Tag Archives: aineistonhallinta

Anonymisointi luontevaksi osaksi tutkimusprosessia

Aineistonhallinta vaatii tutkijalta entistä enemmän osaamista. Tutkijan tulisi opiskella muuttuneet tietosuojakäytänteet ja toisaalta pitäisi pystyä vastaamaan myös datan avoimuuden haasteeseen. Usein aineiston arkistoiminen jatkokäyttöön on mahdollista vain anonyyminä. Anonymisoinnin osaaminen ja resursointi nousevat tässä vaiheessa keskeiseen asemaan. Tutkijoiden näkökulmasta lisävaatimukset eivät ole aina mieluisia, sillä usein anonymisointiin ei ole varattu aikaa ja toisaalta ei ole myöskään tietoa, miten aineisto saatetaan anonyymiksi. Jonkin pitää muuttua, mutta miten?

Mieti anonymisointia jo tutkimusprosessin alussa

Uudet vaatimukset otetaan haltuun muuttamalla käsitystä anonymisoinnista ja kasvattamalla anonymisoinnin osaamista. Tästä lähtien tutkimusprojekteissa tulee jo alkuvaiheessa resursoida anonymisoinnin suunnitteluun ja toteuttamiseen. Käsitys siitä, että anonymisointi on jotain, jota tehdään vain aineistonkeruuvaiheessa poistamalla suorat tunnisteet tai tutkimusprosessin loppuvaiheessa ennen arkistointia, tulisi heittää romukoppaan.

Ensinnäkään anonymisointi ei ole vain suorien tunnisteiden poistamista, vaan vaatii laajemman aineiston sisällön tarkastelun ja tietojen suhteuttamisen ulkopuolelta saataviin tietoihin. Anonymisoinnissa pyritään ymmärtämään, minkä tiedon poistaminen on tarpeellista, ja miten tietojen poistaminen vaikuttaa aineiston käytettävyyteen. Toiseksi anonymisointia tulee miettiä jo tutkimusprosessin alussa, sillä henkilötiedot tulee kerätä tietosuoja-asetuksen minimoinnin periaatteen mukaan eli keräämällä vain tutkimuksen kannalta tarpeellisia tietoja. Henkilötietojen keruun huolellisella suunnittelulla voi vähentää oleellisesti anonymisointiin myöhemmin kuluvaa aikaa.

Miten kerättäviä tietoja voi minimoida?

Määrällisissä aineistonkeruissa anonymisointia vaativien tietojen keruuta pystyy minimoimaan tehokkaasti välttämällä avokysymyksiä, joiden sisältöä tutkija ei voi kontrolloida. Kannattaa välttää myös kysymyksiä, joiden perusteella vastaajasta paljastuu kohdejoukkoon nähden harvinaisia tietoja. Tietoja suositellaan kerättäväksi valmiiksi luokiteltuna, niin että kysytään esimerkiksi yksittäisen harrastuksen sijaan harrastustyyppiä. Kirjoitettavan avovastauksen ”pelaan jalkapalloa Äänekosken Huimassa” sijaan vastaaja voi valita esimerkiksi luokitellun arvon ”palloilulajit”, eikä tutkijan tarvitse anonymisoida paikkakuntaa ja seuraa. Erityisesti taustatietojen kysyminen luokiteltuna ehkäisee oleellisesti myöhäisempää anonymisointitarvetta niin kvalitatiivisissa kuin kvantitatiivisissa aineistoissa.

Laadullisissa aineistoissa sisällön etukäteen rajoittaminen on hankalampaa, mutta sitä voi helpottaa muutaman hyödyllisen vinkin avulla. Esimerkiksi haastatteluissa ja kirjoitusaineistoissa haastateltavien taustatiedot kannattaa kerätä strukturoituna, henkilöiden vapaamuotoisten esittelyjen sijaan. Haastattelun aluksi haastattelija voi esimerkiksi pyytää iän, ammatin ja lasten lukumäärän luokiteltuna. Haastateltavia voi myös muistuttaa aluksi ystävällisesti, jos haastattelun luonne antaa siihen mahdollisuuden, että he eivät kertoisi ihmisten oikeita nimiä tai muita tarkkoja tietoja. Tutkija voi myös välttää liian yksityiskohtaista tietoa tuottavien kysymysten esittämisen.

Yleisimmät ongelmat anonymisoinnissa

Koska anonymisointiin ei ole valmiina kaikkiin aineistoihin sopivia ohjeistuksia, se voidaan kokea haasteellisena. Usein ongelmana on hahmottaa, mitä tietoja tulee anonymisoida ja mitä tietoja voidaan jättää. Tutkija saattaa myös ajatella, ettei sensitiivistä aineistoa voi saattaa anonyymiksi. Anonymisoinnin jälkeen tutkijan mieleen voi hiipiä myös pelko siitä, onko aineistoa anonymisoitu tarpeeksi.

Ensinnäkin tulee muistaa, että aineiston sensitiivisyys ei ole lähtökohtaisesti este aineiston anonymisoinnille ja jakamiselle. Sensitiivisen aineiston anonymisointi voidaan suunnitella samalla tavoin kuin ei-sensitiivisiä tietoja sisältävän aineiston. Merkityksellisintä on henkilöistä saatavien taustatietojen ja muiden aineiston sisältämien tietojen karkeistaminen tai poisto tasolle, josta yksittäisiä henkilöitä ei pysty tunnistamaan. Sensitiivisen aineiston anonymisointi voi kuitenkin olla haasteellista, sillä aineiston luonteen vuoksi rajoitettavia tietoja voi olla paljon.

Anonymisointitarpeen hahmottamisen helpottamiseen tarvitaan ohjeistusta ja tarve konkreettisille anonymisointiohjeille on suuri. Ennen anonymisoinnin ohjeistus keskittyi usein anonymisoinnin menetelmien, kuten karkeistuksen ja luokitteluiden, esittämiseen, ei anonymisointipäätösten tekemisestä ohjeistamiseen. Ohjeistuksen tarpeeseen vastatakseen Tietoarkisto on päivittänyt anonymisoinnin ohjeistuksiaan viimeksi viime kuussa. Ohjeistuksiin lisättiin erityisesti tukea anonymisoinnin suunnitteluun. Ohjeista löytyy nyt myös havainnollistavia esimerkkejä ja mallipohjia anonymisointisuunnitelman tekoon.

Anonymisoinnin tarpeen hahmottaminen

Kun haluaa anonymisoida oman tutkimusaineistonsa, sille kannattaa tehdä anonymisointisuunnitelma, josta käy ilmi tunnisteellisuuden kannalta tärkeimmät aineiston tiedot ja tehdyt anonymisointipäätökset ja -toimet. Anonymisoitavien tietojen hahmottamiseen auttaa seuraavien tärkeimpien asioiden muistaminen ja tarkastelu:

  • Suorat tunnisteet poistetaan aina!
  • Keitä ja mitä tutkit? Henkilöiden tunnistettavuus riippuu paljon tavoitellun kohdejoukon määrästä ja tutkittavasta ilmiöstä. Mitä pienempi kohdejoukko ja mitä enemmän heistä on saatavilla tietoa, sitä vähemmän yksityiskohtaista tietoa henkilöistä voidaan jättää aineistoon.
  • Anonymisoinnissa pyritään eroon harvinaisista tiedoista, joiden perusteella yksittäinen henkilö tai rypäs on tunnistettavissa. Anonymisoitavia tietoja pohditaan aina suhteessa tutkimuksen perusjoukkoon. Tieto on harvinainen vain, jos ominaisuus on harvinainen kohdejoukossa. Pienet jakaumat eivät ole näin yksiselitteisesti harvinaista tietoa. Harvinaistakaan tietoa ei tarvitse anonymisoida, jos tietoa henkilöstä ei voida saada selville.
  • Pohdi, voiko henkilö olla tunnistettavissa yhdistämällä aineiston tietoja toisiinsa. Pohdi myös, mitä tietoja tutkittavista voi olla saatavilla ulkoisista lähteistä, kuten sosiaalisesta mediasta, ja voiko tietoja yhdistää datan sisältämiin tietoihin. Esimerkiksi LinkedInissä on useamman suomalaisen koulutus- ja työhistoria julkisesti nähtävillä.
  • Sensitiivisten tietojen anonymisointi on tarpeellista, mikäli niiden perusteella voi tunnistaa tai päätellä yksittäisen henkilön tai henkilöitä. Jos sensitiivisten asiasisältöjen tutkiminen on tutkimuksen kannalta keskeistä, tietoja ei tietenkään poisteta, vaan aineisto pyritään tekemään anonyymiksi muita henkilöihin viittaavia tietoja poistamalla.
  • Jos aineisto vaatii anonymisointia, se voidaan toteuttaa monin eri tavoin. Pyri poistamaan tietoja, jotka ovat vähemmän tärkeitä tutkimusilmiön kannalta ja säilyttämään tärkeimmät taustatiedot. Esimerkiksi, jos kuntatasoinen muuttuja aluetietona on tutkimuksen kannalta merkityksellinen, anonymisointia voi tehdä esimerkiksi vastaajan perhe- tai tulotietoihin.

Lisätietoa ja tarkemmat ohjeet löydät Tietoarkiston aineistonhallinnan käsikirjasta.

Anonymisoinnin kartoittamisen jälkeen voi jopa olla että anonymisointia ei välttämättä tarvitsekaan tehdä. Tällainen tilanne voi olla esimerkiksi väestötutkimuksissa, joissa aluemuuttuja on kerätty vain maakunnan tasolla ja muiden tietojen perusteella henkilöt eivät ole yksilöitävissä tai liitettävissä harvinaisiin ryhmiin. Anonymisointisuunnitelman tekeminen on siis suositeltavaa, jotta tutkimusprosessin aikana aineistoa tulee tarkasteltua kerran yksinomaan tunnisteellisuuden näkökulmasta. Lisäksi suunnitelma toimii hyvänä dokumentaationa aineistoille tunnisteellisuussyistä tehdyistä muutoksista, mikäli aineisto luovutetaan jatkokäyttöön.

Et ole anonymisointipulmiesi kanssa yksin

Anonymisoinnin riittävyys on yleinen tutkijoiden huoli, ja se on hyvin ymmärrettävää. Tulee kuitenkin muistaa, että anonyymiksi voidaan määritellä aineisto, josta ei kohtuullisen todennäköisesti käytettävissä olevin keinoin voi tunnistaa tai päätellä henkilöitä. On jo paljon, että aineiston anonymiteettiä ja henkilöiden paljastumisriskiä on pohdittu ja se on kirjattu anonymisointisuunnitelmaan. Lisäksi on hyvä muistaa, että aineistolle voidaan tehdä lisäanonymisointia myöhemminkin. Aineistolle tulee tehdä säännöllisesti jäännösriskin arviointi, jossa tarkastellaan anonymiteettiä uudelleen. Se on tarpeellista tiedon lisääntymisen ja tekniikan kehittymisen vuoksi.

Tavoitteet anonymisoinnin käsitysten muuttamisesta ja osaamisen levittämisestä ovat alkuvaiheessa. Toivomme, että anonymisointi nähdään mahdollisuutena lisätä tieteen avoimuutta ja luotettavuutta. Asiasta tarvitaan myös keskustelua ja näkemyksiä. Otamme niitä mielellämme vastaan täällä Tietoarkistossa!

Annika Sallinen
tietopalveluasiantuntija
etunimi.sukunimi [at] tuni.fi

Ensikokemuksia kirjoitusaineistojen keruutyökalu Pennasta

Tietoarkisto lanseerasi syksyllä 2017 uuden kirjoitusaineistojen keruutyökalu Pennan. Pennan tarkoituksena on tarjota aineistonsa arkistoiville tutkijoille ja opiskelijoille helppo tapa kerätä kirjoitusaineistoja. Päädyimme täysin uuden palvelun luomiseen havaittuamme, että opiskelijat ja tutkijat käyttävät arkistoituja kirjoitusaineistoja hyvinkin paljon, mutta niitä keräävät lähinnä vain isommat organisaatiot ja eri alojen järjestöt.

Tulkitsimme, että tutkijat ja opiskelijat pitivät kirjoitusaineistoja kiinnostavana ja tutkimuksellisesti rikkaana aineistotyyppinä, mutta keruiden järjestäminen ja tekninen hallinta koettiin jossain määrin hankalaksi. Haastetta lisää se, että erityisesti kaikelle kansalle suunnatuissa kirjoituskeruissa on vaikea etukäteen arvioida, kuinka suureksi aineistomäärät lopulta kasvavat.

Pennan julkaisun jälkeen kirjoitusaineistojen keruu on helpottunut, sillä Tietoarkisto hoitaa keruun teknisen toteutuksen ja kirjoitusten tietoturvallisen säilytyksen. Tutkijan itsensä tarvitsee ainoastaan laatia kirjoituskutsu ja tiedottaa keruusta valitsemalleen kohderyhmälle.

