Page tree
Skip to end of metadata
Go to start of metadata

Tässä on viimeisin työversio HY:n aineistonhallinnan ohjeesta englanniksi ja suomeksi. Uusin versio on julkaistu Zenodossa ja se on käytettävissä myös  DMPTuulissa.

HY:n ohje perustuu kansalliseen DMPTuuli-ohjeeseen (https://wiki.helsinki.fi/x/ZB5zEw). Muutokset edellisen vuoden kansallisen ohjeen kysymyksissä on merkitty oranssilla.



University of Helsinki Data support


Introduction Univ. Helsinki DMP guidance
HY:n ohjeMUUTOSLOKI/KOMMENTTISARAKE

Motivation

Motivointiosio

Motivation



Why should you manage your research data?


Research data management and its planning are integral parts of good research practices. Data management aims to

  • recognize and control the risks involved,
  • pay attention to data protection and information security,
  • agree about data ownership, sharing, and preservation, as well as
  • ensure that the necessary resources and equipment are available.

Your Data Management Plan (DMP) should describe how you manage data during as well as after the active phase of the research project. The plan should be updated as the research project evolves. Your research data management practices should aim to produce reusable data, which follows FAIR principles, that is, your data should be Findable, Accessible, Interoperable and Re-usable.


In the DMP data is understood as a broad term including:

  • data collected by various methods (such as surveys, interviews, measurements, imaging techniques etc.),
  • data produced during the research (such as analysis results),
  • research sources (such as archive material), 
  • notes and field notes, and
  • source code and software.

 

How do I write a DMP? 

  • Read all of the questions first!
  • Use the DMP to complement your research plan – avoid overlaps and refer between plans when needed.
    • The research plan describes the scientific, analytical and methodological processing of data.
    • The data management plan describes the technical and administrative management of data.
  • Use the DMP as a risk evaluation document – it shows that you can recognize, anticipate and handle the risks related to your data management workflow.
  • Follow the organisation’s or funder’s requirements.
  • Do not copy/paste examples from somewhere else and write only sentences you yourself understand.
  • Answer at least the main categories – each sub-question does not need to be answered separately. If a certain question is not applicable in your case, justify why not.
  • Include background information such as the name of the applicant and the project, the project number, the funding programme and the version of the DMP.

Good luck with your DMP!



Miksi tutkimusaineistojen hallinta on tärkeää?


Tutkimusaineiston hallinta sekä sen suunnittelu kuuluvat olennaisesti hyviin tutkimuskäytäntöihin ja sen tavoitteena on

  • tunnistaa ja hallita riskejä,
  • huomioida riittävä tietosuoja ja tietoturva,
  • sopia aineiston tekijyydestä, käytöstä ja säilyttämisestä, sekä
  • varmistaa tarvittavat resurssit ja välineet.

Aineistohallintasuunnitelmassa (Data Management Plan, DMP) kuvataan, kuinka tutkimusaineistoja hallitaan tutkimusprojektin aikana ja projektin aktiivivaiheen jälkeen. Sitä on päivitettävä tutkimusprojektin edetessä! Tutkimusaineiston hallintaan liittyvien käytäntöjen tulee pyrkiä ns. FAIR-periaatteiden noudattamiseen eli siihen, että aineisto on löydettävissä (Findable), saavutettavissa (Accessible), yhteentoimiva (Interoperable) ja uudelleen käytettävissä (Re-usable).

Aineistohallintasuunnitelmassa tutkimusaineistoksi (tutkimusdata) voidaan lukea

  • eri menetelmillä kerätyn aineiston (kuten näytteet, kyselyt, haastattelut, mittaukset, arvioinnit, kuvantamismenetelmät yms.);
  • tutkimuksen aikana tuotetun aineiston (esimerkiksi analyysissä syntyvä aineisto);
  • muut tutkimuksen lähteet (esimerkiksi arkistomateriaali);
  • muistiinpanot ja kenttäpäiväkirjat sekä
  • lähdekoodit ja ohjelmistot.

 

Miten laaditaan aineistonhallintasuunnitelma?

  • Tutustu ensin kaikkiin kysymyksiin!
  • Käytä aineistonhallintasuunnitelmaa tutkimussuunnitelmasi täydentämiseen. Päällekkäisyyksien välttämiseksi voit viitata suunnitelmasta toiseen.
    • Tutkimussuunnitelma kuvaa aineiston tieteellistä, analyyttistä ja metodologista käsittelyä.
    • Aineistonhallintasuunnitelma kuvaa aineiston teknistä ja hallinnollista käsittelyä.
  • Käytä aineistonhallintasuunnitelmaa riskinarvioinnin kuvauksena. Osoita, että pystyt tunnistamaan, ennakoimaan ja hallitsemaan aineistonhallintaprosessiin liittyviä riskejä.
  • Noudata organisaation tai rahoittajan vaatimuksia.
  • Älä kopioi esimerkkejä muualta ja kirjoita vain virkkeitä, jotka itse ymmärrät.
  • Vastaa ainakin pääkysymyksiin. Kaikkiin alakysymyksiin ei tarvitse vastata erikseen. Jos jokin kysymys ei liity tutkimukseesi, perustele, miksi näin on.
  • Sisällytä suunnitelmaan taustatietoja, esimerkiksi hakijan ja hankkeen nimet, hankkeen numero, rahoituspäätöksen tunniste ja aineistonhallintasuunnitelman versiotieto.

Onnea aineistonhallintasuunnitelman laatimiseen!




helsinki.fi/aineistonhallinta

siiri suomi /tehdyt muokaukset rdm sivulla merkattu sinisellä

tuija englanti

ruotsi?!


Punaisella kohtia mitä pitää ainakin tsekata helsinki.fi/aineistonhallinta sivulta




























1. General description of the data

1. Aineiston yleiskuvaus

MUUTOSLOKI/KOMMENTTISARAKE

1.1 What kinds of data is your research based on? What data will be collected, produced or reused? What file formats will the data be in? Additionally, give a rough estimate of the size of the data produced/collected.

