|
原文作者：周园春 ，姜璐璐（中国科学院计算机网络信息中心）。 中国的科学数据共享工程（Scientific Data Sharing Project）建设起步于2001年。2018年，中国国务院办公厅印发《科学数据管理办法》（MMDS），推动了科学数据管理在国家层面的整体部署。政策制定者已采取多种方式，有效促进了中国科学数据管理的发展。这些举措具体可概括为三个方面：完善法律框架、扩大实践规模、以及提高公众认同。 完善法律法规框架 在中国，《科学数据管理办法》（MMDS）的颁布是一个里程碑式的事件。《办法》规定，由政府预算资金支持的科学数据应按照“开放为常态、不开放为例外”的原则开放共享。此外，科学数据管理应遵循“分级管理、安全可控”的原则。据不完全统计，至2021年底，中国近35%的省级行政区（12个）已各自印发了MMDS实施细则。MMDS出台后，中国政府又颁布了一系列法律法规，涉及人类遗传资源、生物安全、数据安全等方面，逐步形成了一套科学数据管理和开放共享的法律体系。 扩大数据共享实践 科技部明确要求财政支持的科技项目产生的数据向国家科学数据中心进行汇交和共享。2019年2月19日，中科院（CAS）办公厅印发《中国科学院科学数据管理与开放共享办法（试行）》；中科院下属的100多个研究所中，过半的研究所如今已制定了自己的科学数据管理政策，而且这一比例正在不断上升。 除了数据政策外，中国还发布了相关标准，推广数据共享的最佳实践。例如，《科技资源标识》国家标准（GB/T 32843-2016）提出了可用于科学数据共享的永久性通用科技资源（CSTR）标识符，并研发了为全球提供注册和解析服务的支撑平台（http://www.），它不仅是中国开放科学数据基础设施建设的重要组成部分，还能促进FAIR原则下的科学数据共享。《科学数据引用》国家标准（GB/T 35294-2017）也十分重要。它与《科技资源标识》国家标准一起，规范了科学数据的引用和来源标注。 此外，中国科学技术协会（CAST）发起成立的开放科学促进联合体（OSPC）将“开放数据标准研究及汇交试点”列为其2022年工作计划中的主要任务之一。可以预见的是，这项工作将进一步推进中国学术期刊的开放数据实践。 提高数据共享认同和数据管理意识 科学数据共享离不开公众的认同。除了政策和标准之外，科学数据管理培训也十分重要，这是一项长期事业。2022年，中科院和中国科协均举办了面向学者和学术期刊编辑的专项培训课程，以提升其科学数据共享意识，增强其科学数据管理能力。通过这些课程，学者和编辑们了解到了科学数据管理的益处以及最佳实践。 2022年开放数据状况调查显示，来自中国的受访者需要更多的培训来支持可行的科学数据管理计划的制定。中国受访者占今年样本总量的11%，这一比例显著高于去年。此外，据科学数据银行（ScienceDB，中科院打造的通用数据存储库）统计，2022年至今的中国数据共享者数量是去年的21倍，其中中科院学者数量的同比增长率为29倍。由此可见，随着政策的持续落实和相关培训的普及，更多的中国学者会逐渐开始关注科学数据共享管理。 在制定数据政策方面，中国的学术期刊与国际同行相比还处在起步阶段。然而在过去两年里，中国政府、中科院和中国科协发布了相关的指导政策，旨在唤起中国学术期刊对开放数据的认同和支持。 改进研究评估体系是政府目前实施的另一项重大举措，是其有效数据管理推广工作的一部分。近年来，研究评估体系不再单一地关注发表的研究论文，越来越多的政策提出，评估体系应关注非传统的研究产出形式。 目前，政府和研究机构在开放数据环境的构建（包括立法工作、专门实践和文化建设）中发挥着最主要的作用。随着这项事业的不断推进，中国一定会有更多的机构以政策制定者和实践者的身份加入到开放数据讨论之中，进而助力全球开放科学使命。 上文摘译自近日施普林格·自然发布的《2022 年开放数据状况报告》，报告带来有关研究人员对于开放数据的态度和体验的最新信息，欢迎免费下载并阅读全文。  |
|
|
