Biblioteka Politechniki Wrocławskiej

Biblioteka Politechniki Wrocławskiej

pytania i odpowiedzi

Dane badawcze 3

Dane badawcze (Research Data) to zarejestrowane materiały o charakterze faktograficznym – zebrane, zaobserwowane bądź stworzone w cyklu procesu badawczego, którego celem jest otrzymanie wyników naukowych.

dane_badawcze.png

Według Wytycznych dla wnioskodawców do uzupełnienia PLANU ZARZĄDZANIA DANYMI w projekcie badawczym Narodowego Centrum Nauki (pdf do pobrania) dane badawcze to:

dane zebrane i dotąd nieprzetworzone, jak i dane wytworzone i poddane analizie, inne niż publikacje naukowe.

Definicja ta obejmuje wszystkie możliwe formaty, zarówno cyfrowe, jak i niecyfrowe (np. próbki, wypełnione kwestionariusze, nagrania dźwiękowe, itd.).

Powszechnie wyróżnia się dane badawcze surowe, nieprzeanalizowane, czyli takie, które uzyskano bezpośrednio w wyniku zastosowania narzędzia badawczego oraz dane, które poddane zostały obróbce.

Rodzaje danych badawczych:

  • obserwacyjne – przechwytywane w czasie rzeczywistym (np. odczyty czujników, dane telemetryczne, wyniki anonimowych ankiet, badania fokusowe), często unikalne, ponieważ nie można ich „odzyskać”
  • eksperymentalne – uzyskane ze sprzętu laboratoryjnego w kontrolowanych warunkach, powtarzalne, ale często bardzo kosztowne (np. sekwencje genów, spektroskopia, odczyty pola magnetycznego)
  • dane symulacji – zebrane podczas testów badających rzeczywiste lub teoretyczne systemy (np. modele klimatyczne, ekonomiczne, systemy inżynieryjne)
  • dane pochodne/skompilowane – wyniki analiz danych albo dane agregowane z różnych źródeł. Są one powtarzalne, ale ich pozyskanie może być bardzo kosztowne (bazy danych, teksty, modele 3D, dane bibliometryczne)
  • dane referencyjne – poprawione lub organiczne zbiory danych, zwykle recenzowane, publikowane i selekcjonowane (dane GUS, struktury chemiczne, bazy danych z sekwencjami genów).

Każda dyscyplina naukowa wytwarza własne, specyficzne dla niej, dane badawcze.

Przykłady danych badawczych:

  • dokumenty tekstowe, notatki
  • dane liczbowe (w formie nieprzetworzonej lub możliwej do odczytania przez komputer)
  • kwestionariusze, ankiety, wyniki badań naukowych
  • nagrania audio i video, zdjęcia
  • modele matematyczne, algorytmy
  • oprogramowanie (skrypty, pliki wejściowe)
  • wyniki symulacji komputerowych
  • protokoły laboratoryjne, opisy metodologiczne
  • próbki, artefakty, obiekty
  • metadane (opisy).

  • wymogi wydawców, sponsora badań,
  • zalecenia różnych instytucji (KE, MNiSW, NCN),
  • polityka otwartości uczelni,
  • łatwiejsze prowadzenie badań,
  • możliwość przeprowadzenia analiz i porównań,
  • stymulowanie współpracy,
  • ocena rzetelności badań,
  • oszczędność czasu i pieniędzy,
  • trwała i bezpieczna archiwizacja,
  • argumenty etyczne,
  • szansa na zacytowanie (publikacji lub badań).

Dane badawcze mogą być deponowane w otwartych repozytoriach lub udostępniane w czasopismach (data journals) publikujących artykuły oparte na zbiorach danych.

Otwarte repozytoria danych badawczych:

  • RepOD (strona otworzy się w nowym oknie) - repozytorium danych badawczych ogólnego przeznaczenia, zawiera dane ze wszystkich dziedzin nauki udostępnione zgodnie z zasadami FAIR; każdy ze zbiorów danych umieszczonych w repozytorium RepOD posiada własny, unikalny identyfikator DOI;
  • Zenodo (strona otworzy się w nowym oknie) - ogólne repozytorium małych danych badawczych i publikacji naukowych prowadzone przez CERN;
  • re3data.org (strona otworzy się w nowym oknie) - międzynarodowy rejestr repozytoriów danych badawczych ze wszystkich dyscyplin, umożliwia przeglądanie listy repozytoriów danych z podziałem na typ, dziedzinę i kraj;
  • CLARIN-PL (strona otworzy się w nowym oknie) - (Common Language Resources and Technology Infrastructure) repozytorium danych badawczych, służące głównie naukowcom reprezentującym nauki humanistyczne i społeczne. Dostarcza polskim naukowcom wszelkich środków potrzebnych do prowadzenia badań wymagających wykorzystania cyfrowych metod przetwarzania dużych ilości tekstów. Korzystanie z oprogramowania i aparatury CLARIN jest bezpłatne, a utrzymanie polskiego węzła infrastruktury - Centrum Technologii Językowych CLARIN-PL (strona otworzy się w nowym oknie) przy Politechnice Wrocławskiej finansuje Ministerstwo Edukacji i Nauki Rzeczpospolitej Polskiej.

