En skriftlig datahanteringsplan (DHP, eng. Data Management Plan, DMP) är en integrerad del av forskningsplanen. Den är ett viktigt verktyg för att följa god vetenskaplig praxis och för att öppna dina data. Datahanteringsplanen ska helst skapas innan forskningsprojektet påbörjas och planen uppdateras fortlöpande i takt med att forskningsprojektet avancerar. Den är ett levande dokument som följer hela forskningens livscykel, även efter den aktiva forskningsfasen.
Datahanteringsplanen (DMP) är en del av forskningsplanen. Du kan hänvisa från det ena dokumentet till det andra för att undvika överlappning. I din forskningsplan beskriver du dataanalys och forskningsmetoder.
En datahanteringsplan ska omfatta följande: insamling och behandling av data, etiska frågeställningar, äganderätt och användningsrättigheter, kortvarig lagring och säkerhetskopiering, långsiktigt digitalt bevarande och återanvändning, planerad avyttring och tillhörande resursbehov. Mer information finns i DMP-instruktioner och checklistor som följer.
Se videoguiden Introduction to data management planning av CSC.
Du kan använda Hankens DMP-mall eller andra Public DMP templates (med Hankens DMP-anvisningar integrerad) i DMPTuuli som hjälp för att skriva och uppdatera en datahanteringsplan. Se DMPTuuli med Hankens DMP-anvisningar och DMP-mall som följer.
DMPTuuli är ett verktyg för att skriva och uppdatera en datahanteringsplan. DMPTuuli upprätthålls av CSC, lanserat och finansierat av Ministeriet för undervisning och kultur. Det erbjuder en finsk nationell central kanal för instruktioner och stöd för att skriva en DMP för alla skeden i processen. Verktyget är baserat på open source och alla enskilda forskare kan registrera sig och skapa ett konto för att använda det fritt.
Hankens DMP-anvisningar och Hankens DMP-mall är båda integrerade i DMPTuuli:
DMPTuuli innehåller nyttiga råd och tips för olika typer av ansökningar bl.a.:
Följ följande steg för att få tillgång till Hankens DMP-anvisningar i DMPTuuli:
- Öppna DMPTuuli och registrera ett konto.
- Klicka på "Create plans" på vänster övre sida. Fyll i informationen om ditt forskningsprojekt och se till att "Hanken School of Economics" är väljs som den primära forskningsorganisationen. En finansiärs DMP-mall ska finnas tillgänglig efter att finansiären har valts under "Select the primary funding organisation". Klicka sedan på "Create plan."
- Under "Select Guidance" på höger sida, kom ihåg att välja "Hanken School of Economics" och klicka på "Save".
- Under "Write Plan", inom varje avsnitt i en DMP, visas Hankens specifika anvisningar om varje ämne efter att du klickat på "Hanken" och sedan "expand all" eller +-tecknet:
- Glöm inte att klicka på "Save" när du har svarat på varje avsnitt.
Du kan hitta olika Public DMP templates för att uppfylla de specifika finansiärernas krav på DMPTuuli-sidor.
Hankens DMP-mall har också integrerats i DMPTuuli. När du skapar en ny DMP, välj "Hanken School of Economics" som den primära organisationen. Kom sedan ihåg att välja ”No funder associated with this plan or my funder is not listed.” Detta är speciellt för forskningsprojekt som inte har några finansiärer eller finansierarna inte är listade. Hankens DMP-mall ska finnas tillgänglig efter att du klickar på "Create plan".
Nu kan du skriva en DMP under "Write plan" genom att använda Hankens DMP-mall. När du har klickat på varje "+"-tecknen kan du se innehållet och slutföra avsnitten i en DMP. Använd Hankens DMP-anvisningar på höger sida för att hjälpa dig att slutföra varje avsnitt. Kom ihåg att innehållet i Hankens specifika anvisningar för varje ämne endast visas efter att du klickar på "Hanken" och sedan "Expand all" eller +-tecknet på höger sida.
Glöm inte att klicka på "Save" när du har svarat på varje fråga.
En bra datahanteringsplan omfattar i allmänhet följande sju aspekter (även om det kan finnas vissa skillnader mellan vetenskapsområden):
1. En allmän beskrivning av data: Datatyper och filformat, uppskattad datastorlek, kvalitetskontroll av data t.ex. hur du kontrollerar datats enhetlighet och kvalitet.
Observera att det är viktigt att identifiera alla känsliga, personliga och konfidentiella datatyper för att säkerställa att tillräckliga dataskyddsåtgärder vidtas och riskerna är minimerade.
2. Etiska och juridiska frågeställningar: Beskriv hur du upprätthållar höga etiska standarder och följer relevant lagstiftning när du hanterar din forskningsdata. Vilka är riskerna och hur hanteras de?
3. Dokumentation och metadata: Hur du beskriver dina data för att göra dina data sökbart, tillgängligt, interoperabelt och återanvändbart (FAIR) för dig själv och andra. Se Datadokumentation och metadata.
4. Datalagring och säkerhetskopiering under forskningsprojektet: Var och hur du lagrar och säkerhetskopierar dina data och åtkomstkontroll, se Datalagring och säkerhetskopiering.
5. Öppna, publicera och dela data efter forskningsprojektet: Vilken del av data blir öppet tillgängligt eller publicerat, var och när blir data eller dess metadata tillgängligt. Se Datadelning och bevarande.
Observera att data som innehåller personlig information endast kan publiceras anonymiserade. Pseudonymerade uppgifter är fortfarande personuppgifter och kan därför inte öppnas utan explicit samtycke för detta ändamål. Läs mera Anonymisation and personal data av Finlands samhällsvetenskapliga dataarkiv (FSD).
6. Definiera roller och ansvar för forskargruppens medlemmar: Vem ansvarar för datahanteringsuppgifter inklusive dataskydd, informationssäkerhet, datadokumentation, dataarkivering och publicering?
7. Uppskatta resurser som krävs för datahantering: Uppskatta tid, arbetsbelastning och eventuella kostnader. Se Costs of data management av Utrecht universitet.
Använd Hankens DMP-mall eller andra Public DMP templates (med Hankens DMP-anvisningar integrerad) i DMPTuuli som hjälp för att skriva och uppdatera en datahanteringsplan (Se DMPTuuli med Hankens DMP-anvisningar och DMP-mall ovanför).
För mera information om hur du skapar en datahanteringsplan, DMP, se: