Tutkimusaineisto haltuun! | Mastering the research data!

(Please, scroll down to read in English.)

Elokuun ensimmäisellä viikolla 2024 käynnistimme lähiopetuksen kirjaston organisoimalla Mastering the Research Data (Tutkimusaineisto haltuun!) -opintojaksolla. Aineistonhallinnan teemat ovat osa tutkimuksen ydintä ja tärkeitä työelämätaitoja, mutta siitä huolimatta niitä ei ole pidetty laajasti esillä syventävissä eikä jatko-opinnoissa. Kirjaston asiantuntijatiimi ottikin asiasta kopin, ja laittoi ehdotuksen uudesta aineistonhallinnan käytännön taitoja opettavasta kurssista Summer Schoolille. Opintojakson toteuttamista varten saimme myös yliopistolta rahaa opetuksen kehittämiseen. Tuloksena syntyi ainutlaatuinen ja monimuotoinen pilottihanke, jonka toteutuksesta oppivat sekä opiskelijat että kirjastolaiset!

UEF Summer School on Joensuun kampuksella elokuussa järjestettävä kahden viikon mittainen kesäopintomahdollisuus. Opetusta on tarjolla eri koulutusaloilla ja opetuskieli on englanti. Näinpä myös Mastering the Research Data pidettiin englannin kielellä, ja opiskelijoitakin oli vastaavan monitaustaisesti. Opetuksen pitäminen lähtökohtaisesti lähiopetuksena karsi jonkin verran lopullista osallistujamäärää, mutta pienempi ryhmä mahdollisti edukseen rennon ilmapiirin ja tiiviin ryhmäkeskustelun.

Aineistonhallinta ja tutkimuksen arki

Opintojakson kantava idea oli tutkimuksen arjen esimerkein herättää tieteiden- ja tutkimusaineistojen välistä ymmärrystä tutkimusaineistojen käsittelystä ja aineistonhallinnan ongelmista tai hyviksi havaituista käytännöistä. Halusimme sukeltaa aineistonhallinnan yleisestä ja usein melko vaikeaselkoisestakin ohjekielestä suoraan aineistonhallinnan toteuttamiseen tutkimusmetodien ja analyysin osana. Me aineistonhallinnan eräänlaiset generalistit olemme vahvasti sitä mieltä, että aineistonhallinta ja tutkimuksen tekeminen kulkevat niin tiiviisti käsi kädessä, että niiden erottaminen on mahdotonta ja turhaa. Halusimme testata, millä tavoin eri alojen tutkijat voivat jakaa ja saada uutta ymmärrystä aineistonhallinnan yleisen teeman alla ja miten tohtoriopiskelijat pääsisivät jo alkuvaiheessa mukaan tieteidenväliseen keskusteluun. Taustalla oli tietenkin vahvasti mukana tarve kehittää omaa opetustamme ja osaamistamme.

Saadaksemme monitahoisen kattauksen oli alusta asti selvää, että mukaan tarvitaan eri alojen tutkijoita – itse emme pystyisi tällaista kokonaisuutta toteuttamaan. Saimme opintojakson suunnitteluun tärkeää apua UEF Summer Schoolin akateemiselta johtajalta ja yliopistomme tutkijoilta, joista muutamat myös pitivät opintojaksolla asiantuntijaluentoja omasta tutkimuksestaan ja sen aineistonhallinnasta. Lähestyimme siis tutkijoita ennakkoluulottomasti pyynnöllä tulla pitämään luento elokuun alussa joko paikan päälle Joensuuhun tai etänä. Koska olimme saaneet kehittämisrahaa, pystyimme myös tarjoamaan pienen luentopalkkion. Tutkijat olivat kautta linjan innokkaasti mukana – kesälomakauteen sijoittuva ajankohta oli ainoa hieman hankala asia.

Me kirjaston vastuuopettajat esittelimme yleisesti aineistonhallinnan teemoja ja omista tutkimustoiminnastamme kummunneita kokemuksia ja näkökulmia, mutta erityisen arvokasta oli saada kuulla vierailevia luennoitsijoita, joista suurin osa oli oman yliopistomme väkeä.

Olimme sen tarkemmin ohjeistamatta antaneet luennoitsijoille toiveeksi, että he kertoisivat konkreettisin esimerkein oman alansa tai tutkimusdatansa aineistonhallinnan mistä tahansa vaiheesta, ongelmasta tai ratkaisuista. Luotimme siihen, että kaikki esimerkit antaisivat ajattelemisen aihetta kurssilaisille, vaikka heidän oma tutkimusalansa tai datatyyppinsä olisi jotain ihan muuta. Ja näin totisesti kävi: tuloksena oli uskomaton aarrearkku datanhallinnan suunnittelusta tarvittavaan osaamiseen ja kaikkea siltä väliltä.

