SGGW Witryn / Home / Otwarta nauka / Dane badawcze / Plany zarządzania danymi badawczymi w konkursach NCN

Plany zarządzania danymi badawczymi w konkursach NCN

We wrześniu 2018 roku Narodowe Centrum Nauki (NCN) stało się jednym z sygnatariuszy porozumienia cOAlition S. Celem przyjętego przez koalicjantów Planu S jest wprowadzenie otwartego dostępu do publikacji i wyników badań naukowych finansowanych ze środków publicznych.

W 2019 r. NCN zobowiązało autorów wniosków o dofinansowanie projektów badawczych do dołączania do zgłoszeń planu zarządzania danymi badawczymi.

Więcej na temat wymagań NCN na stronie:

https://www.ncn.gov.pl/finansowanie-nauki/informacje-dla-wnioskodawcow

Wytyczne NCN dla wnioskodawców do uzupełnienia PLANU ZARZĄDZANIA DANYMI w projekcie badawczym:

https://www.ncn.gov.pl/sites/default/files/pliki/regulaminy/wytyczne_zarzadzanie_danymi_16_03_2020.pdf

W maju 2020 r. NCN przyjęło politykę otwartego dostępu. Treść tego dokumentu została oparta na założeniach Planu S. Polityka zawiera informacje o ścieżkach publikacyjnych spełniających kryteria zgodności z Planem S, o kwalifikowalności kosztów oraz pozostałe wytyczne, w tym dotyczące danych badawczych:

  • dane powinny być udostępnione w otwartym repozytorium, tam gdzie to możliwe, zgodnie z warunkami licencji Creative Commons (najlepiej Public Domain CC0),
  • metadane powinny spełniać wytyczne podane przez OpenAIRE, w tym powinny zawierać adnotację o finansowaniu ze środków projektu (Narodowe Centrum Nauki, numer projektu),
  • standardy cytowania danych powinny być zgodne z wytycznymi Declaration of Data Citation Principles by FORCE 11 oraz TOP Guidelines (przykład: autor(zy), rok, tytuł danych, repozytorium, wersja, stały identyfikator).

Kwestionariusz planu zarządzania danymi badawczymi w konkursach NCN został oparty w niemal 95% na Practical guide to the international alignment of research data management – zbiorze wytycznych dotyczących planów zarządzania danymi badawczymi opracowanym przez Science Europe.

Plan zarządzani danymi badawczymi w konkursach NCN składa się z sześciu części, z których każda podzielona jest na dwie lub maksymalnie cztery podkategorie. W prawie każdym punkcie planu może być maksymalnie 1000 znaków ze spacjami. Wyjątkiem jest punkt 2.1, w którym można wpisać 2000 znaków ze spacjami.

1. Opis danych oraz pozyskiwanie lub ponowne wykorzystanie dostępnych danych

  • 1.1. Sposób pozyskiwania i opracowywania nowych danych i/lub ponownego wykorzystania dostępnych danych

    • informacje na temat standardów, metod i oprogramowania (nazwa oprogramowania), które posłużą do pozyskiwania lub wytwarzania nowych danych
    • podanie rodzaju danych, np. teksty, obrazy, zdjęcia, pomiary, statystyki, próbki fizyczne, kody
    • wymienienie procesów kontroli jakości i spójności, np. procesy kalibracji, powtórne pobieranie próbek lub ponowne wykonywanie pomiarów, wykorzystanie narzuconego słownictwa, walidacja wprowadzanych danych, specjalistyczne recenzje
    • informacja, czy jakieś dane już istniejące (własne lub będące w posiadaniu strony trzeciej) zostaną ponownie wykorzystane, a jeżeli tak, zapewnienie, że przestrzegane będą wszelkie ograniczenia związane z ponownym wykorzystaniem danych
    • informacja, czy konieczne będzie przekształcenie do postaci cyfrowej danych analogowych lub digitalizacja danych wydanych w formie papierowej (np. mapy, fotografie, teksty)
    • opisanie sposobu organizacji plików i zarządzania ich różnymi wersjami – posługiwanie się odpowiednim nazewnictwem plików, tj. nadanie nazwy umożliwiającej szybką identyfikację typu danych, oznaczenie każdej wersji kolejnym numerem, podanie dokładnej daty