1.1 Millaiseen aineistoon tutkimuksesi perustuu? Millaista aineistoa kerätään, tuotetaan tai käytetään uudelleen? Missä tiedostomuodossa aineisto on? Esitä myös karkea arvio tuotettavan/kerättävän aineiston koosta.



Discuss the following in your answer:

  • What data will be used and produced in the project? If you use sensitive data, see the recommendations below the examples.
  • In which file formats will the data be in?
  • Approximately how much data will the project have?
  • Will you use or develop special software?

Tips for best practices

Categorize your data in the following way using bullet points or a table, and use the same categorization in all phases of your plan. Your answer to this question forms a general structure for the rest of the plan.

Example 1:
1. Data collected for this project

  • Questionnaire x, file format .pdf, size 5Gb
  • DNA samples (n=500)
  • Pictures/videos about x, file format .jpg, .avi, size 1Tb

2. Data produced as an outcome of the process

  • Analyses of questionnaire x, .pdf, .xslx, 1Gb
  • DNA sequences/analyses, FASTA, .txt, .xslx, 2Tb
  • Documentation of the data (readme files, data dictionary, laboratory notebooks)

3. Previously collected existing data reused in this project

  • Samples from the Biobank
  • Data from Statistics Finland, database, 10 Gb
  • Survey data from Finnish Social Science database Aila
  • Interviews or language corpus from the Language Bank of Finland

Example 2:

Data typeSourceFile formatSensitivitySize
Questionnaire xdata collected.csv, .txt, .docxno/yes1 Gb
Analysis of questionnaire xdata produced.xslx, .tif
100 Mb
DNA samplesdata reused from Biobank



Guidance for sensitive data

It is important to identify sensitive data types, as data management planning includes recognizing and managing the risks involved with such data. If your data contains personal data, you need to identify the controller.  More information can be found in the Data protection guide for researchers (Flamma).

Sensitive data is information that could cause damage if revealed.

  • Personal data: 
    • Personal information includes all identifiers from which a person is identifiable directly or indirectly.
    • Direct identifiers: name, phone number, social security number, picture, voice, fingerprint, dental chart, etc
    • Indirect identifiers: gender, age, education, profession, nationality, work history, system log history, marital status, residence information, car license number, etc.
  • Sensitive personal information:
    • Special categories of personal data:
      • Data revealing racial or ethnic origin, political opinions, religious or philosophical beliefs or trade union membership 
      • Genetic data 
      • Biometric data processed for the purpose of uniquely identifying a person 
      • Data concerning health
      • Data concerning a person’s sex life or sexual orientation
    • Other sensitive personal data: 
      • Data describing economic or social status
      • Location data
      • Communication data
      • Behaviour
      • Other data that is particularly personal e.g, notes and diaries
  • Sensitive information about species, such as endangered animals, plants, nature conservation areas, or biosafety (FIN).
  • Other confidential information, such as patents, military information, organizational information, or trade secrets.


Käsittele vastauksessasi seuraavia asioita:

  • Mitä aineistoa tutkimuksessa käytetään ja tuotetaan? Jos käytät arkaluonteista tietoa, katso esimerkkien alla oleva ohje.
  • Missä tiedostomuodoissa aineiston eri osat ovat?
  • Kuinka paljon aineistosi vaatii levytilaa / muistia?
  • Käytättekö erityisiä ohjelmia / kehitättekö omia?

Hyviä käytäntöjä

Vastaa kysymykseen esimerkiksi ranskalaisin viivoin alla olevan luokittelun mukaisesti tai taulukkona. Nämä vastaukset muodostavat suunnitelman loppuosan perusrakenteen.

Esimerkki 1:

1. Tutkimusta varten kerättävä aineisto

  • Kyselykaavakkeet aiheesta x, tiedostomuoto .pdf, koko 5 Gt
  • DNA-näyte, näyte
  • Kuvat/videot aiheesta x, tiedostomuoto .jpg, .avi, koko 1 Tt

2. Tutkimusprosessin tuloksena syntyvä aineisto

  • Kyselykaavakkeiden analyysit, .pdf, .xslx, 2Gt
  • DNA sekvenssi/analyysi, FASTA, .txt, .xslx, 2Tt
  • Aineiston dokumentaatioaineisto (laboratoriopäiväkirja, koodikirja, readme-tiedostot)

3. Aiemmin kerätty aineisto (esim. jonkun muun toimesta)

  • Näytteet Biopankista
  • Tilastokeskuksen aineisto x, tietokanta, 10Gt
  • Kyselyaineisto Tietoarkiston Aila-tietokannasta
  • Haastatteluaineistoa tai kielikorpus Kielipankista

Esimerkki 2:

Aineistotyyppi

LähdeTiedostomuotoArkaluonteisuusKoko
kyselykaavake xkerättävä aineisto.csv, .txt, .docxei/kyllä1 Gt
kyselykaavakkeen analyysi xprosessin tuloksena syntyvä aineisto.xslx, .tif
100 Mt
DNA näytteetaiemmin kerätty aineisto                  (Biopankki)     



Lisäohjeita arkaluonteisten ja luottamuksellisten aineistojen käyttäjille

Koska tutkimusaineiston arkaluonteiset osat sisältävät erityisen paljon riskejä, niiden tunnistaminen ja hallinnointi vaatii erityistä tarkkuutta. Henkilötietojen osalta kerro, mikä taho toimii rekisterinpitäjänä. Lisätietoja Tutkijoiden tietosuojaohjeessa (Flamma).