Rutiinit, suunnittelu ja dokumentointi ansaitsemaansa arvoon

Taustasta riippumatta suunnittelu, rutiinien korostaminen sekä datanhallinnan ja tutkimusprosessin dokumentointi nousivat vahvasti esille. Anna-Maija Tolppanen kertoi mieleenpainuvan esimerkin, kuinka hyvän dokumentoinnin avulla voitiin vastata julkaisun arvioijien kysymyksiin, vaikka tutkimushankkeen henkilöt olivat vaihtuneet. Paula Rautionahon kokemus dokumentoinnin merkityksestä tuli esille juuri sellaisesta tilanteesta, jossa arvioijien pyytämää tietoa ei löytynyt aivan vaivattomasti. Hän myös korosti toistettavuuden kannalta validoinnin ja raportoinnin tärkeyttä, joiden puutteet liiankin usein tekevät tulosten toistamisesta mahdotonta, vaikka tutkimusolosuhteet olisivat samanlaiset. Outi Hakolan perusteellinen tapa dokumentoida kvalitatiivisen aineiston käsittelyä oli vaikuttava. Hakola osoitti, kuinka dokumentointi voi toimia tehokkaasti analyysin apuna ja dokumentoida myös tutkijan ajattelun kehittymistä.

Dokumentoinnin laatuun liittyy erottamattomasti rutiininomaisuus, jopa paikka paikoin tylsyys, josta Samuli Kaislaniemi kertoi arkistoista ja kirjastoista kerättävän aineiston kohdalla. Koska aineistonkeruu saattaa olla kallista ja aikaa vievää, keruumatkoilla jokainen hetki kannattaa käyttää hyväksi ja vaikkapa tylsillä junaosuuksilla kirjoittaa rutiininomaista dokumentaatiota. Hän muistutti myös aineiston pitämisestä järjestyksessä ja varmuuskopioituna sekä laadun kontrollin rutiineista mahdollisimman samanaikaisesti aineistonkeruun kanssa. Esimerkiksi arkistokäynnillä kuvattavan asiakirjan kuvanlaadun voi tarkistaa samoin tein eikä vasta kenttätyömatkan päätteeksi satojen kilometrien päässä alkuperäisestä aineistosta.

Entäpä datan laatu ja se kuuluisa metadata?

Datan laadunvalvonnan haasteista kansalaistieteen yhteydessä saimme kuulla Aaron Peltoniemen esityksessä. Pauli Miettinen puolestaan totesi, että datatieteessä ns. väärin kerätty data voi olla täysin käyttökelpoista – lopputuloksen kannalta sisältö ei ole olennaista. Laadullakin on siis monta eri näkökulmaa. Miettisen esitys oli myös erinomainen muistutus datan ja metadatan alakohtaisista määrittelyistä. Vaikka datanhallinnan yleisissä ohjeissa tuntuu korostuvan datan ja metadatan jonkinasteinen yksiselitteisyys, käytännössä näin ei välttämättä ole.

Tiina Ristikari havainnollisti yksittäisen metadatan merkitystä tutkimuksessa, jossa yksilöivä henkilötunnus on ikään kuin avain laajaan, vuosia kestävään pitkittäis- tai seurantatutkimukseen. Standardien merkitystä avasi Janne Capra oivallisella toteamuksella, että metadata on tutkijoiden yhteinen kieli. Hän myös muistutti, että standardinomaisuus pitäisi huomioida laitteidenkin kohdalla, jotta tutkijat ymmärtäisivät laitteiden mahdollisen yhteensopivuuden laitevalmistajien käyttämistä nimistä huolimatta. Leena Latonen korosti metadatastandardien merkitystä biolääketieteellisessä tutkimuksessa, jossa tutkimustulosten tai ideoiden patentointi on myös muistettava. Silloin tullaan jälleen kerran dokumentoinninkin tärkeyteen, mitä useampi luennoitsija korosti isojen datamäärien hallinnan yhteydessä.

Suurten datamäärien hallinnan esimerkkien lisäksi Ina Pöhner jakoi meille tosielämän – ja liiankin monelle tutkijalle varmasti tutun esimerkin automaattisen varmuuskopioinnin pettämisestä; varmuuskopioinnin suunnittelun ja tietoisen toteuttamisen merkitys tuli selvääkin selvemmäksi.

