Von der Konzeptualisierung zur Implementierung: FAIR-Evaluation von Forschungsdatenobjekten

Forschungsförderer und politische Entscheidungsträger empfehlen ausdrücklich die Übernahme der FAIR-Prinzipien für das Management wissenschaftlicher Daten. Mehrere Initiativen arbeiten an der Umsetzung der Prinzipien und standardisierten Anwendungen zur systematischen Evaluation der Daten-FAIRness. Dieser Beitrag stellt praktische Lösungen vor, d. h. im Rahmen des FAIRsFAIR-Projekts entwickelte Metriken und Werkzeuge, um die FAIR-Bewertung von Forschungsdatenobjekten in vertrauenswürdigen Datenrepositorien zu steuern. Die Metriken basieren hauptsächlich auf den von der RDA FAIR Data Maturity Model Working Group entwickelten Indikatoren. Design und Evaluation  der Metriken und zugehörigen Werkzeuge erfolgten in Form eines iterativen Prozesses. Wir stellen zwei Anwendungen der Metriken vor, in Form eines aufklärungs-orientierten Selbstbewertungstools und eines automatisierten FAIR-Datenevaluierungstools. Es werden erste Ergebnisse von Tests der Tools mit Forschern und Datenrepositorien diskutiert und zukünftige Verbesserungsmöglichkeiten einschließlich der nächsten Schritte vorgeschlagen, um eine FAIR-Datenbewertung im breiteren Ökosystem der Forschungsdaten zu ermöglichen.

Die vorliegende deutsche Übersetzung des Dokuments entstand im Rahmen des Verbundprojektes EcoDM mit der Förderung des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) unter dem Förderkennzeichen 16DWWQP.