Arkaluonteinen ja luottamuksellinen tieto on sellaista, joka voi paljastuessaan aiheuttaa vahinkoa. Tällaisia aineistoja ovat esimerkiksi:

  • Henkilötiedot:
    • Henkilötietoja ovat kaikki ne tiedot, joista henkilö on yksilöitävissä joko suoraan tai epäsuorasti
    • suorat tunnisteet: nimi, puhelinnumero, henkilötunnus, kuva, ääni, sormenjälki, hammaskartta
    • epäsuorat tunnisteet: sukupuoli, ikä, koulutus, ammattiasema, kansallisuus, sijainti, työhistoria, järjestelmän lokitiedot, sivilisääty, asuinpaikka, auton rekisterinumero
  • Arkaluonteinen henkilötieto:
    • Erityiset henkilötietoryhmät:
      • tiedot, joista ilmenee rotu tai etninen alkuperä, poliittisia mielipiteitä, uskonnollinen tai filosofinen vakaumus tai ammattiliiton jäsenyys 
      • geneettiset tiedot 
      • biometriset tiedot, jos niitä käsitellään henkilön yksiselitteistä tunnistamista varten 
      • terveyttä koskevat tiedot
      • luonnollisen henkilön seksuaalista käyttäytymistä ja suuntautumista koskevat tiedot.
    • Muut sensitiiviset henkilötiedot: 
      • Taloudelliset tiedot
      • Sijainti
      • Viestintä
      • Käyttäytyminen
      • Muut erityisen henkilökohtaisiksi koetut tiedot esim. muistiinpanot, päiväkirjat
  • Sensitiivinen lajitieto, kuten uhanalaiset eläimet ja kasvit, luonnonsuojelullinen tieto tai bioturvallisuusuuteen liittyvä tieto.
  • Muu luottamuksellinen tieto, kuten patentit, maanpuolustukseen liittyvä tieto, organisatorinen tieto tai liikesalaisuudet.










































1.2 How will the consistency and quality of data be controlled?

1.2 Miten aineiston yhtenäisyys ja laatu varmistetaan?




Discuss the risks involved in controlling data integrity and quality, as well as how they are managed. Notice that data quality and the quality of research methods are two distinct things.

Tips for best practices

Describe the following practices, if they are/will be in use:

  • Do you use data management tools, such as a database for data collection?
  • Has everyone handling the data been introduced to the best practices?
  • Are the methods validated, or are quality control pipelines in use?
  • Are transcriptions of audio or video interviews checked by someone other than the transcriber?
  • Are checksums used (software)?
  • Digitizing of analog or physical material should be done with sufficient accuracy.
  • In all conversions, maintaining the original information content should be ensured.
  • Discuss how minimisation, pseudonymisation, and anonymisation affect data quality.

Tuo esille piilevät riskit aineiston yhtenäisyyden ja laadun varmistamisessa ja se, miten riskejä kontrolloidaan. Huomaa, että aineiston laatu ja tutkimusmenetelmän laatu tarkoittavat eri asioita.

Hyviä käytäntöjä

Kerro vastauksessa esimerkiksi seuraavista käytännöistä, mikäli ne liittyvät aineistonhallinnan työnkulkuihisi:

  • Onko käytössäsi aineistonhallinnan työkaluja, kuten aineiston keräämiseen tarkoitettu tietokanta?
  • Onko kaikki aineistoa käsittelevät henkilöt perehdytetty?
  • Ovatko käytettävät menetelmät validoituja, tai onko käytössä laatukäsikirja?
  • Tarkistaako joku äänitettyjen tai kuvattujen haastattelujen litteroinnin?
  • Käytättekö tarkistussummia (ohjelmistot)?
  • Vastaavatko digitoidut aineistot riittävän tarkasti alkuperäisiä fyysisiä tai analogisia aineistoja?
  • Varmistetaanko alkuperäisen tietosisällön säilyminen, jos tietoja muutetaan tai konvertoidaan järjestelmästä toiseen?
  • Pohdi, miten mahdollinen minimointi, pseudonymisointi tai anonymisointi vaikuttavat aineiston laatuun.



2. Ethical and legal compliance

2. Eettisten periaatteiden ja lainsäädännön noudattaminenMUUTOSLOKI/KOMMENTTISARAKE

2.1 What legal issues are related to your data management? (For example, GDPR and other legislation affecting data processing.)

2.1 Mitä juridisia seikkoja liittyy aineiston hallintaan (esim. EU:n yleinen tietosuoja-asetus ja muu aineiston käsittelyyn liittyvä lainsäädäntö)?


Discuss the following in your answer:

  • Does your data include personal information?
  • Does your work with animals require an ethical permit?
  • Do you work with other confidential or sensitive data than described above (e.g., endangered species (FIN), conservation areas, military information)?
  • Are there Intellectual Property Rights (IPR) such as copyrights involved with the data?

Describe how you will maintain high ethical standards and comply with relevant legislation when managing your research data. Describe what are the risks involved, and how are they managed.

  • Justify why you have the right to collect, handle, and preserve data that involves ethical issues, for example, that you have passed an ethical review.
  • If you handle personal information (more tips behind the link):
    • Mention, who are the parties processing data and who or which organisation is the controller (or is there a joint controllership between the parties)
    • Describe, what kind of personal data you need and why
    • Specify the legal basis for processing of personal data (research carried out in the public interest, consent?)
    • Assess the risk to data subjects that the processing of their data may cause
    • Assess the need for data protection impact assessment (with the help of Preliminary assessment for data protection - form)
    • Perform the data protection impact assessment if needed
    • Describe, how you will secure the processed data and the privacy of the data subjects (examinees) and if needed, how you perform data anonymisation or pseudonymisation.
    • Assess how you will fulfill the data subject rights (including informing)
    • Describe, how you will take care of the erasure of unnecessary data and what happens after your research 

Additional information

For example, other requirements apply to informing participants and documenting the processing of personal data. You can find more information about them in the links below.

Data protection guide for researchers (Flamma)
General information about data protection (Flamma)
Informing research participants (Data management guidelines, FSD)
Data protection recommendation for GLAM sector (FIN, Finnish GLAM jurisprudence group)
Research ethics (Flamma)

Käsittele vastauksessasi seuraavia asioita:

  • Sisältääkö aineistosi henkilötietoa?
  • Teetkö eläinten kanssa töitä, jotka vaativat eettisen luvan?
  • Käsitteletkö muuta salassa pidettävää tai luottamuksellista aineistoa kuin yllämainitut (esim. sensitiivinen lajitieto, suojelualueet, asevoimiin liittyvä tieto)?
  • Liittyykö aineistoon patentteja?