Tietoarkisto luo tutkijan laatiman kirjoituskutsun pohjalta Pennaan keruulomakkeen ja lisää lomakkeeseen tarvittavat taustatietokysymykset. Tämän jälkeen tutkija saa Tietoarkistolta keruulinkin, jota hän voi levittää parhaiksi katsomissaan kanavissa. Kun keruu on päättynyt, Tietoarkisto toimittaa kirjoitukset tutkijalle txt-muodossa zip-pakettina. Tietoarkistoon arkistoitavat kirjoitukset tulevat sovitun ajan kuluttua jatkokäytettäviksi palveluportaali Ailaan aineiston käyttöehtojen mukaisesti.

Koska Tietoarkisto vastaa keruun teknisestä toteutuksesta, voidaan samalla varmistaa kirjoitusaineistojen ongelmaton arkistointi tietosuojalainsäädännön ja tutkimusetiikan näkökulmasta. Jokaisessa keruussa tutkittavia informoidaan asianmukaisesti aineiston käytöstä sekä kysytään lupa kirjoituksen arkistointiin ja jatkokäyttöön.

Ensimmäiset keruut ovat onnistuneet

Nyt Penna on ollut käytössä vajaan vuoden ja ensimmäiset kuusi keruuta on järjestetty. Jo nyt Pennalla on kerätty vastaajien kokemuksia hyvin erilaisista aiheista. Aineistoja on kerätty muun muassa liittyen opiskelijoiden hyvinvointiin, sukupuolen merkitykseen opetuksessa sekä ilman parisuhdetta elävien miesten elämään.

Ensimmäisten keruiden jälkeen voimme myös jo hieman tarkastella keruista saatuja kokemuksia. Yleisesti ottaen ensikokemukset Pennasta ovat olleet erittäin hyviä. Pennaa käyttäneet tutkijat ovat olleet tyytyväisiä uuden keruualustan tarjoamiin mahdollisuuksiin ja moni on ollut yllättynyt, kuinka vaivatta keruun järjestäminen on onnistunut.

Hyvien kokemusten innoittamana Tietoarkisto esitteli toukokuun lopussa Pennaa myös data-arkistointi- ja tietopalvelualan kansainvälisen IASSIST-järjestön vuosittaisessa päätapahtumassa, joka järjestettiin tänä vuonna Montrealissa Kanadassa. Myös siellä oltiin kiinnostuneita uudesta palvelusta.

Hyvä tiedotus onnistuneen keruun avain

Vaikka Pennan ansiosta keruiden tekninen toteutus onkin nyt helppoa, ei pelkkä Pennan olemassaolo vielä takaa keruun onnistumista. Suurimmassa vastuussa on edelleen tutkija itse, sillä keruusta tiedottaminen on yksinomaan tutkijan vastuulla. Lähes kaikissa tähänastisista keruista tutkimuksen kohderyhmänä on ollut jokin erityinen väestönryhmä, ei koko väestö. Koska tällaisissa keruissa tavoitellut vastaajamäärät ovat jo lähtökohtaisesti varsin kohtuullisia, vaikuttaa keruun onnistumiseen olennaisesti tiedotuksen hyvä suunnittelu ja oikeiden tiedotuskanavien löytäminen.

Tiedottamisen merkitystä korostaa myös toinen ensimmäisistä keruista tekemämme havainto. Keruuajan pidentäminen kesken keruun ei ole lisännyt vastausmääriä käytännössä lainkaan, ellei tiedottamista ei samalla ole tehostettu. Lisäksi niissä keruissa, joissa tiedämme keruutiedotteiden lähettämisajankohdan, vastausmäärät ovat aina selvästi nousseet hetkellisesti tiedotteen lähettämistä seuraavina päivinä. Vastaavasti keruissa, joissa keruutiedote on lähetetty vain kertaalleen keruun alussa, vastausmäärät ovat alun piikin jälkeen kuihtuneet riippumatta siitä, kuinka pitkään keruu on ollut auki.

Vaikka jokainen keruu on aina erilainen, emmekä muutaman yksittäisen keruun jälkeen voi yleistää liikaa, ovat tähänastiset keruut kuitenkin selvästi osoittaneet hyvän tiedottamisen tärkeyden onnistuneessa kirjoituskeruussa.

Kehitystarpeita

Ensimmäiset Pennalla toteutetut keruut synnyttivät myös kehitysideoita. Esiin nousi muun muassa toive siitä, että aineistonkerääjät voisivat itse reaaliaikaisesti seurata oman keruunsa vastaussaldon kehittymistä. Tällä hetkellä Tietoarkisto lähettää tutkijalle tiedon vastaussaldosta keruun pituudesta riippuen noin viikon tai kahden välein sekä aina pyydettäessä. Tutkijan kannalta olisi parempi, että hän voisi seurata vastaussaldonsa kehittymistä reaaliaikaisesti. Tällöin hän voisi esimerkiksi tarvittaessa tehostaa tiedottamistaan tekemiensä havaintojen perusteella.

Toinen konkreettinen tarve olisi tehdä Pennasta myös englanninkielinen versio, jotta myös muut kuin suomenkieliset tutkijat ja vastaajat voisivat käyttää Pennaa täysipainoisesti. Nykyään keruulomakkeen voi kyllä tehdä muullakin kuin suomenkielellä, mutta Pennan ohjeet ja muut tekstit ovat vain suomeksi.

Kaikki käyttäjien palautteet sekä omat havaintomme Pennan kehittämiseksi kirjataan ja niiden toteuttamismahdollisuuksia kartoitetaan Pennan tulevien päivitysten yhteydessä. Toivomme, että voimme myös edellä mainitut toiveet toteutettua mahdollisimman pian.

Käyttäkää Pennaa, olkaa hyvä!

Pennasta tähän mennessä saatujen kokemusten perusteella uskallan vilpittömästi suositella Pennaa kaikille, jotka haluavat kerätä oman kirjoitusaineiston tutkimustansa varten. Pennan käyttö on tutkijoille ja opiskelijoille täysin ilmaista. Lisätietoa Pennasta löytyy Tietoarkiston verkkosivuilta. Voit myös olla suoraan yhteydessä Tietoarkiston asiakaspalveluun.

Lisätietoa:

» Kirjoitusaineistojen keruutyökalu Penna
» Lisää Penna-palvelusta
» asiakaspalvelu.fsd [at] uta.fi

Jarkko Päivärinta
tietopalveluasiantuntija
etunimi.sukunimi [at] uta.fi

Aineistojen tietosuoja luupin alla – jäännösriskin arviointi ja uudet ohjeet

Euroopan unionin tietosuoja-asetusta sovelletaan 25. toukokuuta alkaen. Viimeisen vuoden aikana Tietoarkistossa on valmistauduttu muutokseen monella tavalla. Olemme muun muassa arvioineet jäännösriskiä ja uudistaneet anonymisointia koskevat ohjeet.

Jäännösriskin (residual risk) arviointi tarkoittaa henkilötietoja sisältävien tietojen systemaattista arviointia tasaisin aikavälein. Siinä arvioidaan kertaalleen anonymisoiduista datoista yksittäisten henkilöiden tai ryppäiden paljastumisriskiä niin itse datan kuin ulkopuolisten tietojen valossa. Tietoarkisto aloitti jo arkistoitujen aineistojen jäännösriskin arvioimisen viime syksynä, ja iloksemme saamme todeta, että työ on edistynyt hienosti.

Jäännösriskin arvioinnin aikaansaannokset käytännössä

Kvantitatiivisissa aineistoissamme, joita meillä on yhteensä yli tuhat, jäännösriskin arviointi aloitettiin kartoittamalla riskialtteimmat aineistosarjat ja suorittamalla niille tarvittavat täydentävät anonymisointitoimenpiteet. Datat on kyllä anonymisoitu aikanaan parhaan taidon mukaan, mutta osaamisemme on kehittynyt vuosien varrella. Viimeisen kymmenen vuoden aikana tiedon saatavuus on helpottunut, erityisesti internetistä löytyy paljon tietoja. Riskialttiutta arvioitiinkin eniten suhteessa niihin. Tietoarkiston kokemuksen mukaan muualta saatavat tiedot ovat hyvin ratkaisevia, kun arvioidaan mitä kaikkea aineistolle tulee tehdä, jotta se on mahdollisimman anonyymi.

Erityisesti opiskelua ja tutkintoja koskevia tietoja on nykyisin saatavilla huomattavasti enemmän kuin kymmenen tai vaikkapa vain viisi vuotta sitten. Siksi jäännösriskin arviointi aloitettiin opiskelua käsittelevistä aineistosarjoista. Reilun puolen vuoden aikana on täydentävästi anonymisoitu 70 kvantitatiivista aineistoa ja käyty läpi kuudesosa kaikista sarjoistamme. Tyypillisin muutos on ollut muuttujien arvojen uudelleen luokittelu.

Kvalitatiivisten aineistojen, joita meillä on noin parisen sataa, jäännösriskin arvioinnissa on anonymisoitu täysin yhdeksänkymmentä haastattelua sisältävä aineistosarja. Alun alkaen sarja oli vain de-identifioitu, siis aineistoista oli poistettu vain suorat tunnisteet, kuten osoitteet. Lisäksi on tarkistettu 60 prosenttia ennen vuotta 2017 valmistuneista aineistoista (yht. 180 kpl). Tutkittavien tietosuojan kannalta on hienoa, että vain kuutta prosenttia aineistoista tarvitsi anonymisoida lisää. Koko aineistoa koskevia muutoksia tarvitsi tehdä vain kahteen aineistoon.

Uusia toimintatapoja

Tietoarkistossa on tähänkin asti tarkoin dokumentoitu datamuutokset ja anonymisointi. Jäännösriskin arvioinnissa luotiin uusi toimintatapa: karttuville aineistosarjoille laaditaan jatkossa sarjakohtaisia anonymisointisuunnitelmia, eräänlaisia anonymisoinnin viitekehyksiä.

Sarjaa koskevassa anonymisoinnin viitekehyksessä datatiedoston sisäisen tarkastelun lisäksi kiinnitetään huomiota mahdollisiin muihin saatavilla oleviin tietoihin. Viitekehystä täydennetään ajan kuluessa ja se ohjaa datan käsittelijää tarkastelemaan itse datatiedoston ohella käyttöympäristöä. Erityisesti tulee selvittää, mitä tietoja kohdepopulaatiosta on saatavilla internetissä.

Yksityiskohtainen tarkastelu tulee tehdä joka tapauksessa myös jokaiseen aineistosarjan uuteen dataan. Anonymisoinnin viitekehys ei siis aina riitä ohjeeksi – tutkijat kun tykkäävät välillä muutella myös sarja-aineistojaan, esimerkiksi lisäämällä niihin uusia taustamuuttujia ja kysymyksiä tutkittaville. Jos viitekehystä täsmennetään aineiston uusien muuttujien tai muualta saatavan tiedon kasvun vuoksi, tulee myös sarjan aiemmat aineistot tarkistaa ja tarvittaessa muuttaa. Näin jäännösriskin arviointi tulee osaksi aineistosarjojen peruskäsittelyä.

Anonymisointiohjeistukset muutoksessa

Tietosuoja-asetuksen tuoma käsitteistö ja anonymisoinnin toimintatapojen uudistukset Tietoarkistossa antoivat sysäyksen myös Aineistonhallinnan käsikirjan tunnisteellisuutta ja anonymisointia koskevien ohjeiden uudistamiselle. Opas tarjoaa nyt ohjeita käsitteitä koskeviin epäselvyyksiin esimerkiksi pohdittaessa, miten erottaa pseydonyymi ja anonyymi tieto toisistaan. Lisäksi lukija saa laajan kattauksen siitä, mitä pitää ottaa huomioon anonymisointia suunniteltaessa.

Erityisesti kvantitutkijoiden kannattaa nyt heristää korviaan, sillä täydensimme urakassa nimenomaan kvantitatiivisten aineistojen anonymisointiohjeita ja -menetelmiä.

Tutkijoiden tietotaidon kartuttaminen Aineistonhallinnan käsikirjan avulla vahvistaa myös Tietoarkistoon arkistoitavien aineistojen tietosuojaa. Viime vuonna valmistuneista arkistoiduista aineistoista jouduimme tekemään lisäanonymisointia 60 prosentille – vaikka usein tutkija oli olettanut aineistonsa jo anonyymiksi. Toivomme, että käsikirjamme uudistetut ohjeet pienentävät jatkossa tuota osuutta.

Suosittelemme siis lämpimästi tutustumista uusiin ohjeisiimme. Koska ohjeistukset ovat nimenmaan aineistonkäyttäjiä varten, otamme niistä myös mielellään palautetta vastaan!