  • 1.2. Pozyskiwane lub opracowywane dane (np. rodzaj, format, ilość)

    • wymienienie formatów danych (najlepiej formaty otwarte lub przynajmniej szeroko stosowane wśród naukowców z danej dyscypliny): pliki tekstowe: .txt, .rtf, .odt, .pdf; ankiety online: html; zdjęcia, obrazy: .bmp, .gif, .jpg, .png; nagrania: .wav, .aif, .flac, .wv, .apl, .mp3; bazy danych: .xls, .spv, .dbs
    • podanie szacunkowej objętości danych wytworzonych, pozyskanych, ponownie wykorzystanych (kB, MB, GB, TB)

2. Dokumentacja i jakość danych

  • 2.1. Metadane i dokumenty (np. metodologia lub pozyskiwanie danych oraz sposób porządkowania danych) towarzyszące danym

    • opisanie sposobu organizacji plików i zarządzania ich różnymi wersjami (np. struktura folderów, wersjonowanie danych)
    • przedstawienie sposobu i miejsca utworzenia dokumentacji towarzyszącej danym badawczym, w tym informacji o metodologii i organizacji danych w trakcie projektu (np. baza danych z łączem prowadzącym do poszczególnych elementów, pliki README, książka kodowa itd.)
    • podanie informacji o standardach metadanych, które będą opisywać dane badawcze, w tym dane zdeponowane w wybranym (zaufanym) repozytorium (międzynarodowe standardy lub schematy służące do organizacji metadanych, np. Dublin Core, DDI, DataCite – Digital Curation Centre (DCC) prowadzi listę szeroko stosowanych standardów metadanych)

  • 2.2. Stosowane środki kontroli jakości danych

    • opisanie procesów kontroli jakości i spójności, np. badania laboratoryjne – procesy kalibracji, powtórne pobieranie próbek lub ponowne wykonywanie pomiarów, walidacja wprowadzanych danych; badania ankietowe – nieterenowe metody kontroli (np. merytoryczna analiza wypełnionych kwestionariuszy), terenowe metody kontroli (np. powtórny wywiad kontrolny); różne – zastosowanie narzuconego słownictwa (ang. controlled vocabulary), specjalistyczne recenzje
    • informacja o minimalizacji ryzyka dotyczącego poprawności danych (wskazanie przyjętych w instytucji mechanizmów mających na celu zabezpieczenie danych przed nieuprawnioną modyfikacją), np. pliki zabezpieczone silnym hasłem

3. Przechowywanie i tworzenie kopii zapasowych podczas badań

  • 3.1. Przechowywanie i tworzenie kopii zapasowych danych i metadanych podczas badań

    • określenie pojemności pamięci, którą się dysponuje, tzn. ile wolnego miejsca jest w komputerze (serwer uczelni), w chmurze (dysk sieciowy) itd. (zapewnienie, że wszystkie dane i ich kopie się pomieszczą )
    • opisanie procedur tworzenia kopii zapasowych (zasada 3-2-1: trzy kopie, na dwóch nośnikach (np. serwer uczelni, dysk sieciowy), przynajmniej jedna kopia w lokalizacji innej niż miejsce przetwarzania danych; sposób tworzenia kopii zapasowych – automatyczny czy manualny – jeśli manualny, trzeba dopisać, kto będzie odpowiedzialny za tworzenie kopii i odzyskiwanie danych; częstotliwość tworzenia kopii zapasowych – najlepiej nie rzadziej niż raz na tydzień)
    • informacja, czy będą potrzebne specjalne metody przenoszenia danych z urządzeń mobilnych, stanowisk terenowych lub sprzętu domowego na główny serwer w miejscu pracy

  • 3.2. Sposób zapewnienia bezpieczeństwa danych oraz ochrony danych wrażliwych podczas badań