Kerro, miten täytät eettiset vaatimukset ja noudatat asiaankuuluvaa lainsäädäntöä tutkimusaineiston hallinnassa. Kuvaa myös tärkeimmät riskit ja kuinka hallitset niitä.

  • Perustele, että sinulla on oikeus kerätä, käsitellä ja säilyttää aineistoa, joihin liittyy eettisiä seikkoja. Esim. eettinen ennakkoarviointi on tehty.
  • Käsitellessäsi henkilötietoja (lisäohjeita linkin takana):
    • Kerro, mitkä tahot käsittelevät tietoja ja kuka tai ketkä ovat aineiston rekisterinpitäjiä 
    • Kuvaile, mitä henkilöihin liittyviä tietoja tarvitset ja miksi 
    • Määritä käsittelyn lainmukainen peruste (suostumus, yleisen edun mukainen tieteellinen tutkimus?)
    • Arvioi, mitä riskejä henkilötietojen käsittelystä voi aiheutua tutkittaville.
    • Selvitä, vaatiiko projektisi vaikutusten arviointia  Ennakkoarviointi-lomakkeen avulla
    • Tarvittaessa tee Vaikutustenarviointi.
    • Kerro, miten suojaat käsiteltävät tiedot ja tutkittavien yksityisyyden sekä tarvittaessa anonymisoit tai pseudonymisoit aineiston.
    • Arvioi miten voit toteuttaa rekisteröidyn oikeudet (ml. tietojen käsittelystä informointi)
    • Miten huolehdit tarpeettomien tietojen poistamisesta ja mitä aineistolle tapahtuu tutkimuksen päättymisen jälkeen

Lisäohjeita

Esimerkiksi tutkittavien informointiin ja henkilötietojen käsittelyn dokumentointiin liittyy myös muita vaatimuksia, joista löytyy tarkempaa tietoa alla olevista linkeistä.

Tutkijoiden tietosuojaohje Flammassa
Yleistä tietosuojasta Flammassa
Tutkittavien informointi (Aineistonhallinnan käsikirja, Tietoarkisto)
Tietosuoja KAM-sektorilla (KAM-juridiikkaryhmä)
Flamman tutkimusetiikka-sivu



















2.2 How will you manage the rights of the data you use, produce and share?

2.2 Miten hallinnoit käyttämäsi, tuottamasi ja jakamasi aineiston oikeuksia?

Describe what has been agreed about data usage rights. Consider if there are rights belonging to a third party. Anticipate what licenses will be used when data is opened.


Guidance about data ownership and licenses

  • Data ownership rights depend on research funding. Ensure that the necessary agreements have been made in the beginning of the project (data ownership & authorship). 
  • Use a license when opening your data for reuse  (e.g. research data, code, software).
    • The UH recommends the CC0 license for research data, with which you waive your rights to the work. You retain your moral rights, and good scientific practice still stipulates that the author be mentioned. Alternative licenses:
    • UH Library Open Access Creative Commons license guide
    • GNU or MIT licenses

Additional information
Research ethics (Flamma)
Legal aspects & research integrity UH

University of Helsinki research data policy

Kuvaa, mitä aineiston käytöstä on sovittu sekä kohdistuuko aineistoon kolmansien osapuolten oikeuksia. Ennakoi, millä lisenssillä aineistoa aiotaan julkaista.


Ohjeita datan omistusoikeuksista ja lisensseistä

  • Aineiston omistajuus riippuu rahoittajasta. Huolehdi että kaikki tarvittavat sopimukset on tehty jo heti projektin alussa (aineistonomistajuus & kirjoittajuus). 
    • Muista, että useimmat rahoittajat (Suomen Akatemia, EU) edellyttävät aineiston oikeuksien siirtämistä yliopistolle.
    • Ohjeita sopimusten tekemiseen (Flamma)
  • Kun avaat aineistoa, käytä lisenssiä.
    • Yliopisto suosittelee CC 0 -lisenssiä, jolloin käyttäjä saa oikeudet vapaasti käyttää aineistoa kaikkiin tarkoituksiin. Säilytät kuitenkin moraaliset tekijänoikeutesi, ja hyvä tieteellinen käytäntö edellyttää edelleen tekijän mainitsemista. Vaihtoehtoisia lisenssejä:
    • HY:n Creative Commons lisenssiohje & lisenssin valitsin
    • GNU- tai MIT- tai muut lisenssit.

Lisäohjeita
Flamman tutkimusetiikka-sivu
Legal aspects & research integrity (HY:n aineistonhallinnan opas)

Helsingin yliopiston tutkimusdatapolitiikka














3. Documentation and metadata

3. Dokumentointi ja metatiedot

MUUTOSLOKI/KOMMENTTISARAKE

3.1 How will you document your data in order to make the data findable, accessible, interoperable and re-usable for you and others?  What kind of metadata standards, README files or other documentation will you use to help others to understand and use your data?

3.1 Miten dokumentoit aineistosi, jotta se on löydettävissä, saavutettavissa, yhteentoimiva ja uudelleen käytettävissä sekä itseäsi että muita varten?  Mitä metatietostandardeja, README-tiedostoja ja muuta dokumentaatiota käytät, jotta muut voivat ymmärtää ja käyttää aineistoasi?

Explain how you will document your data during the project. Documentation means describing the data, i.e., these documents explain what data the project has and where the data originates from.

Documentation includes data dictionaries (explaining variables and codes) and readme files. Other important issues include file naming conventions, version control, and directory structure. There are standard methods available for documentation called metadata standards, which should be used if suitable for the data. These will increase the value of the data by making it easier to reuse. The documentation guide for UH researchers is available in HULib's Zenodo collection.