Lisätietoa:
» Tietoarkiston asiakaspalvelu: asiakaspalvelu.fsd at uta.fi
» Aineistonhallinnan käsikirja, Tunnisteellisuus ja anonymisointi

Annika Sallinen
tutkimusamanuenssi
etunimi.sukunimi [at] uta.fi

Aineiston avaajan muistilista

Tietoarkiston tieteenala-asiantuntija Katja Fält ja tutkimusamanuenssi Eliisa Haanpää antoivat Jyväskylässä pidetyllä Metodifestivaalilla hyviä käytännönvinkkejä tutkimusaineistojen avaamiseen.

Aineistojen avaaminen tarkoittaa, että oma tutkimusaineisto saatetaan muun tiedeyhteisön käyttöön avoimen tieteen periaatteiden mukaisesti. Tätä vaativat tai suosittelevat nykyisin jo useimmat suomalaiset sekä kansainväliset yliopistot, julkaisijat ja rahoittajat. Aineiston avaaminen on myös tutkijalle itselleen tieteellinen meriitti, ja se lisää oman tutkimuksen vaikuttavuutta.

Aineistojen avaamista käsittelevä sessio herätti Metodifestivaalilla paljon kiinnostusta, mistä voi päätellä, että tutkijat kaipaavat asiassa konkreettisia neuvoja. Kokosimmekin Tietoarkistoblogiin Haanpään ja Fältin esityksiin perustuvan muistilistan, josta toivottavasti on apua aineiston avaamista suunnitteleville tutkijoille myös jatkossa! Vinkeistä on apua sekä siinä vaiheessa, kun aineistonkeruu on vasta suunnitelmissa että silloin, kun aineisto on jo olemassa, ja se on päätetty arkistoida.

Kun oman aineiston arkistoiminen ja avaaminen tulevat ajankohtaisiksi, kannattaa tutustua myös Tietoarkiston Aineistonhallinnan käsikirjaan ja ottaa yhteyttä Tietoarkiston asiakaspalveluun. Asiantuntijoiltamme saat aina parhaat täsmäneuvot juuri oman aineistosi vastuulliseen avaamiseen.

1. Tee aineistonhallintasuunnitelma

Aineistonkeruun suunnitteluun ja aineiston käsittelyyn kannattaa käyttää aikaa, että aineiston avaaminen jatkokäyttöä varten onnistuu tutkimuksen lopuksi. Olennaista on kiinnittää huomiota siihen, että aineisto on alusta asti johdonmukaisesti kerätty, kuvailtu ja toteutettu.

Aineistonhallintasuunnitelmassa kannattaa kertoa ainakin, minkälaista aineistoa aikoo kerätä, mitkä ovat aineistoon liittyvät oikeudet, minkälaisia tietosuoja- tai tietoturvakysymyksiä aineistoa kerätessä, käsitellessä ja säilytettäessä pitää huomioida, minkälaisia tiedostoformaatteja ja ohjelmistoja aineistoon liittyy, miten aineistoa aiotaan käsitellä, miten se kuvaillaan ja millainen aineiston elinkaaresta kokonaisuudessaan ajan myötä muodostuu.

Aineistonhallintasuunnitelman laatimiseen saa hyviä neuvoja Aineistonhallinnan käsikirjasta. Konkreettinen apu on myös aineistonhallintasuunnitelman laatimista varten kehitetty työkalu DMPTuuli.

2. Pohdi onko aineistossasi tunnisteellisia tietoja

Ihmistieteiden tutkimusaineistot sisältävät useimmiten enemmän tai vähemmän tutkittavien henkilötietoja. Tiedot ovat tunnisteellisia, jos niiden perusteella on mahdollista tunnistaa yksittäinen henkilö. Henkilötietolain ja EU:n tietosuoja-asetuksen määritelmien mukaisesti käytännössä mikä tahansa elävää ihmistä koskeva tieto voi olla tunnistamisen mahdollistava henkilötieto. Henkilötietojen käsittely vaatii aina tutkittavien nimenomaisen suostumuksen, ja tunnisteellisen aineiston avaaminen on usein tietosuojasyistä haastavaa.

Jos tunnisteellisen aineiston anonymisoi, siihen ei enää tarvitse soveltaa henkilötietolakia tai tietosuoja-asetusta. Anonymisointi tarkoittaa sitä, että tunnisteelliset tiedot häivytetään aineistosta niin täydellisesti, että yksittäisen henkilön tunnistaminen ei enää ole mahdollista.

Henkilötiedoista ja aineistojen anonymisoinnista voi lukea tarkemmin kvalitatiivista aineistoa ja kvalitatiivista aineistoa koskevista blogikirjoituksista.

3. Varmista onko aineisto tekijänoikeuden alaista

Erityisesti laadullisen aineiston avaaja törmää usein tekijänoikeuteen liittyviin kysymyksiin. Teossuojaa saavan aineiston avaaminen saattaa olla ongelmallista, mutta useimmiten se on kuitenkin mahdollista erikseen sopimalla. Tärkeintä on ymmärtää, että tekijänoikeuden haltija määrää aineiston käyttötavat, joten aineiston jatkokäyttöön on yleensä saatava suostumus tekijänoikeuden haltijalta.

Tietoarkisto on solminut Kopioston kanssa sopimuksen, jonka perusteella teossuojaa saavat sanomalehti-, aikakauslehti- ja kuva-aineistot, eli kaikki Kopiosto-sopimuksen alaiset aineistot voi arkistoida Tietoarkistoon. Näiden aineistojen kohdalla tutkijan ei siis tarvitse enää ryhtyä itse kysymään teossuojaa saavien aineistojen avaamiseen erillisiä lupia.

Esimerkiksi tutkittavien ottamien valokuvien tai heidän kirjoittamiensa teoksiksi tulkittavien tekstien avaamiseen sen sijaan tarvitaan erillinen lupa. Sosiaalisen median aineistojen avaamisessa tekijänoikeudet muodostuvat valitettavasti usein aineiston avaamissuunnitelmat pysäyttäväksi kynnyskysymykseksi, koska Suomen laissa ei ole ainakaan vielä tutkimuskäyttöä mahdollistavaa poikkeussäännöstä.

4. Tallenna aineisto huolellisesti

Kun aineisto on kerätty, tallenna havaintomatriisi, haastattelulitteraatiot tai muu aineisto varmaan paikkaan. Huolehdi myös siitä, että aineistosta tulee otettua säännöllisesti varmuuskopio. Uusi varmuuskopio kannattaa ottaa aina esimerkiksi silloin, jos lisäät aineistoon jotain taustatietoja. Näin varmistat, ettei aineisto katoa kesken analysoinnin tai ennen kuin se on ehditty avata jatkokäyttöön.

5. Nimeä aineiston muuttujat loogisesti

Aineistoa kuvaillessaan kannattaa miettiä, minkä verran aineistosta pitäisi kertoa, jotta itse pystyisi vielä kymmenen vuoden päästä ymmärtämään, mistä aineistossa on kyse ja käyttämään sitä vaivatta uuteen tutkimukseen.

Nimeä kvantitatiivisen aineiston muuttujat ja niiden selitteet niin, että ne vastaavat mahdollisimman yksiselitteisesti kyselylomaketta tai muuta keruuinstrumenttia. Myös muuttuja-arvot ja niiden selitteet kannattaa avata kokonaisuudessaan. Lyhenteiden käyttäminen on riski, koska lyhenteet saattavat sekoittua toisiinsa.

Muuttuja-arvoille tehdyt muutokset kannattaa raportoida mahdollisimman hyvin, niin alkuperäisen muuttujan selvittäminen onnistuu tarvittaessa. Kerro aina myös mahdollisesta painomuuttujien käytöstä ja kuvaile tarkasti painomuuttujiin liittyvät tiedot.

Myös puuttuvien tietojen määritteleminen on tärkeää. Jos siis vastaaja ei ole esimerkiksi vastannut kyselytutkimuksessa johonkin kysymykseen mitään, vastauksen voi koodata selkeästi muista vastausvaihtoehdoista erottuvalla numerolla kuten 999.

6. Kuvaile tutkimuksen toteutustapa riittävän tarkasti

Kuvaile mahdollisimman tarkasti aineistonkeruuseen liittyvät yksityiskohdat, eli milloin keruu on aloitettu, milloin se on lopetettu ja minkälaisia yksityiskohtia aineistonkeruuseen liittyy. Muista kirjata ylös tutkimuksen alkuperäinen käyttötarkoitus, eli se minkä vuoksi aineisto on kerätty, samoin se, ketkä ovat aineiston tekijät. Pidä mahdollisimman tarkkaa listaa myös siitä, minkälaisiin julkaisuihin aineistoa on käytetty, jotta mahdollinen jatkokäyttäjä tietää, minkälaisia julkaisuja aineistosta on jo tehty.

Aineiston perusjoukko eli aineiston kattama populaatio kannattaa määritellä mahdollisimman tarkasti jo aineistonkeruuvaiheessa. Myös havaintoyksikön määritteleminen on olennaista. Huomaa, että perusjoukko ja havaintoyksikkö voivat olla keskenään eri asiat. Jos esimerkiksi havaintoyksikkönä on kunta, ja tutkimuksessa on haluttu selvittää yksittäisten kuntien tai useiden kuntien tilannetta, perusjoukkona aineistossa saattavat olla esimerkiksi kunnanjohtajat, joita on haastateltu, jotta saadaan tietoa havaintoyksiköstä eli kunnasta.

7. Muista, että huolellinen suunnittelutyö palkitaan

Vaikka aineistonkeruun suunnitteleminen, käsittely ja anonymisointi voivat tuntua työläiltä, kannattaa pitää mielessä, että käytetty aika maksaa itsensä takaisin. Aineistonhallinnan suunnittelu ja johdonmukainen käsittely auttavat jo tutkimuksen toteuttamisvaiheessa, ja takaavat sen, että aineiston avaaminen sujuu helposti ilman ylimääräisiä ponnisteluja.

Kaisa Järvelä
tiedottaja
etunimi.sukunimi [at] uta.fi

Aineiston avaajan muistilista

Tietoarkiston tieteenala-asiantuntija Katja Fält ja tutkimusamanuenssi Eliisa Haanpää antoivat Jyväskylässä pidetyllä Metodifestivaalilla hyviä käytännönvinkkejä tutkimusaineistojen avaamiseen.

Aineistojen avaaminen tarkoittaa, että oma tutkimusaineisto saatetaan muun tiedeyhteisön käyttöön avoimen tieteen periaatteiden mukaisesti. Tätä vaativat tai suosittelevat nykyisin jo useimmat suomalaiset sekä kansainväliset yliopistot, julkaisijat ja rahoittajat. Aineiston avaaminen on myös tutkijalle itselleen tieteellinen meriitti, ja se lisää oman tutkimuksen vaikuttavuutta.

Aineistojen avaamista käsittelevä sessio herätti Metodifestivaalilla paljon kiinnostusta, mistä voi päätellä, että tutkijat kaipaavat asiassa konkreettisia neuvoja. Kokosimmekin Tietoarkistoblogiin Haanpään ja Fältin esityksiin perustuvan muistilistan, josta toivottavasti on apua aineiston avaamista suunnitteleville tutkijoille myös jatkossa! Vinkeistä on apua sekä siinä vaiheessa, kun aineistonkeruu on vasta suunnitelmissa että silloin, kun aineisto on jo olemassa, ja se on päätetty arkistoida.

Kun oman aineiston arkistoiminen ja avaaminen tulevat ajankohtaisiksi, kannattaa tutustua myös Tietoarkiston Aineistonhallinnan käsikirjaan ja ottaa yhteyttä Tietoarkiston asiakaspalveluun. Asiantuntijoiltamme saat aina parhaat täsmäneuvot juuri oman aineistosi vastuulliseen avaamiseen.

1. Tee aineistonhallintasuunnitelma

Aineistonkeruun suunnitteluun ja aineiston käsittelyyn kannattaa käyttää aikaa, että aineiston avaaminen jatkokäyttöä varten onnistuu tutkimuksen lopuksi. Olennaista on kiinnittää huomiota siihen, että aineisto on alusta asti johdonmukaisesti kerätty, kuvailtu ja toteutettu.

Aineistonhallintasuunnitelmassa kannattaa kertoa ainakin, minkälaista aineistoa aikoo kerätä, mitkä ovat aineistoon liittyvät oikeudet, minkälaisia tietosuoja- tai tietoturvakysymyksiä aineistoa kerätessä, käsitellessä ja säilytettäessä pitää huomioida, minkälaisia tiedostoformaatteja ja ohjelmistoja aineistoon liittyy, miten aineistoa aiotaan käsitellä, miten se kuvaillaan ja millainen aineiston elinkaaresta kokonaisuudessaan ajan myötä muodostuu.

Aineistonhallintasuunnitelman laatimiseen saa hyviä neuvoja Aineistonhallinnan käsikirjasta. Konkreettinen apu on myös aineistonhallintasuunnitelman laatimista varten kehitetty työkalu DMPTuuli.

