Cosa si intende per fair?

Oltre l’Accessibilità: Decifrare la “A” in FAIR

Il termine “FAIR” è diventato un mantra nel mondo della ricerca, un faro che guida verso una gestione dei dati più efficiente e collaborativa. L’acronimo stesso racchiude un insieme di principi fondamentali: Findable (Trovabili), Accessible (Accessibili), Interoperable (Interoperabili), Reusable (Riutilizzabili). Ma cosa significa realmente “Accessibile” nel contesto dei dati di ricerca, e come va interpretato al di là della semplice possibilità di scaricare un file?

L’acronimo FAIR definisce l’Accessibilità come la capacità di dati e metadati di essere raggiungibili, non solo dagli esseri umani, ma anche – e forse soprattutto – dalle macchine. Questa accessibilità si basa sull’utilizzo di protocolli standardizzati e diffusi, un linguaggio comune che permette a diversi sistemi e software di comunicare e interagire senza intoppi. Immaginate una biblioteca dove ogni libro fosse scritto in una lingua diversa e il sistema di catalogazione variasse da scaffale a scaffale: l’accesso all’informazione sarebbe un’impresa titanica. La stessa logica si applica ai dati.

L’importanza dell’accessibilità machine-readable è cruciale nell’era dei Big Data e dell’Intelligenza Artificiale. Affidarsi esclusivamente all’interpretazione umana per l’analisi e la rielaborazione dei dati sarebbe limitante e inefficiente. Permettere alle macchine di accedere direttamente ai dati, comprendere la loro struttura e il loro significato, apre la porta a nuove scoperte e a un riutilizzo su larga scala.

Tuttavia, l’accessibilità non si esaurisce nella mera facilità di scaricare un dataset. Considera anche la necessità di proteggere la proprietà intellettuale, la privacy dei soggetti coinvolti e le sensibilità dei dati stessi. Qui entrano in gioco i sistemi di autenticazione e autorizzazione. Non tutti dovrebbero avere accesso a tutto. Definire chiaramente chi può accedere a quali dati e a quali condizioni è essenziale per garantire un’accessibilità responsabile e sicura.

L’Accessibilità FAIR, quindi, implica una serie di elementi interconnessi:

• Protocolli standardizzati: Utilizzo di protocolli di comunicazione comuni, come HTTP o FTP, per garantire che i dati possano essere recuperati da diverse piattaforme.
• Metadati descrittivi: Fornire metadati completi e ben strutturati che descrivano il contenuto, l’origine, la licenza e la struttura dei dati, facilitandone la comprensione e l’utilizzo da parte di persone e macchine.
• Autenticazione e autorizzazione: Implementare sistemi di autenticazione per verificare l’identità degli utenti e sistemi di autorizzazione per controllare il loro livello di accesso ai dati.
• API e servizi web: Fornire interfacce di programmazione (API) e servizi web che consentano alle macchine di accedere ai dati in modo programmatico.
• Licenze chiare: Definire chiaramente i termini di licenza per i dati, specificando come possono essere utilizzati, riutilizzati e distribuiti.

In definitiva, il principio di Accessibilità in FAIR va oltre la semplice possibilità di download. Si tratta di creare un ecosistema di dati che sia facilmente navigabile, comprensibile e utilizzabile, sia per le persone che per le macchine, nel rispetto delle norme etiche e legali. Solo così potremo sfruttare appieno il potenziale dei dati di ricerca e accelerare il progresso scientifico. L’obiettivo è trasformare i dati in un bene comune, accessibile e riutilizzabile per tutti coloro che ne abbiano bisogno.