科研数据共享的挑战

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国际临床实验数据共享

国际临床实验数据共享在当今科技快速发展的时代，医学研究取得了巨大的突破。

然而，由于信息孤岛的存在，许多宝贵的临床实验数据并没有得到很好的共享和利用。

为了促进医学研究的进一步发展，国际临床实验数据共享成为了一个备受关注的话题。

一、国际临床实验数据共享的意义国际临床实验数据共享对于推动医学研究的发展具有重要意义。

首先，共享数据可以避免重复研究和浪费资源。

在临床试验的过程中，许多问题已经被研究过，但结果未必被公开。

如果这些数据被充分共享，其他研究人员可以直接利用已有的数据，避免重复实验，节省时间和金钱，并加速科学进步的步伐。

其次，共享数据可以促进跨学科合作。

医学研究的发展需要多个学科的交叉融合，而这些学科往往是独立进行研究的。

如果各个学科间可以共享数据，将有助于不同学科之间的交流和合作，扩大研究的广度和深度，达到更好的研究成果。

最后，共享数据可以提高数据的质量和可信度。

临床实验数据的共享可以引起更多的专家和学者的参与，他们可以对数据进行审核和验证，进一步提高数据的质量和可信度。

共享数据还可以帮助发现潜在的问题和错误，促进数据修正和完善，从而提高实验结果的准确性和可靠性。

二、国际临床实验数据共享的挑战与解决方案然而，国际临床实验数据共享也面临着一些挑战。

首先是法律和道德方面的问题。

由于临床试验数据涉及患者隐私和商业利益，共享数据涉及到诸多法律和道德的考量。

为了解决这一问题，各国可以制定相关的法律法规，明确共享数据的合法途径和限制条件。

同时，研究机构和研究者也应该遵守道德规范，确保患者隐私和商业利益的保护。

其次是数据格式和共享平台的统一性问题。

由于临床实验数据的种类繁多，数据格式和结构各异，导致数据共享的复杂性增加。

为了解决这一问题，国际间可以协商制定统一的数据格式和共享标准，建立统一的共享平台，方便数据的存储、检索和使用。

最后是数据安全和保密性问题。

临床实验数据是非常敏感和机密的，泄露可能引发严重的后果。

科研资源共享

科研资源共享科研资源共享是指科研人员将自己的研究成果、数据、方法等共同分享和交流的行为。

这种共享的方式可以促进科研领域的合作和创新，提高科研效率和质量。

科研资源共享已经成为科研界的一种共识，得到了众多科研人员的支持和推动。

科研资源共享的重要性科研资源共享有着重要的意义和作用。

首先，科研资源共享可以避免重复劳动。

很多科研项目可能需要重复进行一些实验或者分析，而通过共享资源，科研人员可以利用他人的研究成果，避免不必要的重复工作，提高研究效率。

其次，科研资源共享可以促进科学交流和合作。

科研人员可以通过共享自己的研究成果，与他人展开讨论和合作，共同研究更加有挑战性和创新性的课题。

最后，科研资源共享可以提高科研的可重复性和可信度。

当科研人员可以共享自己的数据和方法时，其他人可以对其进行验证和重复实验，保证科研结果的可靠性。

科研资源共享的方式科研资源的共享方式有很多种，下面我将介绍其中的一些。

一、开放获取开放获取（Open Access，简称OA）是指科研人员将自己的研究文章、论文等通过互联网免费提供给公众阅读和使用。

开放获取的方式使得科研成果的传播更加广泛和快捷，减少了科研成果的传统壁垒，促使科研人员之间的交流和合作。

开放获取的实现可以通过建设开放获取的期刊、学术社区或者机构仓库等方式。

二、共享数据和代码科研人员在进行研究时，会产生大量的数据和代码，通过共享这些数据和代码，可以让其他科研人员能够重复验证和建立自己的研究模型。

共享数据的方式可以通过建立数据仓库、共享平台或者与其他研究团队进行合作等。

共享代码的方式可以通过建立代码仓库、软件开源或者提供代码包等。

三、参与国际合作项目科研资源共享也可以通过参与国际合作项目来实现。

国际合作项目通常涉及不同国家和不同领域的科研人员，在项目中，科研人员可以共享资源、数据和方法，共同解决复杂问题。

国际合作项目不仅可以提高科研水平，还可以促进不同国家和地区科学技术的交流和合作。

实验室科研项目的资源整合与共享机制

实验室科研项目的资源整合与共享机制背景介绍科研项目在实验室中是非常重要的一块工作内容，但是在资源整合和共享方面存在很多挑战。

本文将介绍实验室科研项目的资源整合与共享机制，以提高科研效率和成果的产出。

问题与挑战实验室科研项目常常涉及大量的资源，如设备、样品、文献等，但这些资源往往无法充分利用和共享。

以下是一些常见的问题和挑战：1.资源浪费：由于缺乏整合和共享机制，实验室中的资源经常闲置或重复购置，导致资源浪费。

2.学术孤岛：实验室科研项目往往在孤立的环境中进行，缺乏与其他项目的交流和合作。

3.难以寻找：对于新进入实验室的研究人员来说，难以快速准确地找到所需的资源。

资源整合与共享机制的重要性资源整合与共享机制能够解决上述问题与挑战，带来以下重要好处：1.资源最大化利用：通过整合实验室内的各类资源，可以充分利用现有设备、样品等资源，减少资源浪费。