2. Pohdi onko aineistossasi tunnisteellisia tietoja

Ihmistieteiden tutkimusaineistot sisältävät useimmiten enemmän tai vähemmän tutkittavien henkilötietoja. Tiedot ovat tunnisteellisia, jos niiden perusteella on mahdollista tunnistaa yksittäinen henkilö. Henkilötietolain ja EU:n tietosuoja-asetuksen määritelmien mukaisesti käytännössä mikä tahansa elävää ihmistä koskeva tieto voi olla tunnistamisen mahdollistava henkilötieto. Henkilötietojen käsittely vaatii aina tutkittavien nimenomaisen suostumuksen, ja tunnisteellisen aineiston avaaminen on usein tietosuojasyistä haastavaa.

Jos tunnisteellisen aineiston anonymisoi, siihen ei enää tarvitse soveltaa henkilötietolakia tai tietosuoja-asetusta. Anonymisointi tarkoittaa sitä, että tunnisteelliset tiedot häivytetään aineistosta niin täydellisesti, että yksittäisen henkilön tunnistaminen ei enää ole mahdollista.

Henkilötiedoista ja aineistojen anonymisoinnista voi lukea tarkemmin kvalitatiivista aineistoa ja kvalitatiivista aineistoa koskevista blogikirjoituksista.

3. Varmista onko aineisto tekijänoikeuden alaista

Erityisesti laadullisen aineiston avaaja törmää usein tekijänoikeuteen liittyviin kysymyksiin. Teossuojaa saavan aineiston avaaminen saattaa olla ongelmallista, mutta useimmiten se on kuitenkin mahdollista erikseen sopimalla. Tärkeintä on ymmärtää, että tekijänoikeuden haltija määrää aineiston käyttötavat, joten aineiston jatkokäyttöön on yleensä saatava suostumus tekijänoikeuden haltijalta.

Tietoarkisto on solminut Kopioston kanssa sopimuksen, jonka perusteella teossuojaa saavat sanomalehti-, aikakauslehti- ja kuva-aineistot, eli kaikki Kopiosto-sopimuksen alaiset aineistot voi arkistoida Tietoarkistoon. Näiden aineistojen kohdalla tutkijan ei siis tarvitse enää ryhtyä itse kysymään teossuojaa saavien aineistojen avaamiseen erillisiä lupia.

Esimerkiksi tutkittavien ottamien valokuvien tai heidän kirjoittamiensa teoksiksi tulkittavien tekstien avaamiseen sen sijaan tarvitaan erillinen lupa. Sosiaalisen median aineistojen avaamisessa tekijänoikeudet muodostuvat valitettavasti usein aineiston avaamissuunnitelmat pysäyttäväksi kynnyskysymykseksi, koska Suomen laissa ei ole ainakaan vielä tutkimuskäyttöä mahdollistavaa poikkeussäännöstä.

4. Tallenna aineisto huolellisesti

Kun aineisto on kerätty, tallenna havaintomatriisi, haastattelulitteraatiot tai muu aineisto varmaan paikkaan. Huolehdi myös siitä, että aineistosta tulee otettua säännöllisesti varmuuskopio. Uusi varmuuskopio kannattaa ottaa aina esimerkiksi silloin, jos lisäät aineistoon jotain taustatietoja. Näin varmistat, ettei aineisto katoa kesken analysoinnin tai ennen kuin se on ehditty avata jatkokäyttöön.

5. Nimeä aineiston muuttujat loogisesti

Aineistoa kuvaillessaan kannattaa miettiä, minkä verran aineistosta pitäisi kertoa, jotta itse pystyisi vielä kymmenen vuoden päästä ymmärtämään, mistä aineistossa on kyse ja käyttämään sitä vaivatta uuteen tutkimukseen.

Nimeä kvantitatiivisen aineiston muuttujat ja niiden selitteet niin, että ne vastaavat mahdollisimman yksiselitteisesti kyselylomaketta tai muuta keruuinstrumenttia. Myös muuttuja-arvot ja niiden selitteet kannattaa avata kokonaisuudessaan. Lyhenteiden käyttäminen on riski, koska lyhenteet saattavat sekoittua toisiinsa.

Muuttuja-arvoille tehdyt muutokset kannattaa raportoida mahdollisimman hyvin, niin alkuperäisen muuttujan selvittäminen onnistuu tarvittaessa. Kerro aina myös mahdollisesta painomuuttujien käytöstä ja kuvaile tarkasti painomuuttujiin liittyvät tiedot.

Myös puuttuvien tietojen määritteleminen on tärkeää. Jos siis vastaaja ei ole esimerkiksi vastannut kyselytutkimuksessa johonkin kysymykseen mitään, vastauksen voi koodata selkeästi muista vastausvaihtoehdoista erottuvalla numerolla kuten 999.

6. Kuvaile tutkimuksen toteutustapa riittävän tarkasti

Kuvaile mahdollisimman tarkasti aineistonkeruuseen liittyvät yksityiskohdat, eli milloin keruu on aloitettu, milloin se on lopetettu ja minkälaisia yksityiskohtia aineistonkeruuseen liittyy. Muista kirjata ylös tutkimuksen alkuperäinen käyttötarkoitus, eli se minkä vuoksi aineisto on kerätty, samoin se, ketkä ovat aineiston tekijät. Pidä mahdollisimman tarkkaa listaa myös siitä, minkälaisiin julkaisuihin aineistoa on käytetty, jotta mahdollinen jatkokäyttäjä tietää, minkälaisia julkaisuja aineistosta on jo tehty.

Aineiston perusjoukko eli aineiston kattama populaatio kannattaa määritellä mahdollisimman tarkasti jo aineistonkeruuvaiheessa. Myös havaintoyksikön määritteleminen on olennaista. Huomaa, että perusjoukko ja havaintoyksikkö voivat olla keskenään eri asiat. Jos esimerkiksi havaintoyksikkönä on kunta, ja tutkimuksessa on haluttu selvittää yksittäisten kuntien tai useiden kuntien tilannetta, perusjoukkona aineistossa saattavat olla esimerkiksi kunnanjohtajat, joita on haastateltu, jotta saadaan tietoa havaintoyksiköstä eli kunnasta.

7. Muista, että huolellinen suunnittelutyö palkitaan

Vaikka aineistonkeruun suunnitteleminen, käsittely ja anonymisointi voivat tuntua työläiltä, kannattaa pitää mielessä, että käytetty aika maksaa itsensä takaisin. Aineistonhallinnan suunnittelu ja johdonmukainen käsittely auttavat jo tutkimuksen toteuttamisvaiheessa, ja takaavat sen, että aineiston avaaminen sujuu helposti ilman ylimääräisiä ponnisteluja.

Kaisa Järvelä
tiedottaja
etunimi.sukunimi [at] uta.fi

Näin anonymisoit kvalitatiivisen tutkimusaineistosi

Kvalitatiivisissa tutkimusaineistoissa, esimerkiksi haastattelu- ja kirjoitusaineistoissa, tutkittavat kertovat usein itsestään ja läheisistään avoimesti yksityiskohtaisia tietoja. Lain mukaan henkilötiedot eivät saa vuotaa ulkopuolisille, joten aineistot täytyy anonymisoida huolellisesti ennen kuin ne voi arkistoida jatkokäyttöä varten.

Lähes kaikki suomalaiset yliopistot ja monet tutkimusrahoittajat suosittelevat tai vaativat, että tutkijat avaavat aineistonsa, joten anonymisointiosaaminen alkaa kuulua kvalitatiivisia aineistoja keräävän tutkijan perustaitoihin.

Tietoarkisto ja Avoin tiede ja tutkimus -hanke järjestivät 5. huhtikuuta Tutkimusaineistojen anonymisointi -seminaarin jossa käsiteltiin sekä kvantitatiivisten että kvalitatiivisten aineistojen anonymisointikeinoja.

Seminaarin esityksiin voi tutustua tapahtuman sivulla julkaistujen diojen ja esitysvideoiden avulla. Täsmällisempiä anonymisointivinkkejä kaipaavan kannattaa tutustua myös Aineistonhallinnan käsikirjaan.

Tässä blogikirjoituksessa käyn Tietoarkiston tieteenala-asiantuntijan Katja Fältin ja Tietoarkiston tutkimusapulaisen Emilia Lehdon seminaariesitysten perusteella läpi kvalitatiivisen aineiston tavallisimpia anonymisointikäytäntöjä.

Kaikki elävään ihmiseen liittyvät tiedot voivat olla henkilötietoja

Aivan ensimmäiseksi on olennaista ymmärtää, milloin aineisto vaatii anonymisoimista, eli mitkä kaikki tiedot aineistossa ovat lain mukaan henkilötietoja.

Henkilötietolaissa määritelmä on varsin laaja: henkilötietoja ovat kaikki elävää ihmistä, hänen ominaisuuksiaan tai elinolosuhteitaan kuvaavat merkinnät, joista henkilö, hänen perheensä tai hänen kanssaan yhteisessä taloudessa elävät ihmiset voidaan tunnistaa. Toisin sanoen lähes kaikki elävään ihmiseen liittyvät tiedot voivat olla henkilötietoja.

Käytännössä tiedot lasketaan henkilötiedoiksi kuitenkin vain silloin, kun niiden perusteella voidaan tunnistaa aineistosta yksittäinen henkilö. Tunnistamisen mahdollistavat tiedot, eli tunnisteet on jaettu suoriin ja epäsuoriin tunnisteisiin. Epäsuorat tunnisteet on lisäksi jaoteltu vahvoihin epäsuoriin tunnisteisiin ja epäsuoriin tunnisteisiin.

Suorat tunnisteet riittävät yksin tutkittavan tunnistamiseen, eli niiden lisäksi ei tarvita mitään muita tietoja. Suoria tunnisteita ovat esimerkiksi koko nimi, henkilönimen mukainen sähköpostiosoite ja biometriset tunnisteet kuten sormenjälki tai ääni.

Vahvat epäsuorat tunnisteet ovat tietoja, jotka eivät suoraan kerro kuka henkilö on, mutta henkilöllisyyden selvittäminen niiden perusteella on hyvin helppoa. Tällaisia ovat esimerkiksi osoite, auton rekisterinumero, harvinainen ammattinimike tai harvinainen sairaus.

Epäsuoriksi tunnisteiksi voidaan laskea monenlaiset henkilöstä kertovat tiedot, kuten sukupuoli, ikä, asuinkunta ja ammattinimike. Epäsuorat tunnisteet eivät yleensä yksin riitä tutkittavan tunnistamiseen, mutta useammat epäsuorat tunnisteet saattavat yhdessä mahdollistaa tutkittavan tunnistamisen.

Tietoarkiston humanististen tieteiden tieteenala-asiantuntija Katja Fält kertoi seminaarissa kvalitatiivisten aineistojen anonymisoimisesta teoreettisella tasolla. (Kuva: Kaisa Järvelä).

Poista aineistosta kaikki tarpeettomat tunnisteet

Aineisto on anonyymi silloin, kun yksittäisiä henkilöitä ei voida tunnistaa siitä kohtuullisesti toteutettavissa olevilla toimenpiteillä. Haastateltavien omien tietojen lisäksi on tärkeää muistaa poistaa aineistosta myös kolmansia henkilöitä koskevat tunnisteet. Laadullisissa aineistoissa näitä voi olla paljonkin, jos esimerkiksi tutkittava mainitsee haastattelussa perheenjäseniään, naapureitaan tai työkavereitaan.

Yleisenä ohjeena anonymisoinnissa voi pitää sitä, että aineistosta täytyy poistaa kaikki tarpeettomat tunnisteet. Tunnisteellisten tietojen käsitteleminen ja aineiston anonymisoiminen täytyy kuitenkin suunnitella aina aineistokohtaisesti. Jokainen tutkimusaineisto on yksilöllinen, ja joissain aineistoissa tunnistetietoja on esimerkiksi selvästi enemmän kuin toisissa.

Ennen anonymisoinnin aloittamista aineistolle onkin hyvä laatia konkreettinen anonymisointisuunnitelma. Suunnitelmaan kannattaa kirjata ainakin, mitä anonymisointitoimenpiteitä aineistolle aikoo tehdä. Lisäksi suunnitelmassa kannattaa kuvailla esimerkiksi se, miten tutkittavia on informoitu ja millä tavalla aineistoa on mahdollisesti aiemmin muokattu.

Anonymisoinnin yleinen periaate on, että suorat tunnisteet ja vahvat epäsuorat tunnisteet poistetaan aineistoista aina kokonaan. Tämän lisäksi myös epäsuorat tunnisteet vaativat yleensä vähintään jonkin verran käsittelemistä.

Joissain poikkeustapauksissa voi kuitenkin olla mahdollista jättää arkistoitavaan aineistoon jopa haastateltavan koko nimi. Näin on esimerkiksi silloin, jos haastateltava on ammattipoliitikko, haastattelu koskee politiikkaa ja haastateltava on antanut luvan nimensä julkaisemiseen.

