오픈 사이언스 운동이 확산되면서 체계적으로 관리된 데이터는 논문만큼 중요한 연구 성과물로 평가됩니다. 이 세션에서는 연구 시작부터 종료 후까지 데이터의 가치를 보존하고 재사용 가능한 상태로 유지하기 위한 필수 개념과 연구 단계별 실천 방안을 제시합니다. 데이터 관리 계획(DMP), 버전 관리, 백업 전략, 저작권과 라이선스, 데이터 인용 등 공유를 전제로 한 6대 핵심 키워드를 중심으로 연구자가 현장에서 적용할 수 있는 관리 전략을 안내합니다.

데이터 익명화의 핵심은 데이터의 재이용을 위해 연구정보를 최대한 유지하면서도 개인 식별 가능성을 최소화하는 균형점을 찾는 것입니다. 이 세션에서는 이러한 데이터 익명화 밸런스 게임에서 요구하는 필수 개념과 규칙 및 기술(technic)을 설명하고, 연구자가 실제 연구데이터 관리에서 적용·실천하게 하는 것을 목적으로 합니다. 내용은 사회과학 연구데이터의 익명처리 전반을 다루지만, 특히 질적자료의 대표적 유형인 텍스트를 중심으로 방법과 사례를 소개합니다.

연구데이터 생애주기에서 “문서화”는 데이터에 맥락과 설명을 더하여 연구데이터를 지속적으로 재이용 가능한 자산으로 만들어주는 핵심 단계입니다. 이 세션에서는 연구데이터 문서화의 필요성과 구성 요소를 살펴보고, 변수 라벨링, 메타데이터 작성, 코드북 작성 등 구체적인 절차와 방법을 소개합니다.