研究者のための研究データマネジメント[2022年度版]

講座内容

研究支援者としての目線から、大学や研究機関等に所属する研究者の方に向けて作成された教材です。

研究データ管理の場面に応じた12のテーマ別に分かれており、研究者自身が本教材によって必要な知識を得ることを想定しています。

学習時間の目安：約4時間

１．研究前：外部資金の取得（学習時間：約5分）

外部資金の取得にあたり、研究データ管理との関連の観点から押さえておきたいポイントを学びます。

＜トピック＞

1. はじめに

2. 外部資金取得と研究データ管理

3. 適切に管理するための計画策定

4. 研究助成機関のデータポリシーの確認

5. 所属機関の規程類や情報インフラ等を確認する

6. 研究助成機関のデータポリシー対応に向けた、所属機関への働きかけ

２．研究前：申請書類（DMP）の作成（学習時間：約9分）

データ管理計画（DMP）の作成方法を学びます。

＜トピック＞

1. はじめに

2. データ管理計画（DMP）自体についての基本知識を得る

3. DMP作成の流れ

4. センシティブデータの適切な取り扱い

5. DMP作成補助ツールを活用する

6. 他者のDMPを事例として参照する

7. DMP草稿のブラッシュアップを行い申請書類として完成させる

8. DMPの更新

３．研究前：所属機関のインフラ活用（学習時間：約6分）

研究データ管理を行う上で必要となる所属機関のインフラの活用について学びます。

＜トピック＞

1. はじめに

2. DMPに沿った研究データ管理を行う

3. 支援部門との連携例：共同研究契約の締結

4. 共同研究契約書、NDA（秘密保持契約）の取り交わし①

5. 共同研究契約書、NDA（秘密保持契約）の取り交わし②

6. 研究データ管理に用いるシステム・ストレージ

7. 研究データ管理に用いるソフトウェアの選択

8. データ公開先の要件整理

４．研究中：研究データの保存（学習時間：約19分）

研究データの保存先を検討する上でのポイント、情報セキュリティ対策、バックアップをする時の注意点などを学びます。

＜トピック＞

1. はじめに

2. 研究データ管理が求められる背景を理解する

3. 所属機関の研究データ保存に関するガイドライン、研究助成機関のデータポリシーを把握する

4. 研究データに関する倫理的な問題・法的な問題を理解し、適切な利用・管理が必要なことを認識する

5. 研究データを機密性、完全性、可用性の観点から格付けする

6. 機密性についての格付けの定義例

7. 完全性・可用性についての格付けの定義例

8. 情報の種類に応じて適切に研究データを管理する

9. センシティブデータとは

10. センシティブデータを取り扱う際に注意すること

11. 保存場所を選択する

12. 研究データの保存場所の種類

13. ハードウェアの購入や、オンラインストレージの契約をする上で注意すること

14. 研究の段階に応じて保存先を選択する

15. 研究活動に用いられるデバイスの情報セキュリティ対策

16. バックアップの設定をする

17. バックアップをする上で注意すること

18. 各種フォーマットの長所・短所等を理解し、研究のニーズに合ったフォーマットを決定する

19. データのフォーマット変換を行う

20. 電子ラボノートの導入・活用を検討する

21. 研究データの保存

５．研究中：データの検索・発見・収集（学習時間：約9分）

既存の研究データの検索・発見・収集方法を学びます。

＜トピック＞

1. はじめに

2. 研究の際に用いるデータ

3. データの検索方法

4. データを利用する

5. 識別子

６．研究中：データ分析（学習時間：約8分）

実際の研究データを分析するにあたってのポイントや注意点について学びます。

＜トピック＞

1. はじめに

2. 分析対象データの規模や構造を把握する

3. 主なデータ分析の方法の理解

4. データに応じた適切な分析環境の要件を把握する

5. 研究に適した分析ツールを選択する

6. 分析用のサーバやフォルダを選択する

7. 選択したサーバやフォルダへのデータ移転を実施する

8. 機関内で何らかの支援を受ける事が可能か確認する

9. データの前処理とは

10. データクリーニング用のソフトウェアなどの活用

11. 分析ツールに沿ったフォーマットへの変換を実施する

７．研究中：加工・分析中のデータ管理（学習時間：約8分）

データを用いた研究を実施する際の、データの加工及び分析中のデータ管理について学びます。

＜トピック＞

1. はじめに

2. データの内容理解と組織化

3. データ文書とは

4. データ文書の具体例

5. データ文書の種類・レベル

6. データファイルの組織化・管理

7. バージョン管理とは

8. バージョン管理を実践する

9. データファイル名のルール設定

10. ファイル名の構成

11. 文脈の保存・一貫性のあるルール

12. データリポジトリの活用

８．研究中：DMPの更新（学習時間：約7分）

DMPを更新する際におさえておきたいポイントについて学びます。

＜トピック＞

1. DMPの更新

2. 研究データ管理におけるDMPの利活用

3. DMPを継続的に確認・更新する体制・フローの構築

4. DMPの更新における研究者の責務

5. どのようにDMPを確認、更新するか

6. 確認・更新すべき事項

7. DMP作成補助ツールによるDMPの共有と更新

8. DMP更新にあたり必要な体制

9. いつ、どの程度の間隔で更新するか

９．研究後：データの引用（学習時間：約3分）

データを引用する意義とその方法について紹介する。

＜トピック＞

1. データの引用

2. 意義

3. データ引用の方法

4. データリポジトリによる引用のサポート

5. データ引用のツール

10．研究後：データの公開方針の決定（学習時間：約5分）

データの公開方針の決定について学びます。

＜トピック＞

1. データの公開方針の決定

2. データの公開・非公開、それぞれの場合のメリット・デメリットを把握する

3. データの共有・公開が義務付けられる場合／制限される場合

4. 出版社によるデータポリシー

5. 所属機関／研究助成機関のポリシー

6. 公開が制限される研究データの具体例

7. 要請や制約を把握し、事前に必要となる許諾取得や責任者の決定等を行う

11．研究後：リポジトリへのデータ登録（学習時間：約10分）

リポジトリへのデータ登録について学びます。

＜トピック＞

1. はじめに

2. データリポジトリ

3. 登録先リポジトリを選択する

4. FAIR原則

5. リポジトリへの登録手順

6. メタデータ入力：識別子

7. 研究データにDOIを付与する

8. メタデータ入力：ライセンス

9. ライセンスツールの種類

10. リポジトリで使用できるライセンスツール

11. ライセンシングのガイドライン

12．研究後：データ論文を通じたデータ公開（学習時間：約7分）

データ論文を通じたデータ公開について学びます。

＜トピック＞

1. はじめに

2. 各分野で代表的なジャーナル（含むデータジャーナル）がデータ論文を受け付けているか把握する

3. データジャーナルの例

4. 投稿先を絞り込む

5. 選択したジャーナルの出版ポリシーを評価する​

6. 査読・出版プロセスにおけるデータの取扱いを確認する

7. 論文との整合性を確認する

8. データを拡散・リンクさせるためのメタデータ整備

9. データの経済的価値の保持・評価・プロモーション（データの売り込み等）を行う