FAIR-Prinzipien

Die internationalen FAIR-Prinzipien sind Leitlinien für die Beschreibung, Speicherung und Veröffentlichung wissenschaftlicher oder Verwaltungsdaten.

FAIR ist ein Akronym für:

Findable – auffindbar
Accessible – zugänglich
Interoperable – interoperabel
Reusable – wiederverwendbar

Die internationalen FAIR-Prinzipien wurden 2014 bei einem Treffen in Leiden formuliert. Zwei Jahre später, nach einer offenen Konsultation, wurden die FAIR-Prinzipien veröffentlicht. Die Prinzipien dienen als Richtlinien, um Daten unter klar beschriebenen Bedingungen für die Wiederverwendung durch Menschen und Maschinen geeignet zu machen. Es handelt sich bewusst um Grundsätze und nicht um Normen. Der Grund dafür ist, dass sich Daten und die Art ihrer Verarbeitung von einem wissenschaftlichen Bereich zum anderen unterscheiden. Die verschiedenen Bereiche können ihre eigenen Standards auf der Grundlage der FAIR-Grundsätze entwickeln. Mehrere Organisationen und Disziplinen nutzen seitdem FAIR-Standards, um Tools und Schulungen zu entwickeln. Seit der Veröffentlichung der FAIR-Prinzipien werden diese nun auch für Software, Arbeitsabläufe, wissenschaftliche Dienstleistungen und für die Verwaltungs- und Gesundheitsdigitalisierung als anwendbar angesehen. Sie sind ein wichtiger Baustein für die Nachnutzbarkeit von Forschungsdaten und damit für Open Science.

↑ Data models to GO-FAIR. In: Nature Genetics. Band 49, Nr. 7, Juli 2017, ISSN 1546-1718, S. 971–971, doi:10.1038/ng.3910.
↑ Mark D. Wilkinson, Michel Dumontier, IJsbrand Jan Aalbersberg, Gabrielle Appleton, Myles Axton, Arie Baak et al.: The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. In: Scientific Data. Band 3, Nr. 1, 15. März 2016, ISSN 2052-4463, S. 160018, doi:10.1038/sdata.2016.18.
↑ Barend Mons, Cameron Neylon, Jan Velterop, Michel Dumontier, Luiz Olavo Bonino da Silva Santos, Mark D. Wilkinson: Cloudy, increasingly FAIR; revisiting the FAIR Data guiding principles for the European Open Science Cloud. In: Information Services & Use. Band 37, Nr. 1, 1. Januar 2017, ISSN 0167-5265, S. 49–56, doi:10.3233/ISU-170824.

[1] Data models to GO-FAIR. In: Nature Genetics. Band 49, Nr. 7, Juli 2017, ISSN 1546-1718, S. 971–971, doi:10.1038/ng.3910.

[wilkinson_et_al_2016-2] Mark D. Wilkinson, Michel Dumontier, IJsbrand Jan Aalbersberg, Gabrielle Appleton, Myles Axton, Arie Baak et al.: The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. In: Scientific Data. Band 3, Nr. 1, 15. März 2016, ISSN 2052-4463, S. 160018, doi:10.1038/sdata.2016.18.

[3] Barend Mons, Cameron Neylon, Jan Velterop, Michel Dumontier, Luiz Olavo Bonino da Silva Santos, Mark D. Wilkinson: Cloudy, increasingly FAIR; revisiting the FAIR Data guiding principles for the European Open Science Cloud. In: Information Services & Use. Band 37, Nr. 1, 1. Januar 2017, ISSN 0167-5265, S. 49–56, doi:10.3233/ISU-170824.