Epäsuorien tunnisteiden kohdalla on tärkeää ottaa huomioon aina myös se, mitä tietoja tutkittavasta voi saada aineiston ulkopuolelta, esimerkiksi sosiaalisesta mediasta tai muualta internetistä.

Yksinkertaisimmillaan anonymisointi on tietojen poistamista

Tyypillisimmät laadullisen aineiston anonymisointikeinot ovat tietojen poistaminen, pseudonymisointi, kategorisointi ja tunnistetietojen vaihtaminen. Tavallisesti yksittäisen aineiston anonymisointiin joudutaan käyttämään useaa mainituista keinoista.

Yksinkertaisimmillaan tietojen poistaminen tarkoittaa suorien ja vahvojen epäsuorien tunnisteiden poistamista sekä taustamuuttujista että haastattelulitteraatioista tai esimerkiksi kilpakirjoitusteksteistä.

Haastatteluista on mahdollista poistaa yksittäisten tunnisteiden lisäksi myös pidempiä pätkiä, jos haastateltava harhautuu kertomaan itsestään yksilöiviä arkaluonteisia tietoja. Tämä on perusteltua etenkin silloin, kun tiedot eivät ole tutkimuksen varsinaisena kohteena.

Poistettavia, eli kokonaan hävitettäviä tietoja ovat myös kaikki aineistoon liittyvät, tunnisteita sisältävät taustamateriaalit. Tiedostoista on syytä tarkistaa, onko niissä piilotettuja teknisiä tietoja, esimerkiksi kuvatiedostojen tekijä- tai paikkatietoja.

Voisiko tiedon pseudonymisoida, karkeistaa tai vaihtaa?

Haastatteluissa ja kirjoitusaineistoissa henkilönimien pseudonymisointi on usein aineiston ymmärrettävyyden kannalta parempi vaihtoehto kuin se, että nimet poistettaisiin kokonaan.

Pseudonymisointi tarkoittaa sitä, että henkilönimet vaihdetaan peitenimiksi eli pseudonyymeiksi. Haastateltavana olleesta Matista voi siis tehdä esimerkiksi Pekan ja hänen Anna-vaimostaan Liisan. Pseudonymisointi täytyy suunnitella johdonmukaisesti niin, että sama henkilö esiintyy aineistossa alusta loppuun asti samalla peitenimellä.

Kategorisointia eli tietojen karkeistamista tehdään paljon esimerkiksi aineiston taustatiedoille. Taustatietojen kohdalla kategorisoiminen on yleensä parempi vaihtoehto kuin tietojen poistaminen, sillä aineiston tulkitseminen ja ymmärtäminen ilman taustatietoja olisi vaikeaa.

Haastatteluista tai kirjoitusaineistoista voidaan joissain tapauksissa karkeistaa myös esimerkiksi henkilönimiä. Tämä on järkevää silloin, kun henkilö esiintyy aineistossa korkeintaan pari kertaa eikä ole keskeinen aineiston sisällön kannalta. Esimerkiksi sivulauseessa mainitun Marjatta-naapurin voi hyvin muuttaa pelkäksi naapuriksi.

Useimmiten kategorisointia vaativat myös kaikki kirjoituksissa tai haastatteluissa esiintyvät yksilöivät ammattinimikkeet, toimipaikat, oppilaitokset ja paikkakunnat. Näiden luokittelemisessa kannattaa käyttää apuna Tilastokeskuksen valmiita luokituksia.

Joissain tapauksissa paras vaihtoehto on vaihtaa tekstissä esiintyvä yksilöivä tunnistetieto toiseksi. Aineiston ymmärtämisen kannalta voi esimerkiksi olla olennaista kertoa, että henkilö on syntynyt jouluaattona. Jotta tarkka syntymäaika ei paljastuisi, henkilön syntymävuotta on tällaisessa tapauksessa mahdollista muuttaa pari vuotta myöhemmäksi tai aikaisemmaksi.

Käytännössä anonymisointi voi sujua vaikka näin

Emilia Lehto konkretisoi laadullisen aineiston anonymisoimista seminaarissa kahden aineistoesimerkin avulla. Toinen esimerkkiaineistoista oli Tietoarkistoon tallennettu Erityislapsiperheiden tukiverkostot -kysely.

Tietoarkiston tutkimusapulainen, laadullisia aineistoja työkseen anonymisoiva, Emilia Lehto, kertoi anonymisoimisesta konkreettisten aineistoesimerkkien kautta. (Kuva: Kaisa Järvelä).

Aineistossa vastaajilta oli kysytty taustatiedoiksi heidän rooliansa (esim. äiti), ikäänsä, ammattiansa, siviilisäätyänsä, perheen lasten lukumäärää ja lasten ikiä sekä sitä, kuka lapsista on erityislapsi (esimerkiksi poika, 1. lapsi). Taustatiedoista kategorisoitiin vastaajan ikä ja ammatti. Jos siis haastateltavana olevan äidin ammatti oli esimerkiksi kätilö, ammatti karkeistettiin Tilastokeskuksen luokituksen mukaan [terveydenhuollon ammattilaiseksi]. Ikä luokiteltiin viiden vuoden tarkkuudella.

Tutkittavat käyttivät haastatteluissa paljon erityislastensa ja näiden sisarusten nimiä. Nämä korvattiin aineistossa pseudonyymeillä. Paikkakuntien nimet kategorisoitiin niin, että esimerkiksi Nokia muuttui [kaupunkimaiseksi kunnaksi Pirkanmaalla]. Yksityisen päiväkodin nimi poistettiin aineistosta kokonaan ja siihen viitattiin vain termillä päiväkoti. Jos esimerkiksi päiväkoteja esiintyi samassa haastattelussa useampia, ne erotettiin toisistaan kirjaimin, esimerkiksi näin: [päiväkoti A nimi poistettu].

Epäsuorien tunnisteiden kohdalla huomioitiin myös se, voiko tutkittavan henkilöllisyys paljastua, jos tunnisteen yhdistää muualta saatavilla oleviin tietoihin. Eräs äiti esimerkiksi puhui haastattelussa perheensä matkasta Kroatiaan. Tarkka matkakohde karkeistettiin lomamatkaksi [Eurooppaan], koska äiti oli saattanut julkaista tiedon perheen Kroatian-matkasta sosiaalisessa mediassa. Lehto vinkkasi, että jos hän itse ei ole varma, voiko jokin tunniste johdattaa muualta saatavaan tietoon yhdistettynä henkilön jäljille vai ei, hän tekee kokeeksi muutaman yksinkertaisen google-haun.

Kvalitatiiviset aineistot ovat usein huomattavasti työläämpiä anonymisoitavia kuin kvantitatiiviset aineistot. Tietoarkistossa kuitenkin toivomme, että myös kvalitatiiviset aineistot toimitetaan arkistoitavaksi mahdollisimman pitkälle anonymisoituina.

Lopullisen vastuun aineiston anonymiteetista otamme silti me. Tarkistamme kaikki aineistot ja käsittelemme niitä vielä niin, että ne ovat Ailaan päätyessään varmasti täysin anonyymeja.

Lisätietoja
» Seminaarin sivulta löydät esitysdiat ja myöhemmin myös videot
» Aineistonhallinnan käsikirja: Tunnisteellisuus ja anonymisointi

Vastaavan tekstin kvantitatiivisten aineistojen anonymisoinnista voi lukea myös Tietoarkistoblogista.

Kaisa Järvelä
tiedottaja
etunimi.sukunimi [at] uta.fi

Näin anonymisoit kvalitatiivisen tutkimusaineistosi

Kvalitatiivisissa tutkimusaineistoissa, esimerkiksi haastattelu- ja kirjoitusaineistoissa, tutkittavat kertovat usein itsestään ja läheisistään avoimesti yksityiskohtaisia tietoja. Lain mukaan henkilötiedot eivät saa vuotaa ulkopuolisille, joten aineistot täytyy anonymisoida huolellisesti ennen kuin ne voi arkistoida jatkokäyttöä varten.

Lähes kaikki suomalaiset yliopistot ja monet tutkimusrahoittajat suosittelevat tai vaativat, että tutkijat avaavat aineistonsa, joten anonymisointiosaaminen alkaa kuulua kvalitatiivisia aineistoja keräävän tutkijan perustaitoihin.

Tietoarkisto ja Avoin tiede ja tutkimus -hanke järjestivät 5. huhtikuuta Tutkimusaineistojen anonymisointi -seminaarin jossa käsiteltiin sekä kvantitatiivisten että kvalitatiivisten aineistojen anonymisointikeinoja.

Seminaarin esityksiin voi tutustua tapahtuman sivulla julkaistujen diojen ja esitysvideoiden avulla. Täsmällisempiä anonymisointivinkkejä kaipaavan kannattaa tutustua myös Aineistonhallinnan käsikirjaan.

Tässä blogikirjoituksessa käyn Tietoarkiston tieteenala-asiantuntijan Katja Fältin ja Tietoarkiston tutkimusapulaisen Emilia Lehdon seminaariesitysten perusteella läpi kvalitatiivisen aineiston tavallisimpia anonymisointikäytäntöjä.

Kaikki elävään ihmiseen liittyvät tiedot voivat olla henkilötietoja

Aivan ensimmäiseksi on olennaista ymmärtää, milloin aineisto vaatii anonymisoimista, eli mitkä kaikki tiedot aineistossa ovat lain mukaan henkilötietoja.

Henkilötietolaissa määritelmä on varsin laaja: henkilötietoja ovat kaikki elävää ihmistä, hänen ominaisuuksiaan tai elinolosuhteitaan kuvaavat merkinnät, joista henkilö, hänen perheensä tai hänen kanssaan yhteisessä taloudessa elävät ihmiset voidaan tunnistaa. Toisin sanoen lähes kaikki elävään ihmiseen liittyvät tiedot voivat olla henkilötietoja.

Käytännössä tiedot lasketaan henkilötiedoiksi kuitenkin vain silloin, kun niiden perusteella voidaan tunnistaa aineistosta yksittäinen henkilö. Tunnistamisen mahdollistavat tiedot, eli tunnisteet on jaettu suoriin ja epäsuoriin tunnisteisiin. Epäsuorat tunnisteet on lisäksi jaoteltu vahvoihin epäsuoriin tunnisteisiin ja epäsuoriin tunnisteisiin.

Suorat tunnisteet riittävät yksin tutkittavan tunnistamiseen, eli niiden lisäksi ei tarvita mitään muita tietoja. Suoria tunnisteita ovat esimerkiksi koko nimi, henkilönimen mukainen sähköpostiosoite ja biometriset tunnisteet kuten sormenjälki tai ääni.

Vahvat epäsuorat tunnisteet ovat tietoja, jotka eivät suoraan kerro kuka henkilö on, mutta henkilöllisyyden selvittäminen niiden perusteella on hyvin helppoa. Tällaisia ovat esimerkiksi osoite, auton rekisterinumero, harvinainen ammattinimike tai harvinainen sairaus.

Epäsuoriksi tunnisteiksi voidaan laskea monenlaiset henkilöstä kertovat tiedot, kuten sukupuoli, ikä, asuinkunta ja ammattinimike. Epäsuorat tunnisteet eivät yleensä yksin riitä tutkittavan tunnistamiseen, mutta useammat epäsuorat tunnisteet saattavat yhdessä mahdollistaa tutkittavan tunnistamisen.

Tietoarkiston humanististen tieteiden tieteenala-asiantuntija Katja Fält kertoi seminaarissa kvalitatiivisten aineistojen anonymisoimisesta teoreettisella tasolla. (Kuva: Kaisa Järvelä).

Poista aineistosta kaikki tarpeettomat tunnisteet

Aineisto on anonyymi silloin, kun yksittäisiä henkilöitä ei voida tunnistaa siitä kohtuullisesti toteutettavissa olevilla toimenpiteillä. Haastateltavien omien tietojen lisäksi on tärkeää muistaa poistaa aineistosta myös kolmansia henkilöitä koskevat tunnisteet. Laadullisissa aineistoissa näitä voi olla paljonkin, jos esimerkiksi tutkittava mainitsee haastattelussa perheenjäseniään, naapureitaan tai työkavereitaan.

Yleisenä ohjeena anonymisoinnissa voi pitää sitä, että aineistosta täytyy poistaa kaikki tarpeettomat tunnisteet. Tunnisteellisten tietojen käsitteleminen ja aineiston anonymisoiminen täytyy kuitenkin suunnitella aina aineistokohtaisesti. Jokainen tutkimusaineisto on yksilöllinen, ja joissain aineistoissa tunnistetietoja on esimerkiksi selvästi enemmän kuin toisissa.

Ennen anonymisoinnin aloittamista aineistolle onkin hyvä laatia konkreettinen anonymisointisuunnitelma. Suunnitelmaan kannattaa kirjata ainakin, mitä anonymisointitoimenpiteitä aineistolle aikoo tehdä. Lisäksi suunnitelmassa kannattaa kuvailla esimerkiksi se, miten tutkittavia on informoitu ja millä tavalla aineistoa on mahdollisesti aiemmin muokattu.