Aineistonhallinnan raameja datan elinkaaren eri vaiheissa: laki, etiikka ja osaaminen

Laki ja tutkimusetiikka ovat kaikessa tutkimuksessa läsnä mutta erityisesti silloin, kun käsitellään henkilötietoa. Mia Kilpeläinen puntaroi lainsäädännön ja tutkijan etiikan kulmakiviä – mikä on oikein ja mikä väärin. Tästäkin teemasta Mikko Laitinen ja Irene Taipale muistuttivat meitä lingvistiikan kontekstissa, kun aineisto on peräisin sosiaalisesta mediasta. Vaikka siis itse tutkimuskysymys ei pureutuisi jollain tapaa ns. sensitiivisiin teemoihin vaan esimerkiksi kielen ilmiöihin, tietosuoja on ensisijaisen tärkeä. Laitinen korosti myös tarvetta tieteenalat ylittävään yhteistyöhön, mikä mahdollistaa monipuolisen osaamisen ja sen, että kukin voi keskittyä siihen, minkä parhaiten taitaa.

Datanhallinta ei ole tosiaankaan aina helppoa tai vaivatonta, ja siinä tarvitaan rutkasti osaamista ja palveluita. Harri Kiiskinen valotti aineistonhallinnan asiantuntijan tärkeää roolia tutkimuksen koko elinkaaren aikana aina suunnittelusta loppusiivoukseen. Hän konkretisoi tätä mainiosti vertauskuvalla asiantuntijan merkityksestä jo datanhallinnan yhteisten linjausten teossa: päiväkodissakin tarvitaan selkeät säännöt, ennen kuin lapset päästetään sisään. Datanhallinnan resursointiin soisikin kiinnitettävän huomioita realistisin ottein.

Selkeiden palvelujen tärkeys aineistojen tutkimuksenjälkeisessä säilyttämisessä ja/tai avaamisessa konkretisoituivat Hannele Keckman-Koivuniemen esitellessä Tietoarkiston palveluja ja Oksana Skaldinan kertoessa kokemuksistaan Dryadin hyödyntämisestä datan julkaisun yhteydessä. Useissa esityksissä oli esillä datan jakamisen ja/tai avaamisen mahdollisuus. Tomi Oinas painotti, että datanhallinnassa on pidettävä tietoisesti mielessä, mitä dataa voi jakaa ja miten sen voi toteuttaa.

Samu Kainulaisen esimerkki valaisi oivallisesti suunnitelmien ja käytännön toteuttamisen välistä kuilua: vaikka tutkijan mielessä siintäisi datan mahdollisimman avoin jakaminen, laki ja eettiset seikat voivat mutkistaa kuvioita. Kainulaisen esityksessä nousi esiin datan käytön määrittelyn keskeisyys eli ymmärretäänkö data primääri- vai sekundäärikäytön datana. Peltoniemi totesi datan avaamisen yhteydessä jokseenkin lohdullisesti, että jos henkilötiedot estävät aineiston avaamisen, voi jakaa menetelmiä ja työkaluja eli ei anneta itse kakkua mutta resepti siihen voidaan kuitenkin antaa.

Työskentelyä ryhmissä ja itsenäisesti

Opiskelijoita aktivoitiin luentojen välissä erilaisilla pari- ja ryhmäkeskustelutehtävillä. Osa keskustelutehtävistä tehtiin ulkona kävellen, mikä lisäsi liikettä ja tarjosi vaihtelua opetustilassa istumiseen – elokuun alkuhan oli ulkotyöskentelyyn varsin houkutteleva. Tutkimusaineiston dokumentointia, metadatan tärkeyttä ja tutkimusryhmän sisäistä kommunikointia harjoiteltiin ryhmätyössä, jossa opiskelijat pääsivät rakentamaan ja dokumentoimaan Lego-malleja (LEGO® Metadata for reproducibility).

Opintojaksolla oli muutama itsenäisesti toteutettava tehtävä, joista ensimmäinen viritti opintojakson teemaan ennen ensimmäistä tapaamista ja loput kaksi keskittyivät opintojakson sisällön soveltamiseen opintojakson loppupuolella. Yhtenä lopputehtävänä oli laatia oma aineistonhallintasuunnitelma, joka palautettiin opintojakson vastuuopettajille ja josta annettiin henkilökohtainen kirjallinen palaute.

