Forskningsdataportalen

Å finne relevante data
For å auke nytta frå data som forskarar har samla inn, eller generert på ein lab, er det etter kvart blitt krav om, og meir og meir vanleg at data blir gjort tilgjengelege i åpne arkiv, slik at dei kan gjenbrukast av andre. Ved gjenbruk av data frå tredjepart må forskaren sikre at lisensar og gjeldande vilkår ved bruk eller deling blir overhaldne.

Dersom du er i ferd med å planleggja ditt neste prosjekt, bør søking etter eksisterande data vere med i planane. Kanskje finst det data som du kan nytta saman med dine eigne data, for å utvida analysegrunnlaget i prosjektet ditt. Eller kanskje er det mest interessant å samanlikne dine eigne data med data andre har samla inn. Det å bruke tid på å kartleggje kva som finst av data som du kan ha nytte av, er difor noko du bør sette av tilstrekkeleg med tid til. Tenk gjennom, og søk gjerne hjelp til, korleis du kan finna nyttige data i åpne arkiv: Kva for kjelder finst å søkja i, og korleis bør du søkja. Å byggje opp eit såkalla systematisk søk i dei rette kjeldene kan visa seg særs nyttig.

Her er tre internasjonale kjelder som vi vil tilrå for søking etter forskingsdata:
DataCite: https://datacite.org/
Google Dataset Search: https://datasetsearch.research.google.com/
BASE: https://www.base-search.net/

Dei to førstnemnde er kjelder som berre gir treff på datamateriale. BASE, derimot, inneheld alle typar forskingsmateriale, inkludert data.

Norsk kjelde: Microdata
UiT har ein avtale med Statistisk sentralbyrå (SSB) om bruk av microdata.no, ei teneste som gir forskarar og studentar tilgang til Statistisk sentralbyrå sine anonymiserte data om folk, utdanning, inntekt, arbeidsmarknad og trygd, som ein kan gjennomarbeide og analysera. Du finn meir informasjon her.

Andre kjelder
I UiT sitt eige arkiv for forskningsdata, UiT Open Research Data (opendata.uit.no), kan ein finna data som andre UiT-forskarar har arkivert. Men alt du finn der vil du óg finna i dei tre internasjonale kjeldene nemnde ovanfor.

Tromsøundersøkelsen kan óg nemnast som ei interessant kjelde. Dette er Noregs mest omfattande befolkningsundersøkjing gjennom meir enn 40 år. Alle forskarar tilknytte institusjonar med forskingskompetanse kan søkja om tilgang til å analysera data frå Tromsøundersøkelsen. Informasjon om korleis du søkjer om tilgang til data frå Tromsøundersøkelsen finn du her.

Sitering av datasett
Om du nyttar datasett frå andre i forskinga di, så skal du referera til dette på same måte som du refererer til den forskingslitteratur du byggjer på, ved å ta med referanse til det aktuelle datasettet i referanselista. Dette gjelder uansett kva lisens for gjenbruk datasettet har.

Arkiverte datasett finst normalt berre i digital versjon. Difor må referanse til datasett alltid innehalde lenkje til datasettet. Og lenkja bør byggja på persistente identifikatorar, til dømes DOI eller handle, slik at lenkja ikkje rotnar. Alle kvalitetssikre dataarkiv nyttar slike persistente identifikatorar.

Eit datasett kan ha fleire versjonar. Det kan vere at feil er retta opp, eller at datamaterialet er endra eller utvida etter at det først blei publisert. Alle slike endringar gjer at datasettet får ny versjon. Difor er det viktig at versjonsnummeret er med i referansen til datasettet. Når andre finn referansen i referanselista di, så vil dei vite kva for ein versjon av datasettet forskinga di byggjer på. Og eit dataarkiv bør difor ha versjonssporing, slik at alle tidlegare versjonar er tilgjengelege for den som vil etterprøva noko.

Her er eit døme på korleis ein referanse til eit datasett kan sjå ut (henta frå https://www.usgs.gov/atom/43103): 

Dersom du ønsker å lære meir om søking og sitering av forskingsdata, blir det kvart semester halde webinar om temaet, på norsk og engelsk. På kurssida vil du og finne powerpoint-presentasjonen frå desse webinara tilgjengeleg.

Både UiT og forskningsfinansiører som Forskningsrådet og EUs forskningsråd stiller nå krav om at det til et forskningsprosjekt skal lages en plan for hvordan data skal samles inn, bearbeides, arkiveres og deles åpent.

