Stel je voor: je start een groot onderzoeksproject met vijf universiteiten, drie bedrijven en een ziekenhuispersortium. Iedereen heeft data nodig van iedereen. Maar wie is eigenlijk verantwoordelijk?
▶Inhoudsopgave
Waar komt de data te liggen? En wat als één partner besluit te stoppen?
Zonder goede afspraken wordt het een chaos. En precies daar komt het Data Management Plan — kortweg DMP — om de hoek kijken.
In dit artikel lees je hoe je in een consortiumproject heldere afspraakjes maakt over gedeelde data. Niet droog en bureaucratisch, maar praktisch en vooral: haalbaar.
Wat is een DMP en waarom is het in consortiumprojecten zo belangrijk?
Een Data Management Plan is een document waarin je beschrijft hoe je met onderzoeksdata omgaat. Van het moment dat je data verzamelt tot het moment dat je het deelt of bewaart.
Financiers zoals NWO en de Europese Commissie vragen terecht om een DMP.
Maar in een consortiumproject is het niet alleen een vereiste — het is je reddingsboei. In een gewoon onderzoeksproject bepaal jij alleen waar je data naartoe gaat. In een consortium werkt dat niet meer zo.
Je deelt data met partners die eigen systemen, eigen regels en eigen culturen hebben. Zonder gezamenlijke afspraken loop je tegen problemen aan: data die niet uitwisselbaar is, privacy-issues die te laat boven komen, of worst — data die verdwijnt omdat niemand wist dat hij het moest bewaren. Een goed DMP voor een consortiumproject dus niet alleen wat je zelf doet, maar vooral wat jullie samen afspreken.
De vijf pijlers van goede data-afspraken in consortiums
1. Bepaal vanaf dag één wie eigenaar is van welke data
Dit klinkt misschien logisch, maar het wordt veel te laat geregeld. Maak bij aanvang van het project helder welke partner welke data verzamelt, wie er toegang heeft en wat er mag gebehen met die data.
Gebruik hiervoor een zogenaamde data agreement of datadelingsovereenkomst. In de praktijk zie je dat consortiums vaak het DMPonline van het Digital Curation Centre gebruiken als basis, aangevuld met consortiumspecifieke afspraken. Een belangrijk detail: bedenk ook wat er gebeurt als een partner stopt.
2. Kies gezamenlijk voor FAIR-principes
Gaat de data mee naar een andere instelling? Wordt het vernietigd? Dit soort scenario's wil je niet halverwege het project beslissen.
FAIR staat voor Findable, Accessible, Interoperable en Reusable. Deze principes zijn inmiddels de gouden standaard in de wetenschap, en met name in Nederland sterk gepromoot door organisaties zoals DANS en het team van FAIRsFAIR. In een consortiumproject is het essentieel dat alle partners zich houden aan dezelfde FAIR-standaarden.
3. Maak heldere afspraken over privacy en ethiek
Dat betekent concreet: gebruik dezelfde metadata-standaarden, kies voor open waar mogelijk en gesloten waar nodig, en zorg dat data te vinden is via een gedeelde catalogus of repository. Denk aan platforms zoals Zenodo, Figshare of een eigen institutie-repository.
Het maakt niet uit welk platform je kiest, zolang iedereen het maar gebruikt.
Als je persoonsgegevens deelt — en in medische of sociaal-wetenschappelijke consortiums gebeurt dat vrijwel altijd — dan speelt de AVG een grote rol. Maak in je DMP helder welke data persoonsgegevens bevat, hoe je die anonimiseert of pseudonimiseert, en wie toegang heeft tot de niet-geanonimiseerde dataset. Een praktische tip: benoem in het consortium één persoon of één team dat verantwoordelijk is voor privacy-compliance. Bij samenwerking met commerciële partners is dit extra belangrijk.
In grotere projecten zie je vaak een dedicated Data Protection Officer. In kleinere consortiums kan dit een taak zijn binnen de projectcoördinatie.
4. Plan de opslag en bewaring vanaf het begin
Het belangrijkste is dat het helder is en dat het staat in het DMP. Waar wordt data opgeslagen? Hoe lang wordt het bewaard?
En wie betaalt daarvoor? Dit zijn vragen die je niet kunt uitstellen.
Veel Nederlandse universiteiten bieden via SURF ondersteuning voor data-opslag, bijvoorbeeld via Research Drive of andere diensten. Maar in een consortium met internationale partners wordt het snel complexer. Een goede regel van thumb: bewaar data minimaal tien jaar na het einde van het project.
Dat is de standaard die NWO hanteert, en veel andere financiers verwachten iets vergelijkbaars.
5. Werk met een living document, niet met een papieren tijger
Zorg ook dat je regelmatig back-ups maakt en dat je documenteert waar data zit — een simpel spreadsheetje met bestandsnamen, locaties en verantwoordelijken al een wereld schelen. De grootste fout die je kunt maken: een DMP schrijven, indienen en vergeten. Een DMP echt gebruiken tijdens je onderzoek is essentieel, want het is geen statisch document. In een consortiumproject verandert er voortdurend wat.
Nieuwe dataverzamelingstekomen bij, partners wisselen van strategie, of er komen nieuwe wetten zoals de European Open Science Cloud-richtlijnen bij. Plan daarom halverwege het project een moment in om het DMP gezamenlijk door te nemen en bij te werken.
Veel financiers, waaronder NWO, vragen expliciet om een update van het DMP na de tussentijdse evaluatie.
Maak daar gebruik van. Het is geen extra werk — het is je kans om orde op zaken te stellen.
De rol van de projectcoördinator
In de praktijk valt de coördinatie van het DMP vaak bij de projectcoördinator. Die persoon of dat team zorgt ervoor dat alle partners hun afspraken nakomen, dat het DMP up-to-date blijft, en dat er een gedeeld begrip is over data management.
Maar let op: de coördinator kan het niet alleen. Elk consortiumlid moet eigenaar zijn van zijn eigen data en verantwoordelijkheid nemen.
De beste DMPs zijn niet opgesteld door één persoon, maar in overleg met alle partners. Dat kost tijd, ja. Maar het bespaart je veel meer tijd, geld en hoofdpijn later.
Begin vandaag, niet morgen
Je hoeft niet alles in één keer perfect te hebben. Begin met de grote lijnen: wie heeft welke data, waar komt het te liggen, en wat zijn de grenzen?
Vul daarna samen met je partners de details in. Gebruik bestaande templates van DMPonline of de NWO-richtlijnen als startpunt, en maak het vervolgens jullie eigen. Een goed DMP voor een consortiumproject is geen bureaucratische last.
Het is de fundering waarop jullie gezamenlijke data-infrastructuur staat. En met die fundatie op orde, kunnen jullie het écht hebben over Open Science.