Bilimsel araştırmaların en önemli unsurlarından biri veri paylaşımıdır. Ancak bu verilerin erişilebilir, tekrar kullanılabilir ve güvenilir olması için; belirli standartlara uygun olması gerekir. Bu standartları sağlamak için 2016 yılında FAIR ilkeleri yayınlanmıştır.
FAIR ilkeleri; bilimsel verilerin daha iyi yönetilmesi ve yeniden kullanılabilirliğinin artırılması amacıyla ortaya çıkmıştır. Findable (bulunabilir), Accessible (erişilebilir), Interoperable (birlikte çalışabilir) ve Reusable (yeniden kullanılabilir) kavramlarını temel alan bu ilkeler, araştırma verilerinin; açık, erişilebilir ve sürdürülebilir olmasını sağlamayı hedeflemektedir.
FAIR kavramı; Wilkinson ve arkadaşları tarafından yayımlanan bir makalede tanımlanmış ve özellikle bilimsel veri paylaşımında karşılaşılan erişim ve uyumluluk sorunlarına çözüm sunmak için geliştirilmiştir. Geleneksel veri yönetiminde yaşanan düzensizlik, verilerin kapalı sistemlerde saklanması ve farklı formatlar nedeniyle yeniden kullanılamaması gibi problemler; FAIR ilkelerinin oluşturulmasındaki temel motivasyonlardan biridir.
Bu ilkeler özellikle; biyoloji, tıp, fizik ve sosyal bilimler gibi veri yoğun alanlarda büyük bir etki yaratmış ve Avrupa Birliği başta olmak üzere, birçok uluslararası kuruluş tarafından benimsenmiştir. FAIR ilkeleri; bilimsel araştırmalarda açıklığı destekleyerek, veri paylaşımını kolaylaştırmakta ve uzun vadede daha güvenilir, tekrarlanabilir ve erişilebilir bilimsel çıktılar elde edilmesini desteklemektedir.
FAIR İlkeleri Alanları Nelerdir?
FAIR ilkeleri; araştırma verilerinin yönetimini daha etkin hale getirmek için dört temel prensip üzerine kuruludur. Her bir alan; verilerin daha açık, düzenli ve sürdürülebilir olmasını sağlamak için belirli kriterlere sahiptir.
Findable (Bulunabilir): Araştırma verilerinin keşfedilebilir olması, bilim insanlarının ve makinelerin bu verilere kolayca erişebilmesini sağlar.
Benzersiz ve kalıcı tanımlayıcılar (DOI, ORCID vb.) kullanılmalıdır.
Veriler üst verilerle (metadata) zenginleştirilmelidir.
Üst veriler genel ve aranabilir kaynaklarda yayımlanmalıdır.
Arama motorları ve dizinler aracılığıyla veri bulunabilir olmalıdır.
Accessible (Erişilebilir): Verilerin, yetkili kullanıcılar tarafından erişilebilir olması gerekir. Ancak, erişimin açık olması zorunlu değildir; belirli izinler ve kimlik doğrulama süreçleri olabilir.
Verilere erişim, açık ve standart protokoller üzerinden sağlanmalıdır.
Gerekirse kimlik doğrulama ve yetkilendirme mekanizmaları kullanılmalıdır.
Verilerin erişilebilirlik durumları (örneğin, açık erişim mi yoksa kısıtlı mı olduğu) net bir şekilde belirtilmelidir.
Veriler arşivlenmeli ve uzun vadeli olarak erişime açık kalmalıdır.
Interoperable (Birlikte çalışabilir): Verilerin farklı sistemler, yazılımlar ve disiplinler arasında paylaşılabilir ve işlenebilir olması gerekir.
Standart veri ve üst veri formatları kullanılmalıdır (örneğin, XML, JSON, RDF).
Veriler, ortak ontolojiler ve kontrollü sözcük dağarcıkları ile açıklanmalıdır.
Makine tarafından okunabilir ve analiz edilebilir olmalıdır.
Diğer veri setleri ve sistemlerle bağlantılı hale getirilebilmelidir.
Reusable (Yeniden kullanılabilir): Verilerin, başka araştırmalarda tekrar kullanılabilir olması gerekir. Bunun için verilerin açıklayıcı, doğru ve standartlara uygun bir şekilde sunulması önemlidir.
Verilerin kökeni (provenance) belirtilmelidir.
Açık ve anlaşılır lisanslar kullanılmalıdır (örneğin, Creative Commons, Open Data Commons).
Veriler, alanına özgü standartlara ve topluluk gereksinimlerine uygun olmalıdır.
Deneylerin ve veri üretim süreçlerinin açıklığı sağlanmalıdır.
FAIR ilkeleri, yalnızca açık veriyi teşvik etmekle kalmaz, aynı zamanda verilerin daha düzenli, sürdürülebilir ve işlenebilir hale gelmesini sağlayarak bilimsel araştırmaların güvenilirliğini ve etkililiğini artırır.