2.学术合作与交流：资源共享可以促进实验室内外的学术合作和交流，提高科研项目的创新性和质量。

3.提高工作效率：资源整合和共享机制可以减少寻找所需资源的时间，提高工作效率和项目的进展速度。

资源整合与共享机制的实施步骤步骤一：资源调查首先，需要对实验室中的各种资源进行调查和整理。

这包括设备、样品、文献等。

资源调查可以通过人工调查和信息系统的记录相结合的方式进行。

步骤二：资源整合根据资源调查的结果，将实验室内的资源整合起来。

这可以通过编制资源清单、建立资源数据库等方式实现。

步骤三：资源共享平台建设建立一个资源共享平台，提供资源的共享和交流。

该平台可以是一个在线数据库或者一个网络社区，供实验室成员之间自由访问和共享资源。

步骤四：资源管理与维护建立资源管理机制，包括资源的申请、借用、归还等流程。

同时，需要对资源进行定期维护和更新，确保资源的可用性和维护。

结论实验室科研项目的资源整合与共享机制对于提高科研效率和成果的产出非常重要。

通过资源整合和共享，可以充分利用实验室内的资源，促进学术合作和交流，提高工作效率。

科研基础设施和大型科研仪器开放共享情况,开放共享面临的困难问题及建议

科研基础设施和大型科研仪器开放共享情况，开放共享面临的困难问题及建议1. 引言1.1 概述科研基础设施和大型科研仪器是现代科学研究不可或缺的重要资源。

这些基础设施和仪器具有先进的技术和设备，可以为各种科学领域的研究提供支持。

然而，由于其高昂的成本和复杂的操作要求，单个研究团队通常难以承担这些设施和仪器的建设和运行费用。

为了更好地利用已有资源，实现资源共享与互助，开放共享成为一种非常合理和有效的方式。

通过开放共享，不同科研团队、机构甚至国家之间可以共同使用并共享科研基础设施和大型科研仪器。

这样一来，无论是资金还是时间上都可以得到充分利用，并且可以促进各方之间更深入、广泛的合作与交流。

1.2 科研基础设施和大型科研仪器的重要性科研基础设施包括实验室、测试中心、数据处理中心等一系列能够支持各类科学实验与技术开发的场所。

这些设施不仅能够提供先进的实验条件，还可以为科学家和工程师提供必要的支持和资源。

大型科研仪器则是促进科学研究取得进展的关键。

许多前沿和重要的研究都离不开高性能计算机、核磁共振仪器、超导电子显微镜等大型科研仪器。

在当前高速发展的科技环境中，拥有适当的基础设施和现代化仪器设备是确保科学研究取得突破性进展所必需的。

这些设施和仪器的使用不仅可以提高科学家们的实验效率和准确度，还有助于充分发挥他们的创造力，并推动技术创新与应用。

1.3 目的和意义本文旨在探讨科研基础设施和大型科研仪器开放共享情况，并分析面临的困难与问题。

通过对目前开放共享实践进行综合评估，我们将提出一些解决方案和建议，以促进更广泛、有效地开放共享。

该文章旨在引起人们对于科学资源利用效益的关注，并探索如何克服开放共享中的难题。

通过加强对科研基础设施和大型科研仪器开放共享的理解，可以提高资源利用效率，促进科学创新与进步。

同时，也有助于推动跨机构、跨领域合作，提升科学家们的合作意识和协作能力。

综上所述，本文将对开放共享的概念、现状以及面临的困难问题进行详细分析，并提出一些可行性建议。

大数据应用于科学研究的挑战与机遇

大数据应用于科学研究的挑战与机遇随着科学实验设备的先进化和数据采集技术的提升，现在科学研究所涉及到的数据量越来越大，从而催生了一个新兴领域——大数据科学。

大数据科学依托于大数据技术，其关注的是如何有效地处理和分析大量的、多样性的、快速生成的数据，从而获取有用的信息和知识。

这个领域中有一个重要的方向，就是将大数据应用于科学研究。

本文将探讨大数据应用于科学研究的挑战与机遇。

大数据对科学研究的挑战在大数据应用于科学研究的过程中，存在着一些挑战。

首先，要从海量数据中提取有用的信息是非常困难的。

现在产生的数据量已经变得非常巨大，数据的种类和来源也变得越来越复杂。

处理此类数据的难度在不断增加。

目前常用的方法是利用数据挖掘算法来提取数据之间的关联关系，但是这种方法往往需要大量的计算资源和时间，而且很难保证结果的准确性。

