Avoimen tieteen teemaviikolla palkitaan vuosittain yliopiston taho, joka työllään edistää tieteen avoimuutta. Järjestyksessään kahdeksas avoimen tieteen edistäjän kunniakirja luovutettiin SmartSleep Labille Kuopion kampuksella 24.10.2023. Kunniakirjan ottivat vastaan yliopistotutkija, projektipäällikkö Samu Kainulainen ja laboratorioinsinööri Teemu Laitinen.
Kirjastonjohtaja Ari Muhonen ja tietoasiantuntija Kaisa Hartikainen luovuttivat kunniakirjan Samu Kainulaiselle ja Teemu Laitiselle. | Kuva | Photo: Raija Törrönen
SmartSleep Lab on avoimen tieteen periaatteisiin perustuva tutkimuslaboratorio, joka tarjoaa unitutkimukselle ainutlaatuiset puitteet ja mahdollistaa terveysteknologiatoimijoille monipuolisen testausympäristön. Tutkimus-, kehitys-, innovaatio- ja opetustoimintaan kehitetty avoimen datan unitutkimuslaboratorio on unen, vireystilan ja fysiologisten toimintojen mittaamiseen keskittyvä laboratoriokokonaisuus. SmartSleep Lab on esimerkki sairaalan, yliopiston, ammattikorkeakoulun ja yritysten tiiviistä yhteistyöstä.
Unitutkimuslaboratorion avulla tuotetaan anonymisoitua vapaaehtoisilta kerättyä tietoa avoimen tieteen periaattein julkaistavaan unidatapankkiin. Ennestään avointa tietoa terveestä unesta on saatavilla vähän. Avoimia uniaineistoja voidaan hyödyntää lukuisiin suomalaisiin ja kansainvälisiin tutkimuksiin sekä diagnostisia menetelmiä ja terveysteknologisia laitteita kehittävien yritysten käyttöön.
UEF-kirjasto arpoo vuosittain 100 euron stipendin edeltävien 12 kuukauden aikana pro gradu -tutkielmansa tai syventävien opintojen opinnäytteensä avoimesti julkaisseiden UEFin opiskelijoiden kesken. Tämän vuoden stipendin arvontaan osallistui 49 opiskelijaa ja onni suosi Visa Pyytä (laskentatoimi ja yritysjuridiikka). Onnittelut voittajalle!
Vinkki nykyisille tutkielmantekijöille: Arvontalomakkeelle pääsee kirjaston muistilistalta tai Kamun Opinnäytteet -sivulta. Seuraava arvonta on vuoden 2024 OA-viikon yhteydessä.
Open Science Award
Each year, during the Open Science Week a UEFian (person or unit) is awarded as the contributor for open science and open access. The award was now given for the eighth time and handed over to SmartSleep Lab, represented by senior researcher, project manager Samu Kainulainen. and laboratory engineer Teemu Laitinen.
SmartSleep Lab is a research laboratory based on the principles of open science, which offers unique facilities and opportunities for sleep research and enables health technology actors to have a versatile testing environment. The open data sleep research laboratory, developed for research, development, innovation, and teaching activities, is a laboratory complex focused on measuring sleep, alertness, and physiological functions. SmartSleep Lab is an example of close collaboration between the hospital, university, university of applied sciences and companies.
The sleep research laboratory allows the production of anonymised data collected from volunteers to be published in an open sleep data bank according to the principles of open science. Previously, there has been little open information available on healthy sleep. Open sleep datasets can be used for numerous Finnish and international studies as well as for the use of companies developing diagnostic methods and health technology devices.
Iloiset palkitut | Happy awardees. Kuva | Photo: Raija Törrönen
Open thesis raffle winner
Every year, UEF Library raffles off a grant worth EUR 100 among UEF students who published their master’s thesis open access during the preceding 12 months. This time 49 students signed up for the raffle and the Fortune smiled on Visa Pyy (Faculty of Social Sciences and Business, Department of Business, accounting and business law). Congratulations!
Kaisa Hartikainen, tietoasiantuntija | Information specialist Tuulevi Ovaska, erityistietoasiantuntija | Senior information specialist Opetus- ja tietopalvelut | Training and information services Tomi Rosti, tietoasiantuntija | Information specialist Avoin tiede | Open science
Itä-Suomen yliopistossa on paneuduttu viime vuosina tutkimusdatan hallinnan tukipalveluiden kehittämiseen. Tätä työtä ovat tehneet kirjaston tietoasiantuntijat, aluksi muiden tehtäviensä ohella ja sittemmin erillisen projektin turvin. Kaksi vuotta sitten, talvella 2021, käynnistyi kirjaston koordinoima projekti “Datatuen kehittäminen osana tutkimuksen tukea”. Projekti päättyi 31.12.2022. Sen kattotavoitteeksi määriteltiin toimivan palvelun, osaamisen ja asiantuntijaverkoston kehittäminen yliopiston tutkimusdatan tukipalveluun.
Tässä blogissa kerromme, miten projektin tavoitteet ovat toteutuneet ja mitä datatuen perustoiminnassa on työn alla.
