Dati FAIR

Una buona gestione dei dati è la base per una buona ricerca scientifica. Con “dati” si intende «ogni informazione che è stata raccolta, osservata, generata o creata per validare un risultato scientifico» (Leeds Univ., 2018). Tutte le discipline sono quindi interessate, non solo le scienze esatte. Se è possibile i dati dovrebbero essere resi anche aperti (facendo attenzione alla complessa normativa sui dati). Molto importante è che i dati siano gestiti e conservati correttamente (per una ricerca più efficiente) e resi FAIR. 

Ma cosa sono i dati FAIR?  Questo acronimo sintetizza quelle che sono le caratteristiche che devono possedere i dati perché possano rispondere alle aspettative della Commissione Europea e alle politiche sull’Open Science in generale. I dati in particolare devono essere: 

Findable: descritti e rintracciabili utilizzando set di metadati standard (ad esempio dublin core) riconosciuti dalle diverse comunità disciplinari. Devono adottare identificativi univoci (ad esempio il DOI);

Accessible: i dati devono essere sempre e comunque accessibili a chi ne faccia motivata richiesta e devono essere aperti tutte le volte che ciò sia possibile. Importante rimane il fatto che “Accessibile” non significa “Aperto”: dati FAIR possono essere chiusi per motivi diversi come ad esempio ragioni di sicurezza o di privacy;

Interoperable: devono poter essere letti e rielaborati da sistemi conformi ai principi FAIR;

Reusable: devono essere corredati da una licenza che spiega quali sono gli utilizzi permessi e da tutta la documentazione necessaria per il loro riutilizzo (metodologia, strumenti utilizzati ecc.).

Ma se si vuole rendere i dati di ricerca aperti (importante è ricordarsi che il principio dell’EU Competitiveness Council Conclusions 9029, 18 maggio 2018 è «as open as possible, as closed as necessary»), il primo requisito è ovviamente quello di aprirli dal punto di vista giuridico, rilasciandoli con una licenza open.