"Forskeren skal sette opp en datahåndteringsplan (Data Management Plan) i en tidlig fase av prosjektet og helst innen seks måneder etter oppstart. Datahåndteringsplanen er et dokument som beskriver planlagte metoder for datainnsamling eller -generering, samt hvordan man planlegger å forvalte dataene både i løpet av forskningsprosjektet og etter at det er avsluttet." - Prinsipper og retningslinjer for forvaltning av forskningsdata ved UiT 

Men en datahåndteringsplan (DHP) er ikke bare en pålagt plikt, det er først og fremst et nyttig verktøy for deg som forsker. En god plan vil strukturere og effektivisere arbeidsflyten og kan spare deg for tid og kostnader på et senere tidspunkt. En DHP bidrar til å gjøre dataene mer FAIR og vil gjøre arbeidet med publisering og arkivering lettere.

For å være til nytte som verktøy bør datahåndteringsplanen inngå i prosjektplanleggingen fra start, oppdateres jevnlig og følge prosjektet til det er ferdig. Det anbefales at datahåndteringsplaner offentliggjøres ved at den endelige versjonen etter prosjektslutt lastes opp i Cristin og dermed gjøres tilgjengelig i UiTs vitenarkiv Munin.

Datahåndteringsplaner på UiT skal følges opp etter Retningslinjer for oppfølging av datahåndteringsplaner ved UiTs enheter. Ph.d.-/forskingsadministrasjonen på ditt fakultet kan gi deg mer informasjon om dette.

Praktiske råd og maler
Forskningsdatasyklusen illustrerer hva som skal inngå i en DHP. Tenk på syklusen og beskriv ansvarsområdene, arbeidsprosessene, sikkerhetstiltak og datamaterialet for hvert trinn. På hvert stadium skal forskeren generere rikelig med dokumentasjon som beskriver prosessene og filene. En beskrivelse av hvordan man akter å dokumentere skal også inngå i planen.

Science Europe har utarbeidet en veileder som angir minstekravene en datahåndteringsplan bør oppfylle.

Det finnes ulike maler og verktøy som letter arbeidet med å lage en datahåndteringsplan. Du står fritt til å selv velge format, men vær oppmerksom på at finansiørene kan ha egne krav til innhold og utforming.

• Jobber du med et prosjekt som skal meldes til NSD og/eller forhåndsgodkjennes av REK, så anbefaler vi at du bruker NSD sin mal.
• Jobber du med et prosjekt som er finansiert av Horizon Europe, så anbefaler vi at du bruker malen i DMPonline.
• For alle andre prosjekt anbefaler vi at du brukar UiT sin mal (norsk | engelsk).

Det kan være nyttig å starte med å sette opp en tabulær oversikt over prosessene og materialet i prosjektet. En slik tabell vil skissere dataflyten i prosjektet og kan vedlegges DHPen. En oversikt med eksempler finnes litt lengre ned. 

Støtte og opplæring 
For veiledning og tilbakemelding på utfylt plan kan du ta kontakt med UB på researchdata@hjelp.uit.no. 

Dersom du ønsker å lære mer om datahåndteringsplaner arrangeres det hvert semester et webinar om temaet. På kurssiden vil du også finne en powerpointpresentasjon med mer informasjon.

Eksempler
Naturvitenskap
Eksempel på en DHP med kvantitative ikke personsensitive data (biologi) 
Eksempel på en DHP med kvantitative ikke personsensitive data (beregningsbitenskap) 

Big data 
Eksempel på en DHP fra et stort multidisiplinært forskningsprosjekt med mange samarbeidspartnere 

Kvalitativ forskning
Eksempel på DHP med anonymiserte intervju og survey data (samfunnsvitenskap) 
Eksempel på en DHP fra kunstbasert forskning

Medisin  
Eksempel på en DHP med kvalitative og kvantitative data
Eksempel på en DHP med sensitive data 

Databaser med flere eksempler 
Fictional research projects fra CESSDA ERIC  (samfunnsvitskap)-  Qualitative data og Quantitative data 
Digital Curation Centre (DCC) - Example DMPs and guidance (ulike fagfelt)
DMPOnline - Public DMPs (ulike fagfelt) 
DMPTool - Public Plans (ulike fagfelt)
Publicly available Horizon 2020 Data Management Plans (ulike fagfelt)
Liber DMP Catalogue (ulike fagfelt)
Biological and Chemical Oceanography Data Management Office - BCO-DMO 
- Velg et relevant prosjekt, scroll ned til More Information, og klikk på Data Management Plan. NB! Ikke alle prosjekt har en datahandteringsplan.

Eierskap og avtaleverk

I UiTs Prinsipper og retningslinjer for forvaltning av forskningsdata ved UiT står følgende om eierskap av forskningsdata (§2):

"UiT har som hovedregel rett til å overta eierskap og bruksrett til alle forskningsdata generert av ansatte i stilling ved UiT, i henhold til Reglement om sikring og forvaltning av arbeidsresultater ved UiT. Dette gjelder også ansatte ph.d.-studenter og andre midlertidig ansatte forskere."