FAIRsharing Nedir?
FAIRsharing, araştırma verilerinin etkin şekilde paylaşılmasını teşvik eden bir platformdur. Veri standartları, saklama koşulları ve veri arşivleri gibi kritik unsurları bir araya getirerek; araştırmacılar ve kurumlar için bir rehber niteliği taşımaktadır. Özellikle biyomedikal ve yaşam bilimleri gibi veri yoğun alanlarda, verilerin doğru formatta ve standartlara uygun şekilde saklanması; bilimsel gelişimin hızlanmasına büyük katkı sağlar.
FAIRsharing; bilimsel araştırmalarda veri yönetimi süreçlerini kolaylaştırarak, verilerin bulunabilirliğini, erişilebilirliğini, birlikte çalışabilirliğini ve yeniden kullanılabilirliğini artıran önemli bir kaynaktır. Bu platformun avantajları şunlardır:
Veri standartlarını merkezi bir noktada toplar: FAIRsharing, farklı bilimsel disiplinlere yönelik veri standartlarını tek bir platformda toplayarak araştırmacıların doğru standartlara ulaşmasını kolaylaştırır. Bu sayede, bilim insanları kendi alanlarına en uygun veri yönetim yöntemlerini keşfedebilir ve disiplinler arası standartlara tek bir noktadan erişebilir. Ayrıca, yeni geliştirilen veri standartları sürekli olarak güncellenerek araştırmacılara güncel ve güvenilir kaynaklar sunulur.
Veri yönetiminde uyumluluğu kolaylaştırır: Veri yönetiminde gerekliliklere uyumu kolaylaştırarak, kurumların ve fon sağlayıcıların belirli standartlara uygun veri yönetim stratejileri geliştirmesine yardımcı olur. Desteklenen projelerin FAIR ilkelerine uygun olup olmadığını denetleme imkânı sunarak, açık bilim uygulamalarının benimsenmesini teşvik eder. Böylece, verilerin daha şeffaf bir şekilde paylaşılması sağlanır ve uzun vadeli saklama stratejileri geliştirilir.
Veri erişilebilirliğini artırır: Veri erişilebilirliğini artırarak, bilim insanlarının çalışmalarına daha kolay ulaşmasını sağlar. Verilerin standart formatlarda ve uygun lisanslarla paylaşılmasını teşvik eden FAIRsharing, açık erişimi destekleyerek bilimsel bilginin daha geniş bir kitle tarafından kullanılmasına olanak tanır. Aynı zamanda, veri havuzlarının ve veri setlerinin daha iyi belgelenmesini sağlayarak araştırmacıların doğru verilere hızlıca erişmesine yardımcı olur.
Tekrar kullanımı ve iş birliklerini destekler: Tekrar kullanımı ve işbirliklerini destekleyerek, veri paylaşımını daha verimli hale getirir. Standartlaşmış veriler, farklı araştırmacılar ve disiplinler arasında daha kolay paylaşılabilir ve analiz edilebilir hale gelir. Bu sayede, araştırmaların tekrarlanabilirliği artar ve bilimsel çalışmalar daha güvenilir hale gelir. Aynı zamanda, yapay zeka ve büyük veri analizleri için makineler tarafından okunabilir veri setleri oluşturulmasını sağlayarak, veri odaklı araştırmaların verimliliğini artırır.
FAIRsharing ve Üst Veri (Metadata) Standartları
Veri düzenleme ve keşfedilebilirliği, akademik arşivler ve üniversiteler için kritik öneme sahiptir. FAIRsharing; verilerin doğru şekilde etiketlenmesini ve organize edilmesini sağlayarak, araştırma verilerinin daha erişilebilir hale gelmesine yardımcı olur. Dublin Core gibi üst veri standartları; veri setlerinin temel bilgilerini tanımlayarak sorgulamayı kolaylaştırır.
Ayrıca, FAIRsharing; GCRIS gibi üniversite içi sistemlerle entegrasyon sağlayarak, verilerin FAIR ilkelerine uygun hale gelmesini sağlar. Bu sayede, veriler; yalnızca kurumsal ağda değil, global akademik ağlarda da keşfedilebilir, iş birlikleri artar ve verilerin güvenliği ile tekrarlanabilirliği sağlanır.
Sonuç olarak, bilimsel verilerin daha erişilebilir, güvenilir ve yeniden kullanılabilir olması, araştırmaların etkinliğini artırır. FAIRsharing, bu süreci kolaylaştırarak, bilim insanları ve kurumlar için büyük bir kaynak sunar. Veri paylaşımıyla ilgilenen herkesin, FAIRsharing platformunu keşfetmesi ve kendi araştırmalarını FAIR ilkelerine uygun hale getirmek için bu kaynaktan faydalanması büyük bir avantaj sağlayacaktır.
detaylı bilgi için FAIRsharing platformunu inceleyebilirsiniz.
Comments