Datatuen kehittäminen osana tutkimuksen tukea: projektin alkumetrit ja tavoitteiden täsmentyminen
Viime vuosina tutkimusdatanhallinta on noussut vahvasti esiin avoimen tieteen yhteydessä. Osaltaan tähän on vaikuttanut alati kasvava tutkimusdatan määrä sekä uusien dataformaattien ja -settien monimuotoisuus. Tutkimusdatan avaamisesta on tullut ainakin puheen tasolla yleinen tavoite ja samalla on herätty datanhallinnan toteuttamisen käytäntöihin, jotta dataan liittyvät eettiset ja juridiset seikat voidaan huomioida hallitusti ja riskit ennakoiden. Samalla tutkijoiden tukitarpeet ovat lisääntyneet huomattavasti.
UEFilla on ollut tutkimusdatan hallintaan liittyviä tukipalveluita jo useamman vuoden. Palvelut ovat kuitenkin olleet osin hajallaan, niitä ei tunneta, eikä siten löydetä, mikä kävi ilmi vuosina 2019 ja 2020 UEFin tutkijoille toteutetuissa kyselyissä. Kyselyt vahvistivat myös sen, että käyttäjälähtöisten tukipalveluiden kehittämiselle on kasvava tarve. Tutkijat kaipaavat usein nopean vastauksen johonkin tiettyyn ja vahvasti sidonnaiseen ongelmaan, jolloin yleistason ratkaisut eivät välttämättä sovellu useamman tukipyynnön ratkaisuiksi.
Helmikuun alussa 2021 käynnistyneessä datatuen kehittämishankkeessa tarkoituksena oli jatkokehittää yliopistossa jo olevia palveluita, ei rakentaa uutta palvelua. Avuksi otettiin käyttäjälähtöisyyttä korostava palvelumuotoilu, jota hyödyntäen datatuen sisäisiä prosesseja pyrittiin selkeyttämään.
Projektiin palkattiin 12 kuukaudeksi kaksi tutkijataustaista suunnittelijaa eri tieteenaloilta. Tämä auttoi erilaisten tutkimusaineistojen tarpeiden ymmärtämistä jo heti projektin alkumetreiltä. Projektille saatiin jatkoa vuoden 2022 loppuun yhden projektisuunnittelijan palkkauksen ja yhden opintovapaan sijaisuuden turvin.
Projektin vetovastuussa oli kirjaston tietoasiantuntija, joka oli jo toiminut useamman vuoden tutkimusdatan hallinnan tukitehtävien parissa UEFissa. Ohjausryhmä tuki projektin etenemistä tarpeen mukaan tarkentaen, mihin seuraavaksi kannattaisi kiinnittää huomioita ja keihin yliopistolla voisi olla yhteydessä. Projektin alku, sen ohjausryhmä ja projektisuunnittelijat on esitelty maaliskuussa 2021 julkaistussa blogissa Datatuen projektisuunnittelijoiden terveiset.
Keväällä 2021 saimme ohjausryhmältä myös tehtäväksi hahmotella datatuen tiekarttaa, joka selventäisi UEFin kannalta akuuteimmat datatuen palvelutavoitteet. Jaottelimme tiekartan neljään keskeiseen teemaan: linjaukset ja strategiatyö, datatuen palvelut, datanhallinnan koulutukset ja datanhallinnan asiantuntijatyö. Linjaus- ja strategiatyössä osallistuminen kansalliseen ja kansainväliseen avoimen tieteen työryhmätoimintaan on tärkeässä roolissa. Tieteellisten seurain valtuuskunnan avoimen tieteen ja tutkimuksen koordinaatiossa tehdään parhaillaan perustavanlaatuista linjaustyötä, ja UEFin datanhallinnan parissa työskentelevät asiantuntijat ovatkin olleet siinä aktiivisesti mukana jo ennen datanhallinnan tukipalveluiden kehittämisprojektia, projektin aikana ja sen jälkeen. Datanhallinnan ja tutkimusaineistojen avoimuuden lisäämisen kannalta on tärkeä saada UEFin datapolitiikka päivitettyä. Sitä edistetään nyt UEFin tasolla kirjaston vetämässä Avoimen tieteen työryhmässä, joka aloitti toimintansa syksyllä 2022.
Kirjaston datatuesta yliopiston datatuen yhden luukun palveluksi
Tiekartan toinen kokonaisuus, datatuen palvelut, olivat kehittämishankkeen keskiössä. Jo ennen projektia toiminut aineistonhallintasuunnitelmien kommentointipalvelu tarjosi hyvän lähtökohdan, josta pystyimme jäsentämään kehittämistarpeita. Tavoitteena oli virtaviivaistaa keskitettyjen datatuen palveluiden tarjoamista yhdestä luukusta. Kommentointipalvelu auttoi myös pohjustamaan uutta tehtävää eli tutkimusinfrastruktuurien aineistonhallintalinjausten (ns. DMPol) kommentointia. Projektin ensimmäisellä kaudella saimme luotua pohjat uudistuville palveluille ja jatkokaudella pääsimme pilotoimaan niitä.