Tips for best practices

Discuss the following practices, if they are/will be in use. Further explanations and examples can be found in the documentation guide.

  • Metadata standards: Many storage services require data to be saved using a standard. Hence, if you know where you will open data, check their standard requirements.
  • Data management software, i.e., databases and an electronic laboratory notebook
  • Data dictionaries, which explain variables, or code books, which gather all of the codes and calculations used.
  • File naming conventions
  • Directory structure
    • Remember, if metadata, i.e., file, directory, or variable names, include sensitive data or personal information, they need to be handled accordingly.
  • Readme file(s) provide information about data files to ensure they are interpreted correctly.
  • Version control

Kerro vastauksessa, miten dokumentoit aineiston projektin aikana. Dokumentointi tarkoittaa aineiston kuvaamista eli dokumentteja, jotka selittävät, mitä aineistoja projektissa on ja mistä ne ovat peräisin.

Dokumentointia ovat mm. muuttujien ja koodien selitteet (data dictionary & koodikirjat) ja readme-tiedostot. Lisäksi dokumentaatioon liittyvät tiedostojen nimeämiskäytännöt, versionhallinta sekä kansiorakenne. Dokumentointiin on olemassa stardardoituja käytäntöjä. Niiden käyttö lisää aineiston arvoa ja jatkokäytön mahdollisuuksia. HY:n ohje dokumentaatioon on saatavilla HYn Zenodo-kokoelmassa.

Hyviä käytäntöjä

Kerro vastauksessa esimerkiksi seuraavista käytännöistä, mikäli hyödynnät niitä (esimerkkejä dokumentaatio-ohjeessa):

  • Metadatastandardit: Monet arkistot edellyttävät tietyn standardin käyttöä. Jos tiedät, missä julkaiset aineiston tutkimuksen valmistuttua, kannattaa tarkistaa kyseisen paikan standardivaatimukset.
  • Tietokantaohjelmistot & aineistonhallintaohjelmistot (esim. elektroninen laboratoriopäiväkirja).
  • Sanasto, jossa selitetään käytetyt muuttujat, termit, lyhenteet ja mittayksiköt; tai koodikirja, joka kerää ja kuvaa projektin koodit ja algoritmit.
  • Tiedostojen nimeämiskäytännöt
  • Kansiorakenne
    • Muista aineiston kuvailun yhteydessä, että myös tiedostonimet, tiedostokansioiden nimet sekä muuttujat ja metadata saattavat sisältää henkilötietoja tai arkaluonteista tietoa.
  • README-tiedostot, jotka kuvaavat aineistotiedostojen sisältöä tai vaikkapa koko projektia.
  • Versionhallinta.













4. Storage and backup during the research project

4. Tallentaminen ja varmuuskopiointi tutkimushankkeen aikana

MUUTOSLOKI/KOMMENTTISARAKE

4.1 Where will your data be stored, and how will the data be backed up?

4.1 Minne aineistosi tallennetaan, ja miten se varmuuskopioidaan

Consider the following questions:

  • Where will your data be stored and backed up during the project?
  • Who is responsible for backups?
  • Make a plan with your partners and ensure secure data transfer.

Opening, publishing, and archiving data after the project will be described in section five.

Tips for best practices

  • Use the IT Services provided and maintained by the University of Helsinki: storing solution-excel.
    • More information: Helpdesk CSC services for data storage
    • For example use personal / group storage spaces, which are maintained and backed up (every hour) by the UH Centre for Information Technology 
    • Cloud storage options: Use the UH OneDrive for business or the Teams cloud instead of commercial services (e.g., Google drive/Dropbox).
    • Do NOT USE external hard drives as the main storing option.

Does your project have sufficient storage space? If not, please contact Helpdesk at tel. +358 (0)2 941 55555 or helpdesk@helsinki.fi.

  • If you work with sensitive data:
    • Be sure that your storage is safe enough for the data, e.g. a dedicated UH or CSC secure storage space (Umpio, storage server, ePouta...).
    • Do not use a cloud storage due to its insufficient data protection!
    • Encryption: If needed, particularly mobile devices, portable and external storage devices should be encrypted for use, e.g., Cryptomator.
    • Please, be in contact with datasupport@helsinki.fi if you are unsure about data protection.


Additional information
Using & storing (UH Research data management)
UH Research data management services

Vastaa seuraaviin kysymyksiin:

  • Minne aineisto tallennetaan ja varmuuskopioidaan tutkimushankkeen aikana?
  • Kuka on vastuussa varmuuskopioinnista?
  • Tee suunnitelma yhteistyökumppaniesi kanssa ja varmista tietojen turvallinen siirto ja jakaminen osallisten välillä.

Aineiston avaaminen, julkaiseminen ja arkistointi tutkimushankkeen päätyttyä kuvataan kohdassa 5.

Hyviä käytäntöjä

  • Käytä Helsingin yliopiston tietotekniikkakeskuksen tallennus- ja jakamispalveluita: tallennuspalvelu-excel.
  • Pilvipalvelut: Käytä HY:n OneDrive for Business - tai Teams- pilvipalvelua ulkopuolisten palveluiden tai kuluttajapalveluiden (esim. Google Drive/ Dropbox) sijaan.
  • ÄLÄ KÄYTÄ ulkoisia kovalevyjä pääasiallisena tallennusvälineenä.

Selvitä, onko projektillasi riittävästi tallennuskapasiteettia. Lisää levytilaa saat ottamalla yhteyttä Helpdeskiin puh. 02 941 55555 tai helpdesk@helsinki.fi

  • Jos työskentelet arkaluontoisen aineiston kanssa:
    • Varmista, että tallennusratkaisusi on tarpeeksi turvallinen aineistollesi, esim. erillinen HY:n tai CSC:n turvatallennuspalvelu (Umpio, tallennuspalvelin, ePouta...).
    • Älä käytä pilvipalveluita puutteellisen tietosuojan vuoksi!
    • Salaus tarpeen mukaan. Erityisesti mobiililaitteet, kannettavat ja ulkoiset tallennuslaitteet on pyrittävä salaamaan. Esim. Cryptomator.
    • Ota yhteyttä datasupport@helsinki.fi, jos olet epävarma aineiston suojaamisesta.


