卢垚 王鸑飞 刘洪冰 袁雪 陈斯翰 刘敏娟

（中国农业科学院农业信息研究所，北京 100081）

1 集成发现和管理工具推动研究数据开放共享

科学体系正在经历重大的转变，从以研究人员为主导的专业体系，转变为有多个利益相关者的开放创新体系[1]。在开放科学中，开放数据作为重要要素，其实践促进科研协作和透明度，并且提升科研成果的重现性和影响力[2-3]。近年来无论是研究人员、图书馆、资助者、政策制定者，还是出版方、各类倡议组织、资源开发和策展方，各利益相关方都对推动研究数据的有效共享给予了更高关注。研究人员对数据共享持积极态度，根据莱顿大学的调查结果[1]，73%的受访者表示获得已发表的研究数据将有利于自身研究，69%的受访者表示共享研究数据对于他们所在领域的研究很重要，同时有64%的受访者愿意让别人访问自己的研究数据。2020年STM出版商协会开始实施研究数据实践，将2020年定为“STM研究数据年”，启动了STM研究数据项目。根据该项目调查[4]，2020年参与该项目的出版商中，采用数据政策的期刊从29%增加到52%，而包含数据可用性声明（DASs）的文章数量增加一倍多。

然而研究数据的分享实践面临很多挑战，根据全球7 000余位科研人员反馈[5]，46%的科研人员认为将数据进行共享的最主要障碍是不知道如何将数据按照可展示、有用的方式进行有效的组织，其他困扰因素包括对版权和授权条款的不了解（37%）、不知道在何处使用何种数据仓储（33%）、缺乏时间（26%）和担心成本（19%）。……