Datatuen palvelut ovat tyypillisesti laaja-alaisia, sillä usein tukipyyntöjen purkaminen vaatii moniammatillista yhteistyötä ja useamman asiantuntijan osaamista. UEFissa datanhallinnan tukipalveluista löytyy asiantuntemusta esimerkiksi avoimesta tieteestä ja sen vaatimuksista, tietosuojasta, tietoturvasta, IT-palveluista, tiedonhallinnasta ja sopimuslaista. Tukipalvelua koordinoi kirjasto. Tutkimusdatanhallinnan tukipalvelut koostuvat yleensä organisaation sisällä kehitettävistä ja tarjottavista palveluista sekä ns. kolmansien osapuolien palveluista, joita organisaatiot voivat hyödyntää, sillä kaikkea ei voi eikä kannata tehdä ja tuottaa itse. UEFissa hyödynnetään ja UEFin tutkijat käyttävät eri tarkoituksiin myös ulkopuolisia palveluita, kuten CSC:n laskentapalveluja, aineistonhallintasuunnitelman laatimiseen DMPTuuli-palvelua ja aineistojen tallentamiseen ja arkistointiin vaikkapa Kielipankkia tai Tietoarkistoa. Tätä osin hajanaista kokonaisuutta halusimme saada paremmin haltuun.
Tutkimusinfrastruktuurit ovat lähellä tutkimusdatanhallinnan teemoja. Tutkimusinfrastruktuurit tuottavat usein suuriakin määriä dataa. Laitteiden lisäksi ne voivat käsittää alustoja tai palveluita, jotka pitävät sisällään esimerkiksi alakohtaisia tietoaineistoja. Siten tutkimusinfrastruktuurit voivat toimia myös erilaisten datanhallinnan teknisten ratkaisujen ajureina. UEFin tutkimusinfrastruktuuriohjelmassa (2021–2024) käynnistyi infrakoordinaattorien toiminta loppuvuodesta 2021. Tämä tarjosi omalle hankkeellemme erinomaisen mahdollisuuden verkostoitua tutkimusinfran osaajien kanssa. Yhytimme myös esimerkiksi tiedekuntien dekaanit ja varadekaanit ja järjestimme tutkijoille suunnattuja työpajoja. Kaikissa tapaamisissa kävi vahvasti ilmi tahto tehdä yhteistyötä levein hartioin, jotta vältettäisiin hajallaan olevan tieto ja päällekkäinen tekeminen.
Palvelumuotoilu kehittämistyön avuksi
Kehittämishankkeessa tavoiteltiin siis aiempaa selkeämpää ja jäsennellympää datatukipalvelua, jossa datanhallintaan liittyvä tieto olisi keskitetysti saatavilla yhden luukun palveluna. Tätä lähdettiin työstämään hankkeelle räätälöidyn palvelumuotoilukoulutuksen avulla. Kouluttajana toimi Sanna Soppela UEFin Jatkuvan oppimisen keskukselta. Koulutus- ja sparrauskerrat kokosivat yhteen datatuessa toimivaa verkostoa. Pääsimme yhdessä määrittelemään keskeisiä kohderyhmiä palvelulle, palvelun tarkoitusta ja käytännön järjestämistä palvelukanavineen. Pitkin matkaa työstimme palvelulupausta eli niitä yhteisen palvelun sisältöjä ja resursseja, joihin datatukea tuottavat yksiköt voivat sitoutua.
Nopeat ja kevyestikin rakennetut palautetoteutukset ovat osa palvelumuotoilun laajaa työkalupakkia. Tapaamiskertojen välillä pääsimmekin myös testaamaan suunnittelemiamme ratkaisuja palvelun keskeisimpien kohderyhmien kanssa. Punaiseksi langaksi yhden luukun palvelulle muodostui melko pian tuen saaminen oikeaan aikaan. Jäsentelimme datanhallintaan liittyviä teemoja tutkimuksen elinkaaren mukaiseksi palveluksi, jolloin tutkija ihannetapauksessa saa tarvitsemansa tuen aina kulloiseenkin tutkimusvaiheeseen selkeästi ja yhdestä paikasta. Palvelumuotoilun yksi konkreettinen tulos näkyy mainiosti UEF Datatuen verkkosivulla, joka myös tutkijoilta saadun palautteen perusteella haluttiin avoimeksi ja melko kattavaksi tietolähteeksi. Painotus ei siten olisi vain lukuisten linkkien tarjoamisessa, vaan keskeistä tietoa olisi avattu myös suoraan verkkosivustolle.