Anonymisoinnin yleinen periaate on, että suorat tunnisteet ja vahvat epäsuorat tunnisteet poistetaan aineistoista aina kokonaan. Tämän lisäksi myös epäsuorat tunnisteet vaativat yleensä vähintään jonkin verran käsittelemistä.

Joissain poikkeustapauksissa voi kuitenkin olla mahdollista jättää arkistoitavaan aineistoon jopa haastateltavan koko nimi. Näin on esimerkiksi silloin, jos haastateltava on ammattipoliitikko, haastattelu koskee politiikkaa ja haastateltava on antanut luvan nimensä julkaisemiseen.

Epäsuorien tunnisteiden kohdalla on tärkeää ottaa huomioon aina myös se, mitä tietoja tutkittavasta voi saada aineiston ulkopuolelta, esimerkiksi sosiaalisesta mediasta tai muualta internetistä.

Yksinkertaisimmillaan anonymisointi on tietojen poistamista

Tyypillisimmät laadullisen aineiston anonymisointikeinot ovat tietojen poistaminen, pseudonymisointi, kategorisointi ja tunnistetietojen vaihtaminen. Tavallisesti yksittäisen aineiston anonymisointiin joudutaan käyttämään useaa mainituista keinoista.

Yksinkertaisimmillaan tietojen poistaminen tarkoittaa suorien ja vahvojen epäsuorien tunnisteiden poistamista sekä taustamuuttujista että haastattelulitteraatioista tai esimerkiksi kilpakirjoitusteksteistä.

Haastatteluista on mahdollista poistaa yksittäisten tunnisteiden lisäksi myös pidempiä pätkiä, jos haastateltava harhautuu kertomaan itsestään yksilöiviä arkaluonteisia tietoja. Tämä on perusteltua etenkin silloin, kun tiedot eivät ole tutkimuksen varsinaisena kohteena.

Poistettavia, eli kokonaan hävitettäviä tietoja ovat myös kaikki aineistoon liittyvät, tunnisteita sisältävät taustamateriaalit. Tiedostoista on syytä tarkistaa, onko niissä piilotettuja teknisiä tietoja, esimerkiksi kuvatiedostojen tekijä- tai paikkatietoja.

Voisiko tiedon pseudonymisoida, karkeistaa tai vaihtaa?

Haastatteluissa ja kirjoitusaineistoissa henkilönimien pseudonymisointi on usein aineiston ymmärrettävyyden kannalta parempi vaihtoehto kuin se, että nimet poistettaisiin kokonaan.

Pseudonymisointi tarkoittaa sitä, että henkilönimet vaihdetaan peitenimiksi eli pseudonyymeiksi. Haastateltavana olleesta Matista voi siis tehdä esimerkiksi Pekan ja hänen Anna-vaimostaan Liisan. Pseudonymisointi täytyy suunnitella johdonmukaisesti niin, että sama henkilö esiintyy aineistossa alusta loppuun asti samalla peitenimellä.

Kategorisointia eli tietojen karkeistamista tehdään paljon esimerkiksi aineiston taustatiedoille. Taustatietojen kohdalla kategorisoiminen on yleensä parempi vaihtoehto kuin tietojen poistaminen, sillä aineiston tulkitseminen ja ymmärtäminen ilman taustatietoja olisi vaikeaa.

Haastatteluista tai kirjoitusaineistoista voidaan joissain tapauksissa karkeistaa myös esimerkiksi henkilönimiä. Tämä on järkevää silloin, kun henkilö esiintyy aineistossa korkeintaan pari kertaa eikä ole keskeinen aineiston sisällön kannalta. Esimerkiksi sivulauseessa mainitun Marjatta-naapurin voi hyvin muuttaa pelkäksi naapuriksi.

Useimmiten kategorisointia vaativat myös kaikki kirjoituksissa tai haastatteluissa esiintyvät yksilöivät ammattinimikkeet, toimipaikat, oppilaitokset ja paikkakunnat. Näiden luokittelemisessa kannattaa käyttää apuna Tilastokeskuksen valmiita luokituksia.

Joissain tapauksissa paras vaihtoehto on vaihtaa tekstissä esiintyvä yksilöivä tunnistetieto toiseksi. Aineiston ymmärtämisen kannalta voi esimerkiksi olla olennaista kertoa, että henkilö on syntynyt jouluaattona. Jotta tarkka syntymäaika ei paljastuisi, henkilön syntymävuotta on tällaisessa tapauksessa mahdollista muuttaa pari vuotta myöhemmäksi tai aikaisemmaksi.

Käytännössä anonymisointi voi sujua vaikka näin

Emilia Lehto konkretisoi laadullisen aineiston anonymisoimista seminaarissa kahden aineistoesimerkin avulla. Toinen esimerkkiaineistoista oli Tietoarkistoon tallennettu Erityislapsiperheiden tukiverkostot -kysely.

Tietoarkiston tutkimusapulainen, laadullisia aineistoja työkseen anonymisoiva, Emilia Lehto, kertoi anonymisoimisesta konkreettisten aineistoesimerkkien kautta. (Kuva: Kaisa Järvelä).

Aineistossa vastaajilta oli kysytty taustatiedoiksi heidän rooliansa (esim. äiti), ikäänsä, ammattiansa, siviilisäätyänsä, perheen lasten lukumäärää ja lasten ikiä sekä sitä, kuka lapsista on erityislapsi (esimerkiksi poika, 1. lapsi). Taustatiedoista kategorisoitiin vastaajan ikä ja ammatti. Jos siis haastateltavana olevan äidin ammatti oli esimerkiksi kätilö, ammatti karkeistettiin Tilastokeskuksen luokituksen mukaan [terveydenhuollon ammattilaiseksi]. Ikä luokiteltiin viiden vuoden tarkkuudella.

Tutkittavat käyttivät haastatteluissa paljon erityislastensa ja näiden sisarusten nimiä. Nämä korvattiin aineistossa pseudonyymeillä. Paikkakuntien nimet kategorisoitiin niin, että esimerkiksi Nokia muuttui [kaupunkimaiseksi kunnaksi Pirkanmaalla]. Yksityisen päiväkodin nimi poistettiin aineistosta kokonaan ja siihen viitattiin vain termillä päiväkoti. Jos esimerkiksi päiväkoteja esiintyi samassa haastattelussa useampia, ne erotettiin toisistaan kirjaimin, esimerkiksi näin: [päiväkoti A nimi poistettu].

Epäsuorien tunnisteiden kohdalla huomioitiin myös se, voiko tutkittavan henkilöllisyys paljastua, jos tunnisteen yhdistää muualta saatavilla oleviin tietoihin. Eräs äiti esimerkiksi puhui haastattelussa perheensä matkasta Kroatiaan. Tarkka matkakohde karkeistettiin lomamatkaksi [Eurooppaan], koska äiti oli saattanut julkaista tiedon perheen Kroatian-matkasta sosiaalisessa mediassa. Lehto vinkkasi, että jos hän itse ei ole varma, voiko jokin tunniste johdattaa muualta saatavaan tietoon yhdistettynä henkilön jäljille vai ei, hän tekee kokeeksi muutaman yksinkertaisen google-haun.

Kvalitatiiviset aineistot ovat usein huomattavasti työläämpiä anonymisoitavia kuin kvantitatiiviset aineistot. Tietoarkistossa kuitenkin toivomme, että myös kvalitatiiviset aineistot toimitetaan arkistoitavaksi mahdollisimman pitkälle anonymisoituina.

Lopullisen vastuun aineiston anonymiteetista otamme silti me. Tarkistamme kaikki aineistot ja käsittelemme niitä vielä niin, että ne ovat Ailaan päätyessään varmasti täysin anonyymeja.

Lisätietoja
» Seminaarin sivulta löydät esitysdiat ja myöhemmin myös videot
» Aineistonhallinnan käsikirja: Tunnisteellisuus ja anonymisointi

Vastaavan tekstin kvantitatiivisten aineistojen anonymisoinnista voi lukea myös Tietoarkistoblogista.

Kaisa Järvelä
tiedottaja
etunimi.sukunimi [at] uta.fi

Näin anonymisoit kvantitatiiviset aineistosi

Ihmistieteiden tutkimusaineistot sisältävät aina enemmän tai vähemmän henkilötietoja. Henkilötietolain mukaan tunnisteellista aineistoa voi käyttää tutkimukseen, jos se on välttämätöntä, tarkoituksenmukaista, suunniteltua ja asiallisesti perusteltua. Tutkittavia koskevat tiedot eivät kuitenkaan missään tapauksessa saa vuotaa ulkopuolisille.

Viimeistään aineiston arkistointivaiheessa tunnisteet täytyy hävittää, jos tunnisteellisen aineiston arkistoimiseen ei ole erillistä Kansallisarkistolta anottua lupaa. Useimmat suomalaiset yliopistot ja tutkimusrahoittajat kannustavat aineistojen arkistoimiseen ja avaamiseen, eli anonymisointiosaaminen alkaa kuulua jokaisen tutkijan perustaitoihin.

Anonymisointikoulutukselle onkin Suomessa selvästi tarvetta, sillä Tietoarkiston ja ATT-hankkeen huhtikuussa Tampereella järjestämään Tutkimusaineistojen anonymisointi -seminaariin ilmoittautui lähes 350 osallistujaa ympäri maata.

Seminaarin esitysdioihin voi tutustua verkossa tapahtuman sivuilla, ja myös esityksistä kuvatut videot ovat tulossa julki samalle sivulle.

Tässä blogikirjoituksessa käyn seminaariesitysten perusteella läpi määrällisen aineiston anonymisointikäytäntöjä. Kun oman aineiston anonymisointi tulee ajankohtaiseksi, yksityiskohtaisempia ohjeita kannattaa käydä lukemassa vielä Tietoarkiston Aineistonhallinnan käsikirjasta.

Tietoarkistossa toivomme, että meille toimitettavat aineistot ovat valmiiksi anonymisoituja. Tarkastamme kuitenkin kaikki aineistot, ja käsittelemme niitä usein vielä jonkin verran niin, että Ailassa julkaistavat aineistot ovat varmasti täysin anonyymeja.

Kaikki elävää ihmistä koskevat tiedot ovat henkilötietoja

Aivan ensimmäiseksi tunnisteellista aineistoa anonymisoivan tutkijan täytyy ymmärtää, mitkä tiedot ovat henkilötietoja. Tätä aihetta avasi seminaarissa Tietoarkiston kehittämispäällikkö Arja Kuula-Luumi.

Tiivistetysti voi sanoa, että henkilötiedoiksi lasketaan kaikki elävää ihmistä koskevat tiedot. Sellainen voi olla esimerkiksi tutkittavan tai tämän läheisen ominaisuus, tutkittavan elinolosuhteita koskeva maininta tai vaikkapa tutkittavan mielipide.

Tämä ei onneksi kuitenkaan tarkoita, että esimerkiksi kaikki tutkittavan esittämät mielipiteet pitäisi poistaa aineistosta ennen kuin sen voi arkistoida. Tutkittavia koskevat tiedot lasketaan henkilötiedoksi vain silloin, kun yksilö on tunnistettavissa aineistosta. Aineiston anonymisoiminen tarkoittaakin sitä, että aineistosta poistetaan, luokitellaan tai muutetaan sellaiset tiedot, joiden avulla yksilön voi tunnistaa ja esimerkiksi aineistossa esitetyt mielipiteet yhdistää tietyn yksilön mielipiteiksi.

EU:n uuden tietosuoja-asetuksen mukaan henkilö on tunnistettavissa silloin, kun hänet voidaan tunnistaa suoraan tai epäsuorasti tunnistetietojen perusteella. Käytännössä suorat tunnistetiedot tarkoittavat tietoja, jotka riittävät yksin henkilön tunnistamiseen, vaikka hänestä ei kerrottaisi mitään muuta. Suoria tunnisteita ovat siis esimerkiksi koko nimi ja henkilötunnus.

Epäsuorat tunnisteet on jaoteltu vahvoihin epäsuoriin tunnisteisiin ja epäsuoriin tunnisteisiin. Vahvat epäsuorat tunnisteet eivät viittaa suoraan henkilöön, mutta niiden avulla voi helposti selvittää, kenestä henkilöstä on kyse. Vahva epäsuora tunniste voisi siis olla esimerkiksi auton rekisterinumero, jonka avulla on mahdollista suoraan selvittää auton omistaja.

Epäsuorat tunnisteet eivät yksin paljasta henkilöllisyyttä, mutta saattavat muihin tietoihin yhdistettynä mahdollistaa henkilön tunnistamisen. Tällaisia ovat esimerkiksi ikä, sukupuoli ja asuinpaikka sekä lukuisat muut fyysiset, psyykkiset, taloudelliset ja sosiaaliset tekijät.

