顾立平，包秦雯

0 前言

促进科研数据的开放共享，以最大化利用科研数据的价值已成为全球趋势。开放科研数据(Open Research Data，ORD)是指除有法律或道德的限制外，公开可访问的科研数据可被自由地访问、挖掘、开发、复制和传播，并且对用户是免费的[1]。近年来，发达国家的国际组织、政府、科研教育机构、科研资助机构等相继制定了科研数据开放共享政策[2]。ORD 的内涵在政策与实践中不断丰富发展，也向科研人员提出更高的要求。英国皇家学会在《科学是开放的事业》中提倡开放“智能型数据(Intelligent data)”，强调数据的可获取、可理解、可评估和可重用[3]。2014年科研传播与电子科学未来社区(The Future of Research Communication and e-Science，FORCE11)总结了开放数据的FAIR 原则指南，即可发现(Findable)、可获取(Accessible)、可互操作(Interoperable)和可重用(Reusable)[4]。此后，FAIR 数据原则被越来越多的科研群体认可，被纳入多个科研资助机构的相关政策中。

开放科研数据涉及许多利益相关者，科研人员在其中扮演着重要角色。科学发现的公开和透明化趋势对研究来说具有极大益处，但让人接受这种改变却并不容易。开放数据研究所(Open Data Institute，ODI)主席和联合创始人Nigel 认为，当前开放科研数据仍然面临诸多挑战，其中之一便是科研人员的怀疑态度与低参与度[5]。如何提高他们对ORD 的认识，激励他们参与其中是近年相关政策制定与实施过程中的焦点。欧盟委员会在欧洲开放科学议程草案[6]中明确指出，建立激励机制奖励科研人员参与开放科学，是消除开放科学障碍的政策行动点。澳大利亚科研成果的FAIR 获取政策申明[7]强调，为了实现符合FAIR 原则的开放科研数据，需要支持并发展对科研人员的激励机制。……