Toinen tärkeä palvelukanava on ollut uuden palvelunhallinta- eli tikettijärjestelmän käyttöönotto myös datatuen palveluissa; Hanketta edeltävällä ajalla datatukeen tulleita palvelupyyntöjä käsiteltiin sähköpostitse. Jos verkkosivut konkretisoivat datatuen palvelua tuen tarvitsijan kannalta, niin tikettijärjestelmä tekee eräällä tapaa sitä samaa tuen tuottajien näkökulmasta. Palvelumuotoilu terävöitti tutkimusaineistojen tuen parissa olevaa verkostoa, joka on nyt selkeämmin jäsennelty niin sanottuihin datatuen ydintoimijoihin ja laajempaan tutkimusaineistojen tuen verkostoon. Prosessi selkeytti myös palvelun brändäystä ja viestintää uudistuneen yhden luukun palvelun nimen vakiintuessa UEF Datatueksi. UEF Datatuen ydintoimijat ovat aktiivisesti mukana esimerkiksi datatuen tukipyyntöjen purkamisessa, ja nämä asiantuntijat kokoontuvat säännöllisesti noin kerran kuussa. Laajemman verkoston kokoonpano on joustava ja jäsenistössä on vaihtuvuutta. Se kokoontuu muutaman kerran lukukaudessa ajankohtaisten asioiden äärelle. Koordinaation ja UEFin datatukipalvelun vetovastuun tärkeys tuli selkeästi esille.
Datatuen palveluiden kehittämisen tiekartan kolmantena pääteemana on datanhallinnan koulutus. Vaikka opetus ja koulutus eivät sellaisenaan kuuluneet projektimme alkuperäisiin tavoitteisiin, on niiden merkitys datanhallinnan palveluissa ja niiden jatkuvuuden takaamisessa suuri. Koulutus on osa palvelua ja vastaa osaamistasojen saavuttamisen tavoitteisiin eri vaiheessa opinto- ja tutkimuspolkuja. Osaamistasoista on käyty paljon keskustelua muun muassa kansallisessa avoimen tieteen työryhmätyössä, mihin osallistuimme aktiivisesti. Olimme myös projektilaisina mukana oman kirjastomme aineistonhallinnan opetuksen kehittämisessä.
Aineistonhallinnan jäsentynyttä osaamista peräänkuulutetaan jo perusopintovaiheessa. Kansallisesti on asetettu tavoitteeksi, että vuoteen 2024 mennessä opinnäytetyön ohjaajat pystyvät arviomaan ja kommentoimaan opiskelijoiden aineistonhallintasuunnitelmia osana ohjaustyötään. Datanhallinta sisältyy – tai saattaa sisältyä – jo nyt luonnollisena osana opinnäytetyön ohjaukseen, mutta jatkossa tavoitteena on tarkastella datanhallintaa kokonaisuutena sekä kirkastaa myös opiskelijalle, mistä datanhallinnassa on kyse. Kirjastossa toteutettiin aiheesta kysely oppiaineiden opettajille ja opinnäytetyön ohjaajille loppukeväästä 2022. Siihen saatiin 130 vastausta kaikista tiedekunnista ja useimmilta laitoksilta tai osastoilta. Viesti oli selvä: Aineistonhallinnan opetukseen kaivataan tukea Itä-Suomen yliopistossa (ks. blogikirjoitus tuloksista).
Kouluttamisen teemaan liittyy erottamattomasti myös datatuen kehittämisen tiekartan neljäs kokonaisuus, datanhallinnan ammattilaisuus. Projektin kuvauksessa hankkeen yhdeksi tavoitteeksi oli asetettu tiedekuntien parempi linkittyminen datatukeen. Sitä kautta ryhdyimme pohtimaan datanhallintaan liittyvää osaamista ja osaamistarpeita ja melko pian totesimme, että datanhallinnan asiantuntijuus ja ammattilaisuus ovat erottamattomasti osa datatuen kokonaisvaltaista kehittämistä. Tiedekuntien näkökulmaa huomioiden laadimme sisäiseen käyttöön selvityksen, jonka tavoitteena oli tuottaa suosituksia siitä, millaista tieteenalakohtaista asiantuntijuutta tarvittaisiin täydentämään datatukea. Tässä meille hyödyllistä taustatietoa tarjosi Helsingin yliopiston koordinoima lukupiiri, jossa tutustuttiin erilaisiin eurooppalaisiin toteutuksiin datanhallinnan ammattilaisuuden ja ns. data stewardshipin määrittelyssä ja kehittämisessä. Lukupiiri toimi ponnistuslautana myöhemmin vuonna 2021 aloittaneeseen Avoimen tieteen ja tutkimuksen työryhmään, jossa edistetään datanhallinnan asiantuntijuuden tunnistamista, terävöitetään työrooleja sekä tarkennetaan erilaisia työnimikkeitä ja suunnitellaan alalle kouluttautumista.