其次，面对复杂的科学问题，需要多学科的融合和交叉，这就要求在大数据科学中大量的跨学科合作。

尽管多学科合作被证明对于复杂科学问题的解决非常重要，但是由于不同学科之间的语言和方法的固有差异，需要跨学科的沟通和协作，才能产生最好的解决方案。

第三，数据质量和数据完整性是众多科学研究的克服难点。

许多科学数据集是通过不同的实验室、系统或协议产生的，因此可能存在不同格式、不同标准、不同命名和不同度量单位等方面的差异。

如果不对这些数据进行标准化和归一化处理，就会导致数据分析的错误和不准确性，从而无法得出可靠或者可重现的结果。

最后，数据共享是大数据应用于科学研究的重要挑战。

科学研究的核心价值在于研究结果的分享和合作，但是现有的数据共享平台和机制往往存在着限制或价值争夺，如何建设一个完善的公共数据共享平台是需要解决的重要问题。

大数据对科学研究的机遇大数据科学也带来了很多新机遇。

首先，大数据科学的发展为科学家们打开了全新的视角，从而挖掘出许多未知的现象和规律。

随着数据量的增加，人们可以了解到未曾想象的事物以及不同领域的联系。

论文技术中的科研数据共享与开放科学实践

论文技术中的科研数据共享与开放科学实践科研数据共享与开放科学实践是当今科技发展中的重要议题。

科学家们在进行研究时，会产生大量的数据，这些数据对于科研的推进和创新起着至关重要的作用。

然而，长期以来，科研数据的共享和开放一直存在一些问题和挑战。

首先，科研数据的共享受到了一些因素的限制。

一方面，科学家们可能担心自己的研究成果被他人抄袭或者篡改，因此不愿意将数据公开。

另一方面，一些研究机构和学术期刊对于数据共享的要求不够明确，导致科学家们缺乏共享数据的动力。

然而，科研数据的共享和开放对于科学研究的进展具有重要意义。

首先，共享数据可以促进科学研究的复制和验证，从而提高研究结果的可信度。

如果研究结果无法被他人复制和验证，那么这个研究的科学价值就会大打折扣。

其次，共享数据可以促进科学研究的合作和交流。

科学家们可以通过共享数据，相互借鉴和学习，从而推动科学研究的进步。

此外，共享数据还可以为其他领域的研究提供有价值的资源，促进跨学科的合作和创新。

为了促进科研数据的共享和开放，一方面需要加强相关政策和法规的制定和执行。

政府和学术机构可以出台相关政策，明确要求科学家们共享数据，并提供相应的支持和保护措施。

另一方面，学术期刊可以在论文发表的同时要求作者共享相关数据，以增加数据共享的动力。

此外，科学家们也应该加强自身的意识和行动，主动将数据进行整理和共享，为科学研究的进展做出贡献。

在实践中，一些科研数据共享平台和数据库已经得到了广泛应用。

例如，生物信息学领域的NCBI数据库和蛋白质数据库等，为科学家们提供了大量的数据资源。

这些平台和数据库的建立和维护，为科学研究的开展提供了便利和支持。

然而，科研数据共享和开放也面临一些挑战。

首先，数据共享需要科学家们付出额外的努力和时间，这对于一些研究者来说可能是一种负担。

其次，数据共享还需要解决一些技术和隐私保护的问题。

科学家们需要确保共享的数据不会被滥用或者泄露，同时也需要确保数据的质量和可靠性。

请论述数据共享的现实意义,挑战和对策

请论述数据共享的现实意义,挑战和对策
数据共享是一种将数据分享给他人或组织以便他们能够访问、使用和分析的数据管理策略。

其现实意义包括但不限于:
1. 提高数据质量：通过数据共享，数据拥有者可以将其数据分享给其他人，从而提高数据的准确度、完整性和可靠性，方便数据使用者做出更准确的决策。

2. 促进数据创新：数据共享可以打破数据拥有者之间的壁垒，促进数据共享和交叉使用，为数据使用者提供更多的创新机会和洞察力。

3. 提高数据处理效率：数据共享可以减少数据拥有者的数据处理负担，加速数据处理和分析，提高数据处理效率和质量。

然而，数据共享也面临着一些挑战，包括:
1. 数据隐私和安全：数据共享可能会涉及到数据隐私和安全的问题，需要采取适当的安全措施和保护策略，确保数据使用者的隐私和数据安全。

