La gestione efficace dei dati di ricerca è un pilastro fondamentale nel panorama della scienza contemporanea. Al centro di questa gestione si colloca il Data Management Plan (DMP), uno strumento strategico che orienta i ricercatori attraverso il ciclo di vita dei loro dati.

Il DMP: definizione e scopo

Il Data Management Plan (DMP) è uno strumento essenziale attraverso il quale i ricercatori pianificano in modo sistematico raccolta, conservazione, descrizione e disseminazione dei propri dati e metadati della ricerca, seguendo i principi FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable). Questo piano non è un documento statico, ma un living document, inteso per essere aggiornato in versioni successive nelle diverse fasi della ricerca, accompagnando l’intero ciclo di vita dei dati. La sua adozione garantisce tracciabilità, disponibilità, autenticità, citabilità e una conservazione appropriata dei dati, tenendo conto anche degli aspetti etici e di quelli legati alla sicurezza.

La gestione dei dati di ricerca (Research Data Management) è intrinsecamente legata alla capacità di controllare (per esempio tramite il deposito dei dati), pubblicare correttamente (utilizzando identificativi persistenti) e riusare nel modo giusto (con l’impiego di licenze adeguate) i dati prodotti dall’attività di ricerca.
Il DMP è parte integrante del piano di ricerca e, pur potendo essere rivisto e ampliato in itinere, i principi e le procedure principali dovrebbero essere definiti prima dell’inizio della ricerca o, al più tardi, prima dell’inizio della raccolta dei dati.

L’importanza del DMP è stata riconosciuta anche a livello normativo: l’Unione Europea lo ha reso obbligatorio per i progetti di ricerca finanziati nell’ambito di Horizon 2020 e nel piano Horizon Europe, a meno che non sussistano condizioni specifiche che ne consentano l’esenzione.
La gestione dei dati ha un impatto significativo non solo sulla pianificazione del progetto, ma anche sul budget, poiché tutte le attività correlate possono comportare dei costi.

La redazione di un DMP: struttura e contenuti chiave

Un buon Data Management Plan dovrebbe fornire informazioni complete ed esaustive sulla gestione dei dati del progetto di ricerca. Le sezioni principali, derivate dai modelli sviluppati dal Digital Curation Centre (DCC) e dai lavori dell’Italian Open Science Support Group (IOSSG), includono:

1. Administrative Plan Details: questa sezione iniziale ospita le informazioni generali e amministrative del progetto di ricerca, come titolo, descrizione, ente finanziatore (funder), numero di bando (grant number) e il personale coinvolto.
2. Data Collection: si descrive la tipologia, il contenuto e la copertura temporale dei dati che verranno raccolti o creati, inclusi eventuali dati preesistenti o provenienti da terze parti.
3. Documentation & Metadata: si descrive il tipo di documentazione a corredo dei dati, essenziale per aiutare gli utenti a comprenderli e riutilizzarli.
4. Ethics & Legal Compliance: si affrontano le questioni etiche che influenzano l’archiviazione, l’accesso e i tempi di conservazione dei dati. Ciò può includere l’anonimizzazione dei dati o il coinvolgimento di comitati etici.
5. Storage & Backup: si indica la frequenza e la località del backup dei dati.
6. Selection & Preservation: si considerano le modalità di riuso dei dati (validazione risultati, nuovi studi, scopi didattici).
7. Data Sharing: si spiega dove, come e per chi saranno messi a disposizione i dati di ricerca.
8. Responsibilities & Resources: si definiscono i ruoli e le responsabilità per tutte le attività di data management: acquisizione, produzione di metadati, qualità dei dati, archiviazione, backup e condivisione.

Strumenti a supporto della redazione del DMP

Per facilitare la creazione di DMP efficaci, sono disponibili diversi strumenti online. UniMiB ne raccomanda in particolare due:

• DMPonline del Digital Curation Centre (DCC): questo strumento online consente la compilazione automatica del testo e la generazione di documenti in formato .doc o .pdf. Offre la possibilità di invitare collaboratori alla redazione del piano. L’accesso è possibile creando un account privato o effettuando il login tramite la propria istituzione (come l’Università di Milano-Bicocca, selezionabile digitando “Bicocca”). Il portale DMPonline del DCC mette anche a disposizione una sezione per scaricare i template richiesti da vari enti finanziatori europei, e permette di adeguare il tool al template desiderato.
  Tale strumento è utilizzato da diversi ricercatori UniMiB in modo soddisfacente.
• Argos di OpenAIRE: è uno strumento online che supporta processi automatizzati per la creazione, gestione, condivisione e collegamento di DMP. Frutto della collaborazione tra OpenAIRE ed EUDAT, mira a fornire una piattaforma aperta per pianificare la gestione dei dati in ottica FAIR. Una caratteristica distintiva di Argos è la capacità di produrre documenti machine-actionable, ovvero che possono essere letti e interpretati dalle macchine. L’accesso al servizio richiede una registrazione, possibile utilizzando account esistenti come OpenAIRE, ORCID, Eudat, Google, Facebook e Twitter.

Consigli utili per un DMP efficace

La redazione di un DMP, sebbene possa sembrare un compito oneroso in termini di tempo, è un investimento che ripaga in termini di efficienza e conformità. Ecco alcuni consigli utili:

1. Pianificazione anticipata e valutazione dei costi: La gestione dei dati ha un impatto sul budget. È fortemente incoraggiato tenere conto di queste attività durante la preparazione di una domanda di finanziamento, poiché i relativi costi sono considerati ammissibili da molti finanziatori e quindi rendicontabili. Per valutare le implicazioni dei costi, è utile analizzare i costi sostenuti in progetti precedenti come base per la pianificazione futura. Identificare in anticipo le attività di gestione dei dati e stimare le risorse necessarie (tempo del personale, costi HR, formazione, spazio di archiviazione) può aiutare a ridurre i costi. Secondo il gruppo di esperti della European Open Science Cloud, si stima che circa il 5% del costo del progetto di ricerca dovrebbe essere dedicato a garantire una corretta gestione dei dati. OpenAIRE offre un ottimo supporto per la stima di questi costi.
2. Vedere il DMP come un living document: è da tenere sempre a mente che il DMP è concepito per essere aggiornato e ampliato durante le diverse fasi della ricerca. Le procedure principali dovrebbero essere determinate prima dell’inizio della raccolta dei dati, ma il documento evolve con il progetto.
3. Sfruttare il supporto istituzionale: l’Università di Milano-Bicocca supporta attivamente la buona pratica della stesura del DMP offrendo sia formazione sia assistenza durante la gestione dei progetti, riconoscendola come una pratica necessaria per l’Open Data e funzionale a una buona gestione dei dati secondo i principi FAIR.*
4. Utilizzare le Checklist del DCC: per assicurarsi di includere tutte le informazioni rilevanti e strutturare al meglio il DMP, si consiglia di consultare il checklist flyer e la checklist completa con indicazioni utili alla compilazione, entrambi messi a disposizione dal Digital Curation Centre.

Un Data Management Plan ben redatto e costantemente aggiornato è uno strumento abilitante per una ricerca rigorosa, trasparente e riproducibile, in piena sintonia con i principi dell’Open Science.

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