatt når hensyn til sikkerhet, personsensitivitet, kommersielle eller juridiske forhold krever begrensninger i tilgangen.
Se fullstendige Retningslinjer for forvaltning av forskningsdata ved Nord universitet
Se også regjeringens strategi for tilgjengeliggjøring og deling av forskningsdata.Forskningsdata utgjør grunnlaget for vitenskapelig kunnskap. Alle registre, opptegnelser og rapporter som genereres og/eller håndteres/analyseres under forskningsprosessen, anses som vitenskapelig interessante og/eller har vitenskapelig potensial, er en integrert del av forskningsdata. Forskningsdata kan være i form av, men er ikke begrenset til, tall, tekst, bilder og lyd.
- Hvordan skrives datahåndteringsplan?
- Hvordan håndteres personopplysninger i forskning?
- Samarbeidsprosjekter, samarbeidsavtaler og deling av data
- Etikk
- Hvordan klassifiseres og lagres aktive forskningsdata?
- Hvordan struktureres, dokumenteres og arkiveres forskningsdata?
Powerpoint-presentasjoner av tidligere kurs og mer informasjon finnes på iNord.
Har du spørsmål, ta kontakt på research-data@nord.no
FAIR-prinsippene er overordnede prinsipper for datahåndtering. FAIR står for Findable, Accessible, Interoperable og Re-usable. Hovedformålet med FAIR er å sette andre i stand til å finne, forstå og bruke forskingsdata i framtiden.
FAIR-prinsippene i korte trekk
FAIR-prinsippene (Wilkinson et al., 2016) innebærer de følgende:
- Findable: Dataene er lette å finne. Data og tilleggsmateriell har tilstrekkelig metadata og en persistent varig identifikator.
- Accessible: Dataene er tilgjengelige. Metadata og data er forståelige for mennesker og maskiner. Data deponeres i et pålitelig dataarkiv.
- Interoperable: Data skal kunne kombineres og gjenbrukes på tvers av f.eks. systemer, institusjoner og tid. Det brukes eksisterende standarder, vokabularer, formater og metoder for metadata.
- Reusable: Dataene kan gjenbrukes.
Tydelige brukslisenser på dataene gir informasjon om gjenbruk.
Kilde: libereurope.eu.
Et viktig aspekt ved FAIR er valget av dataarkiv. Les mer om FAIR og dataarkiv.
Behandles personopplysninger i prosjektet ditt?
Alle prosjekter som samler inn og behandler personopplysninger må meldeskjema sendes til Sikt. Meldeskjemaet kan fylles ut her. Lever meldeskjema så tidlig som mulig. Godkjenning fra Sikt må foreligge før datainnsamlingen kan begynne.
Husk å legge ved dokumentasjon, f.eks. informasjonsbrev til studiedeltakere, intervjuguider osv. til meldeskjemaet, slik at Sikt effektivt kan vurdere søknaden og veilede deg. I sin tilbakemelding vil Sikt sikre at beste praksis følges i alle forskningsprosjekter.
For å få hjelp til å fylle ut meldeskjemaet, kontakt research-data@nord.no. Ved behov vil vi også konsultere Nords personvernombud eller IT.
Alle forskningsprosjekter må ha en DHP
- En DHP skal utarbeides i løpet av de første 6 månedene av prosjektet
- En DHP er obligatorisk for opptak til et PhD-program
- Bruk versjonskontroll
- DHP-en må oppdateres gjennom hele prosjektperioden
- Den oppdaterte DHP-en skal lagres sammen med andre filer fra forskningsprosjektet
For å skrive en DHP er følgende informasjon nødvendig:
Datakarakterisering og klassifisering
For å skrive en DHP anbefales det at du har prosjektplanen klar med følgende detaljer i en omfattende tabell:
- Forskningsaktiviteter som skal gjennomføres i hver arbeidspakke
- Data som skal samles inn i hver arbeidspakke
- Hvilke arbeidspakker vil inneholde personopplysninger eller andre typer sensitive data
- Hvem vil ha tilgang til sensitive data
- Vil de sensitive dataene bli delt med prosjektpartnere innenfor eller utenfor EU/EØS?
- Er det utarbeidet en databehandler avtale? (Dette er relevant kun for samarbeidsprosjekter med flere prosjektpartnere)
Datakarakteristikk
Her er noen spørsmål som vil hjelpe deg med å karakterisere dataene dine og enkelt fylle ut DHP-en:
- Hva slags data vil du samle inn?
- Vil det være dokumenter, bilder, lyd, video, koder fra et programmeringsspråk?
- Omtrent hvor mye data skal du samle inn?
- For dine bearbeidede data, vil du bruke filer som kan brukes uten å kjøpe lisenser for et spesifikt program (dvs. vil du bruke ikke-proprietære filformater)?
Dataklassifisering
Data klassifiseres etter grad av sensitivitet og mengde av sensitiv informasjon. Et av de viktigste spørsmålene som vurderes er: "Hvor mye skade vil bli forårsaket for enkeltpersoner og/eller institusjoner hvis dataene ikke beskyttes tilstrekkelig?"