2. 数据质量和数据一致性：数据共享可能会影响数据质量和数据一致性，需要确保数据共享前进行必要的数据清洗和标准化工作。

3. 数据管理和维护：数据共享需要建立合适的数据管理机制和流程，以确保数据的可用性、完整性、可靠性和安全性。

针对这些挑战，可以采取以下对策:
1. 加强数据安全和隐私保护：通过采取加密、匿名化、权限控制等措施，加强数据安全和隐私保护。

2. 提高数据质量和一致性：通过采取数据清洗、标准化、规范化等措施，提高数据质量和一致性。

3. 建立合适的数据管理机制和流程：通过建立合适的数据管理机制和流程，确保数据的可用性、完整性、可靠性和安全性。

数据共享具有重要的现实意义，同时也面临着一些挑战，需要采取适当的对策和措施来解决这些问题。

科学数据共享与管理的问题与挑战

科学数据共享与管理的问题与挑战随着科研技术的不断发展，科学数据在研究中扮演越来越重要的角色。

然而，科学界对于数据的共享和管理尚存在许多挑战和问题。

一、数据共享的挑战与问题科学数据共享主要面临两种挑战：一是隐私保护，二是数据获取和使用的复杂性。

隐私保护一直是科学数据共享面临的难题。

许多科学数据包含着敏感的个人信息，如医学数据、社会调查数据等，可能涉及到被试者的身份和隐私，因而很难公开共享。

另一个挑战是数据获取和使用的复杂性。

在实践中，数据共享涉及到诸如数据存储、数据传输和数据访问等多个方面。

其中，科学家需要花费大量精力来保证数据的可访问性和可用性，而这些过程通常涉及到许多技术和政策问题。

二、数据管理的挑战与问题数据管理是科学数据共享中另一个重要的问题。

数据管理涉及到数据收集、存储、处理、传输等多个方面。

其中，数据存储和保护是最为重要且最为困难的问题之一。

首先，数据存储要求大规模的存储空间和高效的存取速度。

科学家需要大量的存储空间来存储数据，同时需要高效的存取速度以便进行数据分析和处理。

因此，科学家需要不断探索新的存储技术和存储架构，以提升存储效率和存取速度。

其次，数据保护也是数据管理中关键的问题。

科学数据往往包含着重要的研究成果和机密信息，因此需要采取严格的数据保护措施。

这些措施包括数据备份、数据加密、密码保护等多个方面。

同时，科学数据也需要符合伦理和法律规定，以保护被试者和科学家的权益。

三、未来的发展趋势在科学数据共享中，未来的发展趋势包括以下几个方面。

首先，数据开放和共享将成为主流。

数据共享将成为一种共同的行为，科学家将越来越多地开放和共享他们的数据，以鼓励跨学科研究和协作。

其次，云计算和大数据将成为普及化。

随着云计算和大数据技术的发展，科学家将能够更加高效地存储和共享数据，并进行更为精准的数据分析和处理。

最后，数据管理和数据保护将成为一种新的研究领域。

针对数据管理和保护中存在的问题和挑战，科学家需要探索新的技术和方法，以提升数据存储和保护的效率和安全性。

学术界的科学数据开放共享

学术界的科学数据开放共享随着科学研究的进展，数据的积累和共享对于学术界的发展变得越来越重要。

科学数据开放共享是指研究人员公开、透明地将其研究数据与其他人分享的一种行为。

本文将探讨学术界的科学数据开放共享的意义和挑战，并提出一些解决方案。

一、科学数据开放共享的意义1. 提高科研效率：科学数据的共享可以避免重复研究，减少科研时间和成本。

其他研究人员可以在已有数据的基础上进行深入研究，从而加快科学进展的步伐。

2. 促进科学创新：共享科学数据有助于跨领域的合作和交流。

通过结合不同领域的数据，研究人员可以发现新的科学问题、提出新的理论和方法。

3. 保障科学研究的可重复性：科学研究必须具有可重复性，即其他研究人员应能够重复实验以验证结果。

通过公开共享数据，研究人员可以确保其实验的可重复性，提高科学研究的可信度。

二、学术界科学数据开放共享的挑战1. 隐私保护：某些科学数据可能涉及个人隐私或商业机密，因此在共享这些数据时，需要采取措施保护相关信息的安全性。

2. 数据管理和存储：大量的科学数据需要进行良好的管理和存储，确保数据的安全性、可靠性和可访问性。

3. 学术评价体系：科学研究的评价体系主要依赖于论文的发表和引用情况。

当前的评价体系对于数据共享的奖励较少，导致一些研究人员不愿共享其数据。

三、解决方案1. 制定政策和法规：学术界可以制定相应的政策和法规，鼓励研究人员共享科学数据，并对数据的隐私保护、存储和管理等方面提供指导。

2. 建立数据共享平台：学术界可以建立统一的数据共享平台，提供科学数据的存储、访问和分享服务，方便研究人员之间的合作和交流。

3. 倡导开放科学文化：学术界可以通过宣传和培训，加强对开放科学文化的倡导，使研究人员意识到科学数据共享的重要性，并乐意参与其中。

4. 优化学术评价体系：学术界可以通过改革学术评价体系，将数据共享作为评价研究人员科研水平的重要指标之一，提高科学数据共享的积极性。

综上所述，学术界的科学数据开放共享对于科学研究的进展和发展具有重要意义。

请论述数据共享的现实意义挑战和对策

请论述数据共享的现实意义挑战和对策随着互联网技术的不断发展，人们日益依赖数据，数据也成为了如今社会发展的重要基础。

在这样的背景下，数据共享成为了一个热点话题。

数据共享涉及到个人隐私、商业机密、政府数据等方面，其现实意义和挑战也十分复杂。

本文将从现实意义、挑战和对策三个方面来对数据共享进行论述。

一、数据共享的现实意义数据共享有助于促进社会发展。

随着互联网技术的发展，大量的数据被不同的人和机构所拥有。

数据共享可以将这些数据进行整合，让更多的人可以使用这些数据，从而促进社会发展。

例如，政府可以共享一些公共安全数据，让公众更容易了解社会现状，以便更好地保护自己的安全；企业可以共享一些市场调研数据，以便更好地了解市场动态，从而制定更好的营销策略。