Datatuen pysyvyys
Koordinaation merkitys tulee esiin kaikessa tutkimusdatanhallintaan liittyvässä tukityössä. Tutkimusaineistonhallinnan tuen kokonaisuudessa ja asiantuntijuuksia määriteltäessä erityistä huomioita on myös kiinnitettävä siihen, että tutkimusaineistot ovat eri aloilla erilaisia. Aineistojen uudelleenkäytön tarpeet ja tavat vaihtelevat tutkimusalasta toiseen ja niihin kohdistuu valtava toimenpiteiden ja hallinnan käytäntöjen kirjo. Osaamistasot ja -vaatimukset liikkuvat teknisestä datanhallinnasta tutkimusaineistojen hallinnan kokonaiskuvan ymmärtämiseen. Yksi asiantuntija ei pysty vastaamaan kaikkiin vaatimuksiin eivätkä yhden tieteenalan osaamisvaatimukset saa määritellä koko kenttää. Siksi on ehdottoman tärkeää, että jokainen tutkimusala ja -aineistotyyppi saa äänensä kuuluviin ja tarvitsemansa palvelut ja infrat. Sen mahdollistaa pysyvä, yliopiston yhteinen datatuki, joka yhdistää eri asiantuntijat verkostoksi palvelun taustalle. Yliopistossamme ollaankin hyvällä tiellä. Projektin päätyttyä kirjastolle on saatu kaksi uutta työtehtävää, joiden toimenkuva liittyy täysimääräisesti datanhallinnan tukeen ja koulutukseen. Tiedekunnissakin tapahtuu: Yhteiskuntatieteiden ja kauppatieteiden tiedekunnassa aloittaa keväällä tiedekunnan yhteinen datanhallinnan asiantuntija. Tästä on ilo jatkaa yhteisen palvelun ja osaamisen kehittämistä.
Kuva | Source: Alexa, Piaxabay (CC0)
In recent years, the University of Eastern Finland has focused on the development of research data management support services, initially alongside the other tasks of the library’s information experts and later with the support of a separate project. Two years ago, in the winter of 2021, the project “Development of data support as part of research support” started, coordinated by the library. The project ended on 31 December 2022. Its overarching goal was defined as the development of a functional service, know-how and expert network for the university’s research data support service.
In this blog, we shed light on how the project’s goals have been realized and what is being worked on as part of the daily functions of UEF Data Support.
Development of data support as part of research support: the project’s initial meters and specification of goals
In recent years, research data management has strongly emerged in the context of open science. In part, this has been influenced by the ever-increasing amount of research data and the diversity of new data formats and data sets. Opening of research data has become a general goal, at least at the level of speech. And at the same time, there has been a wake-up call to implement data management practices, so that the ethical and legal issues related to data can be resolved in a controlled manner and in anticipation of risks. This has meant that the support needs of researchers have increased considerably.
UEF has had support services related to research data management for several years. However, the services have been scattered to some extent, they are not well known and thus cannot be found, which was evident in the surveys carried out for UEF researchers in 2019 and 2020. The surveys also confirmed that there is a growing need for developing user driven support services. Researchers often need a quick answer to a specific and very context dependent problem, and in such cases general-level solutions are not necessarily adequate.
The purpose of the “Development of data support as part of research support” project, coordinated by the library, was not to build a new service from scratch but rather to develop the existing support services of the university. With an emphasis on making the services more user driven, service design was utilised in clarifying the internal processes and external service model of data support. Two project planners with a research background from different disciplines were hired for the project for 12 months, which helped to increase understanding about the varying needs of different research disciplines and datatypes from the very beginning of the project. The project was extended for one additional year, until the end of 2022, thanks to the hiring of one project planner and one substitute on study leave.
The project was led by the library’s information specialist, who had already worked for several years in research data management support tasks at UEF. A steering group was set up in support of the project progress, with a task of clarifying what should be paid attention to next and who was the most suitable contact person at the university in various topics. The beginning of the project, its steering group and the project planners are presented in the blog “Greetings from the data support project planners” published in March 2021.
In the spring of 2021, the steering group gave us a task to begin outlinining a road map for data management support services on a longer time span, which would help in delineating the most acute service goals of UEF. We divided the roadmap into four key themes: policies and strategy work, data support services, data management training and data management expert work. Participation in national and international open science working groups plays an important role in the policy and strategy work. Fundamental policy work is currently being conducted in the coordination of open science and research by the Federation of Finnish Learned Societies, and the experts working on data management at UEF have been actively involved in it before, during and after the data support development project. In terms of data management and increasing the transparency of research materials, it is important to have UEF’s data policy updated, and this is now being promoted at UEF level in the Open Science working group led by the library. The working group has started its activities in autumn 2022.
From a library data support to a university one-stop shop data support service
The second entity of the road map, data support services, was also the focus of the development project. Even before the project, a commenting service for data management plans at UEF offered a good starting point from which we could structure the development needs. The goal was to streamline the provisioning of centralised data support services from a one-stop shop. The commenting service also helped to establish a new support task, namely the commenting of research infrastructures’ data management policies (so-called DMPol’s).
In the first season of the project, we were able to lay the foundations of the renewing services, and in the second season we proceeded to piloting them. Data support services are typically wide-ranging, because resolving support requests often requires the involvement and expertise of several professionals from different units. In the data management support services at UEF, you can find expertise in, for example, open science and its requirements, data protection, information security, IT services, information management and contract law. The support service is coordinated by the library.