Tunnistettavuutta miettiessä on olennaista ottaa huomioon myös se, mitä tietoja henkilöstä on saatavilla muualta kuin omasta aineistosta. Moni paljastaa itsestään paljon sosiaalisessa mediassa. Lisäksi esimerkiksi julkiset asiakirjat ja järjestöjen verkkosivut voivat tarjota monenlaisia tietoja.

Tietoarkiston kehittämispäällikkö Arja Kuula-Luumi piti seminaarissa esityksen aiheesta Tietosuoja tutkimuksessa. (Kuva: Kaisa Järvelä).

Anonymisointi on aina peruuttamaton

Yksi olennainen asia on ymmärtää, että aineiston pseudonymisointi ja anonymisointi ovat eri asioita. Jos tutkijat analysoivat aineistoa ilman tunnisteita, mutta säilyttävät tunnistetiedot ja koodiavaimen itsellään, aineisto ei ole anonyymi vaan pseudonyymi, eikä sitä voi esimerkiksi arkistoida sellaisenaan jatkokäyttöä varten.

Lain mukaan aineisto on anonyymi vasta silloin, kun siitä ei voi tunnistaa yksittäisiä tutkittavia millään kohtuullisesti toteutettavissa olevalla keinolla. Tietosuoja-asetuksen mukaan kohtuullisuutta tulee arvioida tunnistamisesta aiheutuvien kulujen, tunnistamiseen tarvittavan ajan ja käytettävissä olevan teknologian näkökulmista.

EU:n tietosuojatyöryhmä neuvoo arvioimaan aineiston tunnisteellisuutta kolmesta näkökulmasta:

  1. Onko yksilö edelleen mahdollista erottaa joukosta?
  2. Onko tietojen yhdistäminen yksilöön mahdollista?
    ja
  3. Voidaanko yksilöä koskevat tiedot päätellä?

Tietoarkiston tutkimusamanuenssi Eliisa Haanpää konkretisoi kysymyksiä vielä kolmella esimerkillä:

  1. Pystyykö yksittäisen henkilön tunnistamaan vastauksista, kun on tiedossa, että hän on vastannut kyselyyn?
  2. Pystyykö vastaukset yhdistämään henkilöön, vaikka ei tiedä, onko hän vastannut kyselyyn?
  3. Paljastaako esimerkiksi tietyn paikallisradion kuuntelemisen kaltainen yksityiskohta, että henkilö asuu tietyssä kunnassa?

Anonyymin aineiston määritelmän kannalta on olennaista myös se, että anonymisointitoimien täytyy olla peruuttamattomia. Kertaalleen anonymisoitu aineisto ei siis saa olla palautettavissa tunnisteelliseen muotoon.

Tietoarkiston tutkimusamanuenssi Eliisa Haanpää kertoi kvantitatiivisten aineistojen anonymisoinnista sekä teoreettisella tasolla että konkreettisten aineistoesimerkkien avulla. (Kuva: Kaisa Järvelä).

Anonymisointi alkaa tarkasta suunnittelusta

Eliisa Haanpäällä on vuosien kokemus erilaisten kvantitatiivisten aineistojen anonymisoimisesta. Hän korostikin seminaariesityksessään, että kaikkiin aineistoihin suoraan sovellettavaa anonymisointimallia ei ole olemassa, vaan yksittäiset toimet täytyy viime kädessä suunnitella kunkin aineiston ehdoilla. Tutkijan on siis punnittava aina erikseen, mitkä käytännöt toimivat parhaiten juuri oman aineiston kohdalla. Oman aineiston anonymisointia suunnitellessa kannatta pohtia esimerkiksi, kuinka arkaluontoinen aineisto on, ja mitä aihetta se käsittelee, eli mitkä tiedot on olennaista säilyttää, jotta aineisto pysyy ymmärrettävänä.

Jotta anonymisoiminen sujuisi alusta loppuun asti loogisesti, Haanpää neuvoi laatimaan kirjallisen anonymisointisuunnitelman, jonka mukaisesti johdonmukainen anonymisointi on helppo toteuttaa. Hyvä perusmalli on anonymisoida ensin taustamuuttujat, seuraavaksi mahdolliset avokysymykset ja lopuksi vielä muita tunnisteita sisältävät muuttujat sekä mahdolliset muut aineistoon liittyvät lisämateriaalit.

Kolme yleisintä tapaa anonymisoida kvantitatiivista aineistoa

Määrällisen aineiston kohdalla kolme yleisintä anonymisointikeinoa ovat muuttujan poistaminen, arvojen luokittelu ja tunnisteiden poistaminen avokysymysten vastauksista.

Muuttuja on järkevää poistaa aineistosta kokonaan silloin, kun siinä on paljon tunnisteita. Käytännössä muuttujan käsittelemiseen vaikuttaa se, millaisia tunnisteita se sisältää. Suorat tunnisteet ja vahvat epäsuorat tunnisteet, siis esimerkiksi nimet, henkilötunnukset tai auton rekisterinumerot tulee poistaa kokonaan. Epäsuorien tunnisteiden, kuten vastaajan iän, asuinkunnan ja sukupuolen kohdalla on arvioitava tapauskohtaisesti kannattaako ne poistaa tai luokitella vai onko ne turvallista jättää aineistoon.

Arvojen luokittelemiseen on olemassa kaksi keskenään hieman erilaista mallia. Ensimmäisessä, perusluokittelumallissa vastaukset yhdistetään järjestäen luokiksi. Yleinen käytäntö on yhdistää esimerkiksi vastaajien iät viiden ikävuoden luokiksi tai työt ammattiryhmiksi.

Toinen yleinen luokittelumalli on arvojen harkinnanvarainen luokittelu. Se tarkoittaa, että vastauksista poistetaan tai karkeistetaan harvinaisia ääriarvoja. Jos esimerkiksi kyselyssä on mukana vain vähän iäkkäitä vastaajia, heidät voidaan yhdistää yhdeksi yli 50-vuotiaiden luokaksi.

Luokkia ei kannata yrittää keksiä itse, vaan apuna on hyvä käyttää Tilastokeskuksen vakiintuneita luokittelumalleja. Tilastokeskuksen luokitukset on suunniteltu huolella sellaisiksi, että ne ovat mahdollisimman yleisiä, mutta kuitenkin informatiivisia.

Kolmas yleinen anonymisointikeino on tunnisteiden poistaminen avokysymysten vastauksista. Tämä on tarpeen, jos tutkittavat ovat antaneet esimerkiksi harrastuksia koskeviin avokysymyksiin niin yksityiskohtaisia vastauksia, että heidät voi niiden perusteella tunnistaa.

Avokysymysten vastauksia ei yleensä tarvitse poistaa kokonaan, vaan niistä voi poimia yksittäisiä tunnisteellisia pätkiä, ja muuttaa ne anonyymimpään muotoon. Jos vastaaja esimerkiksi mainitsee asuvansa Humppilassa, vaikka vastaajan kotikunta ei saisi selvitä aineistosta, kunnan nimen voi muuttaa Tilastokeskuksen luokituksiin perustuen muotoon [maaseutumainen kunta Kanta-Hämeessä].

Aineistosta on pystyttävä erottamaan, mitkä kohdat avovastauksista on anonymisoitu, eli tekstiin tehdyt muutokset kannattaa merkitä selkeästi ja järjestelmällisesti. Hyvä ratkaisu on esimerkiksi hakasulkeiden käyttäminen.

Tarkempia esimerkkejä siitä, miten Haanpää on käytännössä anonymisoinut erilaisia aineistoja voi käydä katsomassa seminaarin tapahtumasivulta löytyvistä esitysmateriaaleista. Vastaava kvalitatiivisten aineistojen anonymisointia käsittelevä blogikirjoitus julkaistaan Tietoarkistoblogissa myöhemmin tämän kuun aikana.

Lisätietoja
» Seminaarin sivulta löydät esitysdiat ja myöhemmin myös videot
» Aineistonhallinnan käsikirja: Tunnisteellisuus ja anonymisointi

Kaisa Järvelä
tiedottaja
etunimi.sukunimi [at] uta.fi

Näin anonymisoit kvantitatiiviset aineistosi

Ihmistieteiden tutkimusaineistot sisältävät aina enemmän tai vähemmän henkilötietoja. Henkilötietolain mukaan tunnisteellista aineistoa voi käyttää tutkimukseen, jos se on välttämätöntä, tarkoituksenmukaista, suunniteltua ja asiallisesti perusteltua. Tutkittavia koskevat tiedot eivät kuitenkaan missään tapauksessa saa vuotaa ulkopuolisille.

Viimeistään aineiston arkistointivaiheessa tunnisteet täytyy hävittää, jos tunnisteellisen aineiston arkistoimiseen ei ole erillistä Kansallisarkistolta anottua lupaa. Useimmat suomalaiset yliopistot ja tutkimusrahoittajat kannustavat aineistojen arkistoimiseen ja avaamiseen, eli anonymisointiosaaminen alkaa kuulua jokaisen tutkijan perustaitoihin.

Anonymisointikoulutukselle onkin Suomessa selvästi tarvetta, sillä Tietoarkiston ja ATT-hankkeen huhtikuussa Tampereella järjestämään Tutkimusaineistojen anonymisointi -seminaariin ilmoittautui lähes 350 osallistujaa ympäri maata.

Seminaarin esitysdioihin voi tutustua verkossa tapahtuman sivuilla, ja myös esityksistä kuvatut videot ovat tulossa julki samalle sivulle.

Tässä blogikirjoituksessa käyn seminaariesitysten perusteella läpi määrällisen aineiston anonymisointikäytäntöjä. Kun oman aineiston anonymisointi tulee ajankohtaiseksi, yksityiskohtaisempia ohjeita kannattaa käydä lukemassa vielä Tietoarkiston Aineistonhallinnan käsikirjasta.

Tietoarkistossa toivomme, että meille toimitettavat aineistot ovat valmiiksi anonymisoituja. Tarkastamme kuitenkin kaikki aineistot, ja käsittelemme niitä usein vielä jonkin verran niin, että Ailassa julkaistavat aineistot ovat varmasti täysin anonyymeja.

Kaikki elävää ihmistä koskevat tiedot ovat henkilötietoja

Aivan ensimmäiseksi tunnisteellista aineistoa anonymisoivan tutkijan täytyy ymmärtää, mitkä tiedot ovat henkilötietoja. Tätä aihetta avasi seminaarissa Tietoarkiston kehittämispäällikkö Arja Kuula-Luumi.

Tiivistetysti voi sanoa, että henkilötiedoiksi lasketaan kaikki elävää ihmistä koskevat tiedot. Sellainen voi olla esimerkiksi tutkittavan tai tämän läheisen ominaisuus, tutkittavan elinolosuhteita koskeva maininta tai vaikkapa tutkittavan mielipide.

Tämä ei onneksi kuitenkaan tarkoita, että esimerkiksi kaikki tutkittavan esittämät mielipiteet pitäisi poistaa aineistosta ennen kuin sen voi arkistoida. Tutkittavia koskevat tiedot lasketaan henkilötiedoksi vain silloin, kun yksilö on tunnistettavissa aineistosta. Aineiston anonymisoiminen tarkoittaakin sitä, että aineistosta poistetaan, luokitellaan tai muutetaan sellaiset tiedot, joiden avulla yksilön voi tunnistaa ja esimerkiksi aineistossa esitetyt mielipiteet yhdistää tietyn yksilön mielipiteiksi.

EU:n uuden tietosuoja-asetuksen mukaan henkilö on tunnistettavissa silloin, kun hänet voidaan tunnistaa suoraan tai epäsuorasti tunnistetietojen perusteella. Käytännössä suorat tunnistetiedot tarkoittavat tietoja, jotka riittävät yksin henkilön tunnistamiseen, vaikka hänestä ei kerrottaisi mitään muuta. Suoria tunnisteita ovat siis esimerkiksi koko nimi ja henkilötunnus.

Epäsuorat tunnisteet on jaoteltu vahvoihin epäsuoriin tunnisteisiin ja epäsuoriin tunnisteisiin. Vahvat epäsuorat tunnisteet eivät viittaa suoraan henkilöön, mutta niiden avulla voi helposti selvittää, kenestä henkilöstä on kyse. Vahva epäsuora tunniste voisi siis olla esimerkiksi auton rekisterinumero, jonka avulla on mahdollista suoraan selvittää auton omistaja.

Epäsuorat tunnisteet eivät yksin paljasta henkilöllisyyttä, mutta saattavat muihin tietoihin yhdistettynä mahdollistaa henkilön tunnistamisen. Tällaisia ovat esimerkiksi ikä, sukupuoli ja asuinpaikka sekä lukuisat muut fyysiset, psyykkiset, taloudelliset ja sosiaaliset tekijät.

Tunnistettavuutta miettiessä on olennaista ottaa huomioon myös se, mitä tietoja henkilöstä on saatavilla muualta kuin omasta aineistosta. Moni paljastaa itsestään paljon sosiaalisessa mediassa. Lisäksi esimerkiksi julkiset asiakirjat ja järjestöjen verkkosivut voivat tarjota monenlaisia tietoja.