    • informacja, czy podczas realizacji projektu / działania będą przetwarzane dane wrażliwe (szczególny typ danych osobowych: dotyczące pochodzenia rasowego lub etnicznego danej osoby, ujawniające przekonania religijne lub światopoglądowe, uwidaczniające poglądy polityczne, obnażające przynależność do związków zawodowych, dane biometryczne, dane genetyczne (przede wszystkim o kodzie DNA i RNA) i te dotyczące zdrowia (stan zdrowia, przebyte choroby), dane dotyczące seksualności w tym orientacji seksualnej), dane wrażliwe politycznie lub dane podwójnego zastosowania
    • informacja o polityce ochrony danych obowiązującej w instytucji (Zarządzenie Nr 27 Rektora Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie z dnia 5 kwietnia 2022 r. w sprawie ustanowienia Systemu Zarządzania Bezpieczeństwem Informacji oraz Polityki Bezpieczeństwa Informacji w SGGW w Warszawie) oraz krótkie wyjaśnienie, o czym jest dany dokument (podanie przykładów zabezpieczania danych zgodnych z tą polityką)
    • informacja, kto będzie miał dostęp do danych w czasie trwania projektu i jak będzie przebiegać kontrola dostępu do danych (zwłaszcza w przypadku współpracy między kilkoma partnerami)
    • informacja o sposobie odzyskania danych utraconych w wyniku incydentu, np. jedna z trzech kopii pozwoli odzyskać utracone dane bez straty ich jakości, pliki README zawierające informacje niezbędne do powtórzenia analizy pozwolą odtworzyć proces tworzenia danych

4. Wymogi prawne, kodeks postępowania

  • 4.1. Sposób zapewnienia zgodności z przepisami dotyczącymi danych osobowych i bezpieczeństwa danych w przypadku przetwarzania danych osobowych

    • informacja, czy w trakcie realizacji projektu / działania będzie miało miejsce przetwarzanie danych osobowych
    • jeżeli będzie miało miejsce przetwarzanie danych osobowych (odpowiedź TAK na pytanie: „Czy planowane badania wiążą się z przetwarzaniem danych osobowych” w formularzu dotyczącym kwestii etycznych) – informacja o sposobach ochrony pozyskanych danych, np. posłużenie się anonimizacją lub pseudonimizacją:
      – anonimizacja – zupełne wyeliminowanie informacji o charakterze osobowym – pseudonimizacja – przetworzenie danych osobowych w taki sposób, by nie można ich było już przypisać konkretnej osobie, której dane dotyczą, bez użycia dodatkowych informacji; równoległym warunkiem jest, by takie dodatkowe informacje były przechowywane osobno i zostały objęte środkami technicznymi i organizacyjnymi uniemożliwiającymi ich przypisanie zidentyfikowanej lub możliwej do zidentyfikowania osobie fizycznej – wówczas trzeba mieć na uwadze, że księga kodów będzie musiała być przechowywana w innym miejscu, w innej lokalizacji niż same dane, tak, żeby nie było możliwości rozszyfrowania informacji, które są podane przy samych danych
    • informacja o oświadczeniu uczestnika badań potwierdzającym jego świadomą zgodę na udział
    • powołanie się na odpowiednie regulacje: Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2016/679 z dnia 27 kwietnia 2016 r. (RODO) i Ustawa z dnia 10 maja 2018 r. o ochronie danych osobowych
    • informacja o polityce ochrony danych osobowych w instytucji (Zarządzenie Nr 120 Rektora Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie z dnia 4 listopada 2021 r. w sprawie wprowadzenia Polityki ochrony danych osobowych w Szkole Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie) oraz krótkie wyjaśnienie, o czym jest dany dokument (podanie przykładów ochrony danych osobowych zgodnych z tą polityką)

5. Udostępnianie i długotrwałe przechowywanie danych

  • 5.1. Sposób i termin udostępnienia danych. Ewentualne ograniczenia w udostępnianiu danych lub przyczyny embarga

