FAIR Play - Warum Forschungsdaten Management brauchen: Ein verantwortungsvoller Umgang mit Daten

Die FAIR-Prinzipien sind Bausteine, die bei einem verantwortungsvollen Umgang mit Daten berücksichrigt werden sollten. Ein weiterer sind Überlegungen zu guter wissenschaftlicher Praxis im Allgemeinen. Diese Praxis bezieht sich auf wissenschaftliche Qualitätsstandards und schließt damit die Datenerhebung, -verarbeitung, -speicherung und -dokumentation mit ein.

Gute wissenschaftliche Praxis zeichnet sich z. B. aus durch:

	Transparenz Über Methoden, Daten und Ergebnisse sollte offen berichtet werden, sodass diese nachvollziehbar und überprüfbar sind.		Echtheit und Originalität Daten dürfen nicht gefälscht, manipuliert oder erfunden werden. Fremde Quellen müssen kenntlich gemacht und dürfen nicht plagiiert werden.
	Methodenauswahl und Validität Die Forschungsmethode soll dem Ziel angemessen sein und die Genauigkeit von Messungen sollte geprüft werden.		Zusammenarbeit Forscherinnen und Forscher sollen bereit sein, Informationen zu teilen und mit anderen zusammenzuarbeiten.
	Sorgfältige Datenpraxis Daten und deren Erhebungsmethoden sollen sorgfältig gesammelt, aufgezeichnet, gespeichert und dokumentiert werden.		Objektivität Urteile sollen unabhängig von eigenen Vorlieben, Neigungen und Interessen sein.
	Reproduzierbarkeit Die Dokumentation der Forschungsergebnisse soll so exakt sein, dass die Forschung bei Wiederholung zu denselben Ergebnissen führt.		Respekt Ideen und Fachmeinungen sollen geachtet und kontrovers diskutiert werden können.

Transparenz

Über Methoden, Daten und Ergebnisse sollte offen berichtet werden, sodass diese nachvollziehbar und überprüfbar sind.

Echtheit und Originalität

Daten dürfen nicht gefälscht, manipuliert oder erfunden werden. Fremde Quellen müssen kenntlich gemacht und dürfen nicht plagiiert werden.

Methodenauswahl und Validität

Die Forschungsmethode soll dem Ziel angemessen sein und die Genauigkeit von Messungen sollte geprüft werden.

Zusammenarbeit

Forscherinnen und Forscher sollen bereit sein, Informationen zu teilen und mit anderen zusammenzuarbeiten.

Sorgfältige Datenpraxis

Daten und deren Erhebungsmethoden sollen sorgfältig gesammelt, aufgezeichnet, gespeichert und dokumentiert werden.

Objektivität

Urteile sollen unabhängig von eigenen Vorlieben, Neigungen und Interessen sein.

Reproduzierbarkeit

Die Dokumentation der Forschungsergebnisse soll so exakt sein, dass die Forschung bei Wiederholung zu denselben Ergebnissen führt.

Respekt

Ideen und Fachmeinungen sollen geachtet und kontrovers diskutiert werden können.

Die Deutsche Forschungsgemeinschaft hat "Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis" herausgegeben: https://doi.org/10.5281/zenodo.6472827. Darauf aufbauend haben viele Hochschulen und andere wissenschaftliche Einrichtungen Grundsätze für die gute wissenschaftliche Praxis als verbindlich für die Angehörigen ihrer Einrichtung definiert.