Einleitung

Die FAIR-Prinzipien enthalten Leitlinien für eine Datenverwaltungspraxis, die eine bessere Nachnutzbarkeit von Forschungsdaten unterstützt. Die Abkürzung FAIR bedeutet Findable (auffindbar), Accessible (zugänglich), Interoperable (interoperabel) und Reusable (wiederverwendbar). Jeder Buchstabe verweist auf ein Kernkriterium, das Nachnutzbarkeit ermöglicht. Jedem sind einige der insgesamt 15 Grundsätze zugeordnet, die genauer beschreiben, mit welchen Maßnahmen die FAIRness von Daten erreicht werden kann, um Forschungsdaten sowohl für Menschen wie auch Maschinen in bestmöglicher Weise verständlich und so offen wie möglich zugänglich zu machen.

Die FAIR-Prinzipien wurden erstmals im Jahr 2016 veröffentlicht. Obwohl sie ursprünglich aus den Lebenswissenschaften stammen, sollen sie auch in anderen Forschungsdisziplinen angewandt werden. Innerhalb kurzer Zeit wurden die Richtlinien breit rezipiert und implementiert. Sie bilden eine wichtige Grundlage etwa für Datenservices, fachspezifische Leitlinien und Forschungsinfrastrukturen. Förderprogramme der Europäischen Union und Förderinstitutionen wie die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) sowie zahlreiche Hochschulen haben die FAIR-Prinzipien in ihre jeweiligen Leit- und Förderrichtlinien aufgenommen. Sie sind grundlegender Bestandteil guter wissenschaftlicher Praxis und wurden in langfristig angelegten EU-Projekten wie etwa der European Open Science Cloud (EOSC) fest implementiert. Die Etablierung der FAIR-Prinzipien in übergeordneten Selbstverpflichtungen, Förderprogrammen und Infrastrukturprojekten hat eine enorme Wirkung entfaltet. Mit der EOSC in Verbindung stehen eine Reihe von Initiativen, Institutionen und Projekten, die die Etablierung eines FAIRen Forschungsdatenmanagements auf verschiedenen Ebenen unterstützen. Besonders sind hier die Research Data Alliance (RDA), die Go FAIR-Initiative, FAIRsFAIR, FAIRsharing und als deutsche Initiative die Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) zu nennen. Die FAIR-Prinzipien sind daher in den letzten Jahren zur bestimmenden Leitformel für nachhaltiges Forschungsdatenmanagement geworden. Die Akteure reagieren damit auf eine kritische Situation, in der fehlende Standards, offene rechtliche Fragen, Handlungsunsicherheiten und auch wettbewerbliche Vorbehalte den umfassenden und einfachen Zugang zu Daten blockieren. Die FAIR-Prinzipien bieten eine Reihe von Lösungen, um die enormen Potenziale auf dem Gebiet vernetzter Forschungsdateninfrastukturen möglichst uneingeschränkt zur Geltung kommen zu lassen.