Palīdzība 

Biežāk uzdotie jautājumi (BUJ) par pētniecības datu pārvaldību 

Šajā sadaļā atradīsiet atbildes uz biežāk uzdotajiem jautājumiem par pētniecības datu pārvaldību, tai skaitā, par datu pārvaldības plānu veidošanu un pētījumu ētikas ievērošanu, kā arī būtisko jēdzienu skaidrojumus. Šī informācija palīdzēs pētniekiem efektīvi pārvaldīt pētījumu datus atbilstoši labākajai praksei. 

Pētniecības datu pārvaldības pamatjēdzieni 

Kas ir pētniecības dati? 

Atbilde: pētniecības dati ir jebkura informācija, kas savākta, novērota vai izveidota pētniecības projekta gaitā un tiek izmantota kā pamats pētniecības rezultātu iegūšanai un secinājumu izdarīšanai. Pētniecības dati var būt:

• Skaitliski mērījumi, piemēram, temperatūras mērījumi laboratorijas eksperimentos

• Teksts, piemēram, literatūras analīzes piezīmes

• Attēli, piemēram, mikroskopijas attēli

• Video, piemēram, eksperimentu ieraksti

• Audioieraksti, piemēram, interviju ieraksti

• Programmu kodi, piemēram, datus analizējošas programmatūras kods

• Citi datu formāti

Kas nav pētniecības dati? 

Atbilde: dati, kas nav tieši saistīti ar zinātniskajiem pētījumiem, nav uzskatāmi par pētniecības datiem. Pētniecības dati nav:

• Pētījuma administratīvie ieraksti, piemēram, finanšu pārskati vai personāla dokumenti 

• Komerciāla vai privāta saziņa, piemēram, e-pasti vai sarakstes dokumenti 

• Juridiskie dokumenti, piemēram, darba līgumi vai sadarbības līgumi 

• Mārketinga materiāli, piemēram, reklāmas bukleti 

Šie dati neveicina pētniecības projekta zinātnisko analīzi vai pierādījumu bāzi, un līdz ar to tie nav uzskatāmi par pētniecības datiem.

Kas ir datu kopa? 

Atbilde: datu kopa ir strukturēts datu kopums, kas parasti sakārtots tabulās vai citās strukturētās formās un sastāv no vairākiem datu elementiem vai vērtībām, kuras ir savāktas un sagatavotas analīzei. Piemēram, epidemioloģiskā pētījumā datu kopa varētu ietvert pacientu vecumu, dzimumu, simptomus un ārstēšanas rezultātus. Socioloģiskajā izpētē datu kopa varētu ietvert aptaujas respondentu atbildes uz dažādiem jautājumiem. 

Kas ir pētniecības datu pārvaldība un kāpēc tā ir svarīga? 

Atbilde: pētniecības datu pārvaldība (PDP) ir sistemātiska pieeja, kas ietver datu plānošanu, savākšanu, uzglabāšanu, koplietošanu un arhivēšanu. Tā ir svarīga, lai nodrošinātu datu kvalitāti, to ilgtermiņa pieejamību un iespēju atkārtoti izmantot tos citos pētījumos. PDP palīdz ievērot juridiskās un ētiskās prasības, kā arī nodrošina atbilstību pētījuma finansētāju prasībām. 

Kas ir FAIR principi? 

Atbilde: FAIR principi ir vadlīnijas, kas nosaka, ka pētniecības dati ir jāpadara: 

• Findable (atrodami): dati un to metadati ir viegli atrodami citiem pētniekiem un sistēmām

• Accessible (pieejami): dati ir pieejami, un piekļuves nosacījumi ir skaidri norādīti

• Interoperable (savietojami): dati ir saderīgi ar citām sistēmām un datu kopām

• Reusable (atkārtoti izmantojami): dati ir sagatavoti tā, lai tos varētu atkārtoti izmantot nākotnē

Kas ir atvērtie dati un vai man vienmēr ir jāpublisko mani pētniecības dati? 

