Masterarbeit am DIZ Werkzeuge für FAIR-Assessment
Werde der oder die erste Masterstudent*in am Greifswalder Datenintegrationszentrum und analysiere mit uns bestehende Werkzeuge zur Erhebung des FAIR-Status von Gesundheitsdaten.
(28.07.2022)
2016 wurden die “FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship”
veröffentlicht. Sie beschreiben verschiedene Anforderungen an Forschungsdaten bzgl. deren
Auffindbarkeit, Zugänglichkeit, Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit. Neben allgemeinen
Empfehlungen beinhalten die FAIR-Prinzipien ebenfalls eine Reihe konkreter Maße für die sog.
“FAIRness” von Forschungsdaten. Diese können teils automatisiert, teils manuell, für bestimmte
Datensätze getestet werden und geben so eine Einschätzung zur (Nicht)Befolgung der
Guten Wissenschaftlichen Praxis und Qualität der Daten.
Um Daten anhand der FAIR Prinzipien bewerten zu können, wurden bereits verschiedene
Werkzeuge entwickelt. Diese Werkzeuge können generisch auf Forschungsdaten anwendbar
sein oder speziell für Gesundheitsdaten entwickelt. Sie können als Online- oder Offline-Tools
verfügbar sein, Open Source oder Closed Source, und sie können einen Teil der Prinzipien
abdecken bzw. nur eine Teilmenge. Wichtigstes Unterscheidungskriterium ist, ob die FAIREvaluation
automatisiert geschieht oder manuell.
Anhand einer Literaturanalyse sollen existierende sogenannte FAIR Evaluation Tools gesammelt
und in geeigneten Kategorien miteinander verglichen werden. Hierbei liegt der Schwerpunkt
auf Daten aus der Gesundheitsforschung, biomedizinischen Forschung und klinischen
Forschung (hier mit Health Data betitelt).
Für die Literaturanalyse sollte ein Systematized Review durchgeführt werden. Der Review
soll durch das praktische Testen der Tools ergänzt werden. Die Menge der Literatur ist vergleichsweise
klein, um Zeit für die praktischen Anteile zu lassen. Beispieldatensätze werden
bereitgestellt.
Literaturhinweise:
• FAIR Guiding Principles (https://www.nature.com/articles/sdata201618)
• End User Evaluation FAIR4Health Data Curation (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34042695)
• Beispiele für FAIREvalutionen (https://faircookbook.elixir-europe.org/content/home.html)
Kontakt
Lea Michaelis (Wissenschaftliche Mitarbeiterin am DIZ)
Dagmar Waltemath (Leiterin DIZ)