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Ateliers Recherche

Gestion des données sensibles et personnelles en sciences sociales

Dans le cadre du Cycle d’ateliers de formation 2022-2023 « Mieux gérer ses données de recherche en SHS », l’atelier aborde la question des données sensibles et personnelles en sciences sociales.

Published on 21 Sep 2022
Place
Géopolis, 2230
Format
On site

Cet atelier a pour but d’aider les chercheur·e·s en SHS à :

- Reconnaître les données sensibles et/ou personnelles.

- Comprendre les défis éthiques et juridiques que soulève le traitement des données sensibles.

-Trouver des compromis pratiques entre protection et ouverture des données. 

À l'ère de la science ouverte, les chercheurs sont de plus en plus enjoints à partager leurs données de recherche. Bailleurs de fonds, éditeurs et institutions de recherche exigent de plus en plus que les matériaux empiriques qui sous-tendent les publications soient archivés et mis à disposition de la communauté scientifique. Si les chercheur·e·s déclarent généralement des attitudes positives à l'égard du partage des données, celui-ci n'est pas sans poser un certain nombre de défis juridiques, éthiques et pratiques, notamment en ce qui concerne les données sensibles.

D'un point de vue juridique, les données sensibles constituent une catégorie particulière de données dont le traitement est soumis à des règles et principes stricts. Tout au long de cet atelier, nous fournirons des indications théoriques et pratiques pour partager des données sensibles et répondre aux exigences de l'Open Science. Après avoir présenté brièvement le cadre légal régissant le traitement des données sensibles au niveau suisse, nous aborderons des questions telles que : Quelles sont les différences entre les données sensibles et les données personnelles ? Quelles sont les exigences en matière de traitement des données sensibles ? Comment obtenir un consentement éclairé valide ? Comment répondre aux exigences de l'Open Research Data tout en respectant les principes de protection des données ? Il s’agira finalement de montrer à quel point une bonne stratégie de gestion des données nécessite non seulement d’être pensée en amont mais doit également être ajustée tout au long du processus de recherche.


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