Atbilde: atvērtie dati ir publiski pieejami pētniecības dati, kurus var brīvi izmantot, kopīgot un analizēt. Tomēr ne visos gadījumos pētniecības dati ir jāpadara par atvērtiem datiem. Datus var aizsargāt, ja tie satur sensitīvu vai personisku informāciju, vai ja to publicēšana varētu kaitēt pētījuma dalībniekiem, autoriem vai sabiedrībai. 

Vai atvērtie dati un FAIR dati ir sinonīmi? 

Atbilde: atvērtie dati un FAIR dati nav sinonīmi, jo tiem ir atšķirīgas pieejas un mērķi. Atvērtie dati ir brīvi pieejami ikvienam, savukārt FAIR dati nozīmē, ka dati ir meklējami, pieejami, sadarbspējīgi un atkārtoti izmantojami (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable). FAIR principi neparedz obligātu datu atvēršanu, bet gan nodrošina, ka dati ir viegli pieejami un izmantojami pēc iespējas plašāk, saglabājot konfidencialitāti, ja nepieciešams. Tas nozīmē, ka dati var atbilst FAIR principiem, bet nebūt publiski pieejami, ja tos aizsargā privātuma vai īpašumtiesību ierobežojumi. 

Kas ir pētniecības datu pārvaldības plāns? 

Atbilde: pētniecības datu pārvaldības plāns (DPP, angliski Research Data Management Plan) ir dokuments, kurā aprakstīts, kā pētniecības projekta ietvaros tiks organizēta, apstrādāta, uzglabāta un kopīgota izveidotā vai iegūtā informācija un dati. DPP ir būtiska daļa no mūsdienu pētniecības, jo palīdz nodrošināt datu kvalitāti, pieejamību un ilgtspēju.

Kā es varu sākt izstrādāt datu pārvaldības plānu?

Atbilde: datu pārvaldības plānu (DPP) parasti sāk veidot, nosakot, kādi dati tiks savākti, kā tie tiks uzglabāti un koplietoti, un kādas drošības un privātuma prasības ir jāievēro. Ieteicams izmantot DPP veidnes, ko piedāvā universitātes vai pētījuma finansētāji, kā arī sistēmas, piemēram, Argos vai DMPonline, kas palīdz strukturēt plānu soli pa solim. 

Kā uzglabāt pētniecības datus droši? 

Atbilde: pētniecības datus ieteicams uzglabāt šifrētās un drošās vietās, piemēram, uz mākoņpakalpojumu serveriem ar piekļuves kontroli, universitātes serveros vai specializētos datu repozitorijos. Ir būtiski veidot regulāras rezerves kopijas un ievērot datu aizsardzības prasības, piemēram, VDAR/GDPR (Vispārīgā datu aizsardzības regula). 

Kas ir datu repozitoriji? 

Atbilde: datu repozitoriji ir digitālas platformas, kas izveidotas, lai droši glabātu, organizētu, koplietotu un atjaunotu pētniecības datus. Tie nodrošina ilgtermiņa datu uzglabāšanu un piekļuvi plašākai pētniecības sabiedrībai, vienlaikus veicinot datu pārvaldības labās prakses ievērošanu. Piemēram, Zenodo ir plaši pazīstams repozitorijs, ko izmanto dažādu jomu zinātnieki, vai GenBank, kas ir specializēts repozitorijs bioloģiskajiem datiem. Latvijā pieejams daudznozaru repozitorijs DatavarseLV.  

Kā izvēlēties repozitoriju, kur deponēt savu datu kopu? 

Atbilde: izvēloties repozitoriju, kur deponēt (publicēt) savu datu kopu, jāņem vērā vairāki faktori. Kopumā būtiski ir izvēlēties uzticamu repozitoriju, kas piedāvā metadatu standartus, ilgtermiņa datu glabāšanu un piekļuvi, atbilst ētikas un konfidencialitātes prasībām, kā arī izpilda finansētāju un institucionālās prasības.  

