Nieuws

Op 13 april jl. publiceerde het NRC een achtergrondartikel over ‘wat er misgaat bij dataonderzoek’. Hiervoor is Ingrid Dillo, Senior Advisor bij DANS, geïnterviewd door Laura Wismans. In dit artikel licht Ingrid Dillo toe dat beschikbare data niet altijd van goede kwaliteit zijn en er nog veel werk te verzetten is op het gebied delen en hergebruiken van data. 

DANS heeft het artikel hieronder beschikbaar gemaakt en vrij vertaald in het Engels. Aan de inhoud zijn geen wijzigingen aangebracht.

Beheer je datasets waarvoor toegangsbeperkingen nodig zijn? Wie krijgt toegang tot deze data? Onder welke voorwaarden verleen je toegang? ODISSEI en DANS hebben een enquête ontworpen om meer te weten te komen over de gangbare wegen bij het selecteren en beheren van toegangsbeperkingen voor data, en de achterliggende motivaties. We stellen jouw input zeer op prijs!

Vaak bevatten waardevolle datasets persoonlijke data, zoals veel van de Oral History interviews die bij DANS zijn opgeslagen. Eigenaren van dergelijke datasets willen soms de toegang beperken om te bepalen wie de data kan hergebruiken en voor welk doel. Maar wat zijn de overwegingen en hoe documenteer je het toegangsproces? We hebben een eenvoudige handleiding gemaakt om je hierbij te helpen.

Ter bescherming van archeologisch erfgoed heeft de Europese Archeologische Raad (EAC) archiefrichtlijnen voor archeologen gepubliceerd.

Vorige maand had ik het genoegen om de openingskeynote te geven tijdens de 18e editie van de International Digital Curation Conference (IDCC24) in Edinburgh. Een van de vele zorgen van deze tijd is het vermogen om informatie om ons heen te vertrouwen. Transparantie is één manier om vertrouwen te bevorderen en in die zin vond ik het thema van de conferentie ‘Vertrouwen door Transparantie’ zowel actueel als relevant.

Het is de missie van DANS om je te ondersteunen bij het FAIR maken van je data. Daarom hebben we een aantal veelgestelde vragen (FAQ) verzameld en op onze website gepubliceerd.

Op 6 maart 2024 kondigde MLCommons (een consortium in kunstmatige intelligentie engineering) de introductie aan van Croissant, een metadata format om machine learning (ML) datasets te helpen standaardiseren. Het doel van Croissant is om datasets gemakkelijk vindbaar en bruikbaar te maken voor verschillende tools en platforms. Dit is zeer relevant voor de European Open Science Cloud (EOSC) taken over FAIR data sustainability en belangrijk voor Linked Data in het algemeen.

Op 20 en 21 februari vond in Brussel de officiële aftrap plaats van het QUANTUM-project, een door de EU gefinancierd dataproject. In het kader van de Europese Gezondheidsdataruimte zal QUANTUM een kwaliteits- en gebruikslabel voor gezondheidsgegevens ontwikkelen, dat gebruikt kan worden door organisaties die gezondheidsgegevens genereren en beschikbaar stellen, maar ook door organisaties die toegang bieden tot gezondheidsgegevens.