    • wskazanie planowanego terminu udostępnienia danych (najpóźniej w momencie ukazania się publikacji, bez embarga)
    • wskazanie okresu przechowywania danych (co najmniej 10 lat zgodnie z wytycznymi NCN)
    • informacja o licencji, którą oznaczone będą udostępniane dane (NCN zaleca licencję Creative Commons Przekazanie do Domeny Publicznej CC0)
    • informacja o ograniczeniach i przeszkodach uniemożliwiających pełne lub częściowe udostępnienie danych
    • informacja, czy udostępnienie danych wymaga zgody uczestników badania
    • informacja, czy wydawcy czasopism będą wymagać składowania danych na poparcie ustaleń publikacji (np. w formie tabeli w treści artykułu, jako załącznik, suplement dołączony do artykułu, czy udostępniony link do danych, które znajdą się we wskazanych przez wydawnictwo repozytoriach)

  • 5.2. Sposób wyboru danych przeznaczonych do przechowania oraz miejsce długotrwałego przechowywania danych (np. repozytorium lub archiwum danych)

    • wskazanie procedury selekcji danych (informacja, które dane będą zachowane, a które zostaną zniszczone z przyczyn wynikających z umów, przepisów prawnych lub regulacji)
    • wskazanie repozytoriów, w których zostaną umieszczone dane (repozytoria powinny umożliwiać udostępnianie danych zgodnie z zasadami FAIR; rejestr repozytoriów danych badawczych: Registry of Research Data Repositories, rejestr repozytoriów danych badawczych, które pozytywnie przeszły ocenę ich funkcjonalności i uzyskały certyfikat CoreTrustSeal)
    • informacja o ewentualnych kosztach umieszczenia danych w repozytorium

  • 5.3. Metody lub narzędzia programowe umożliwiające dostęp do danych i korzystanie z danych

    • informacja, czy dane są zapisane w formacie otwartym lub co najmniej standardowym, czy należy je przekształcić do takich formatów, aby mogły być przechowywane przez dłuższy okres i zachowały długi okres ważności
    • informacja, czy do skanowania lub konwersji niezbędny będzie dodatkowy sprzęt lub oprogramowanie
    • wskazanie mechanizmu, jaki posłuży do udostępniania danych (np. repozytorium lub odpowiedzi na żądanie – z podaniem wyjaśnienia, dlaczego dane mogą być udostępnione tylko w tak ograniczonym zakresie)

  • 5.4. Sposób zapewniający stosowanie unikalnego i trwałego identyfikatora (np. cyfrowego identyfikatora obiektu (DOI)) dla każdego zestawu danych

    • informacja, czy zbiór danych uzyska trwale przypisany identyfikator (PID) i jeśli tak, jaki (np. cyfrowe identyfikatory dokumentu elektronicznego (np. DOI, URN, ARK, handle, Purl lub inne), numery dostępowe)?

6. Zadania związane z zarządzaniem danymi oraz zasoby

  • 6.1. Osoba (np. funkcja, stanowisko i instytucja) odpowiedzialna za zarządzanie danymi (np. data steward)

    • dokonanie podziału ról i obowiązków, czyli informacja, kto (stanowiskowo) odpowiada za weryfikację, korektę, kto wdraża plan; czy instytucja posiada personel odpowiedzialny za zarządzanie danymi w trakcie trwania projektu (właściciel danych – osoba, która formalnie ponosi odpowiedzialność za dane; opiekun (data steward) – osoba, która jest specjalistą ds. jakości danych i jest odpowiedzialna za ich ocenę (środki zaradcze), ale nie bezpośrednią korektę; należy podawać jedynie stanowisko w obrębie jednostki, bez nazwisk

  • 6.2. Środki (np. finansowe i czasowe) przeznaczone do zarządzania danymi i zapewnienia możliwości odnalezienia, dostępu, interoperacyjności i ponownego wykorzystania danych

    • informacja o zasobach, które zostaną przeznaczone na cele zarządzania danymi i zagwarantowanie przestrzegania zasad FAIR (dodatkowe zasoby do zarządzania danymi (osoby, czas, sprzęt lub oprogramowanie), koszty związane z zapewnieniem standardów FAIR w projekcie oraz sposób ich opłacenia)

Dodatkowe informacje:
Oddział Otwartych Zasobów Nauki Biblioteka Główna SGGW, pokój nr 134
dr Agnieszka Adamiec, mgr Dominika Semeniuk tel. 22 59 35 720; e-mail – otwartanauka@sggw.edu.pl

Prezentacja „Otwarty dostęp w projektach (przykład NCN)”  PDF