Deponeerovereenkomst
De volgende punten zijn van belang voordat je jouw data deponeert:
Wanneer je data deponeert sluit je een deponeerovereenkomst met DANS. Kijk voor meer informatie op de webpagina Juridische informatie.
Persoonsgegevens
Persoonsgegevens in de zin van de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) zijn gegevens waarmee een levend persoon geïdentificeerd kan worden, direct of indirect. Bijvoorbeeld via een naam, een identificatienummer, locatiegegevens, een online identificator of via elementen die kenmerkend zijn voor iemands fysieke, fysiologische, genetische, psychische, economische, culturele of sociale identiteit. Wanneer gegevens anoniem zijn, is er geen sprake van persoonsgegevens. Gepseudonimiseerde gegevens zijn wel persoonsgegevens.
- Wanneer je persoonsgegevens deponeert ben jij, of jouw organisatie, verwerkingsverantwoordelijke in de zin van de AVG, en moet er een verwerkersovereenkomst afgesloten worden met DANS. Kijk voor meer informatie op de webpagina Juridische informatie. Een verwerkersovereenkomst is niet van toepassing wanneer jouw dataset alleen persoonsgegevens ter verantwoording van de dataset bevat zoals de de maker van de dataset (één van de metadatavelden: ‘Creator’) of citaties.
- Als verwerkingsverantwoordelijke in de zin van de AVG ben jij of jouw organisatie verantwoordelijk voor de juiste verwerking van persoonsgegevens in jouw dataset. Denk hierbij aan het anonimiseren, pseudonimiseren en/of versleutelen van persoonsgegevens. Van belang is dat je de sleutel beveiligt en duurzaam elders bewaart.
- Indien je dataset persoonsgegevens bevat (en deze niet dienen ter verantwoording van de dataset) archiveert DANS deze persoonsgegevens altijd met toegangscategorie ‘Restricted Access’. Op deze manier weet je wie jouw dataset gebruikt en heb je de mogelijkheid om passende voorwaarden op te leggen.
- Informatie voor de onderzoekspraktijk:
- Voor het anonimiseren van data kun je denken aan hercodering: bijvoorbeeld geboortedatum naar geboortejaar, postcode naar alleen cijfers en beroep naar een standaardclassificatie. De juiste wijze van anonimiseren blijft altijd afhankelijk van de context.
- SURF Wikiwijs e-learning module ‘Privacy in onderzoek’
- CESSDA Data Management Expert Guide – sectie ‘Protect’
- Landelijk Coördinatiepunt Research Data Management (LCRDM): handreiking privacy
- VSNU: Gedragscode voor gebruik van persoonsgegevens in wetenschappelijk onderzoek (Deze gedragscode wordt op het moment herzien: laatste consultatieversie, 2017).
- European Data Protection Board (EDPB): richtsnoeren, aanbevelingen en best practices.
Bestandsformaten
Niet alle bestandsformaten geven zekerheid over de bruikbaarheid, toegankelijkheid en duurzaamheid van data op de lange termijn. DANS werkt met ‘Preferred Formats’ (geschikte bestandsformaten). Meer informatie staat op de webpagina Bestandsformaten. Voor de duurzame archivering van de audiovisuele bestanden worden deze door DANS geconverteerd naar een voorkeursformaat indien in een ander formaat geleverd. Deze conversies worden door DANS als de originele bestanden in het archief beschouwd.
Documentatie en bestanden voorbereiden
Welke bestanden deponeer je? Niet alle data hoeven voor de lange termijn bewaard te worden. Meer informatie hierover vind je op de webpagina ‘Onderzoeksgegevens selecteren’ op de website van Research Data Netherlands.
- Zorg voor de relevante documentatie: hoe zijn de data verzameld en wat houden de variabelen, afkortingen en terminologie in? Denk hierbij aan: codeboeken en de opzet van de dataset.