数据共享有助于提高数据利用效率。

在数据共享的过程中，同一个数据可以被多个人使用，从而提高了数据的利用效率。

例如，在医疗领域，不同的医院可以共享病人的病历数据，让医生更容易地了解病人的病情，从而制定更好的治疗方案。

数据共享有助于促进科技创新。

数据共享可以让科研人员更容易地获取到数据，从而促进科技创新的发展。

例如，在人工智能领域，数据共享可以让科研人员更容易地获取到大量的数据，从而研发出更先进的人工智能技术。

二、数据共享的挑战数据共享面临着许多挑战。

以下是一些主要的挑战：1.数据安全问题：在数据共享的过程中，由于数据的敏感性，数据安全问题是一个非常重要的问题。

一旦数据泄露，会给个人、企业、政府等带来极大的损失。

2.法律法规问题：数据共享涉及到很多法律法规问题，例如个人隐私保护、知识产权保护等。

如果没有得到许可，数据共享可能会违反相关法律法规。

3.数据标准问题：数据共享需要数据标准化，以便不同的数据可以进行整合。

但是，数据标准的制定需要时间和精力，而且不同的机构可能有不同的标准，这会对数据共享带来一定的困难。

4.数据质量问题：数据共享需要保证数据的质量，但是数据的质量不同，可能会导致数据共享的效果不尽如人意。

科学研究中的数据共享与合作理念

科学研究中的数据共享与合作理念科学研究一直以来都是一项复杂而细致的工作。

研究人员们不断探索新的领域，解决人类面临的各种难题。

在现代科学研究中，数据共享和合作已经成为极为重要的理念。

数据共享和合作能够推动科学进步，加快科研过程，但也伴随着一些挑战和问题。

首先，数据共享和合作为科学研究带来了巨大的便利。

在过去，许多科学家只能依靠自己的实验数据进行研究，并且无法获取其他科学家的数据。

如今，科学家们可以通过互联网或其他渠道共享数据，从而能够更全面地分析和解释科学现象。

数据共享和合作使得科研人员能够共同利用资源，提高研究的准确性和可靠性。

此外，数据共享也使得科学发现可以更快地应用于实践，促进了创新和技术发展。

然而，数据共享和合作也存在一些挑战。

首先，数据共享需要科学界以及政府和机构在法律和伦理层面进行规范和限制。

在共享数据的过程中，需要保护研究人员的知识产权和隐私，避免数据被滥用或误解。

同时，数据共享也需要科学界建立更加开放和透明的文化氛围，鼓励科学家们主动分享数据，而不是将数据视为个人的资产。

其次，数据共享和合作也需要解决技术和资源上的问题。

科学研究中生成的数据量庞大，处理和存储这些数据需要大量的计算资源和技术支持。

同时，共享数据还需要解决数据格式和标准的统一问题，以便不同研究团队之间能够更好地理解和分析数据。

这需要科学界和技术界共同合作，共同制定适用于各个领域的数据共享标准。

随着数据共享和合作理念的普及，科学研究方法也在发生改变。

传统的单一研究模式正逐渐演变为多学科合作的研究模式。

各个领域的专家可以凭借各自的专长，共同解决复杂的科学问题。

多学科合作可以提供不同的思维角度和方法，促进创新和突破。

此外，数据共享和合作也能够增加科研的可重复性和可信度。

共享数据可以使得其他研究人员对研究结果进行验证和重现，从而增加研究结果的可信度。

这对于科学界来说是至关重要的，因为可重复性是科学研究的基本要求。

总结来说，数据共享和合作是现代科学研究的重要理念。

临床研究中的多中心合作与数据共享

临床研究中的多中心合作与数据共享近年来，随着医学科技的不断进步和临床研究的不断深入，多中心合作与数据共享在临床研究领域中逐渐成为一种主流模式。

多中心合作的方式能够更好地利用各地医疗资源，提高研究的可信度和普适性。

同时，数据共享能够加速研究进程，推动科学发展和医疗进步。

本文将探讨临床研究中的多中心合作与数据共享的重要性以及相关的优势和挑战。

一、多中心合作的重要性在过去的研究中，往往由局限于单一医疗机构或个人开展，数据来源有限，样本数量有限，缺乏全面性和代表性。

而多中心合作模式能够将不同地区的医疗机构纳入研究范围，扩大数据来源，增加样本数量，提高研究的可信度和普适性。

多中心合作能够更好地应对疾病的多样性和复杂性，减少地区和个体的偶然性影响，提高研究结论的科学性和可靠性。

二、多中心合作的优势1.充分利用医疗资源：多中心合作能够充分利用各地医疗机构的资源，包括人力、设备和临床数据等，提高研究的效率和质量。

不同中心的合作可以实现资源的共享，避免重复投入和资源浪费，提高医疗资源的利用效益。

2.增加样本数量：多中心合作能够将不同地区的样本纳入研究，增加样本数量，提高研究的统计学能力和推广性。

