Research lifecycle
Research data management concerns the organisation of data, from its entry to the research cycle through to the dissemination and archiving of valuable results. It aims to ensure reliable verification of results, and permits new and innovative research built on existing information | Whyte and Tedds, 2011
Onderzoeksdata hebben een langere levensduur dan het moment waarop ze ontstaan. Een manier om hiernaar te kijken is met een zogeheten research lifecycle. In deze paragraaf lichten we het begrip nader toe.
Verschillende lifecycles
Met een levenscyclusmodel maak je inzichtelijk hoe de verschillende fasen in het leven van onderzoek en onderzoeksdata op elkaar aansluiten en hoe de keuzes die je maakt in de ene fase de datakwaliteit in de andere fase beïnvloeden. Op deze manier kun je het perspectief verschuiven van de korte termijn naar de lange termijn: wat willen we met deze onderzoeksdata?
Er zijn vele lifecycles in omloop, toegespitst op een bepaald gebruik of een bepaalde gebruikersgroep. In de slideshow hieronder laten we er een aantal zien.
Data-archieven die zich toespitsen op langetermijnbewaring spreken soms van een digital curation lifecycle (DCC, n.d.b.). Hierin zijn de stappen die een archief neemt na het opnemen van een dataset meer in detail uitgewerkt. In dit geval omvat de lifecycle activiteiten die gericht zijn op het primaire doel van een data-archief: langetermijnbewaring en terbeschikkingstelling. Medewerkers van de Universiteit van Bath (2012) schreven een artikel waarin ze diverse modellen vergelijken.
In de opzet van de cursus Essentials 4 Data Support hanteren we een vereenvoudigde levenscyclus van onderzoeksdata. We onderscheiden een planfase (Hoofdstuk II), onderzoeksfase (Hoofdstuk III) en oogstfase (Hoofdstuk IV).
Data support per onderzoeksfase
Ondersteuning bij datamanagement kan - afhankelijk van de fase in de research lifecycle - volgens Van Berchum & Grootveld (2017) bijvoorbeeld de onderstaande vormen aannemen. Op veel van die vormen gaan we in de rest van deze cursus nader in.
I. De planfase
- Ondersteuning bieden bij het zoeken naar onderzoeksdata of het verwijzen naar zoeksystemen en zoekmachines (zoals Netherlands Research Portal, DataCite en B2Find);
- Hulp bieden bij het schrijven van een datamanagementplan;
- Het aanbieden van een template of tool voor het maken van een datamanagementplan;
- Het verstrekken van informatie en advies over subsidiebepalingen en door financiers gestelde eisen (Bijvoorbeeld NWO, ZonMw, Horizon2020 (Europese Commissie, 2016));
- Het verstrekken van informatie en advies over gedragscodes zoals de Nederlandse gedragscode wetenschappelijke integriteit (VSNU, 2018) en het datamanagementbeleid van de instelling;
- Ondersteuning en advies over juridische en ethische kwesties (zoals de AVG, DPIA (gegevensbeschermingsbeoordeling), en anonimiseren van gegevens);
- Advies geven over de kosten van onderzoeksdatamanagement en hoe hiervoor te budgetteren in een projectvoorstel.
II. De onderzoeksfase
- Realiseren van de gewenste infrastructuur voor datamanagement;
- Verstrekken van systemen voor lokale opslag van onderzoeksdata;
- Bieden van oplossingen om data te delen tijdens het onderzoek;
- Bieden van tools voor softwaremanagement;
- Advies geven over het beveiligen van gegevens;
- Bieden van een systeem voor persistente verwijzingen (zoals DOI of Handle);
- Verwijzen naar discipline-specifieke oplossingen;
- Advies geven over metadata(standaarden);
- Helpen bij het documenteren van data;
- Het bieden van infrastructuur/tools voor data visualisatie;
- Rekendiensten aanbieden;
- Aanbieden van of verwijzen naar relevante software (zoals elektronische labjournaals).
III. De oogstfase
- Advies geven over duurzaam archiveren;
- Het bieden van een betrouwbaar data-archief;
- Het verwijzen naar betrouwbare data archieven (Trusted Digital Repositories);
- Archiveren van niet digitale data;
- Advies geven over het toegankelijk maken van data (zowel open access als restriced access en de mogelijkheid van een embargo);
- Het registreren van datasets in een lokaal CRIS-systeem;
- Informatie geven over de vereisten voor toegang van onderzoeksfinanciers;
- Informatie en advies verstrekken over licenties;
- Verwijzen naar zogeheten 'data journals';
- Het leveren van zoekmachines (zowel lokaal, als nationaal (bijvoorbeeld NARCIS));
- Aanbieden van cursusmodules voor studenten en promovendi.
SURF maakte een 'Hbo vraagwijzer onderzoeksdata' (SURF, 2018). Deze vraagwijzer kan data supporters die op hogescholen werken, helpen om zicht te krijgen op de vragen die een onderzoeker per onderzoeksfase heeft.
Bronnen
Klik om te openen/sluiten
NB (2023): Some of these sources are no longer maintained or have moved URLs. The E4DS website is currently being updated; for archival reasons, we will not update these particular sources, but encourage you to search for them via your favourite search engine or to ask our coaches for their recommendations. Apologies for any inconvenience!
Ball, A. (2012). Review of Data Management Lifecycle Models. Bath, UK: University of Bath. http://opus.bath.ac.uk/28587
Bosman, J., Kramer, B. (2015) 101 Innovations in Scholarly Communication: How researchers are getting to grip with the myriad of new tools. Impact of Social Sciences Blog (11 Nov 2015). [Blog Entry]. http://eprints.lse.ac.uk/id/eprint/70920
CESSDA. (2018). Data Management Expert Guide. Chapter 1, Research Data. https://www.cessda.eu/Training/Training-Resources/Library/Data-Management-Expert-Guide/1.-Plan/Research-data
DCC (n.d.) DCC Curation Lifecycle model. http://www.dcc.ac.uk/resources/curation-lifecycle-model
European Commission. (2016). H2020 Programme. Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020. https://ec.europa.eu/research/participants/data/ref/h2020/grants_manual/hi/oa_pilot/h2020-hi-oa-data-mgt_en.pdf
Pepe, A., e.a. (2009). From Artifacts to Aggregations: Modeling Scientific Life Cycles on the Semantic Web. http://dx.doi.org/10.1002/asi.21263
SURF (2018). Hbo vraagwijzer onderzoeksdata. https://www.surf.nl/files/2019-03/hbo-vraagwijzer-onderzoeksdata-web.pdf
UCF libraries (2017). Research Lifecycle. https://library.ucf.edu/about/departments/scholarly-communication/overview-research-lifecycle/
UK Data Service (n.d.) Research Data Lifecycle. https://www.ukdataservice.ac.uk/manage-data/lifecycle
University of Washington (n.d.). MyResearch Project Lifecycle. https://www.washington.edu/research/myresearch-lifecycle/
Van Berchum, M. & Grootveld, M. (2016). Het beheren van onderzoeksdata. Handboek Informatiewetenschap. Vakmedianet, 2016. IV B 475. http://hdl.handle.net/20.500.11755/3108beb8-9168-4f6c-9298-c6e898be4838
VSNU (2018). Nederlands gedragscode wetenschappelijke integriteit. https://doi.org/10.17026/dans-2cj-nvwu
Whyte, A., Tedds, J. (2011). Making the Case for Research Data Management. DCC Briefing Papers. Edinburgh: Digital Curation Centre. Retrieved fromhttp://www.dcc.ac.uk/resources/briefing-papers