Lisäohjeita
Using & Storing (HY:n aineistonhallinnan opas)
Tutkimusdatapalvelut Helsingin yliopistolla



Päivitetty arkaluontoisen aineiston tallennusratkaisua. -Sebastian 5.6.









 

4.2 Who will be responsible for controlling access to your data, and how will secured access be controlled?

4.2 Kuka valvoo pääsyä aineistoon, ja miten suojattua pääsyä aineistoon valvotaan?

Answer the following questions:
  • Who is responsible for controlling access to the data?
  • How  will the access control be carried out? Is there an IT solution (e.g., password protection, usage logs, or some physical solution (file cabinet) in use?
  • Who in the research group has access to which data?
  • Why has each access right (editing, watching, deleting) been awarded?
  • Tell how information security and the risks from sensitive data have been taken into account. Will sensitive data be stored in an encrypted form? More tips are below.

Tips for best practices

  • If you use a personal or shared network drive, you can easily control access rights.
  • Access control of sensitive data should be well considered. Data handling and transferring needs to be in line with permissions.
  • Access control: There must be a list of users and all rights granted, and a procedure for withdrawing rights.
  • Monitoring: How will data usage be monitored during the study: can the technical equipment log who used, when, and what data? Ask IT services what kind of automatic usage and change log is provided.
  • Security of the premises: Check the locking options of workspaces, safe lockers and cabinets, and camera and access surveillance.

Additional information

National Cyber Security Centre: Ohje lokitietojen tallentamiseen ja hyödyntämiseen (FIN)

UH Helpdesk at tel. +358 (0)2 941 55555 or helpdesk@helsinki.fi

Vastaa seuraaviin kysymyksiin:

  • Kuka (nimeä henkilö) valvoo pääsynhallintaa aineistoihin?
  • Miten valvonta toteutuu käytännössä? Onko käytössä IT-ratkaisu (esim. salasanan takana oleva käyttöoikeus, muutosloki) tai fyysinen ratkaisu (esim. arkistokaappi/ kassakaappi)?
  • Kenellä tutkimusryhmässä on oikeus mihinkin aineistoon?
  • Miksi kukin käyttöoikeus (muokkaus, katselu, poisto) on myönnetty?
  • Kerro, kuinka arkaluontoisen aineiston tietoturva ja riskit on otettu huomioon. Säilytetäänkö aineisto esimerkiksi kryptattuna? Lisävinkkejä alla.

Hyviä käytäntöjä

  • Kun käytät henkilökohtaista tai jaettua verkkolevytilaa, pystyt helposti hallitsemaan käyttöoikeuksia.
  • Arkaluontoisen aineiston pääsynhallintaan pitää kiinnittää erityistä huomiota. Aineiston käytön ja siirron pitää olla suostumuksen ehtojen mukaista, mikäli aineisto on saatu käyttöön suostumuksen perusteella.
  • Pääsynhallinta: Käytössä pitää olla lista myönnetyistä oikeuksista ja käyttäjistä sekä tapa, jolla käyttöoikeuksia aineistoon voi myös perua ja poistaa.
  • Valvonta: Miten aineiston käyttöä seurataan tutkimuksen aikana? Pystyvätkö käytetyt tekniset välineet pitämää kirjaa siitä kuka käytti, mitä aineistoa ja milloin? Kysy organisaatiosi IT-tuesta, onko tarjolla käyttö- ja muutoslokitusta.
  • Tilaturvallisuus: Tarkista työtilojen lukitukset, turvalliset säilytyskalusteet, kameravalvonta ja kulkuoikeuksien valvonta.

Lisäohjeita
Kyberturvallisuuskeskus: Ohje lokitietojen tallentamiseen ja hyödyntämiseen
HY Helpdesk puh. 02 941 55555 tai helpdesk@helsinki.fi





















5. Opening, publishing and archiving the data after the research project

5. Aineiston avaaminen, julkaiseminen ja arkistointi tutkimushankkeen päätyttyä

MUUTOSLOKI/KOMMENTTISARAKE

5.1 What part of the data can be made openly available or published? Where and when will the data, or its metadata, be made available?

5.1 Mikä osa aineistosta voidaan asettaa avoimesti saataville tai julkaista? Missä ja milloin aineisto tai siihen liittyvät metatiedot asetetaan saataville?

Review all your data types, and answer the following questions (you can refer to the table in Section 1,if you used one):

  • What part of the data will be opened/published?
  • Where will the data be opened? Name the repositories.
  • When will the data be available?
  • Will some part of the data be destroyed?

If your data cannot be opened, explain why, and tell where the project metadata will be opened.


Tips for opening data containing personal information

  • Opening and sharing personal data are dictated for example by: what the research participants are informed about when the data are collected, whether the research participant has given their explicit consent, or in what form and for what purposes the information is to be opened or shared.
    • When opening, you must ensure that the information is properly protected and, where possible, pseudonymize or anonymize the information.
    • The consent of the subject is required for the opening of the material, from which the research participants are directly identifiable.
    • In some cases, the material may be shared for the originally intended purpose. If you are planning on sharing personal data, please contact the University research lawyers (researchlawyers@helsinki.fi).
  • Even though data including personal information cannot be opened, its metadata, which do not contain sensitive information, should be opened.


