Adil veriler mi yoksa FAIR veriler mi?
Veri Etiğine Giriş
Shalini Kurapati, PhD
Co-founder and CEO, Clearbox AI
Neden FAIR?
- Kurumsal silolar, unutulmuş veriler
- Şeffaflık, inovasyon ve iş birliği
- Dijital ve bilişim teknolojileri/yapay zeka
- İnsanlar ve makineler tarafından yeniden kullanım için veri yönetimi
1 Simge www.flaticon.com sitesinden Smashicons tarafından hazırlandı
Bulunabilir
- Veri açıklaması, zengin meta veriler
- doi gibi kalıcı bağlantı, bozuk bağlantı yok
- İnsan ve makine dostu
1 CC BY-SA 4.0, Sangya Pundir
Erişilebilir
- Fiziksel veya dijital altyapı
- Oturum açma yoluyla veya açık olarak erişilebilir
1 CC BY-SA 4.0, Sangya Pundir
Birlikte çalışabilir
- Veriler farklı işletim sistemleri, dosya formatları, cihazlar arasında çalışır
- Windows/PC, Mac, Linux
- örneğin Ms Excel yerine .csv elektronik tabloları
- birlikte çalışabilirlik standartları
1 CC BY-SA 4.0, Sangya Pundir
Yeniden kullanılabilir
- Verileri net kurallarla yeniden kullanma
- İnsan ve makineler
1 CC BY-SA 4.0, Sangya Pundir
Veri lisanslama- Creative Commons
1 Foter, CC-BY-SA
Sektör FAIR olmalı
- Bilimsel araştırma veri yönetiminde yaygın olan FAIR veriler
- İlaç şirketleri (Janssen, Novartis), teknoloji firmaları (Deloitte, Accenture)
- Başlangıçta yoğun kaynak kullanımı, tutum değişikliği
- Veri etiği
- Alternatif enerji, hastalıkların tedavisi gibi toplumsal faydalara yol açan inovasyon ve iş birliği
1 https://direct.mit.edu/dint/article/2/1-2/276/10011/The-Need-of-Industry-to-Go-FAIR 2 https://www.capgemini.com/insights/expert-perspectives/the-fair-data-principles-the-key-to-unlocking-the-value-of-your-rd-data/
