Die CARE-Prinzipien wurden 2019 von der Global Indigenous Data Alliance (GIDA)Die Global Indigenous Data Allaince (GIDA) ist ein Netzwerk von Forschenden, Datenpraktiker*innen und politischen Aktivist*innen, die sich dafür einsetzen, dass indigene Gruppen Weiterlesen etabliert. Sie fungieren als Komplement zu den FAIR-PrinzipienDie FAIR-Prinzipien wurden 2016 erstmals von der FORCE 11-Community (The Future of Research Communication and e-Scholarship) entwickelt. FORCE11 ist eine Gemeinschaft von Wissenschaftlern, Bibliothekaren, Archivaren, Verlegern und Forschungsförderern, die durch den effektiven Einsatz von Informationstechnologie einen Wandel in der modernen wissenschaftlichen Kommunikation herbeiführen und so eine verbesserte Wissenserstellung und -weitergabe unterstützen will. Das primäre Ziel liegt in der transparenten und offenen Darlegung wissenschaftlicher Erkenntnisprozesse. Demnach sollten Daten online findable (auffindbar), accessible (zugänglich), interoperable (kompatibel) und reusable (wiederverwendbar) abgelegt und strukturiert sein. Ziel ist es, Daten langfristig aufzubewahren und im Sinne der Open Science und des Data Sharing für eine Nachnutzung durch Dritte bereitzustellen. Genaue Definitionen der FORCE11 selbst können auf der Website nachgelesen werden siehe: https://force11.org/info/the-fair-data-principles/. Die FAIR-Prinzipien berücksichtigen ethische Aspekte der Weitergabe von Daten in sozialwissenschaftlichen Kontexten nicht hinreichend, weshalb sie um die CARE-Prinzipien ergänzt wurden. Weiterlesen und gelten als Hilfswerkzeug, um Forschungskontexte und ihre historische Einbettung sowie Machtasymmetrien im Feld stärker zu fokussieren. Das Akronym steht für Collective Benefit (Gemeinwohl), Authority to Control (Kontrolle der Forschungsteilnehmenden über die eigene Repräsentation), Responsibility (Verantwortung seitens Forschender) und Ethics (Berücksichtigung ethischer Aspekte). Durch die CARE-Prinzipien soll der gerechte, respektvolle und ethischeForschungsethik befasst sich mit dem Verhältnis zwischen Forschenden, Forschungsfeld und Beforschten. Dabei wird dieses Verhältnis vor dem Hintergrund der durch die Forschung hergestellten Vulnerabilitäten und Machtasymmetrien kritisch reflektiert (Unger, Narimani & M’Bayo, 2014, p.1-2). Gerade wegen der Prozesshaftigkeit und Offenheit einer ethnografischen Forschung treten forschungsethische Fragen im gesamten Forschungsprozess in verschiedener Weise auf. Sie variieren je nach Forschungskontext und Forschungsmethoden. Forschungsethik hört allerdings nicht mit dem Verlassen des Feldes auf, sondern umfasst ebenfalls Fragen der Datenarchivierung, des Datenschutzes sowie des Teilens der Forschungsdaten mit den Forschungsteilnehmenden (siehe z. B. Ethikpapiere der DGSKA oder das Positionspapier zur Archivierung, Bereitstellung und Nachnutzung von Forschungsdaten der dgv). Weiterlesen Umgang mit Forschungsteilnehmenden und den aus der Forschung generierten Daten hinsichtlich des Data SharingData Sharing meint das Teilen bzw. Weitergeben von Daten. Dabei gilt es gemäß den entsprechenden Anforderungen der Forschung, die Daten so offen wie möglich und so geschlossen wie nötig (Europäische Kommission, 2021) darzulegen und zur Verfügung zu stellen. Insbesondere im Hinblick auf die Nachnutzung und den Umgang mit sensiblen, personenbezogenen Daten muss gründlich überprüft werden, ob und in welcher Form das Archivieren und Teilen von Daten mit anderen Wissenschaftler*innen und der Öffentlichkeit möglich und sinnvoll ist. Der Imperativ des Data Sharing bildet im Rahmen der Open-Science-Bewegung einen breiten Konsens in der Wissenschaft, ist aber aus sozial- und kulturanthropologischer Sichtweise kritisch zu betrachten und abzuwägen. Weiterlesen betont und berücksichtigt werden. Die CARE-Prinzipien sind somit in allen Phasen des ForschungsdatenlebenzyklusDas Modell des Forschungsdatenlebenszyklus stellt sämtliche Phasen dar, die Forschungsdaten vom Zeitpunkt der Erhebung bis zu ihrer Nachnutzung durchlaufen können. Die Phasen sind an bestimmte Aufgaben gekoppelt und können variieren (Forschungsdaten.info, 2023). Allgemein umfasst der Forschungsdatenlebenszyklus folgende Teilbereiche:  Weiterlesen und des Forschungsdatenmanagements relevant.