1. Förberedelser

Cirkelformad ikon som symboliserar forskningsdataInnan du börjar behöver du se över ditt forskningsmaterial och fundera på vilka delar som behöver finnas på plats för att någon annan ska kunna förstå och använda data.

Förbered data

Via SND:s tjänster kan du dela digitala data från olika forskningsdiscipliner. Forskningsdata kan alltså vara alltifrån surveydata till biologiska provdata, så länge materialet ligger till grund för en vetenskaplig analys.

Det är viktigt att de data du väljer att dela är strukturerade och dokumenterade på ett sätt som är begripligt för andra. De behöver också finnas i ett filformat som antingen är öppet och/eller vanligt förekommande inom ditt forskningsområde. På våra sidor om datahantering kan du läsa mer om hur du organiserar och dokumenterar data. Vi har också tagit fram en guide för lämpliga filformat.

Om du inte arbetar vid Göteborgs universitet får du i nuläget endast dela anonyma (avidentifierade) data via SND. Det innebär att materialet måste rensas från personuppgifter och att eventuella kodnycklar inte får finnas kvar. För alla som delar data via SND gäller att data inte får innehålla uppgifter som genom att delas kan utgöra ett brott enligt nationell eller internationell lagstiftning.

Om data från ett forskningsprojekt ska göras tillgängliga någon annanstans än via SND kan du ändå beskriva dem så att de blir synliga och sökbara i SND:s katalog. Data behöver då vara försedda med en PID, det vill säga en beständig identifierare som leder till en landningssida där data beskrivs och där det finns information om hur data kan nås.

Förbered dokumentationsfiler

För att någon annan ska kunna förstå och återanvända forskningsdata är det viktigt att du bifogar tillhörande dokumentation. Rapporter, variabellistor och README-filer är några exempel på dokumentation som är till stor hjälp när andra vill forska vidare på de data du delar. Du behöver inte dela allt, men fundera över vilka dokumentationsfiler som innehåller information andra behöver känna till för att kunna analysera data på ett korrekt sätt.

Exempel på delar som kan kräva förklarande dokumentation:

  • vad olika koder, förkortningar, variabelnamn med mera betyder
  • vilka definitioner som används för kodning och märkning av material
  • vilka metoder som används för att samla in och bearbeta data
  • vilka juridiska, etiska och eventuella andra restriktioner som begränsar hur data kan återanvändas.

 

Här kan du läsa mer om vad som är bra att tänka på innan du gör dina data tillgängliga.