Toisena lopputehtävänä oli posteri. Jokainen opiskelija laati posterin oman tutkimusprojektinsa aineistonhallinnasta. Ne esiteltiin ja niistä keskusteltiin viimeisenä opintojaksopäivänä. Olimme tehneet posterille mallipohjan, jota sai halutessaan käyttää – ajattelimme sen helpottavan posteritehtävän teossa, sillä posteri piti tehdä opintojakson aikana melko tiiviissä aikataulussa. Lopputulokset olivat kautta linjan vaikuttavia! Opintojakson antia oli pystytty soveltamaan omaan tutkimusaineistoon monin tavoin, vaikka asiantuntijaluennot eivät olisi edustaneet juuri omaa tieteenalaa ja itselle tuttua aineistotyyppiä tai tutkimusmetodia. Posteriesitysten jälkeen jokainen äänesti nimettömänä suosikkiposteriaan, ja voittajaksi julistettiin Pemelyn Santosin kelopuiden tutkimusta käsittelevä posteri.

Mitä opimme?

Osallistuminen luennoilla oli aktiivista, mikä ilahdutti sekä opintojakson järjestäneitä kirjastolaisia että vierailevia luennoitsijoita, joista moni ilmoitti olevansa valmis jatkamaan aiheiden parissa vielä luentojensa päätyttyäkin. Opiskelijoiden osalta yleiset tavoitteet vaikuttavat olleen realistisesti sanoitettuja ja niihin suurin osa eittämättä pääsi palautteiden perusteella.

Opiskelijapalautteissa todettiin, että vaikka opintojakso oli todella intensiivinen ja sisältö osin vaativa, se auttoi myös ymmärtämään datanhallinnan eroja tutkimusalojen välillä alkaen aina datan määrittelystä. Oppimista ja opitun soveltamista tukivat palautteiden mukaan esimerkiksi opiskelu fyysisesti samassa tilassa, opiskeluilmapiiri ja eri tyyppiset esitykset. Toiveitakin esitettiin: alan englanti-suomi-sanasto myös ei-suomenkielisten tarpeisiin, lisää taustatietoa joistain aiheista, omaa alaa lähempänä olevia esityksiä sekä seuraavaa samankaltaista kurssia!

Opintojakso tässä muodossaan oli ainutlaatuinen kokonaisuus, jossa saatiin yhdistettyä kokemuksia ja näkemyksiä eri tieteenaloilta ja erilaisten tutkimusaineistojen hallinnasta. Se toimi oppimiskokemuksena opiskelijoiden lisäksi myös kirjaston toteuttajatiimille. Opintojaksosta kertynyttä tietoa pyritään jatkojalostamaan monin tavoin kirjaston datatiimin osaamiseksi sekä kirjoittamaan auki avoimesti jaettavaksi, esimerkiksi kirjaston avoimiin oppimateriaaleihin.

Kiitämme opintojaksolle osallistuneita opiskelijoita ja vierailevia luennoitsijoita! Vaikka suunnittelu ja toteuttaminen ajoittuivat muiden töiden kannalta kiireellisiin kausiin ja välillä epätoivokin iski työmäärän osalta, lopputulos ei olisi voinut olla tämän hienompi. Tästä kokemuksesta ammennamme vielä pitkään ja pistämme hyvän kiertoon!

On the first week of August 2024, we librarians kicked off face-to-face teaching for the UEF Summer School course that we had organised, Mastering the Research Data. The course was developed to supplement the data management skills of researchers after deficiencies in their teaching had been observed. The themes of data management are a core part of research as well as important work life skills in their own right, yet for some reason they have not been sufficiently promoted in advanced or post-graduate studies. An expert group of the library caught on to this and successively sent an application to the Summer School. In addition, we received funds for the development of teaching from the university, which enabled us to create a unique and multifaceted pilot course, the implementation of which taught both the students and ourselves!

UEF Summer School is usually organised as a two-week summer study option at the Joensuu campus in August. Teaching is available in various disciplines, and the courses are taught in English. Thus, Mastering the Research Data was also held in English, allowing students from diverse backgrounds to attend. While the requirement of attendance in-person thinned out the final number of students, the smaller group allowed for a relaxed atmosphere and active discussion on the course.

