Um guia prático para pesquisadores
Tornar os dados de pesquisa FAIR — Encontráveis (Findable), Acessíveis (Accessible), Interoperáveis (Interoperable) e Reutilizáveis (Reusable) — significa garantir que eles possam ser localizados, compreendidos, utilizados e citados por outros pesquisadores, máquinas e pela sociedade de forma ética e responsável. Essa prática não apenas amplia o impacto da pesquisa, como também atende às exigências de financiadores, revistas e políticas institucionais de Ciência Aberta.
Passo a passo para tornar seus dados FAIR
🔍 F — Findable (Encontrável)
Meta: Seus dados precisam ser fáceis de localizar para humanos e máquinas.
Como fazer:
- Atribua um identificador persistente (como DOI).
- Descreva os dados com metadados ricos, completos e padronizados.
- Utilize palavras-chave, vocabulários controlados ou ontologias do seu domínio.
- Publique os dados em repositórios confiáveis e reconhecidos.
🔑 A — Accessible (Acessível)
Meta: Os dados devem estar disponíveis, mesmo que sob restrições justificadas (como dados sensíveis).
Como fazer:
- Garanta que o acesso aos metadados seja sempre aberto, mesmo que os dados tenham restrições.
- Especifique claramente as condições de acesso e licenciamento dos dados.
- Utilize protocolos padronizados e abertos de acesso (HTTP, FTP, APIs).
- Indique quem pode acessar, em que condições e como.
🔗 I — Interoperable (Interoperável)
Meta: Seus dados devem ser compreensíveis e integráveis por outros sistemas, softwares e domínios.
Como fazer:
- Use formatos de dados abertos, bem documentados e amplamente utilizados no seu domínio (como CSV, XML, JSON, NetCDF).
- Adote metadados estruturados com vocabulários, taxonomias ou ontologias reconhecidas pela comunidade científica.
- Vincule os dados a outros conjuntos de dados, publicações e informações contextuais relevantes.
🔁 R — Reusable (Reutilizável)
Meta: Seus dados devem estar preparados para serem compreendidos e reaproveitados por outros, agora e no futuro.
Como fazer:
- Documente detalhadamente como os dados foram coletados, processados e organizados.
- Aplique licenças claras que permitam o reuso (Creative Commons, Open Data Commons, etc.).
- Descreva a proveniência dos dados, versões, metodologias e limitações.
- Garanta a qualidade dos dados com revisões, validações e, se possível, pré-publicação.
📦 Ferramentas e Recursos Úteis
- Repositórios de dados: Zenodo, Figshare, Dryad, SciELO Data, Dataverse, Pangea, GBIF, entre outros específicos de domínio.
- Geradores de metadados: DMPTool, FAIRassist, DataCite Metadata Generator.
- Validação FAIR: FAIR-Aware, F-UJI, FAIR-Checker.
- Licenciamento: Creative Commons (https://creativecommons.org), Open Data Commons (https://opendatacommons.org).
🌐 Por que tornar seus dados FAIR?
- Atende às exigências de financiadores e revistas.
- Aumenta a visibilidade, impacto e citabilidade da sua pesquisa.
- Promove a transparência, a integridade e a colaboração científica.
- Contribui para uma ciência mais aberta, ética e eficiente.
Lembre-se: FAIR não significa necessariamente aberto, mas sim dados bem descritos, acessíveis sob condições claras e prontos para serem encontrados, compreendidos e reutilizados.
O GO FAIR Brasil apoia pesquisadores nesse processo. Se quiser saber mais, participe de nossas redes ou consulte nossos materiais de apoio.