Detaljer om klassifisering av forskningsdata kan finnes her (kun for ansatte). Denne veiledningen (for ansatte) kan hjelpe deg med å forstå hvordan du skal/ikke skal dele informasjon.
Det finnes fire kategorier:
Grønn: Data inneholder ingen sensitiv informasjon. Kan deles åpent. Anonymiserte data kan betraktes som grønne data.
Gul: Uautorisert deling av denne typen data kan føre til en viss skade for institusjoner eller enkeltpersoner. En stor del av forskningsdata faller inn under denne kategorien. Flere typer personopplysninger faller inn under denne kategorien.
Rød: Data som inneholder store mengder særlige kategorier av personopplysninger, dokumenter som MÅ beskyttes under juridiske forpliktelser og andre typer informasjon som, hvis delt, kan føre til alvorlige tap for institusjoner eller enkeltpersoner.
Svart: Uautorisert deling av slike data kan føre til betydelig skade for enkeltpersoner og institusjoner. Eksempler inkluderer, men er ikke begrenset til,
Dataklassifisering er nøkkelen til å utvikle passende lagrings- og delingsløsninger både på kort og lang sikt.
Databeskyttelse
Forskningsetikk
Se informasjon om forskningsetikk
Innsamlings-, lagrings- og delingsløsninger
Se retningslinjer (tilgang for ansatte)
Arkiveringsløsninger for data
Grønne data: Kan arkiveres åpent på DataverseNO (Nord Universitets åpne dataarkiv), Sikt eller et annet pålitelig arkiv spesifikt for disiplinen.
Grønne, gule og røde data: Kan arkiveres hos Sikt.
Svarte data: Tilgang til svarte data administreres via TSD.
Med mindre det finnes et juridisk grunnlag for videre lagring, skal alle data som inneholder personopplysninger slettes ved slutten av et prosjekt.
For å øke synlighet, gjenbrukbarhet, åpenhet, og dermed forskningens påvirkning og tillit til forskningsfunn, er arkivering av data (dvs. langtidslagring med vedvarende identifikatorer og tilkoblinger til internettsøkemotorer) essensielt. Pålitelige dataarkiver er indeksert og kan spores i re3data. FAIR-kompatible dataarkiver hjelper deg med å arkivere forskningsdata i samsvar med FAIR-prinsippene, slik det kreves av store finansieringsinstitusjoner som Norges forskningsråd og Horizon Europe.
- Nord universitet har sitt åpne dataarkiv på DataverseNO
- Kun grønne data (som ikke inneholder sensitiv informasjon) kan arkiveres her.
- Anonymiserte data kan publiseres på DataverseNO etter ytterligere kontroller under kuratering[KA1] [KA2] .
- DataverseNO er et generisk arkiv hvor data fra alle fagområder kan deponeres.
- En kurator fra Nord universitet vil følge opp og hjelpe deg gjennom hele prosessen.
- Arkiverer grønne, gule og røde data
- Sikt har sitt eget team av kuratorer som vil følge opp datasettene som sendes inn for kuratering.
- Ved Nord universitet kan du få en oversikt over Sikt og deres tjenester ved å kontakte research-data@nord.no.
Andre arkiv
Det finnes mange fagspesifikke arkiver hvor du kan velge å publisere dine data. Her er noen av dem:
CESSDA - Consortium of European Social Science Data Archives
Norwegian Advanced Light Microscopy Imaging Network (NALMIN) – NALMIN
Dersom prosjektet ditt behandler data som har behov for ekstra beskyttelse har Nord avtale med UiO sine Tjenester for Sensitive Data (TSD) om lagring. Dette gjelder data klassifisert som strengt fortrolig (sorte data) og kan også omfatte data av fortrolig art (røde data). I tillegg til lagring er TSD også en tjeneste for analyse, behandling og deling av dine data med dine samarbeidspartnere.
Det er prosjektleder som må opprette prosjektet i TSD og kostnadene ved bruk må dekkes under prosjektet. Kostnaden for et prosjekt vil variere ut ifra hvor stort det er, og hvilke behov prosjektets data utløser.
Grunnpakken TSD tilbyr koster kr. 20.500,- (eks. mva.). pr år og inneholder:
- 1 TB lagring og backup
- 1 Windows server VM (2 CPUs, 4 GB RAM). (TSD setter opp Windows og Linux VM med 2 CPUer, og 4GB RAM. Dette kan endres ved forespørsel til 4CPUer og 16 GB RAM, uten ekstra kostnad.)
- 1 Linux VM (2 CPUs, 4 GB RAM)
- Standard programvare og tjenester.
- Tilgang til å samle inn data via Nettskjema.no. (Gjelder kun for skjema som lagrer data i TSD.)
For tjenester utover grunnpakken, se Prisliste for TSD - Universitetet i Oslo (uio.no). Se på fanen for universitets- og høyskolesektoren (UH).
Nærmere info om hvordan man registrerer prosjektet finnes her: hvordan opprette prosjekt i TSD. Hvis du har spørsmål eller behov for assistanse, kan brukerstøtten til TSD/UiO benyttes.