DMPTuuli: työkalu datanhallinta- suunnitelman tuottamiseen ATT:N KOULUTUSPÄIVÄ MARI ELISA (MEK) KUUSNIEMI, PROJEKTIPÄÄLLIKKÖ, TUULI MINNA AHOKAS, PROJEKTIKOORDINAATTORI, TUULI, ATT JARI FRIMAN, PROJEKTISIHTEERI, TUULI Tämä teos on lisensoitu Creative Commons Nimeä 4.0 Kansainvälinen -käyttöluvalla. Tarkastele käyttölupaa osoitteessa

Ohjelma: Projektin taustaa Miksi datanhallintaa ◦Tutkimuksen tekemisen kannalta ◦Rahoittajien tarpeet ◦Datan avaaminen Checklist DMPTuuli

Tuuli-projekti 2015–2016 Projekti on osa OKM:n Avoimen tieteen ja tutkimuksen –hanketta (ATT) ja projektia koordinoi Helsingin yliopiston kirjasto. Tuuli-projektissa kehitetään Suomen tutkimusorganisaatioille yhteinen työkalu/verkkopohjainen palvelu datanhallintasuunnitelmien laadintaan. Samalla projekti tukee tutkimusorganisaatioita datanhallintasuunnitelmien tukipalveluiden aloittamisessa ja edistää tutkimusdatan hallinnan suunnitelmallisuutta kansallisella tasolla. Projektissa toimitaan käyttäjälähtöisesti Työkalun kehitys perustuu avoimen lähdekoodin ratkaisuun

Tuuli on nousussa Tuulia voi seurata wikissä: Tuulin kaikki neljä alatyöryhmää toimivat aktiivisesti. ◦Ohje-, käyttäjä-, väline- ja vertaistukiryhmä. ◦Ryhmissä toimii yhteensä 40 henkilöä 15 eri tutkimusorganisaatiosta.Ryhmissä toimii yhteensä 40 henkilöä 15 eri tutkimusorganisaatiosta. Mukaan tulee koko ajan lisää kiinnostuneita organisaatioita ◦Tällä hetkellä 18 organisaatiota on virallisesti mukana.Tällä hetkellä 18 organisaatiota on virallisesti mukana. ◦Uusien organisaatioiden rekrytointi käynnistyy keväällä 2016 ◦Erityisesti lisää ammattikorkeakouluja toivotaan mukaan projektiin. Tuulin posteri: Twitter: #dmpTuuli

Tuulin käyttöönoton aikataulu Testaus Tammikuu - helmikuu Välineen testaus Rahoittajien pohjien ja ohjeiden tekeminen Pilotointi Helmi-toukokuu Organisaatiokohtaisten ohjeiden tekeminen Pilotointi tietyillä rahoitushauilla. (esim. Tekesin haulla) Käyttöön otto Kesä-syyskuu Käyttöönotto kotimaisissa ja kansainvälisissä rahoitushaussa. Alakohtaisten ohjeiden tekeminen jatkuu.

Tuulissa mukana

Aineistonhallintasuunnitelma – Data Management Plan On usein osa tutkimussuunnitelmaa, joko sen sisällä tai erillisenä dokumenttina. Siihen sisältyy tutkimusdataa koskeva hallintasuunnitelma koko datan elinkaaren ajalle. Elävä dokumentti, jota täydennetään tutkimusprosessin edetessä Eri rahoittajat pyytävät erimuotoisia suunnitelmia, mutta perussisältö on yleensä sama ◦vaadittu tarkkuustaso vaihtelee

Aineistonhallintasuunnitelma – Data Management Plan Suunnitelmassa kuvataan: ◦Miten tutkimusdataa hankintaan? ◦Miten tutkimusdataa käytetään ja säilytetään? ◦Miten mahdollistetaan datan käyttö projektin päätyttyä? Suunnitelmassa kerrotaan myös seuraavista tutkimusprojektin alussa/aikana tehtävistä sopimuksista, joissa sovitaan ◦vastuista ja velvollisuuksista ◦omistajuudesta ja lisensseistä ◦kustannuksista ja niiden kattamisesta

Tutkimusdata tarvitsee suunnitelman, jotta Datan käyttö on jouhevaa tutkimuksen aikana. Varmistetaan datan dokumentaation laatu. Voidaan varautua datan säilyttämisen ja käsittelyn vaatimiin kustannuksiin. Varmistetaan datan eettinen ja turvallinen käyttö. Tiedetään kuka saa/voi käyttää dataa. Tiedetään kenellä on oikeus hävittää data. Osataan varautua datan avaamiseen.

