Skip to main content

Hantering av forskningsdata: Datahanteringsplan (DMP)

Skriv en datahanteringsplan (DMP): vad, varför och hur?

En skriftlig datahanteringsplan (DMP) är en viktig del av hanteringen av forskningsdata. Den är ett viktigt verktyg för att följa god vetenskaplig praxis och för att öppna dina data. En forskare som bedriver forskning bör skapa en DMP innan hen påbörjar sitt forskningsprojekt. Dessutom bör planen uppdateras i takt med att forskningsprojektetavancerar. Den är ett levande dokument som följer hela forskningslivscykeln, även efter den aktiva forskningsfrasen.

En DMP som bifogas till finansieringsansökningar från Finlands Akademi och flera andra forskningsfinansiärer måste täcka insamling och behandling av data, etiska frågeställningar, äganderätt och användningsrättigheter, kortvarig lagring och säkerhetskopiering, långsiktigt digitalt bevarande och återanvändning, planerad avyttring och tillhörande resursbehov. Planens omfattning kan vara 1-2 sidor. Mer information finns i DMP-guider och checklistor till höger.

Fördelarna med att planera datahanteringen är att det:

  • underlättar citering och återanvändning av dina data, vilket ökar din forsknings impakt.
  • stöder open access och främjar nya upptäckter och framtida samarbeten.
  • ser till att dina data överensstämmer med FAIR-dataprinciperna.
  • sparar tid och pengar.
  • minskar risken att förlora data.
  • uppfyller finansiärers och andras policykrav.
  • upprätthåller och säkerställer dataskydd och dataintegritet.
  • förhindrar äganderätts- och användarrättsproblem.
  • ser till att nödvändiga resurser och utrustning är tillgängliga.

Datahanteringsplanen (DMP) är en del av  forskningsplanen. Du kan hänvisa från det ena dokument till det andra för att undvika överlappning mellan dem. Beskriv dataanalys och andra metoder i din forskningsplan.

I DMP förstås data som en bred term som inkluderar:

  • data som samlas in med olika metoder (såsom undersökningar, intervjuer, mätningar, bildtekniker osv.),
  • data som produceras under forskningen (t.ex. analysresultat),
  • forskningskällor (t.ex. arkivmaterial) och
  • källkod och programvara.

Du kan använda DMP-verktyget DMPTuuli eller DMP-mallar för att hjälpa dig att skriva en DMP. Se DMPTuuli och mallar som följer.

DMPTuuli och mallar

Verktyget Tuuli (DMPTuuli) är till hjälp då datahanteringsplanen ska skrivas. . då det ger handledning för att skriva en datahanteringsplan i alla dess skeden. UKM:s projekt Tuuli svarar för DMPTuuli.

Du kan hitta publika DMP dokumentmallar som uppfyller finansiärernas krav också på DMPTuuli-sidor. DMPTuuli innehåller nyttiga råd och tips för alla organisationer och alla typer av ansökningar,  bl.a.:

  • Finskspråkiga DMP instruktioner (DMPTuulis egen anvisning).
  • FSD's Guidelines in DMPTuuli av Finlands samhällsvetenskapliga dataarkiv (FSD).
  • Finlands Akademis instruktioner (blir synlig då Finlands Akademi har valts som finansiär).

DMP-guider och checklistor

Även om det kan finnas vissa skillnader mellan vetenskapsområden, omfattar en bra datahanteringsplan i allmänhet följande sju aspekter:

1. En allmän beskrivning av data: Datatyper och format, uppskattad datastorlek; och hur du kontrollerar konsistensen och kvaliteten av data.

Observera att det är viktigt att identifierakänsliga personuppgifter. Om du hanterar känsliga personuppgifter, se Etikprövning och Dataskydd).

2. Etiska och juridiska frågeställningar: Följ Hankens etika riktlinjer och dataskyddspolicy för att upprätthålla god forskningsetik och för att följa gällande lagstiftning.

  • Etiska frågor: t.ex., hur du hanterar känsliga personuppgifter, hur du samlar in samtycke från dina forskningsdeltagare, och huruvida din studie måste anhålla om en etikprövning.
  • Juridiska frågor: t.ex., dataskyddspolicy, dataanvändningsrättigheter, datadelningsavtal, dataägande, upphovsrätt, licenser och immateriella rättigheter (IPR). Notera att avtal om dataägande och andra immateriella rättigheter måste ingås innan någon faktisk forskningsverksamhet påbörjas. Se Copyright and Agreements av Finlands samhällsvetenskapliga dataarkiv (FSD) och Open Data av Creative Commons (CC).

3. Dokumentation och metadata: Hur du beskriver dina data och om du använder någon metadatastandard för att göra dina data sökbara, tillgängliga, interoperabla och återanvändbara för dig och andra.

4. Datalagring och säkerhetskopiering under forskningsprojektet: Var och hur du lagrar och säkerhetskopierar dina data, och åtkomstkontroll. Se Datalagring och säkerhetskopiering.

5. Publicering och delning av data efter forskningsprojektet: Vilken del av data  blir öppet tillgängliga eller publicerade, var och när data eller deras metadata blir offentligt tillgängliga. See Att dela och arkivera data.

Observera att data med personlig information endast kan publiceras anonymiserade. Pseudonymerade uppgifter är fortfarande personuppgifter och kan därför inte öppnas utan explicit samtycke för detta ändamål. Se Anonymisation and Personal Data av Finlands samhällsvetenskapliga dataarkiv (FSD).

6. Definiera roller och ansvar av forskargruppens medlemmar: Vem ansvarar för datahanteringsuppgifter inklusive dataskydd, informationssäkerhet, datadokumentation, dataarkivering och publicering?

7. Uppskatta resurser som krävs för datahantering: tid, arbetsbelastning och möjliga kostnader.

 

Mer information om hur du skapar en DMP, se:

Du kan använda DMP-verktyget DMPTuuli eller DMP-mallar för att hjälpa dig att skriva en DMP. Se DMPTuuli och mallar till vänster.

Se även: