Tutkimusdatan

Tutkimusdatan käsite viittaa tutkimuksessa syntyviin tietoihin ja havaintoihin, jotka tallentavat ilmiöiden ominaisuudet, mittaustulokset sekä päätelmät. Tutkimusdatan laajuus vaihtelee määrällisistä arvoista sekä laadullisiin kenttähavaintoihin ja analyysien tuloksiin. Sen tavoitteena on tukea tutkimuksen luotettavuutta, toistettavuutta ja uudelleenkäyttöä.

Tutkimusdatan tyypit voivat olla primääridataa, kuten kokeista tai kenttätutkimuksista kerättyjä mittaustuloksia, kuvia tai äänitteitä, sekä sekundaaridataa, kuten valmiiksi kerättyjä aineistoja, tilastoja tai metatietoa aiemmista tutkimuksista. Datan muodot voivat olla digitaalisten tiedostojen, kuten CSV-, TIFF- tai JSON-tiedostojen, sekä fyysisiä tallenteita, kuten paperidokumentteja, joita digitoidaan.

Datan hallinta on olennainen osa tutkimusta. Siihen kuuluu suunnitelma datan keräämisestä, tallentamisesta, varmistamisesta, metadatan lisäämisestä sekä säilyttämisestä pitkällä aikavälillä. Usein laaditaan tietojenhallintasuunnitelma (DMP) ja noudatetaan standardeja sekä metatietomalleja ja, jos mahdollista, FAIR-periaatteita: löydettävyys, saavutettavuus, yhteentoimivuus ja uudelleenkäytettävyys.

Jakaminen ja julkaiseminen parantavat tutkimuksen läpinäkyvyyttä, rehellisyyttä ja todennettavuutta. Tutkimustietoa voidaan julkaista avoimina datana tallentamalla se avoimen datan arkistoihin tai yhteisöllisille datakeskuksille sekä lisensoida vapaasti käytettäväksi ehdoilla, kuten lisensseillä. Henkilötietojen käsittelyyn sovelletaan tietosuoja- ja eettisiä vaatimuksia, mikä usein sisältää anonymisoinnin ja kontrolloidun käytön.

Haasteita ovat tietoturva, rahoitus, pitkäaikainen säilyvyys ja teknologinen vanhentuminen. Hyödyt puolestaan löytyvät toistettavuudesta, uusien löytöjen mahdollistamisesta sekä paremmasta yhteistyöstä ja tehokkaammasta tiedonjaosta.