"UiT har normalt ikke eierskap til forskningsdata generert av studenter, utvekslingsstudenter, gjesteforskere, eksternt finansierte phd-studenter eller i andre prosjekter med ekstern finansiering. Unntak fra dette gjelder studenter med ansettelsesforhold ved UiT." 

"I tilfeller hvor forskningsdata genereres som del av forskningsprosjekter som er helt eller delvis finansiert av en tredjepart, skal eierskap og rettigheter til bruk av data og forskningsresultater avtalefestes før prosjektstart."

I tilfeller hvor eksterne samarbeidspartnere er involvert eller forskningen er eksternt finansiert, bør altså eierskap og rettigheter avklares i en formell avtale. Det samme gjelder for student-prosjekter hvor det vil være viktig for forskningsgruppa å beholde rettigheter til data.

• Prosjektavtaler (for bidrags- og oppdragsprosjekter)
• Deltakererklæring
• Databehandleravtale
• Konfidensialitetsavtalar/NDA (Non-Disclosure Agreement) 
• MTA (Material Transfer Agreement)
• Avtale om utlevering av data til land utenfor EU/EØS.
• Intensjonsavtalar/MoU (Memorandum of Understanding)
• Avtaler med studenter
• Avtale om nærings-ph.d.
• Avtaler med gjesteforskere

Du kan lese mer om avtaleverk på Prosjektstøtteportalen. Maler til ulike typer avtaler kan finnes på intranett-siden «Maler for samarbeidsavtaler ved UiT». (Klikk på lenken eller følg: intranett.uit.no/ > Organisasjon > Fellesadministrasjon > Avdeling for forskning og utviklingsarbeid > Skjemaer).

Dersom du ønsker å lære mer om avtaleverk og rettigheter arrangeres det hvert semester et webinar om temaet. På kurssiden vil du også finne en powerpointpresentasjon med mer informasjon.

Til slutt er det viktig å huske at rettigheter til bruk og/eller publisering av forskningsdata aldri skal overdras til kommersielle aktører uten at UiT beholder rettighetene til å gjøre dataene åpent tilgjengelige for gjenbruk. (§3 - Prinsipper og retningslinjer for forvaltning av forskningsdata ved UiT ).

Lisenser

Gjenbruksrettigheter på offentliggjorte forskningsdata er få – med mindre dataene har brukerlisens. Det er derfor viktig å utstyre dine datasett med en klar og maskinlesbar lisens som tillater gjenbruk. Dette vil bidra til å gjøre datasettet mer FAIR.

• Forskeren skal gjøre forskningsdata åpent tilgjengelig for videre bruk for alle relevante brukere, så lenge det ikke er juridiske, etiske, sikkerhetsmessige eller kommersielle grunner til ikke å gjøre det.
• Forskningsdata skal utstyres med lisenser for tilgang, gjenbruk og videredistribusjon.
• Lisensene bør være internasjonalt anerkjente og legge så få begrensninger som mulig på tilgang, gjenbruk og videredistribusjon av dataene.

Dette betyr i praksis at forskningsdata som blir lastet opp til et arkiv for åpne forskningsdata bør få en lisens med så få begrensninger som mulig. Dette kan være en standard lisens fra for eksempel Creative Commons eller Open Data Commons. En slik lisens tillater gjenbruk av data uten å spørre rettighetshaveren om tillatelse først, men det kan være noen vilkår. For Creative Commons lisenser, kan man, i tillegg til vilkåret om navngivelse (attribution), velge vilkår som ikke kommersiell gjenbruk (NonCommercial), del på samme måte (ShareAlike) og ingen bearbeidelser (NoDerivatives). Legg merke til at ulike vilkår legger ulike (noen ganger uforutsette) begrensninger i gjenbruk av data.

Ved UiTs arkiv for åpne forskningsdata, UiT Open Research Data, brukes CC0-lisensen fra Creative Commons som standard. Det er viktig å huske at selv om CC0 ikke legger restriksjoner på gjenbruk, så er den som gjenbruker forpliktet av forskningsetiske normer å kreditere kildene. Dersom du trenger en mer restriktiv lisens, anbefaler vi å velge en lisens som legger minst mulig begrensninger på gjenbruk.

Pålitelige arkiver for forskningsdata vil la deg velge en standard lisens ved arkivering av data, som vil vises under «Terms of Use». Det er samtidig anbefalt å i tillegg spesifisere valgt lisens i den vedlagte dokumentasjonen (ReadMe-fil eller egen lisensfil). 

Mer informasjon om valg av lisens finner du her: https://www.openaire.eu/how-do-i-license-my-research-data

Dersom du ønsker å lære mer om lisenser og rettigheter til forskningsdata arrangeres det hvert semester et webinar om temaet. På kurssiden vil du også finne en powerpointpresentasjon med mer informasjon.