Data management and everyday research

The primary idea for the course was to rouse understanding between disciplines and research data through everyday examples on how research data is handled and what problems or good practices are associated with data management. We wished to dive from the general and often rather obscure instructional language of data management directly into its implementation as part of research methods and analysis. As data management generalists, it is our opinions that data management and research are so deeply intertwined that separating them would be both impossible and pointless. We wished to examine how researchers from different fields could share and gain new understanding under the general theme of data management, and how doctoral students could participate in interdisciplinary discussions early on. Of course, the need to improve our own teaching and skills was very much at the heart of this.

It was clear from the start that we needed researchers from different fields in order to gain a multifaceted coverage – something that we could not achieve on our own. We received crucial help in the planning of the course from UEF Summer School, academic leader and researchers at our university. Some of these researchers also held expert lectures on their own research and the data management involved. Thus, we approached the researchers with an open-minded request to hold lectures in early August, either on-site in Joensuu or remotely, and because we had received development funding, we were also able to offer a small lecture fee. The researchers were enthusiastic across the board – the course taking place during the summer holidays was the only tricky part.

We, the coordinating teachers of the library, provided general presentations on the themes of data management and shared experiences and insights gained through our own research backgrounds. However, the lectures from our guest speakers, many of which are from our own university, were particularly valuable.

We had requested that the lecturers would give concrete examples of any stage, problem, or solution concerning data management in their own discipline or research data, without giving any further instructions. We trusted that all examples would give the students food for thought, even if their own field of research or type of data was something completely different. And indeed they did: what resulted was an incredible treasure trove of skills and knowledge on the planning of data management to its implementation, and everything in-between.

The value of routines, planning and documentation

Regardless of research background, the promotion of routines as well the documentation of data management and research process were thoroughly emphasized. Anna-Maija Tolppanen provided us with a memorable example on how good documentation aided in answering questions from the reviewers, even after the personnel involved in the project had changed. Paula Rautionaho’s experience on the significance of documentation surfaced from one such situation, in which the information requested by the reviewers could not be easily found. In addition, she emphasized the importance of validation and reporting, the lack of which all too often makes the reproduction of results impossible, even when the circumstances are similar. Outi Hakola’s thorough way of documenting the processing of qualitative data was impressive: she showed how documentation effectively aids analysis and documents the development of the researcher’s thinking.

The quality of documentation is inextricably linked to routine, even boredom in places, as Samuli Kaislaniemi described in the case of material collected from archives and libraries. Since data collection can be expensive and time-consuming, it is worth making the most of every moment on a collection trip and, for example, writing routine documentation on boring train journeys. He also reminded people to keep their data organised and backed up, and to carry out quality control routines as closely as possible to the time of data collection. A good example of this is how the image quality of a document being photographed on an archival visit can be checked right away, rather than at the end of a return journey hundreds of kilometres away from the original material.

The frames of data management at different stages of the data lifecycle: laws, ethics, and skills

Legislation and research ethics are present in all research, but particularly so when personal information is concerned. Mia Kilpeläinen considered the cornerstones of law and researcher ethics – what is right and what is wrong. Mikko Laitinen and Irene Taipale also reminded us of this theme in the context of linguistics research dealing with data obtained from social media. Therefore, even if the research question itself does not in any way deal with sensitive issues, but rather with phenomena such as language, data protection is of paramount importance. Laitinen also stressed the need for interdisciplinary cooperation, which enables a diversity of expertise and allows each person to focus on what they do best.

Data management is by no means always easy or effortless, and it requires an array of competence and services. Harri Kiiskinen highlighted the important role of a data management expert throughout the research lifecycle, from planning to post-research cleaning. He illustrated this well through a comparison of the expert’s role already when establishing common guidelines: even in kindergarten, clear rules are needed before children are allowed in. The resourcing of data management should hence be a target of reasonable focus.

The importance of clear services for post-research storage and/or opening of data was emphasised in Hannele Keckman-Koivuniemi’s presentation of the services of the Finnish Social Science Data Archive and Oksana Skaldina’s experience of using Dryad for data publishing. The possibilities regarding the sharing and/or opening of data were raised in many of the presentations. Tomi Oinas stressed that it is important in data management to be conscious of what data can be shared and how it can be done. An example from Samu Kainulainen shed some light on the gap between design and implementation: even if the researcher plans to share data as openly as possible, legal and ethical issues can complicate the picture. All of this has to do with the definition of data use, i.e. whether data is understood as primary or secondary use data. In the context of opening up data, Peltoniemi said, somewhat comfortingly, that if personal data prevents data from being opened up, methods and tools can still be shared, i.e. you don’t hand over the cake, but you can provide the recipe.