Zasady FAIR Data (strona otworzy się w nowym oknie) odnoszą się do standardu przechowywania i publikowania danych badawczych. Służą one jako wytyczne do umożliwienia ich ponownego wykorzystania w określonych warunkach przez ludzi
i maszyny:

  • Findable - powinny być możliwe do znalezienia, opatrzone metadanymi, trwałymi identyfikatorami np. DOI,
  • Accessible - powinny być dostępne (określone warunki dostępu, wymagane oprogramowanie, dostępność metadanych),
  • Interoperable - powinny być interoperacyjne (możliwość przetwarzania danych, możliwość wymiany i połączenia z innymi zbiorami danych, otwartość wykorzystanego oprogramowania, wykorzystanie standardowych metodologii i słowników),
  • Reusable - powinny nadawać się do ponownego użycia (zarchiwizowane na odpowiedniej licencji, uwzględnienie okresu embarga lub karencji).

Zgodnie z wytycznymi zawartymi w dokumencie Komisji Europejskiej Horyzont 2020 (strona otworzy się w nowym oknie) wszystkie europejskie publiczne instytucje naukowe powinny dążyć do udostępniania danych badawczych w modelu Open Access. Narodowe Centrum Nauki wprowadziło do wniosku o dofinansowanie projektu załącznik, w którym trzeba zamieścić skrócony plan zarządzania danymi badawczymi – Data Management Plan.

Taki dokument powinien zawierać zarys postępowania z danymi badawczymi w trakcie trwania projektu oraz po jego zakończeniu.

Należy opisać w nim:

  • sposób pozyskiwania danych,
  • formaty używanych plików,
  • zasady regulujące dostęp do danych oraz możliwości ich ponownego wykorzystania,
  • sposób krótko- i długoterminowego przechowywania danych,
  • prawne i etyczne aspekty zarządzania danymi,
  • infrastrukturę i inne zasoby potrzebne do zarządzania danymi.

Narodowe Centrum Nauki udostępnia szczegółowe wytyczne dotyczące Data Management Plan dla wnioskodawców:

Kryteria, na które powinien zwrócić uwagę autor wybierając czasopismo do publikowania to:

  • tematyka czasopisma: celem publikacji jest dotarcie do czytelników znających kontekst badań prowadzonych przez autora i aktualny stan wiedzy w tym obszarze,
  • prestiż czasopisma: na który składają się m.in. opinie środowiska naukowego, widoczność czasopisma na rynku, dostępność online, indeksowanie w bazach danych (jak Web of Science, SCOPUS czy MEDLINE/PubMed), polityka redakcji wobec otwartego dostępu i wiarygodność ("przejrzystość" wydawcy, łatwość w nawiązaniu kontaktu z zespołem redakcyjnym i identyfikacja jego członków jako specjalistów w swoich dziedzinach),
  • proces redakcyjny: jak wygląda i ile trwa proces recenzji artykułu i jego przygotowania do publikacji; z jaką częstotliwością ukazuje się czasopismo, ile czasu upływa standardowo od zgłoszenia publikacji do decyzji redakcji o jej przyjęciu do druku i ukazania się online itp. koszty publikacji: czy wydawca informuje o kosztach article processing charges / publication fees, opłatach za otwarty dostęp, reprinty, kolorowe ilustracje; czy opłaty i sposób ich uiszczania są przedstawione w przystępny sposób.

W razie wątpliwości dotyczących wyboru odpowiedniego czasopisma do publikacji zapraszamy do kontaktu z Sekcją Naukometrii Biblioteki PWr.


Na co uważać przy wyborze czasopisma do publikacji?

W obszarze komunikacji naukowej obserwuje się zjawiska nieetycznego prowadzenia działalności wydawnictw naukowych – tzw. drapieżne czasopisma (predatory journals) oraz drapieżne wydawnictwa (predatory publishers).

Profesor Zbigniew Błoński, dyrektor NCN, w liście otwartym z 21 września 2018 r. (pdf do pobrania), skierowanym do polskiego środowiska naukowego porusza temat predatory journals i przestrzega przed nimi zwłaszcza młodych naukowców i doktorantów. Wydawnictwa te bowiem przedkładają swój własny zysk ponad etykę badań i publikują artykuły za opłatą w tzw. złotym otwartym dostępie (Gold Open Access).

Drapieżne czasopisma to intencjonalnie stosowany model biznesowy, którego celem jest czerpanie zysku z nierzetelnych praktyk publikacyjnych. Cechuje je brak przejrzystości procedur dotyczących podejmowania decyzji o przyjęciu artykułów, opłat, procesu recenzji czy korekty. Stosują one także agresywne metody pozyskiwania autorów oraz podają fałszywe lub wprowadzające w błąd informacje na temat wskaźników bibliometrycznych czy zespołów rad redakcyjnych. Czasopisma te często oferują swe usługi po wygórowanych cenach, z krótkim procesem publikacyjnym.

W praktyce drapieżne czasopismo opublikuje każdą pracę za którą zostanie uiszczona opłata APC (Article Processing Charge).


Jak się ustrzec przed praktykami nieuczciwych wydawców?

  • rozwiązaniem rekomendowanym przez Narodowe Centrum Nauki jest upewnienie się, że tytuł interesującego czasopisma nie znajduje się na liście czasopism/wydawnictw, które najprawdopodobniej są drapieżnymi - Beall's List of Potential Predatory Journals and Publishers (strona otworzy się w nowym oknie). Należy  jednak pamiętać, że lista ta nie jest wiążąca, część czasopism drapieżnych jeszcze na nią nie trafiła, bądź wprost przeciwnie – wydawnictwa mogą być tam umieszczone bezpodstawnie.


Materiały:

W razie pytań prosimy o kontakt: 

Sekcja Naukometrii
Dział Informacji Naukowej
bud. D-21, wejście A, pok. 101 i 104
tel.: 71 320 47 15
e-mail: infnauk@pwr.edu.pl 

Politechnika Wrocławska ©