Konkrētajai zinātnes nozarei var būt lietderīgi izvēlēties nozarei specifisku repozitoriju. Piemēram, bioloģiskiem datiem var būt piemērots GenBank vai Dryad repozitoriji, savukārt datiem, kas saistīti ar sociālajām zinātnēm, var vētu būt piemēroti ICPSR, CESSDA vai Figshare.  

Kur es varu ievietot un publicēt savus datus? 

Atbilde: pētniecības datus var ievietot datu repozitorijos, kas ir piemēroti pētījuma nozarei vai institūcijai. Daži no populārākajiem repozitorijiem ir Zenodo, Figshare, vai specializēti repozitoriji kā Dryad vai Pangaea.  

Kā pārliecināties, ka mani dati ir atkārtoti izmantojami (FAIR principi)? 

Atbilde: lai nodrošinātu datu atkārtotu izmantošanu, pievienojiet detalizētus un standartizētus metadatus, kas paskaidro datu struktūru, formātu un to iegūšanas kontekstu. Jāpārliecinās, ka dati tiek publicēti pieņemamā un plaši lietotā formātā, kā arī jāiekļauj skaidri noteikumi par datu lietošanas licencēm, piemēram, Creative Commons. 

Kas ir metadati un kāpēc tie ir svarīgi? 

Atbilde: metadati ir dati par datiem, kas sniedz informāciju par datu kopas saturu, struktūru, izcelsmi un formātu. Piemēram, fotogrāfijas metadati var ietvert informāciju par uzņemšanas datumu, vietu un kameras iestatījumiem, bet pētniecības datu metadati var norādīt datu vākšanas metodi un avotus. Metadati ir būtiski, lai citi pētnieki varētu atrast, saprast un izmantot jūsu datus. Bez metadatiem dati var būt grūti saprotami un izmantojami. 

Vai man ir jāizstrādā datu pārvaldības plāns visiem pētniecības projektiem? 

Atbilde: jā, vairumā gadījumu pētījumu finansētāji un institūcijas pieprasa datu pārvaldības plānu (DPP), īpaši lielākiem pētījumiem. Pat, ja plāns nav obligāts, izstrādājot DPP, jūs varat sistemātiski plānot, kā pārvaldīt, aizsargāt un koplietot datus, tādējādi uzlabojot projekta kvalitāti un caurskatāmību. 

Ko darīt, ja mani dati satur sensitīvu informāciju vai personas datus? 

Atbilde: ja pētījuma dati satur sensitīvu informāciju vai personas datus, tos nepieciešams anonimizēt vai pseudonimizēt, lai aizsargātu indivīdu privātumu. Būtiski ir arī ierobežot piekļuvi datiem un izmantot drošus datu glabāšanas un pārsūtīšanas risinājumus. Turklāt, lai nodrošinātu atbilstību juridiskajām prasībām, ir jāievēro datu aizsardzības regulas, piemēram, VDAR/GDPR. 

Pētniecības datu pārvaldības plāni platformā ARGOS 

1. Kas ir ARGOS un kā tas palīdz pētniecības datu pārvaldībā? 

Atbilde: ARGOS ir tiešsaistes platforma, kas paredzēta pētniecības datu pārvaldības plānu (DPP) izstrādei un pārvaldībai. Tā palīdz pētniekiem strukturēt, izstrādāt un ievērot finansētāju prasības attiecībā uz datu pārvaldību visā pētījuma gaitā. ARGOS piedāvā veidnes un automatizētus procesus, lai atvieglotu DPP izveidi. 