Tietoarkiston kehittämispäällikkö Arja Kuula-Luumi piti seminaarissa esityksen aiheesta Tietosuoja tutkimuksessa. (Kuva: Kaisa Järvelä).

Anonymisointi on aina peruuttamaton

Yksi olennainen asia on ymmärtää, että aineiston pseudonymisointi ja anonymisointi ovat eri asioita. Jos tutkijat analysoivat aineistoa ilman tunnisteita, mutta säilyttävät tunnistetiedot ja koodiavaimen itsellään, aineisto ei ole anonyymi vaan pseudonyymi, eikä sitä voi esimerkiksi arkistoida sellaisenaan jatkokäyttöä varten.

Lain mukaan aineisto on anonyymi vasta silloin, kun siitä ei voi tunnistaa yksittäisiä tutkittavia millään kohtuullisesti toteutettavissa olevalla keinolla. Tietosuoja-asetuksen mukaan kohtuullisuutta tulee arvioida tunnistamisesta aiheutuvien kulujen, tunnistamiseen tarvittavan ajan ja käytettävissä olevan teknologian näkökulmista.

EU:n tietosuojatyöryhmä neuvoo arvioimaan aineiston tunnisteellisuutta kolmesta näkökulmasta:

  1. Onko yksilö edelleen mahdollista erottaa joukosta?
  2. Onko tietojen yhdistäminen yksilöön mahdollista?
    ja
  3. Voidaanko yksilöä koskevat tiedot päätellä?

Tietoarkiston tutkimusamanuenssi Eliisa Haanpää konkretisoi kysymyksiä vielä kolmella esimerkillä:

  1. Pystyykö yksittäisen henkilön tunnistamaan vastauksista, kun on tiedossa, että hän on vastannut kyselyyn?
  2. Pystyykö vastaukset yhdistämään henkilöön, vaikka ei tiedä, onko hän vastannut kyselyyn?
  3. Paljastaako esimerkiksi tietyn paikallisradion kuuntelemisen kaltainen yksityiskohta, että henkilö asuu tietyssä kunnassa?

Anonyymin aineiston määritelmän kannalta on olennaista myös se, että anonymisointitoimien täytyy olla peruuttamattomia. Kertaalleen anonymisoitu aineisto ei siis saa olla palautettavissa tunnisteelliseen muotoon.

Tietoarkiston tutkimusamanuenssi Eliisa Haanpää kertoi kvantitatiivisten aineistojen anonymisoinnista sekä teoreettisella tasolla että konkreettisten aineistoesimerkkien avulla. (Kuva: Kaisa Järvelä).

Anonymisointi alkaa tarkasta suunnittelusta

Eliisa Haanpäällä on vuosien kokemus erilaisten kvantitatiivisten aineistojen anonymisoimisesta. Hän korostikin seminaariesityksessään, että kaikkiin aineistoihin suoraan sovellettavaa anonymisointimallia ei ole olemassa, vaan yksittäiset toimet täytyy viime kädessä suunnitella kunkin aineiston ehdoilla. Tutkijan on siis punnittava aina erikseen, mitkä käytännöt toimivat parhaiten juuri oman aineiston kohdalla. Oman aineiston anonymisointia suunnitellessa kannatta pohtia esimerkiksi, kuinka arkaluontoinen aineisto on, ja mitä aihetta se käsittelee, eli mitkä tiedot on olennaista säilyttää, jotta aineisto pysyy ymmärrettävänä.

Jotta anonymisoiminen sujuisi alusta loppuun asti loogisesti, Haanpää neuvoi laatimaan kirjallisen anonymisointisuunnitelman, jonka mukaisesti johdonmukainen anonymisointi on helppo toteuttaa. Hyvä perusmalli on anonymisoida ensin taustamuuttujat, seuraavaksi mahdolliset avokysymykset ja lopuksi vielä muita tunnisteita sisältävät muuttujat sekä mahdolliset muut aineistoon liittyvät lisämateriaalit.

Kolme yleisintä tapaa anonymisoida kvantitatiivista aineistoa

Määrällisen aineiston kohdalla kolme yleisintä anonymisointikeinoa ovat muuttujan poistaminen, arvojen luokittelu ja tunnisteiden poistaminen avokysymysten vastauksista.

Muuttuja on järkevää poistaa aineistosta kokonaan silloin, kun siinä on paljon tunnisteita. Käytännössä muuttujan käsittelemiseen vaikuttaa se, millaisia tunnisteita se sisältää. Suorat tunnisteet ja vahvat epäsuorat tunnisteet, siis esimerkiksi nimet, henkilötunnukset tai auton rekisterinumerot tulee poistaa kokonaan. Epäsuorien tunnisteiden, kuten vastaajan iän, asuinkunnan ja sukupuolen kohdalla on arvioitava tapauskohtaisesti kannattaako ne poistaa tai luokitella vai onko ne turvallista jättää aineistoon.

Arvojen luokittelemiseen on olemassa kaksi keskenään hieman erilaista mallia. Ensimmäisessä, perusluokittelumallissa vastaukset yhdistetään järjestäen luokiksi. Yleinen käytäntö on yhdistää esimerkiksi vastaajien iät viiden ikävuoden luokiksi tai työt ammattiryhmiksi.

Toinen yleinen luokittelumalli on arvojen harkinnanvarainen luokittelu. Se tarkoittaa, että vastauksista poistetaan tai karkeistetaan harvinaisia ääriarvoja. Jos esimerkiksi kyselyssä on mukana vain vähän iäkkäitä vastaajia, heidät voidaan yhdistää yhdeksi yli 50-vuotiaiden luokaksi.

Luokkia ei kannata yrittää keksiä itse, vaan apuna on hyvä käyttää Tilastokeskuksen vakiintuneita luokittelumalleja. Tilastokeskuksen luokitukset on suunniteltu huolella sellaisiksi, että ne ovat mahdollisimman yleisiä, mutta kuitenkin informatiivisia.

Kolmas yleinen anonymisointikeino on tunnisteiden poistaminen avokysymysten vastauksista. Tämä on tarpeen, jos tutkittavat ovat antaneet esimerkiksi harrastuksia koskeviin avokysymyksiin niin yksityiskohtaisia vastauksia, että heidät voi niiden perusteella tunnistaa.

Avokysymysten vastauksia ei yleensä tarvitse poistaa kokonaan, vaan niistä voi poimia yksittäisiä tunnisteellisia pätkiä, ja muuttaa ne anonyymimpään muotoon. Jos vastaaja esimerkiksi mainitsee asuvansa Humppilassa, vaikka vastaajan kotikunta ei saisi selvitä aineistosta, kunnan nimen voi muuttaa Tilastokeskuksen luokituksiin perustuen muotoon [maaseutumainen kunta Kanta-Hämeessä].

Aineistosta on pystyttävä erottamaan, mitkä kohdat avovastauksista on anonymisoitu, eli tekstiin tehdyt muutokset kannattaa merkitä selkeästi ja järjestelmällisesti. Hyvä ratkaisu on esimerkiksi hakasulkeiden käyttäminen.

Tarkempia esimerkkejä siitä, miten Haanpää on käytännössä anonymisoinut erilaisia aineistoja voi käydä katsomassa seminaarin tapahtumasivulta löytyvistä esitysmateriaaleista. Vastaava kvalitatiivisten aineistojen anonymisointia käsittelevä blogikirjoitus julkaistaan Tietoarkistoblogissa myöhemmin tämän kuun aikana.

Lisätietoja
» Seminaarin sivulta löydät esitysdiat ja myöhemmin myös videot
» Aineistonhallinnan käsikirja: Tunnisteellisuus ja anonymisointi

Kaisa Järvelä
tiedottaja
etunimi.sukunimi [at] uta.fi

Tietoarkisto on FAIR

Avoimen tieteen piirissä on viimeisen vuoden aikana alettu puhua FAIR-periaatteista. Kiinnostuksen selittänee pitkälti EU:n Horisontti 2020 -ohjelma, joka painottaa tutkimusaineistojen hyvää hallintaa ja FAIR-periaatteita.

FAIR on lyhenne sanoista Findable, Accessible, Interoperable ja Re-usable. Suomeksi voitaisiin puhua tutkimusaineistojen löydettävyydestä, saavutettavuudesta, yhteentoimivuudesta ja uudelleenkäytettävyydestä – kaikki periaatteita, joita Tietoarkisto on edistänyt jo kohta kaksikymmentä vuotta ja vanhimmat yhteiskuntatieteelliset sisararkistomme (kuten brittien UKDS) jo puoli vuosisataa.

Vaikka kyse ei olekaan meille uudesta asiasta, FAIR-keskustelu on tarjonnut oivan herätteen tarkastella Tietoarkiston toimintaa hieman erilaisesta näkökulmasta. Yksi sysäys tarkastelullemme oli myös marraskuussa OpenAIRE2020-hankkeen järjestämä työpaja. Siellä FAIR-periaatteista keskusteltiin erilaisia tutkimuksen tukipalveluja vertailukohtana käyttäen. Tietoarkisto oli yksi mukana olleista palveluista.

Koska tarjoamme aineistojen arkistointi- ja avaamispalvelujen lisäksi neuvontaa ja ohjausta tutkimusdatan hallintaan (ks. tieteenala-asiantuntijamme Katja Fältin oiva katsaus olemassa oleviin aineistonhallinnan resursseihin ja palveluihin, onkin aiheellista ja reilua kysyä: Kuinka FAIR Tietoarkisto on?

Vastaukseni on, että Tietoarkisto on erittäin FAIR. Tässä tiivistetyt perustelut:

  • Tietoarkistoon arkistoidut aineistot on kuvailtu yksityiskohtaisesti. Metadata on vapaasti saatavilla ja hyödynnettävissä, vaikka datassa voi olla rajoituksia. Annamme aineistoille aina pysyvän tunnisteen. Aineistot ovat löydettävissä Tietoarkiston oman Aila-palveluportaalin kautta ja esimerkiksi myös kansallisten Finna- ja Etsin-palveluiden kautta.
  • Metadata on vapaasti saatavilla Ailan kautta sekä Tietoarkiston OAI-PMH-rajapinnasta. Rekisteröityneet käyttäjät voivat ladata dataa Ailasta. Aila hyödyntää HAKA-käyttäjätunnistusjärjestelmää.
  • Tietoarkisto käyttää aineistojen kuvailuun kansainvälistä DDI Codebook -kuvailuformaattia sekä useita kansainvälisiä sanastoja. Metadata sisältää myös viittauksia muuhun metadataan, dataan ja julkaisuihin. Data on saatavilla yhteiskuntatieteilijöiden yleisesti käyttämässä SPSS-formaatissa.
  • Aineistojen DDI Codebook -muotoinen metadata sisältää laajasti tietoa aineiston sisällöstä, tekijöistä, keruusta, muuttujista ja aineistoon viittaamisesta. Datan käyttöehdot ovat selkeät ja sisältyvät metadataan. Metadata on saatavilla CC-lisenssillä.

Tietoarkiston kannalta haasteellisin FAIR-periaate on yhteentoimivuus. FAIRin taustalla on idea koneellisesti saavutettavasta, käsiteltävästä ja tulkittavasta tiedosta. Se ei Tietoarkiston datan osalta toteudu täydellisesti, mutta mielestämme kuitenkin niin hyvin kuin on mahdollista ja tarkoituksenmukaista.

Marraskuun OpenAIRE2020-seminaarissa pohdittiinkin, mikä riittää siihen, että datan, organisaation tai palvelun voi sanoa olevan FAIR. Mitään yhtä vastausta tähän ei saatu – eikä mielestäni tarvitsekaan saada.

Esimerkiksi organisaatioiden toiminnan arviointiin on olemassa yksityiskohtaisia sertifikaatteja ja standardeja kuten OAIS, Data Seal of Approval ja ISO 16363. FAIR-periaatteet ovat sen sijaan iskevästi nimettyjä ja ilmaistuja yleisiä tavoitteita, ja ne toimivat sellaisina hyvin.

Tietoarkiston käytäntöjen FAIR-yhteensopivuus ei ollut yllätys, onhan meillä jo DSA-sertifikaatti. Aina on kuitenkin varaa parantaa, ja FAIR-periaatteet auttavat hahmottamaan, mitkä osa-alueet ovat vahvoja ja minkä osa-alueiden kehittämistä tulisi tutkiskella tarkemmin. Uskon, että FAIR-periaatteiden avulla on myös helppo herättää yleisempää keskustelua tutkimusaineistojen avaamisesta ja hallinnasta sekä niihin liittyvistä hyvistä käytännöistä.

Lisätietoa FAIR-periaatteista:
Wilkinson, Mark D. et al (2016). The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Scientific Data 3, Article number 160018. http://dx.doi.org/10.1038/sdata.2016.18

Mari Kleemola
kehittämispäällikkö
etunimi.sukunimi [at] uta.fi