Forskningsdataportalen

Å finne relevante data
For å øke nytten fra data som forskere har samla inn eller generert på ein lab, er det etter hvert blitt krav om, og mer og mer vanlig at data blir gjort tilgjengelige i åpne arkiv, slik at de kan gjenbrukes av andre. Ved gjenbruk av data fra tredjepart må forskeren sikre at lisenser og gjeldende vilkår ved bruk eller deling blir overholdt.

Dersom du er i ferd med å planlegge ditt neste prosjekt, bør søking etter eksisterende data være med i planene. Kanskje fins det data som du kan bruke sammen med dine egne data, for å utvide analysegrunnlaget i prosjektet ditt. Eller kanskje er det mest interessant å sammenlikne dine egne data med data andre har samla inn. Det å bruke tid på å kartlegge hva som fins av data som du kan ha nytte av, er derfor noe du bør sette av tilstrekkelig med tid til. Tenk gjennom, og søk gjerne hjelp til, hvordan du kan finne nyttige data i åpne arkiv: Hvilke kilder fins å søke i, og hvordan bør du søke. Å bygge opp et såkalt systematisk søk i de rette kildene kan vise seg svært nyttig.

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

Dei to førstnemnde er kilder som bare gir treff på datamateriale. BASE derimot inneholder alle typer forskningsmateriale, inkludert data.

Norsk kilde: Microdata
UiT har en avtale med Statistisk sentralbyrå (SSB) om bruk av microdata.no, en tjeneste som gir forskere og studenter tilgang til Statistisk sentralbyrå sine anonymiserte data om folk, utdanning, inntekt, arbeidsmarked og trygd, som man kan gjennomarbeide og analysere. Du finner meir informasjon her.

Andre kilder
UiT har en samling i det nasjonale forskningsdataarkivet DataverseNO (https://dataverse.no/dataverse/uit), der man kan finne data som UiT-forskere har arkivert. Men alt du finner der, vil du også finne i de tre internasjonale kildene nevnt ovenfor.

Tromsøundersøkelsen kan også nevnes som en interessant kilde. Dette er Norges mest omfattende befolkningsundersøkelse gjennom mer enn 40 år. Alle forskere tilknyttet institusjoner med forskningskompetanse kan søke om tilgang til å analysere data fra Tromsøundersøkelsen. Informasjon om hvordan du søker om tilgang til data fra Tromsøundersøkelsen finner du her.

Sitering av datasett
Om du bruker datasett fra andre i forskningen din, så skal du referere til dette på samme måte som du refererer til den forskingslitteratur du bygger på, ved å ta med referanse til det aktuelle datasettet i referanselista. Dette gjelder uansett hvilken lisens for gjenbruk datasettet har.

Arkiverte datasett fins normalt bare i digital versjon. Derfor må referanse til datasett alltid inneholde lenke til datasettet. Og lenken bør bygga på persistente identifikatorer, for eksempel DOI eller handle, slik at lenken ikke råtner. Alle kvalitetssikrede dataarkiv bruker slike persistente identifikatorer.

Et datasett kan ha flere versjoner. Det kan være at feil er retta opp, eller at datamaterialet er endra eller utvida etter at det først blei publisert. Alle slike endringer gjør at datasettet får ny versjon. Derfor er det viktig at versjonsnummeret er med i referansen til datasettet. Når andre finner referansen i referanselista di, så vil de vite hvilken versjon av datasettet forskningen din bygger på. Og et dataarkiv bør derfor ha versjonssporing, slik at alle tidlegere versjoner er tilgjengelige for den som vil etterprøve noe.

Her er et eksempel på hvordan en referanse til et datasett kan se ut (henta fra https://www.usgs.gov/atom/43103): 

Dersom du ønsker å lære mer om søking og sitering av forskningsdata, blir det hvert semester arrengert webinar om temaet, på norsk og engelsk. På kurssida vil du også finne powerpoint-presentasjonen fra disse webinara.

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. 

Det finnes en startpakke for UiT-ansatte som skal veilede på og/eller evaluere datahåndteringsplaner (DHP) på enhetene. Dokumentet gir en bakgrunn for startpakken, en introduksjon til datahåndteringsplaner, informasjon om relevante opplæringsressurser, eksempler på DHP-maler, tips til hvordan evaluere DHP-er, lenker til relevante dokumenter hvor man kan lære mer, samt informasjon om hvor man kan få hjelp og veiledning på UiT.

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, DataverseNO, 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.