Besides the services offered and developed within the organisation, there are also so-called third-party data management services that organisations can use, because organisations cannot and should not do everything by themselves. The third-party services utilised by UEF researchers cover various purposes, such as CSC’s computing services, the DMPTuuli service for preparing a data management plan, and the Language Bank of Finland or the Finnish Social Science Data Archive for storing and archiving research data, to name a few. We wanted to get a better hold of this partly fragmented whole.
Research infrastructures are close to the themes of research data management. Research infrastructures often produce large amounts of data, and in addition to equipment, they can also consist of larger entities that contain, for example, discipline-specific databases. Thus, research infrastructures can also act as drivers of various technical solutions for data management. A number of infrastructure coordinators started working at the end of 2021 as part of UEF’s Research infrastructure program (2021-2024). This offered our development project an excellent opportunity to network with experts on research infrastructures. We also brought together, for example, the deans and vice-deans of the faculties and organized workshops for researchers. All the meetings showed a strong will to cooperate with broad shoulders, in order to avoid scattered information and duplication of effort.
Service design to aid the development work
The development project aimed to build a clearer and more structured data support service, where information related to data management would be centrally available as a one-stop shop service. To help in achieving this goal, the project was able to utilise a tailored service design training package. The trainer was Sanna Soppela from UEF’s Continuing Learning Center. The service design training and sparring sessions brought together members of the UEF data support network. Together, we managed to define the key target groups for the service, its purposes, and the practical organisation including the main service channels. Along the way, we worked on a service promise, i.e. the contents and resources of the common service that the units producing data management support can commit to. Fast and light feedback implementations are part of the extensive toolbox of service design. Between the meetings, we were able to test our planned solutions with the most important target groups of the service.
Getting support at the right time soon became a red thread for the one-stop shop service. We organised the various data management themes into a service that aligns accordingly with the research life cycle, so that ideally the researchers get the support they need for each research phase clearly and from one place. One concrete result of the service design process can be seen perfectly on the UEF Data Support website. The construction of the website was influenced by feedback received from the researchers, with an aim to provide an open and a fairly comprehensive source of information. Instead of providing numerous links to other sources, the emphasis was on providing key information directly findable on the website.
Another important development of data support service channels has been the introduction of a new service management (aka ticket) system; During the period preceding the project, service requests that came to data support were handled via e-mail. If the website concretizes the data support service from the point of view of the support user, then the ticket system does the same from the point of view of the support producers. The service design training and process helped to clarify the UEF network involved in supporting research materials and data. The network is now more clearly structured into data support core operators and to a wider research materials and data support network. The process also clarified the branding of and communication about the service, as the name of the renewed one-stop shop service became fixed as UEF Data Support.
UEF Data Support’s core operators are actively involved in e.g. solving data management support requests, and these experts meet regularly about once a month. The composition of the wider network is flexible and there is some turnover in membership. The network meets a few times per semester to discuss current issues in data management. The importance of coordination and the main responsibilities underlying the UEF Data Support service became clearer during the service design process. We have discussed our experiences and thoughts about utilising service design for developing data support services in an article called “Better data support with service design” (Signum 2/2022).
Competence, training and expertise
The third main theme of the data support service development roadmap is data management training. Although teaching and training as such were not parts of the original goals of our project, their importance in data management services and in guaranteeing service continuity is major. Education is part of the service and meets the goals of achieving appropriate data management competence levels at different stages of studies and research career paths. There has been a lot of discussion about data management competence levels and skills, for example in the national open science working group, in which we actively participate in. As project planners, we were also able to take part in developing the UEF Library’s research data management teaching.
Structured expertise in data management is already being called for during the Bachelor degree phase, and a national goal has been set that by the year 2024, all thesis supervisors should be able to evaluate and comment students’ data management plans as part of their supervision work. Data management is already included – or may be included – in varying degrees as a natural part of thesis supervision. However, the future goal is to consider data management as an entity in order to clarify for the student what data management is all about. The library conducted a survey on the topic for subject teachers and thesis supervisors during late spring of 2022. The survey garnered 130 responses from all faculties and most departments. The message was clear: Support is needed for the teaching of data management at the University of Eastern Finland (see the blog post about the results).
The theme of training is also inextricably linked to the fourth entity of the data support development roadmap, the professionalisation of data management expertise. In the project description, one of the goals was to link the faculties to the data support services more efficiently. From this viewpoint, we started to think about the skills and competences needed for data management expertise and pretty soon concluded, that the professionalisation of data management is an inseparable part of the overall development of data support. Taking into account the faculties’ perspective, we prepared a report for internal use, the aim of which was to produce recommendations on the types of discipline-specific expertise and skills needed to supplement the university data support service. In preparation of the report, were gained useful background information by attending a study circle coordinated by the University of Helsinki, where we got to know various European solutions in implementing the professionalisation of data management experts and on defining and developing data stewardship in general. The study circle served as a springboard for the Open Science and Research Working Group, which started later in 2021 and aims to promote the identification of expertise in data management, to sharpen job roles and specify various job titles, and to plan training of professionals in the field.