样本数量越大，研究结果的可信度和外推性越高，能够更好地指导临床实践和决策。

3.扩大研究范围：多中心合作能够涵盖更广泛的研究范围，包括不同地区、不同人群和不同疾病类型等。

研究结果可以更好地反映真实世界情况，提高研究的应用性和推广性。

三、数据共享的重要性数据共享是多中心合作的重要一环，通过共享数据，研究人员可以快速获取各个中心的临床数据，提高研究的效率和可及性。

数据共享可以解决数据之间的异构性问题，统一数据格式，提高数据的可比性和一致性，进一步提高研究结果的可信度和解释性。

四、数据共享的优势1.加速研究进程：通过数据共享，研究人员可以更快地获取大量数据，节省数据收集和整理的时间，加快研究进程。

同时，多中心合作的方式能够组织更为复杂和大规模的研究，提高研究的效率和推动力。

大数据在科研领域的应用与挑战

大数据在科研领域的应用与挑战随着科技的快速发展，大数据已经成为当今世界的热门话题。

大数据的应用不仅深入到商业领域，也渗透到了科研中。

在科研领域，大数据为我们提供了全新的研究方向与方法，同时也带来了许多挑战。

首先，大数据在科研领域的应用为研究者提供了更广阔的视野。

以天文学为例，随着天文望远镜和观测设备的不断发展，我们获得了大量的天文数据。

这些数据可以帮助天文学家研究星系的形成和演化，探索宇宙中的奥秘。

通过使用大数据分析工具，研究者可以更轻松地处理和分析这些庞大的数据集，从而发现之前未知的规律和现象。

其次，大数据的应用在生物医学领域也有着巨大的潜力。

随着基因测序技术的进步，我们可以快速获取到个体的全基因组信息，这为研究疾病的发生和治疗提供了新的途径。

通过对大量基因组数据的分析，研究者可以准确地确定个体的疾病易感性，从而制定针对性的治疗方案。

同时，大数据还可以用于药物研发和临床试验设计，加速新药的推出过程，提高临床治疗的准确性和效果。

然而，大数据在科研领域中也面临着诸多挑战。

首先，数据的质量问题是目前科研中最为突出的问题之一。

大数据集往往包含了大量的噪声和不完整的信息，而且其中可能存在着偏差或错误的数据。

这就需要研究者在处理大数据时采取合适的数据预处理和清洗方法，以确保所得到的结果的准确性和可靠性。

其次，数据隐私和安全问题也成为大数据应用的重要挑战。

大数据的分析过程中，个人隐私信息很容易被暴露或滥用。

因此，研究者需要设计安全的数据保护机制，确保数据在处理和存储过程中得到充分的保护。

同时，合理的数据共享政策也是解决数据隐私问题的一个关键因素。

另外，大数据处理和分析的算法问题也值得关注。

由于数据量巨大，传统的算法可能无法满足大数据的处理需求。

因此，研究者需要开发新的算法和技术，在保证计算效率的同时，保持数据的完整性和准确性。

此外，大数据的应用还面临着数据保留时间和存储空间的挑战。

大数据处理需要巨大的存储空间和计算资源，而且数据的增长速度迅猛。

开放式科学研究的现实和挑战

开放式科学研究的现实和挑战“开放式科学研究”第一次被正式提出是在2003年底的柏林会议上，现在被广泛了解和接受。

这一理念提出的初衷是为了避免“学术通货膨胀”、“成果无效化”等问题的出现。

开放式科学研究是指让更多的人参与到研究中来，追求结果开放公正。

这也同时带来了一些挑战。

一、优点1. 交流和合作机会增加开放式科学研究可以将学者们从单独的研究室中解放出来，让他们和更多人合作、交流，从而获得更多可信的数据、案例和结论。

这样的话，科学研究就不再由个别学者来决定了，充分体现了团队合作的重要性。

2. 减少重复研究开放研究的重要目标之一是寻求大规模研究、检查和验证的方法，避免重复劳动。

虽然这在某些情况下可能会导致出现一些错误，但总体来说，劳动分工可以帮助我们避免大规模糟糕结论的出现。

3. 创新和多样性开放式科学研究可以促进创新和多样性。

传统研究方法可以限制想象和创新，但是加入更多的人员和观点可以帮助研究者们突破已有的思维模式，并在新的认识和探索中获得成功。

二、挑战1. 数据共享保护开放式科学研究是共享数据和材料的好方法，但是共享这些数据也带来了一些困难。

研究者们使用开放式数据时必须面对特定的隐私问题，这些隐私问题可能会导致研究者使用了受保护的数据，并有可能导致研究失效或被误用。

2. 人员参与不足开放式科学研究需要大量的人参与进来，人员参与的不足也是潜在的问题，有时候甚至遭遇寡头和垄断局面。

此外，在资源有限的时候，这种机制也容易促进数据和研究方向的单一化，而不是发掘新的非传统性研究领域。