2. Vai ARGOS izmantošana ir bezmaksas? 

Atbilde: jā, ARGOS ir bezmaksas rīks, ko var izmantot pētnieki, lai izveidotu, pārvaldītu un iesniegtu pētniecības datu pārvaldības plānus. Daudzas universitātes un pētījumu finansētāji rekomendē vai pieprasa tā izmantošanu pētniecības projektu ietvaros. 

3. Kā izveidot datu pārvaldības plānu (DPP) platformā ARGOS? 

Atbilde: lai izveidotu DPP platformā ARGOS, ir jāizveido konts. Pēc tam varat izvēlēties veidni, kas atbilst jūsu finansētāja vai institūcijas prasībām, un aizpildīt atbilstošos laukus par datu savākšanu, uzglabāšanu, kopīgošanu un drošību. ARGOS piedāvā ceļvežus un norādes, kas palīdz aizpildīt plānu. 

4. Kas man jāraksta sadaļā par datu uzglabāšanu un drošību? 

Atbilde: šajā sadaļā jānorāda, kur dati tiks uzglabāti, piemēram, universitātes serverī, mākoņpakalpojumā, un kādi drošības pasākumi tiks veikti, piemēram, datu šifrēšana, piekļuves kontrole. Jāmin arī, kā tiks nodrošināta datu rezerves kopiju izveide un kā tiks aizsargāta sensitīva informācija, lai tā atbilstu drošības prasībām. 

5. Vai ARGOS atbalsta dažādu finansētāju prasības? 

Atbilde: jā, ARGOS piedāvā veidnes, kas izstrādātas atbilstoši dažādu nacionālo un starptautisko finansētāju prasībām, piemēram, Horizon Europe vai Latvijas Zinātnes padome. Veidnes ietver specifiskus jautājumus, kas palīdz nodrošināt atbilstību šīm prasībām. 

6. Kā integrēt FAIR principus datu pārvaldības plānā ARGOS platformā? 

Atbilde: FAIR principi nosaka, ka pētniecības dati ir atrodami, pieejami, savietojami un atkārtoti izmantojami. Izstrādājot DPP, pārliecinieties, ka aprakstāt, kā dati tiks anotēti ar metadatiem, kā tiks nodrošināta piekļuve datiem un kādi formāti tiks izmantoti, lai nodrošinātu datu savietojamību un atkārtotu izmantošanu. ARGOS nodrošina norādes, lai palīdzētu šos principus integrēt datu pārvaldības plānā. 

7. Kā rīkoties, ja man vēl nav precīzu datu pārvaldības risinājumu? 

Atbilde: ja DPP izstrādes laikā vēl neesat noteicis visus risinājumus, jūs varat norādīt, ka šie aspekti tiks precizēti vēlāk pētījuma gaitā. ARGOS nodrošina iespēju atjaunināt DPP jebkurā projekta posmā, tāpēc plānu var papildināt vai precizēt, kad ir pieejama papildu informācija. 

8. Vai es varu sadarbībā ar kolēģiem izveidot kopīgu DPP? 

Atbilde: jā, ARGOS atbalsta sadarbības funkcijas, ļaujot vairākām personām vienlaikus strādāt pie viena datu pārvaldības plāna. Jūs varat uzaicināt kolēģus vai sadarbības partnerus pievienoties plāna izstrādei, norādot viņiem nepieciešamās piekļuves tiesības. 

9. Kā nodrošināt, ka mani dati ir pieejami un koplietojami pēc projekta beigām? 

Atbilde: DPP sadaļā par datu koplietošanu jums jānorāda, kur tiks noglabāti dati pēc pētījuma beigām, piemēram, institucionālajā repozitorijā vai atvērtajos datu repozitorijos. Ir svarīgi minēt, vai dati būs publiski pieejami, kā arī noteikt piekļuves nosacījumus, piemēram, licencēšanu. 