The continuity of data support services
The importance of coordination emerges in all support work related to research data management. From the perspective of general research data management support and when defining skills and expertise, special attention must also be paid to the fact that, despite the similarities among some disciplines, the research materials and data tend to differ depending on the field of study. Hence the needs and ways of reusing research materials vary from one research field to another and are subject to a huge range of procedures and management practices. Competence levels and requirements move from technical data management to understanding the overall picture. One expert cannot meet all requirements, and the competence requirements of one discipline must not define the entire field. That is why it is absolutely important that each field of research and type of data gets its voice heard and the services and infrastructure it needs.
This is made possible by the university’s permanent and shared data support, which connects different experts into a network behind the one-stop shop service. At our university, we are on the right path. Since the development project has come to an end, the UEF Library has received two new positions, where the job descriptions are specific to data management support and training. Things are also moving forward in the faculties: the Faculty of Social Sciences and Business Studies will have a joint data management expert in the spring. It is a pleasure to continue the development of joint services and to build expertise together.
Niina Nurmi, tietoasiantuntija | Information specialist
Manna Satama, tietoasiantuntija | Information specialist
Tutkimuksen tuki | Research support
Opetus- ja tietopalvelut | Training and information services
Kirjasto toteutti ohjaajille ja opettajille loppukeväästä kyselyn opinnäytetöiden tutkimusdatan hallinnasta. Kyselyyn saatiin 130 vastausta lyhyessä ajassa ja keskellä kevään kiireitä – kiitos siis teille vastaajille! Ilahduttavasti vastauksia tuli jokaisesta tiedekunnasta ja lukuisista oppiaineista. Emme ole vielä kerenneet analysoimaan kyselyn tuloksia perusteellisesti, mutta halusimme kuitenkin tuoreeltaan kertoa ensituntemuksia. Tästä on sitten hyvä jatkaa perusteellisemmin kesän jälkeen ja uusin voimin.
Aineistonhallintasuunnitelma ja datanhallinnan taidot
Kyselyn taustalla on osaltaan kansallinen linjaus tutkimusaineistojen ja -menetelmien avoimuudesta, jossa yhtenä tavoitteena on opiskelijan aineistonhallintasuunnitelman eli DMP:n (Data Management Plan) arviointi ja kommentointi osana opinnäytetyön ohjaajan ohjaustyötä. Tämän pitäisi tapahtua vuoteen 2024 mennessä. Tällä hetkellä perusopiskelijoiltahan ei edellytetä aineistonhallintasuunnitelmaa, joten linjaus asettaa korkeakouluille uusia tavoitteita.
Kansallinen linjaus ei ole tietenkään ainoa syy nostaa esiin tutkimusdatanhallinnan taitoja. Tutkimusdatan hyvän hallinnan taidot tulevat tarpeeseen kenelle tahansa tiedon parissa työskentelevälle ihmiselle, sillä tiedon- tai datanhallinta on osa työelämän perustaitoja. Korkeakoulujen tehtävä on huolehtia siitä, että opiskelijoille on tarjolla tutkimusdatanhallinnan opetusta ja että ohjaajilla on riittävä tuki, jotta he pystyvät arvioimaan opiskelijoiden aineistonhallintasuunnitelmia. Tässäkin yhteydessä yliopiston eri asiantuntijoiden osaaminen kohtaa yli yksikkörajojen.
Taustoitimme kyselyä toteamalla, että tutkimusdatan hyvässä hallinnassa noudatetaan sellaisia datan käsittelyn ja tallennuksen toimia, jotka varmistavat tutkimustulosten toistettavuuden ja todennettavuuden sekä tutkimusdatan avaamisen ja uudelleen käytön lainsäädännön sallimin rajoin. Hyvä datanhallinta noudattaa siten FAIR-periaatteita eli data on löydettävissä (Findable), saavutettavissa (Accessible), yhteentoimivaa (Interoperable) ja uudellenkäytettävissä (Re-usable).
Taidot ja tuen tarpeet tutkimusdatanhallinnassa
Kyselyssä kartoitimme datanhallinnan teemojen käsittelyä perusopintojen eri vaiheessa sekä ohjaajien omaa osaamista ja tuen tarvetta mm. FAIR-periaatteista, datan omistajuudesta ja tietosuojasta, metadatasta sekä datan säilyttämisestä tutkimuksen aikana ja sen jälkeen. Datan säilyttämiseen tutkimuksen aikana olimme tässä kyselyssä sisällyttäneet mm. tietoturvallisen tallentamisen, käyttöoikeudet, varmuuskopioinnin ja tiedostomuodot.
Ensisilmäyksellä näyttäisi siltä, että datan säilyttämiseen liittyvät seikat ja tietosuoja-asiat ovat muita osa-alueita paremmin hallussa. Näitä myös usein opetetaan perusopinnoissa jollain tavoin. Tämä kertoo varmastikin osaltaan siitä, että niillä aloilla, joissa henkilötietojen käsittely on keskeistä, asiaan osataan kiinnittää ja kiinnitetään huomioita. Kaikki tutkimusdata ei luonnollisestikaan sisällä henkilötietoja, eikä tietosuoja nouse tuolloin esiin. Sen sijaan tutkimuksen toistettavuus tai vaikkapa datan kaupallinen potentiaali saattavat motivoida datanhallinnan taitojen huomioimista opetuksessa ja ohjauksessa.