- Bevat jouw dataset veel bestanden? Lever dan ook een bestandenlijst aan: een opsomming van de bestandsnamen, een beschrijving van de inhoud van en de mogelijke samenhang tussen de bestanden.
- Bevat jouw dataset persoonsgegevens? DANS maakt persoonsgegevens niet openbaar. Bestandsnamen zijn door iedereen te bekijken. Persoonsgegevens mogen daarom niet in bestandsnamen voorkomen met uitzondering van gegevens die nodig zijn ter verantwoording van de dataset (zoals de maker van de dataset of citaties). Gegevens van jouw onderzoekssubjecten kun je dus niet hierin opnemen.
Discipline specifieke aanleverspecificaties
Voor de onderstaande disciplines geldt de volgende aanleverspecificatie:
- Historische wetenschappen:
- Een beschrijving van de (archivalische) bronnen,
- de gebruikte selectieprocedure,
- de manier waarop de bronnen zijn gebruikt en
- welke standaarden of classificatiesystemen (zoals HISCO) zijn gebruikt.
- Maatschappij- en gedragswetenschappen:
- De variable-labels en value-labels,
- de vragenlijst(en) of andere onderzoeksinstrumenten,
- de veldwerkrapportage (indien beschikbaar) en
- een codebook (beschrijving van de variabelen en informatie over de populatie, soort data (units of observation/analysis), steekproef(procedure), (non)respons, methode van data verzamelen, wegingsvariabelen en geconstrueerde en/of afgeleide variabelen).
- De taal van de variable-labels en value-labels dient te corresponderen met de taal van de rest van de dataset.
- Taal- en literatuurwetenschappen:
- CLARIN-conform aanleveren betekent dat jouw dataset één of meer metadatabestanden bevat in het Component MetaData Infrastructure-formaat.
- Archeologie:
- Wil je meer weten over het E-depot voor de Nederlandse Archeologie? Kijk dan hier.
- Wanneer archeologische projecten zijn beschreven met de archeologische pakbon (SIKB0102 standaard) dienen deze projecten bij het ArcheoDepot ingediend te worden. De bestanden van de datasets die bij de Provincies worden gedeponeerd moeten worden aangeleverd in ‘Preferred Formats’.
- Via het ArcheoDepot worden datasets automatisch vanuit de provincies naar het archief van DANS gestuurd.
- In de opstartfase van het ArcheoDepot is het ook nog steeds mogelijk je data direct bij DANS aan te leveren indien de provincie nog niet is aangesloten op het ArcheoDepot.
- Bij uitgebreide datasets moeten gebruikers goed inzicht kunnen krijgen in de inhoud van de diverse bestanden. De handleiding Archeologische Metadata helpt met het opstellen van de benodigde documentatie.
- Persoonlijke contactgegevens van veldmedewerkers of opdrachtgevers moeten uit de geleverde documenten worden verwijderd. Denk hierbij aan het overzicht van personeel in het Plan van Aanpak of de administratieve gegevens in de eindrapportage.
- Oral History en audiovisuele bronnen:
- Een transcriptie met metadata van het interview is zeer wenselijk met het oog op hergebruik van de data. DANS heeft samen met de Universiteit van Amsterdam een Metadata Transcriptie Template ontwikkeld die je hiervoor kunt gebruiken.
- Wil je dat het audiovisuele materiaal door gebruikers afgespeeld kan worden in EASY op de ‘audio/video’-tab? Het aanleveren van metadata en databestanden gaat dan via de ‘bulk-import methode’. Houd er rekening mee dat in dit geval voor elk interview een eigen dataset nodig is en dat je gevraagd zal worden een overkoepelende projectbeschrijving aan te leveren voor een projectpagina in EASY, een zogenaamde ‘Thematische collectie’.
Tariefinformatie
Kijk voor informatie over tarieven op deze webpagina.
© DANS. Versie 1.1, 13 september 2022