Working in groups and individually

Various pedagogical methods were applied on the course. Students were activated through discussion tasks in pairs and groups, some of which were carried out walking outside, which added momentum and served as counterbalance to sitting in the lecture room. This was partly enabled by the great weathers of early August. Research data documentation, the importance of metadata and communication in research group were practiced through a group assignment, in which the students got to build and document Lego models (LEGO® Metadata for reproducibility).

The course also included some individual assignments, the first of which prepared the students to the course’s themes before our first meeting, whereas the other two focused on applying the teachings towards at the course’s end. One of the final assignments was to draft a data management plan (DMP), which was submitted to the coordinating teachers for written personal feedback.

The other final assignment included the drafting of a poster on research data management. Each student made a poster based on their individual research projects, to which they applied the themes of data management. The posters were then presented on the last day of the course. We had also created a model template for the posters as the schedule to draft them during the course was quite tight. The final results were thoroughly impressive! The students had applied the lessons from the course in a multitude of ways, even if the expert lectures didn’t always represent the specific data types or methods that the students worked with. After the presentations, each of us in the class anonymously voted for our favourite poster, and the winner was announced to be a poster on the data in kelo tree research by Pemelyn Santos.

What did we learn?

Participation itself was active, which delighted both the librarians who organised the course as well as the guest lecturers, many of whom declared willingness to continue the discussion even after their scheduled lectures. For students, the overall learning objectives seem to have been realistically formulated and most of them were admittedly reached based on the feedback.

The students’ feedback showed that although the course was really intensive and the content was partly demanding, it also helped to understand the differences in data management between disciplines, starting with the definition of data. According to the feedback, learning and the application of what was learned were supported by, for example, studying physically in the same space, the study atmosphere and various types of presentations. Wishes were also presented: the English-Finnish glossary also for the needs of non-Finnish speakers, more background information on some topics, presentations closer to one’s own discipline, and a similar course in the future!

The course in the form that we implemented it in was unique package that allowed us to combine experiences and views from various disciplines and from the management of different data. The course served as a learning experience for both the students as well as the library’s implementation team. The information gathered through the course will be used to further develop the expertise of the library’s data team, in addition to which it will be written down and opened for wider use, i.e. to be used in the library’s open learning materials.

We thank the students and guest lecturers who participated on the course. This was a highly rewarding experience for us! Although the planning and implementation were scheduled during an otherwise busy period, and we were sometimes struck by desperation in terms of the workload, the end result could not have been better. We will draw from this experience for a long time to come and spread what we have learned!

Vierailuluennoitsijat | Guest lecturers:

• Janne Capra (UEF), Too much data?? Data handling in Cell and Tissue Imaging Unit
• Outi Hakola (UEF), The relationship between data management and processing, analysis and reporting of qualitative data
• Samu Kainulainen (UEF), Case example: SmartSleep databank
• Samuli Kaislaniemi (UEF) Working with 20,000 digital images: Pipelines and practices for archival work
• Hannele Keckman-Koivuniemi (Tietoarkisto | FSD), FSD services for opening and reusing research data
• Harri Kiiskinen (Rebase Consulting) The role of data management and a data management specialist in a research project
• Mia Kilpeläinen (UEF), Research ethics, highly sensitive data
• Mikko Laitinen (UEF), Working with social media data
• Leena Latonen (UEF), Managing the plethora of data types in biomedical research
• Pauli Miettinen (UEF), Program Code as Data and Metadata – Data Management in Data Science
• Tomi Oinas (UEF), Transformations & coding of numerical data
• Aaron Peltoniemi (JYU), Learning through citizen science
• Ina Pöhner (UEF), Data management in computational drug discovery and systems biology – FAIR data from two angles
• Paula Rautionaho (UEF), Reproducibility and transparency (in linguistics)
• Tiina Ristikari (Itla), The use of administrative records (i.e. registers) for research purpose (Finnnish Birth Cohorts 1987, 1997)
• Oksana Skaldina (UEF), Biodiversity research data management
• Irene Taipale (UEF), A case study utilizing social media data (in doctoral research)
• Anna-Maija Tolppanen (UEF), Improving the reproducibility of research plans – insights from administrative health data

Anne Karhapää, tietoasiantuntija | Information specialist
Niko Niskanen, hankekoordinaattori | Project coordinator
Minna Rahnasto-Rilla, tietoasiantuntija | Information specialist
Manna Satama, tietoasiantuntija | Information specialist
Opetus- ja tietopalvelut | Training and information services