3. 固化认知和思维惯性传统的科研人员们常常依照自己的认知和思维模式来进行研究，但是开放式科学研究需要更开放、更多元的想法，否则就会落入固化认知的陷阱中。

因为只有这样才能真正发挥开放式科学研究的优势。

三、未来展望在未来，科学家们将有更多的机会参与到广泛的开放式科学研究中，通过共享数据和材料、联合研究和探索，并以多种方式降低门槛。

智能制造中的数据共享关键技术研究

智能制造中的数据共享关键技术研究智能制造是未来工业的趋势，而数据共享是实现智能制造的关键技术之一。

在智能制造过程中，各种设备、系统、机器人等都需要通过数据共享来实现协同工作。

因此，数据共享技术的研究和应用将直接影响到智能制造的进程。

1. 数据共享的重要性在传统制造模式下，每个生产环节包括生产计划、生产过程、检测质量等都是相对独立的，各个环节之间缺乏有效的连接和协作。

这种模式下，生产过程中的信息传递较为缓慢，而生产决策也往往缺乏有效的基础。

这样一来，整个制造过程的效率和质量都无法得到保证。

而在智能制造中，各个设备和系统之间可以通过高效的数据共享进行协作，实现各个环节之间的信息无缝连接。

这就使得制造过程更加快速、高效、精确。

数据共享还有助于实现全方位的监控和控制，从而可以发现并及时解决生产过程中的问题，确保最终产品的质量。

2. 数据共享的挑战虽然数据共享在实现智能制造方面具有重要意义，但是实际应用中还面临着一系列挑战。

其中，最大的挑战源自于生产环节的异构性。

传统的制造过程中，各个环节几乎都是封闭的环境，使用的设备和系统也各有差异。

这就导致了各个环节之间的数据格式不一致，很难进行有效的数据共享。

例如，不同品牌的机器人可能采用的是不同的编程语言和控制协议，这就导致了它们之间的数据传输问题，不同的检测设备也可能不兼容其他设备。

此外，数据共享还面临着数据安全和隐私保护等问题。

数据的共享必须保证数据的机密性，防止企业的核心技术和商业机密被泄露。

因此，在开展数据共享时需要采取复杂的安全措施，保护数据的安全和私密性。

3. 基于区块链的数据共享技术为了应对这些挑战，研究人员们开始探索新的数据共享技术。

基于区块链的数据共享技术是其中一个被广泛研究的方向。

相对传统的数据共享方式，基于区块链的数据共享有两个主要特点。

首先，它可以实现去中心化的数据共享，让每个参与方拥有自己的数据控制权。

这样一来，不同的生产环节之间可以更加高效、透明地共享数据。

请论述数据共享的现实意义挑战和对策

数据共享的现实意义挑战和对策1. 引言随着信息技术的不断发展，数据成为了现代社会最为重要的资源之一。

数据共享作为一种利用数据的方式，在各行各业都得到了广泛的应用和重视。

数据共享的实践对于社会发展和科学研究都具有重要意义。

然而，数据共享也面临着一系列的挑战，例如数据隐私、安全性和合理性等问题。

本文将从现实意义、挑战和对策三个方面探讨数据共享的重要性以及如何应对相关的挑战。

2. 数据共享的现实意义数据共享具有广泛的现实意义，以下是一些典型的例子：2.1 促进科学研究的进展科学研究需要大量的数据支持，而数据共享可以将多个研究机构、学者和科技公司的数据资源进行整合和共享。

这有助于加快科学研究的进展，促进跨学科和跨领域的合作，提高研究结果的可信度和可重复性。

2.2 支持决策和政策制定政府和决策者在制定政策和进行决策时需要准确的数据支持。

数据共享可以提供更加全面和准确的数据，帮助政府和决策者基于事实进行决策，优化资源配置，提高决策的科学性和有效性。

2.3 促进创新和经济发展数据共享可以促进创新和经济发展。

通过数据共享，企业和个人可以更好地了解市场需求、用户行为和趋势，从而进行产品创新和商业模式创新。

同时，数据共享也为创业者提供了宝贵的资源，降低了创业的成本和风险，促进了新兴产业和经济的繁荣。

3. 数据共享面临的挑战数据共享在实践中也面临着一些挑战，以下是其中的几个典型问题：3.1 数据隐私保护数据共享涉及到大量的个人信息和敏感数据，隐私保护成为了一个关键问题。

如何在数据共享的同时保护用户的隐私，防止个人信息被滥用和泄露，是一个亟待解决的挑战。

3.2 数据安全性保障在数据共享过程中，数据的安全性也是一个重要的考虑因素。

数据可能受到黑客攻击、数据篡改或泄露的风险。

建立安全的数据共享机制和加强数据安全技术的研发与应用对于保障数据的安全性至关重要。

3.3 数据所有权和合理使用数据共享涉及到多个参与方，每个参与方都可能拥有一定的数据所有权，如何在数据共享的过程中平衡各方的权益，保证数据的合理使用，是一个复杂而又具有挑战性的问题。