Tutkimuksenaikaisen datan säilyttämiseen ja jakamiseen liittyvät käytännöt ovat nekin ohjauksen ja tutkimuksen arkea ja solahtavat luontevasti opetukseen ainakin joidenkin aineistotyyppien kohdalla. Aineistojen omistajuutta sekä avointa dataa ja sen saatavuutta käsitellään jonkin verran, mutta metadata ja FAIR-periaatteet tuntuvat jäävän hieman syrjään. Näihin teemoihin opinnäytetyön ohjaajat kaipaavat myös enemmän tukea.
Datanhallinnan opetus sopii vastaajien mielestä esimerkiksi tutkimusmenetelmäopintoihin, gradujen suunnitelma- ja tulosseminaareihin ja ennen kaikkea opinnäytetyöohjaukseen. Näissä datanhallinnan teema osuukin eittämättä otolliseen kohtaan opintoja. Vastauksista käy ilmi myös tutkimusaineistojen moninaisuus: toisaalla tarvitaan vahvaa tietosuojaosaamista, toisaalla suurten datamassojen käsittelyä ja joskus koko datanhallinta saattaa tuntua melko marginaaliselta.
Kesä saa kypsytellä kyselyn satoa. Tästä on hyvä lähteä yhdessä suunnittelemaan tutkimusdatanhallinnan osaamisen integrointia perusopintoihin ja pohtimaan, millä tavoin kirjasto voi ohjaajia tuossa työssä tukea.
Kuva | Image Harish Sharma (Pixabay).
UEF Library made a survey about research data management training during studies and master thesis supervision in late spring. Despite the hectic spring and short answering period, the survey received 130 answers –thank you responders! Delightfully, answers came from all faculties and several study subjects. We have not yet had time to thoroughly investigate the answers, but we would like to share our initial feelings about the responses. It will be easy to continue with a more profound analysis after the summer holidays have refreshed our thoughts.
Data management plan and data management skills
The motivation for the survey partially came from the national open science policy, where one goal is that all supervisors can evaluate and comment data management plans (DMPs) as a part of the thesis supervision. This should actualize by 2024 for Finnish higher education institutions, which is quite ambitious because currently the requirement to prepare DMPs as a part of master studies has not yet been implemented at all.
Of course, national policy is not the only reason to promote data management skills, because they are working life skills and relevant for all persons who work with data. It is utmost important for higher education institutions to ensure that students are taught data management skills and that the supervisors receive enough support to be capable of evaluating DMPs. This is where specialists should meet over departmental and administrative boundaries.
Prior to the survey, we informed participants that good data management follows practices that ensure the replicability and verifiability of results and enable opening and re-use of data within legislative boundaries. Good data management follows the FAIR-principles, meaning that data is Findable, Accessible, Interoperable and Re-usable.
Skills and training needs in research data management
We surveyed data management themes at various stages of studies, and supervisors’ skills and training needs regarding FAIR-principles, data ownership, data protection, metadata, and data storage during and after research. We included in the survey questions about safe data storage, user rights, back-ups, and file formats.
Data storage options and data protection issues are best known among supervisors, and they are often taught already during basic studies. This means that in those fields of study where handling personal data is crucial, teachers are also knowledgeable about the matter and pay attention to it. Naturally, not all data contains personal information, and data protection is not as critical in those fields – despite this, replicability of the study and commercial potential may motivate teachers to instruct and supervise data management skills.
Data storage during research and conventions about sharing of data are also part of everyday life in research and are a natural part of teaching regarding certain data types. Data ownership and open data are taught to some extent, whereas metadata and FAIR principles are taught rarely. These are also the themes where supervisors hoped to receive more guidance, according to our survey.
The survey respondents feel that data management skills would be optimally taught during research method courses, thesis seminars and supervision of master’s thesis. Indeed, this would be an ideal time to learn those skills as they can be applied immediately in practice. The responses also reflect the diversity of data types: in some fields data protection is crucial, elsewhere treatment of big data is important and, in another field, the need for data management skills may feel marginal altogether.
We will let summer ripen our harvest. This is good background information to start planning how research data management should be integrated to basic studies and contemplate how library could support supervisors in giving data management guidance to their students.
Kuva | Photo Roine Piirainen, CC0 (Kuvalähde | Image source: kuviasuomesta.fi by Markkinointitoimisto Tovari).
Manna Satama, tietoasiantuntija | information specialist
Helena Jäntti, tietoasiantuntija | information specialist
Niina Nurmi, projektisuunnittelija | project planner
Laura Parikka, tietoasiantuntija | information specialist
Taisa Sallinen, tietoasiantuntija | information specialist
Opetus- ja tietopalvelut | Training and information services