Il Data Management Plan (DMP) è un documento strutturato, vivo, che cresce con il progetto. Serve a dichiarare come si producono i dati, come li si conserverà e come li si condividerà (se possibile).

Pensatelo come le “Istruzioni per l’uso” dei vostri dati: non è una noia burocratica ma il vostro primo “prodotto” della ricerca, perché serve a definire regole chiare e pianificare il fondamento di ogni ricerca solida: la gestione dei dati. Serve anche a dimostrare all’intera comunità scientifica la solidità del vostro metodo, e vi salvaguarda in caso di manipolazioni o di questioni legate all’integrità della ricerca, perché le vostre scelte sono dichiarate e documentate.

Creare dati di qualità comporta sforzi enormi: il DMP permette ai vostri dati di “viaggiare” oltre il vostr progetto ed essere utili anche in futuro alla comunità scientifica.

Vantaggi:

  • organizza fin dall’inizio la raccolta e la conservazione dei dati, in primo luogo per il gruppo di ricerca, facilitando i flussi ed evitando errori, incomprensioni o imprecisioni
  • affronta fin dall’inizio problemi di sicurezza, privacy, dati sensibili, dual use, con un trattamento corretto di quelle tipologie di dati
  • chiarisce ruoli e responsabilità
  • rende la ricerca tracciabile e accresce la riproducibilità
  • favorisce il riuso dei dati (non dimentichiamo: sono creati con fondi pubblici) perché offre tutta la documentazione utile ad evitare usi scorretti o impropri
  • riduce il rischio della perdita dei dati e aiuta a garantire l’accesso e conservazione (evitando ad es. i problemi legati al turn over del personale)
  • permette di quantificare i costi di gestione
  • è la sede in cui si giustificano le scelte sull’eventuale accesso riservato (per la Direttiva EU 1024/2019 i dati prodotti con fondi pubblici DEVONO essere “as open as possible, as closed as necessary”)

Deve essere

  • sintetico: evitate sproloqui, non è una dissertazione. Frasi chiare che diano informazioni precise
  • schematico: utilizzate il più possibile tabelle e punti elenco
  • preciso: evitate frasi (viste davvero) tipo “we expect a huge size of data” o “data will be available”. Servono solo a far perdere tempo a chi lo scrive e achi lo legge. Quantificate: we expect max 50 GB; data will be available in Zenodo upon publication of the paper
  • specifico: non copiate da modelli. Ogni ricerca è a sé, ogni ente ha le sue procedure
  • coerente: scrivete solo ciò di cui siete certi, se non sapete, ditelo. Aggiornete nella versione successiva.

COSA CONTIENE UN DMP

Ogni DMP ha almeno queste sezioni:

  1. Tipologia dei dati creati, raccolti o riusati
    Domande da farsi: che tipo di dati create? se li riusate, avete la licenza per farlo? in che formato sono, proprietario o aperto? che volume hanno (potrebbero esserci costi di gestione)? ci sono problemi di sicurezza, dual use, privacy, GDPR?
  2. Documentazione e qualità dei dati
    Domande da farsi: cosa devo documentare, ovvero: cosa serve ad altri ricercatori per capire i miei dati e il processo con cui li ho creati? come ho assicurato la qualità? come ho tenuto traccia delle versioni? come ho adottato i principi FAIR? Findable: quali identificativi persistenti? quali metadati per descrivere i miei dati a ogni livello? Accessible [non vuol dire Open ma solo dove si trovano i dati e a quali condizioni di accesso]: in quale repository si trovano i dati? il repository ha un protocollo aperto? ho usato un formato aperto o proprietario, che spesso non è adatto né ad accesso né conservazione? Interoperable: ho strutturato i miei dati in modo che anche le macchine li capiscano, utilizzando un’ontologia? li ho resi interoperabili utilizzando standard condivisi dalla mia comunità di ricerca? Reusable: ho documentato tutto ciò che serve ad altri ricercatori per capire i dati e come li ho ottenuti? se ho usato un software per processarli, lo metto a disposizione? dove? ho associato licenze ai dati, in modo che sia chiaro l’utilizzo che se ne può fare e come mi si deve dare credito?
  3. Storage e backup durante il progetto
    Domande da farsi: chi si prende cura del backup? con quale metodo e frequenza? dove vengono conservati i dati? il cloud non sempre è la soluzione, per dati sensibili o coperti da sicurezza può essere necessario un server sicuro e/o sistemi di accesso con password e/o encryption
  4. Aspetti legali ed etici
    Domande da farsi: c’è un Codice etico di ateneo cui mi devo attenere? Ho valutato i diritti in entrata, ovvero: avevo il diritto di riutilizzare quei dati? come posso proteggere i dati?
  5. Conservazione sul lungo periodo e politiche di accesso ai dati
    Domande da farsi: ho scelto un repository affidabile, con politiche chiare e definite? ho scelto formati accettati dai repository? che tipo di accesso prevedono i miei dati: aperto, chiuso, ristretto dietro richiesta, con embargo? quando potrò renderli disponibili: subito, alla pubblicazione di un articolo, alla fine del progetto, dopo due anni?
  6. Costi e responsabilità
    Domande da farsi: se gneero un volume di dat inell’ordine di Tera o oltre, ho verificato i costi per la gestione e conservaizone? ho assunto nel progetto uno più data steward per la corretta gestione dei dati? ho avuto bisogno di ore/lavoro di un ingegnere del software? chi è responsabile della sicurezza? chi deve aggiornare il DMP?

Le domande da farsi: il Data decision tree dell’Università di Bologna (tool interattivo che vi guida passo passo)

Guida agli aspetti legali ed etici dei dati della ricerca

GUIDE AL DMP OVVERO: LE DOMANDE CHE DOVETE FARVI

STRUMENTI ONLINE PER SCRIVERE UN DMP

COME VALUTARE UN DMP (ma serve anche a capire come scriverlo bene)