Команда KSE пройшла курс про FAIR-менеджмент дослідницьких даних від Тартуського університету

За кожним дослідженням стоять дані: анкети, інтерв'ю, транскрипти, таблиці. Від того, як команда їх зберігає, називає і захищає, залежить, чи зможуть колеги перевірити результати, а інші дослідниці — використати їх у своїй роботі. Під час війни ставка ще вища: витік даних про людей чи локації може поставити під загрозу їхню безпеку.

Як організувати дані так, щоб вони працювали роками і нікому не шкодили, команда KSE вчилася на курсі «Training on FAIR Principles in Data Management», який організували колеги з Тартуського університету та ELIXIR Estonia node. 

FAIR — це чотири вимоги до дослідницьких даних: Findable (їх можна знайти), Accessible (до них є доступ*), Interoperable (вони сумісні з іншими даними), Reusable (їх можна використати повторно). При цьому «доступність» у FAIR не означає відкритість для всіх: дані можуть бути й закритими — важливо, щоб умови доступу (відкритий, обмежений чи за запитом) були чітко описані та зчитувалися і людиною, і машиною.

Курс складався з чотирьох сесій — 26 і 28 травня та 2 і 4 червня 2026 року. Його провела Діана Пілвар — менеджерка даних Тартуського університету і координаторка тренінгів естонського вузла ELIXIR. Разом із спікеркою над курсом працював Марко Аррак, головний аналітик Інституту комп'ютерних наук Тартуського університету.

Учасниці та учасники розбирали:

• як структурувати папки та файли й описувати дані, щоб з ними міг працювати не лише їхній автор чи авторка
• як захищати персональні дані людей, які беруть участь у дослідженнях: що вимагає GDPR і як знеособлювати інтерв'ю та анкети
• як зберігати дані роками без втрат: у яких форматах, з якими резервними копіями — наприклад, за правилом «3-2-1»: три копії, дві на різних носіях, одна — в іншому місці
• як відкривати дані для інших команд, щоб результати можна було перевірити, порівняти й використати в нових дослідженнях

Важлива частина курсу — захист даних під час війни. Учасники та учасниці обговорили ризики геолокації та розвідки за відкритими джерелами (OSINT), обмеження на публікацію чутливої інформації, а також те, що Україна розробляє власний аналог GDPR, тож дослідницьким командам варто готуватися до нових вимог уже зараз.

Дякуємо Діані Пілвар, Маркові Арраку та колегам з Тартуського університету за нові знання та корисні інструменти.

* «Доступність» у FAIR не означає відкритість для всіх: дані можуть бути й закритими — важливо, щоб тип доступу — відкритий, обмежений чи за запитом — був чітко описаний і зчитувався і людиною, і машиною.