Tips for best practices

  • Choose suitable repositories for sharing and opening your data already at the beginning of the project. Check that your data fulfills the repository requirements.
  • “As a rule, research data produced under the auspices of the University of Helsinki and related to published research results are open and available for shared use. The discoverability and citability of research data must be ensured.” (University of Helsinki research data policy)
  • Where to open data?
    • Check the recommendations of the publishers, learned societies, and funders of your own field.
    • Where have you or your colleagues in the same field published data?
    • Look for repositories: re3data.org.
    • General repositories: IDA, Zenodo, DryadFigshare.
  • If you cannot open the data, open your metadata about your project data, e.g., in Zenodo or in national Etsin.
  • Choose repositories using persistent identifiers (DOI, URN).
  • Remember to give your data a license (see 2.2)

Additional information
UH principles of open publishing
Tutkijan muistilista tutkimusdatan julkaisemiseen (Responsible Research)

Erittele kaikki aineiston osat käyttäen esimerkiksi taulukkoa (kuten kohdassa 1.1) ja vastaa seuraaviin kysymyksiin:

  • Mikä osa aineistosta avataan / julkaistaan?
  • Missä data-arkistossa aineiston osat julkaistaan?
  • Milloin aineisto on saatavilla?
  • Poistetaanko / tuhotaanko jokin aineiston osa?

Jos aineistoasi ei voida avata kokonaan tai osittain, perustele miksi, ja kerro, missä aineiston metatiedot julkaistaan.


Vinkkejä henkilötietoja sisältävän aineiston avaamiseksi

  • Henkilötietoja sisältävän aineiston avaamisen ja jakamisen mahdollisuuksiin vaikuttavat mm. se, mitä tutkittaville on informoitu tietoja kerättäessä, onko tutkittavalta saatu tähän nimenomainen suostumus, tai missä muodossa sekä mihin tarkoituksiin tiedot aiotaan avata tai jakaa.
    • Avaamisessa tulee huolehtia edelleen tietojen asianmukaisesta suojaamisesta ja mahdollisuuksien mukaan pseudonymisoida tai anonymisoida tiedot.
    • Aineiston avaamiseen, josta tutkittavat ovat suoraan tunnistettavissa, on lähtökohtaisesti pyydettävää tutkittavalta suostumus.  
    • Aineisto voidaan jakaa joissain tapauksissa alkuperäisen käsittelytarkoituksen mukaiseen tarkoitukseen. Jos suunnittelet henkilötietoja sisältävän aineiston jakamista, ota yhteyttä yliopiston tutkimuspalvelujen lakimiehiin (tutkimuksenjuristit@helsinki.fi)
  • Vaikka henkilötietoja sisältävää aineistoa ei voisi avata, sen keskeiset (ei arkaluonteisia yksityiskohtia sisältävät) kuvailutiedot pitää avata.


Hyviä käytäntöjä

  • Valitse sopivat palvelut aineistojesi jakamista ja säilytystä varten jo tutkimuksen alkuvaiheessa. Huolehdi myös siitä, että aineistosi täyttää valitsemasi palvelun asettamat vaatimukset.
  • ”Helsingin yliopiston piirissä tuotettu, julkaistuihin tutkimustuloksiin liitetty tutkimusaineisto on lähtökohtaisesti yhteiskäyttöistä ja avointa. Aineiston löydettävyydestä ja viitattavuudesta on huolehdittava.” (Helsingin yliopiston tutkimusdatapolitiikka)
  • Missä aineisto kannattaa julkaista?
    • Tarkista oman alasi kustantajien, tieteellisten seurojen ja rahoittajien suositukset.
    • Missä sinä tai alasi kollegat ovat julkaisseet aineistoja?
    • Hae tietylle aineistotyypille sopiva julkaisupaikka re3data.org palvelusta
    • Yleisiä julkaisupaikkoja: IDA, Zenodo, DryadFigshare
  • Jos et voi avata aineistoa, julkaise kuitenkin tutkimusaineiston metatiedot, esim. Zenodossa tai kansallisessa Etsimessä.
  • Valitse pysyviä tunnisteita (DOI, URN) käyttävä palvelu
  • Muista antaa aineistollesi käyttölisenssi (kts. 2.2)

Lisäohjeita
HY: avoimen julkaisemisen periaatteet
Tutkijan muistilista tutkimusdatan julkaisemiseen (Vastuullinen tiede)

tämä lause poistettu Lotta Ylä-Sulkavan pyynnöstä (4.6.2020 Tuija):

  • NB! Data containing sensitive personal information cannot be opened even when pseudonymized!
  • Huomaathan, että arkaluonteista henkilötietoa ei voi avata edes pseudonymisoituna!











5.2 Where will data with long-term value be archived, and for how long?

5.2 Mihin pitkällä aikavälillä arvokkaat tiedot arkistoidaan ja kuinka pitkäksi ajaksi?

Discuss where data with long-term value is archived and for how long.

  • What part of the data is archived?
  • Where will it be archived?
  • For how long will the data be preserved?
  • Are there some costs related to archiving? Who takes care of them?
  • Will some part of the data be destroyed?

An archiving plan is part of research quality and transparency.

Tips for best practices

  • When data is created, it is important to consider how long it will be preserved.
  • Check publisher-related preservation time requirements, if you plan to publish in a journal that demands opening your data.
  • Check discipline-specific and funder-related preservation time requirements.
  • Personal data may also be archived. When transferring research material containing personal data to the archive, the identification of individuals should, as far as possible, be removed unless there are proper grounds for archiving them, due to the nature of the data. The subjects must also be informed of the archiving and the basis on which the archiving is based. The appropriate protection of personal data, ie who has access to the data and why, must continue to be taken into account when archiving the material.
    • The UH offers guidance on safe preservation methods. If you are preserving sensitive personal information, contact datasupport@helsinki.fi.
  • Biological samples can be stored in biobanks.
  • Fairdata-PAS is a preservation place for nationally valuable data for dozens or hundreds of years.
    • More information about UH service queue for Fairdata-PAS here.

Links to general guides and additional information

Five steps in deciding what data to keep (DCC, UK)
UH Archiving plan (Flamma)
UH Research data services
Data disposal (Data management guidelines, FSD)

Kerro mihin aineisto, jolla on pitkäaikaista arvoa, arkistoidaan ja kuinka pitkäksi ajaksi.