Suunnitelmalla osoitetaan, että Tunnetaan olemassa olevat tutkimusdatat => ei olla tekemässä päällekkäistä työtä. Omaa aikaisempaa dataa voidaan hyödyntää => tutkimuksen potentiaali suhteessa kilpailijoihin on hyvä. Syntyvästä tutkimusdatasta osataan pitää huolta => syntynyt data voidaan varmasti hyödyntää, eikä se häviä tai ole luku- tai käyttökelvotonta. Syntynyt data hyödyttää myös muita => data voidaan jakaa, mikä parantaa tutkimuksen vaikuttavuutta ja synnyttää tutkimus- tai yritysyhteistyötä. Tutkimuksen toistettavuus

Muut hyödyt Rahoittajat edellyttävät aineistonhallintasuunnitelmaan osana hakemusta Suomen Akatemia suosittaa aineistojen avaamista; rahoitusta avoimesta julkaisemisesta aiheutuviin kuluihin Suomen Akatemia EU Horizon2020 avoimet julkaisut ja avoimen tutkimusdatan pilotti Ulkomaisia: NSF, Welcome trustNSFWelcome trust Kustantajilla datan avaamiseen liittyviä vaatimuksia Nature, Science NatureScience Meriittiä ja näkyvyyttä avoimuuden kautta Datapalvelujen ja avointen julkaisujen kautta voi kerryttää lisää viittauksia Vuorovaikutusta ja yhteistyömahdollisuuksia

DMP checklist 1. Types of data 2. Data formats and standards 3. Data access 4. Data use and distribution 5. Data preservation and archiving

DMP checklist 1. Types of data What kinds of data are you collecting? (Survey, interview, observation, machine or instrument collected, physical samples, models, etc.) What formats will the data be in? (Paper, digital, image, audio, other) How much data will you collect? (Number of files, size of files) 2. Data formats and standards Do you have coding sheets, data dictionaries or other documentation to explain terms, variable names, codes and abbreviations used? Have you provided documentation describing how the data were collected or created? Have you used standard collection methods, standard data formats, and standard file format choices (if these exist for your research field)?

DMP checklist 3. Data access Are your data, records, and files labelled and logically organized? Have you described privacy and security requirements? Have you removed personal or sensitive information from your data to ensure privacy protection? Describe the process someone would take to access your data. Who controls the access (e.g., Principal Investigator, student, lab, University, funder)? Have you established who owns the copyright of your data? Do you have documentation on how institutional and personal credit should be acknowledged for your data?

DMP checklist 4. Data use and distribution If you allow others to reuse your data, how will the data be discovered and shared? Check to see if your funder has any sharing requirements? Address the intended audience of your dataset. Who will use it now? Who will use it later?

DMP checklist 5. Data preservation and archiving Have you made arrangements for the long-term storage and preservation of your data (both physical and digital collection items)? Do you have data security plans in place to ensure that copies of your data are stored and backed up on a regular basis? If there are costs associated with depositing your data in a digital repository, or otherwise ensuring their long-term preservation, do you have funding to cover those costs? Are you using data formats and software that enable sharing and ensure long-term validity of data, such as non-proprietary software and software based on open standards? How will your data be destroyed?

Suunnitelman luominen Valitaan rahoittaja Valitaan organistaatio (ei pakollinen) Valitaan saatavilla olevat ohjeet

Suunnitelman kirjoittaminen Täytetään lomake Ohjeet oikealla Ohjeita: Rahoittajan ohjeet, Tuuli- ohjeet, organisaation oman ohjeet Kommentointiin oman ruutu

Suunnitelmaa voi kirjoittaa yhdessä Tutkimusryhmässä voidaan kirjoittamista tehdä yhdessä. Jos organisaatiot tarjoaa tukea suunnitelmien kirjoittamiseen, tutkijat voivat jakaa suunnitelman tukipalvelulle.

Suunnitelman exportointi Suunnitelma otetaan ulos palvelusta halutussa muodossa. Lisätään esim. rahoituksenhaun järjestelmään liitteenä

Lisää tietoa Tuuli-projektista Tuulin wiki: Mari Elisa Kuusniemi, projektipäällikkö Helsingin yliopiston kirjasto mari.elisa.kuusniemi[at]helsinki.fi Minna Ahokas, projektikoordinaattori Tuuli-projekti, Avoin tiede ja tutkimus –hanke CSC – Tieteen tietotekniikan keskus Oy minna.ahokas[at]csc.fi Jari Friman, projektisihteeri Helsingin yliopiston kirjasto jari.friman[at]helsinki.fi