Los principios FAIR datan del año 2106. Como todas las normas genéricas, dan lugar a distintas interpretaciones en su aplicación. Para remediar la proliferación de medidas del cumplimiento de estos principios (‘FAIRness’ en inglés), la ‘Research Data Alliance’ creó un grupo de trabajo para desarrollar un modelo de madurez en la implementación de los conjuntos de datos (2020).
Este modelo consiste en una serie criterios básicos de evaluación que establece indicadores y niveles de madurez asociados. En un principio, se elaboró un primer conjunto de directrices y una lista de verificación relacionada con la implementación de los indicadores, alineando así las directrices para evaluar el nivel de cumplimiento FAIR con las necesidades de la comunidad. Los indicadores se derivan, lógicamente de los principios FAIR y pretenden formular aspectos mensurables de cada principio que puedan ser utilizados por los enfoques de evaluación.
Los principios se toman tal cual; es decir, los indicadores no amplían o modifican los principios, sólo cubren aspectos que se mencionan en ellos o en aclaraciones adicionales. El planteamiento del modelo se basa en crear un indicador para cada aspecto distinguible en la descripción del principio. Así, cuando se habla de un identificador persistente y globalmente único, se definen dos indicadores: uno para evaluar la persistencia y otro para evaluar la unicidad.
Otra característica a destacar es que se definen indicadores distintos para los metadatos y para los datos, siempre que un principio se hable de «(meta)datos» y la evaluación del aspecto para los metadatos sea distinta de la evaluación para los datos. En la siguiente tabla se presenta un resumen del modelo basado en la lista de recomendaciones (fuente: https://zenodo.org/record/3909563).
| Principio FAIR | Indicador | Propósito | Naturaleza |
| F1 | RDA-F1-01M | Los metadatos se identifican mediante un identificador persistente | Esencial |
| RDA-F1-01D | Los datos se identifican mediante un identificador persistente | Esencial | |
| RDA-F1-02M | Los metadatos se identifican mediante un identificador único global | Esencial | |
| RDA-F1-02D | Los datos se identifican mediante un identificador único global | Esencial | |
| F2 | RDA-F2-01M | Se proporcionan metadatos enriquecidos para permitir la localización | Esencial |
| F3 | RDA-F3-01M | Los metadatos incluyen el identificador de los datos | Esencial |
| F4 | RDA-F4-01M | Los metadatos se presentan de forma que puedan ser recolectados e indexados. | Esencial |
| A1 | RDA-A1-01M | Los metadatos contienen información que permite al usuario acceder a los datos. | Importante |
| RDA-A1-02M | Los metadatos pueden ser accedidos manualmente (por ejemplo, con intervención humana). | Esencial | |
| RDA-A1-02D | Los datos pueden ser accedidos manualmente (por ejemplo, con intervención humana). | Esencial | |
| RDA-A1-03M | El identificador de los metadatos resuelve un registro de metadatos. | Esencial | |
| RDA-A1-03D | El identificador de los datos resuelve un objeto digital. | Esencial | |
| RDA-A1-04M | Se accede a los metadatos a través de un protocolo estandarizado. | Esencial | |
| RDA-A1-04D | Se accede a los datos a través de un protocolo estandarizado. | Esencial | |
| RDA-A1-05D | Los datos pueden ser accedidos de forma automática (por ejemplo, por medio de un programa de ordenador). | Importante | |
| A1.1 | RDA-A1.1-01M | Los metadatos son accesibles a través de un protocolo de acceso libre. | Esencial |
| RDA-A1.1-01D | Los datos son accesibles a través de un protocolo de acceso libre. | Importante | |
| A1.2 | RDA-A1.2-01D | Los datos son accesibles por medio de un protocolo de acceso que soporta autenticación y autorización. | Útil |
| A2 | RDA-A2-01M | Se garantiza que los metadatos seguirán disponibles después de que los datos dejen de estarlo. | Esencial |
| I1 | RDA-I1-01M | Los metadatos usan representación del conocimiento expresada en formatos estandarizados. | Importante |
| RDA-I1-01D | Los datos usan representación del conocimiento expresada en formatos estandarizados. | Importante | |
| RDA-I1-02M | Los metadatos utilizan una representación del conocimiento comprensible para las máquinas | Importante | |
| RDA-I1-02D | Los datos utilizan una representación del conocimiento comprensible para las máquinas | Importante | |
| I2 | RDA-I2-01M | Los metadatos utilizan vocabularios conformes con los principios FAIR | Importante |
| RDA-I2-01D | Los datos utilizan vocabularios conformes con los principios FAIR | Útil | |
| I3 | RDA-I3-01M | Los metadatos incluyen referencias a otros metadatos | Importante |
| RDA-I3-01D | Los datos incluyen referencias a otros metadatos | Útil | |
| RDA-I3-02M | Los metadatos incluyen referencias a otros datos | Útil |
La evaluación de cada indicador se lleva a cabo estableciendo cinco niveles de cumplimiento de los principios:
- 0, no aplicable
- 1, aún no se está considerando
- 2, en estudio o en fase de planificación
- 3, en fase de implementación
- 4, totalmente implementado
Se ofrece la posibilidad de «descartar un indicador«, ya que este podría no ser relevante para una comunidad concreta. La razón de ser de este enfoque es dar crédito a la evolución y ayudar a mejorar la gestión de datos. Este enfoque puede ser muy útil para los proveedores y editores de datos que quieran hacer una prueba de autoevaluación y tener una idea más clara de dónde concentrar los esfuerzos para que sus conjuntos de datos satisfagan mejor los principios FAIR.
Como ejemplos de aplicación disponemos del caso de la Agencia Europea de Medio Ambiente (EEA) que ha utilizado el modelo para mejorar la calidad de sus datos alcanzando el nivel 2 de madurez (camino del siguiente nivel). La Universidad de California, Berkeley ha utilizado el modelo para mejorar la calidad de sus datos de investigación, alcanzando el mismo nivel de cumplimiento. Google ha utilizado el modelo para mejorar la calidad de sus datos de investigación llegando al nivel 3 de madurez.