  • Mikä osa aineistosta arkistoidaan?
  • Missä arkistossa aineistoa säilytetään?
  • Kuinka pitkään aineisto säilyy ko. arkistossa?
  • Onko arkistoinnissa kuluja ja kuka niistä vastaa?
  • Tuhotaanko joku osa aineistosta?

Arkistointisuunnitelma on osa tutkimuksen laadun ja läpinäkyvyyden varmistusta.

Hyviä käytäntöjä

  • Tutkimuksessa syntyvän aineistolle säilytysaika on tärkeä miettiä ja sopia sitä mukaan kuin aineistoa syntyy.
  • Tarkista kustantajan vaatimukset julkaisuun liittyvän aineiston säilyttämisajasta.
  • Muista tarkistaa rahoittaja- ja alakohtaiset suositukset.
  • Myös henkilötietoja sisältävä aineisto voidaan arkistoida. Siirrettäessä henkilötietoja sisältävää tutkimusaineistoa arkistoon, tulisi henkilöiden tunnistetiedot mahdollisuuksien mukaan poistaa, ellei niiden arkistoinnille ole asianmukaista perustetta, johtuen aineiston luonteesta. Arkistoinnista on myös informoitava tutkittavia, sekä siitä mihin aineiston arkistointi perustuu. Aineiston arkistoinnissa on edelleen huomioitava henkilötietojen asianmukainen suojaaminen eli kenellä aineistoon on pääsy ja miksi. 
    • Helsingin yliopistolla on tarjolla neuvontaa turvallisten tallennusratkaisujen valintaan. Jos olet säilyttämässä pitkään arkaluonteista henkilötietoa, ota yhteyttä: datasupport@helsinki.fi
  • Näytteisiin liittyvä aineisto voidaan arkistoida biopankkiin.
  • Kansallisesti arvokkaille aineistoille on tarjolla Fairdata-PAS -palvelu aineistojen säilyttämiseksi kymmenistä satoihin vuosiin.
    • Lisätietoja HY:n FAIRdata-PAS palvelusta täällä.


Lisäohjeita

Five steps to decide what data to keep (DCC, UK)
HY:n asiakirjojen säilytysohje (Flamma)
Aineiston hävittäminen (Aineistonhallinnan käsikirja, Tietoarkisto)











6. Data management responsibilities and resources6. Aineistonhallintaa koskevat vastuut ja resurssitMUUTOSLOKI/KOMMENTTISARAKE

6.1 Who (for example role, position, and institution) will be responsible for data management (i.e., the data steward)?

6.1 Kuka (esim. tehtävä ja laitos) vastaa aineistonhallinnasta (ns. tietovastaava)?

Summarise and describe the roles and responsibilities here. Answer the following questions:

  • Who is responsible for data management tasks?
  • Who is monitoring data protection and information security?

Tips for best practices

  • Are data management responsibilities allocated to one person, or is the whole research group involved?
  • Who is responsible for ensuring that everyone has received the necessary training and everyone follows same practices.  

Kerro aineistonhallintaan liittyvät roolit ja vastuut tässä kohdassa.  Vastaa seuraaviin kysymyksiin:

  • Kuka vastaa aineistonhallintaan liittyvistä tehtävistä?
  • Kuka vastaa aineiston tietosuojasta ja -turvasta sekä näiden valvonnasta?

Hyviä käytäntöjä

  • Onko aineistonhallinta tietyn henkilön vastuulla vai onko se koko tutkimusryhmän vastuulla?
  • Kuka vastaa siitä, että kaikki ovat saaneet tarpeellisen koulutuksen ja yhteisistä käytänteistä on sovittu?




6.2 What resources will be required for your data management procedures to ensure that the data can be opened and preserved according to FAIR principles (Findable, Accessible, Interoperable, Re-usable)?

6.2 Mitä resursseja aineistonhallinta edellyttää, jotta voit varmistaa, että aineisto voidaan avata ja säilyttää FAIR-periaatteiden (ks. edellä) mukaan?

Describe what resources (time and workload) are needed for data management? The better the planning for data management in the beginning of the project, the less work is needed when data is opened and preserved.

Tips for best practices

  • Estimate whether expert help/an assistant is needed for data management, data preservation, and data sharing tasks.
  • Give an estimate of how much time is needed for data documentation and cleaning to prepare the data (not results) to be opened: 1–2 h weekly, one day per month, 1–2 weeks before publishing, or some other time estimate.
    • Data documentation and cleaning means, for example, producing metadata (section 3.1), anonymising sensitive data, arranging data, transferring data etc.
    • It is recommended to keep documentation up to date throughout the project life cycle.
  • Specify your data archiving, opening, and publishing costs in the budget according to funder requirements.


Mitä resursseja (ajalliset & työmäärä) aineistonhallintaan tarvitaan? Mitä paremmin tutkimusaineiston hallinta on suunniteltu ja toteutettu jo tutkimushankkeen alussa ja sen aikana, sitä vähemmän työtä tarvitaan aineiston avaamisessa ja arkistoinnissa.

Hyviä käytäntöjä

  • Arvioi, edellyttääkö aineiston hallinnointi, säilyttäminen ja jakaminen asiantuntija-apua / palkattua työntekijää.
  • Anna arvio ajasta, joka menee data-aineiston (ei tulosten) siistimiseen ja dokumentointiin julkaisukuntoon. Esimerkiksi: siihen käytetään viikoittain aikaa 1-2 h, kuukaudessa päivä, 1-2 viikkoa ennen arkistointia tms.
    • Aineiston siistiminen ja dokumentointi tarkoittaa muun muassa metatiedon tuottamista (kohta 3.1), henkilötietoa sisältävän aineiston anonymisointia, aineiston valintaa, järjestelyä ja siirtämistä.
    • On suositeltavaa pitää dokumentointi ajan tasalla koko tutkimuksen elinkaaren ajan.
  • Erittele aineistonhallintakustannukset budjetissa rahoittajan ohjeiden mukaisesti.