10. Kādas ir biežākās kļūdas, ko pieļauj, izstrādājot DPP? 

Atbilde: biežākās kļūdas ir nepietiekami detalizēta datu uzglabāšanas un drošības prasību aprakstīšana, nepareizi noteikta datu pieejamība pēc projekta beigām, kā arī FAIR principu neievērošana. ARGOS nodrošina automatizētas norādes, kas palīdz izvairīties no šīm kļūdām, taču ir svarīgi uzmanīgi pārskatīt un precīzi aizpildīt visus laukus. 

Biežāk uzdotie jautājumi par juridiskajiem un ētiskajiem aspektiem 

1. Kas ir personas un sensitīvie dati? 

Atbilde: saskaņā ar VDAR/GDPR, personas dati ir jebkura informācija, kas attiecas uz identificētu vai identificējamu fizisku personu. Personas dati tiek uzskatīti par sensitīviem saskaņā ar ES tiesību aizsardzību, ja tie attiecas uz reliģiju, politiku, veselību utt. 

2. Es iesniedzu savu raksta manuskriptu žurnālam, bet tas netika pieņemts, jo netika veikta pētījuma ētikas pārbaude. Kas man jādara? 

Atbilde: risinājums var būt atšķirīgs atkarībā no konkrētā gadījuma. Jūs varat sazināties ar struktūrvienību, kas jūsu augstskolā atbild par pētījumu ētikas, lai tā sniegtu savu atzinumu.  

3. Es strādāšu ar personas datiem. Kādi dokumenti jāsagatavo, pirms es sāku darbu? 

Atbilde: pirms sākat darbu ar personas datiem, ir jāizstrādā un jāiesniedz datu pārvaldības plāns (DPP), kurā aprakstīti datu aizsardzības pasākumi un datu glabāšanas plāns. Ir arī jānodrošina personas datu apstrādes saskaņošanas dokumentācija atbilstoši GDPR prasībām, piemēram, jāiegūst informēta piekrišana no dalībniekiem. Ieteicams sagatavot konfidencialitātes līgumu par datu drošību iesaistītajām personām un noteikt piekļuves ierobežojumus. Visbeidzot, dokumentējiet datu anonimizācijas vai pseudonimizācijas metodiku, lai aizsargātu dalībnieku privātumu. 

4. Vai man ir nepieciešams paziņojums par konfidencialitāti, ja dati tiek vākti anonīmi? 

Atbilde: jā, ir nepieciešams. Izmantojot paziņojumu par konfidencialitāti, paskaidrojiet, kā tiks apstrādāti dalībnieku personas dati. Pat ja aptaujas dati tiek vākti anonīmi, tie var veidot identificējamu personas profilu, izmantojot, piemēram, ar profesiju, vecumu vai izglītību saistītu informāciju. Pat e-pasta adreses tiek uzskatītas par personas datiem. 

5. Es vēlos atkārtoti izmantot uzņēmumam piederošos datus, taču viņiem ir šaubas par šo datu kopīgošanu ar mani. Kas man jādara? 

Atbilde: jums jāslēdz līgums ar datu sniedzēju (t.i., uzņēmumu) un šajā līgumā jāapraksta jautājumi, kas saistīti ar datu īpašumtiesībām, atkārtotu izmantošanu utt. Lūdziet savas universitātes juristam palīdzību, lai sagatavotu šādu līgumu. 

Datu kuratoru pakalpojumi 

Datu kuratoru tīkls sniedz atbalstu pētniekiem ar datu pārvaldību saistītos jautājumos: 

• Atbalsts datu pārvaldības plāna izveidē 

• Atbalsts FAIR principu ieviešanai praksē 

• Konsultācijas datu pārvaldības labo prakšu ieviešanā 

• Atbalsts datu kopu deponēšanā repozitorijā 

Datu kuratoru pakalpojumi pieejami visiem pētniekiem Latvijā – vai nu sazinoties ar konkrētas universitātes datu kuratoru komandu vai ar datu kuratoriem Augstākās izglītības un zinātnes IT pakalpojumu koplietošanas centrā (VPC).