科学数据管理与共享在科研领域中的应用

科学数据管理与共享在科研领域中的应用近年来，科学研究日益依赖于大量的数据，科学数据的管理和共享已成为科研领域的热门话题。

科学数据管理与共享的有效实现，能够大大提升科研效率和质量，加快研究成果的推广与应用，这是一个亟需解决的问题。

本文将围绕科学数据管理与共享展开，介绍其在科研领域中的应用。

一、科学数据管理的重要性随着科学技术的不断发展，科学研究所依赖的数据量越来越大，数据也变得越来越复杂和多样化。

这些数据可能来自不同的来源，比如实验、观测、模拟等，也可能涉及不同的学科领域。

科学研究中的数据需要加工、分析、存储、共享，科学数据管理的重要性越来越突出。

科学数据管理的主要目标是实现对数据的高效、安全、规范的管理。

有效的科学数据管理应包括以下几个方面。

首先，需要确定数据的来源和内容，以确保数据的可信性和可用性。

其次，需要确定数据的格式和标准，以确保数据的规范性和可比性。

此外，还需要实现数据的存储和备份，确保数据的安全性和可靠性，以便随时获取和使用数据。

最后，还需要实现数据的共享，以促进科研成果的推广和应用。

二、科学数据管理的实践（一）数据管理平台的建设科学数据管理需要依赖于一定的技术平台，包括数据存储和分析系统、数据共享平台等。

数据管理平台的建设包括以下几个方面。

首先，需要确定数据管理平台的架构和功能。

根据数据的特性和需求，设计出适应的架构，并确定数据的格式和标准。

其次，需要实现数据的存储和备份，以确保数据的安全性和可靠性。

最后，还需要实现数据的共享，并进行安全控制和权限管理，确保数据的可控性和可追溯性。

（二）数据使用规范和标准化为了实现科学数据的高效管理和使用，需要制定一定的数据使用规范和标准化。

这些规范和标准化包括数据的命名规则、格式标准、存储规范等，以协调不同数据来源和使用者之间的差异。

此外，还需要对数据进行分类和归档，确保数据的有效性和可用性。

（三）数据共享与开放数据共享和开放是科学数据管理的核心问题之一。

科学研究中的数据管理与共享

科学研究中的数据管理与共享随着人类社会的不断进步，科学研究的重要性越来越受到人们的关注。

科学家们致力于寻求真理，推动人类文明的进步。

而科学研究的过程中，数据的管理和共享是至关重要的一环。

一、数据管理的重要性数据是科学研究的基础。

在科学研究中，数据被用来验证假设和理论，从而推动科学的发展。

科学研究的数据通常具有高质量、高可信度和高维度的特点，因此，对数据的管理尤为重要。

数据管理的目的是确保数据的准确性、一致性和可重用性。

数据管理包括数据的采集、存储、分类、处理、维护和保护等多个环节。

在科学研究中，数据的准确性和可重用性是非常重要的。

如果数据不准确或不可重用，将极大地影响科学研究的结果和进程。

二、数据共享的意义和挑战数据共享是科学研究中的一个重要环节。

通过数据共享可以促进科学研究的进步，加快科学研究的速度。

同时，数据共享可以减少科学研究中的重复劳动，提高科研效率。

然而，在数据共享方面，也存在一些挑战。

首先，数据的共享需要获得数据拥有者的授权。

有些数据可能被视为商业机密或保密信息，不方便共享。

其次，数据的共享需要确保数据的隐私和保护个人信息。

最后，数据的共享需要考虑如何有效地合作共享，避免出现竞争和矛盾。

三、数据管理与共享的实践为了解决数据管理和共享的问题，许多国际组织、政府和学术机构都在努力推进相关的实践。

例如，在欧洲，欧盟提出了“开放科学”的概念，鼓励研究人员通过开放科学平台共享数据，推动跨学科的研究合作。

在美国，美国国家卫生研究院（NIH）推出了“数据管理与共享政策”，要求从2016年1月1日开始，所有支持NIH资助的基础研究项目必须实施数据管理和共享计划。

此外，近年来，开放数据运动在全球范围内得到了广泛的推广和采纳。

例如，世界银行开放数据平台（The World Bank OpenData Platform）在全世界范围内成为了公认的最佳实践之一。

在中国，国务院办公厅印发了《数据开放和分享试点工作方案》，强调要推进数据共享和开放。

科研人员如何进行科学实验的数据共享和开放合作机制优化,以促进科学研究共同发展？

科研人员如何进行科学实验的数据共享和开放合作机制优化，以促进科学研究共同发展？一、背景引言科学研究是推动社会发展和进步的重要力量，而数据共享和开放合作是促进科学研究共同发展的关键环节。

科研人员如何进行科学实验的数据共享和开放合作机制的优化，将成为科学研究领域的重要议题。

本文将探讨该问题，并提出相关建议。

二、数据共享的重要性科学实验的数据共享是科研工作的重要组成部分，对于促进科学研究的发展具有重要意义。

首先，数据共享可以避免重复劳动，节省研究资源。

研究人员可以通过利用已共享的数据进行研究，避免了重新收集数据的工作，从而提高研究效率。

其次，数据共享可以增加科研的可信度和可复制性。

其他研究人员可以通过重新分析已共享的数据，验证研究结果的可靠性，保证科学研究的可信度。

最后，数据共享可以推动科研领域的交流和合作。

研究人员可以通过共享数据，与其他科研人员展开合作研究，促进科学研究的共同发展。

三、科学实验数据共享的挑战及优化机制1. 挑战在科学实验数据共享过程中存在一些挑战。

首先，数据的准确性和可靠性是首要问题。

研究人员需要确保数据的准确性和可靠性，避免因数据错误导致的研究错误。

其次，隐私和安全问题也是数据共享中需要解决的难题。

研究人员需要保护数据的隐私，同时又要保证数据的可访问性，从而找到一个平衡点。

此外，数据的整合和标准化也是一个挑战。

不同研究实验所产生的数据格式和标准有所不同，如何将它们整合在一起，需要研究人员进行积极探索。

2. 优化机制为了解决数据共享过程中存在的挑战，科研人员可以采取一些优化机制。

首先，建立数据管理和共享的规范和标准。

科研机构可以制定数据共享的准则和标准，明确数据的采集、整理和共享流程，确保数据质量和可靠性。

其次，采用安全保密技术和权限管理机制，保护数据的隐私和安全，确保数据的可信性和可访问性。

此外，可以建立数据共享平台和数据库，为科研人员提供数据共享和访问的便捷途径。

通过集中管理和整合数据，可以加快科研合作的速度，促进科学研究的共同发展。

数据共享现状

数据共享现状摘要数据共享是当代社会中的重要议题之一，涉及许多行业和领域。

数据共享的现状在不同国家和组织中各不相同。

本文将探讨现今数据共享的普遍现状、挑战以及可能的解决方案。

引言随着信息和通信技术的迅速发展，世界正变得越来越连接。

在这个数字化时代，数据成为了驱动创新和增长的重要资源。

然而，数据的利用和共享依然面临许多挑战，包括数据隐私、安全性、数据确权和合规性等问题。

数据共享现状数据共享在不同国家和组织中有不同的现状。

一些国家和组织建立了数据共享框架和规定，促进数据的流通和交换。

这些国家和组织通常鼓励数据共享，提供相关的机制和平台，以便企业、学术界和政府之间能够更好地共享数据。

然而，在许多国家和领域中，数据共享的现状并不理想。

一些机构和企业担心数据共享会导致数据泄露或滥用，因此不愿意主动与其他组织共享数据。

此外，不同组织之间的数据格式和标准不统一，导致数据共享时的兼容性问题。

数据共享的挑战数据共享面临许多挑战。

首先，数据隐私和安全性是数据共享的重要障碍。

保护个人隐私和敏感信息，确保数据不被未经授权的人士访问和使用至关重要。

其次，数据共享需要考虑法律和合规问题。

不同国家和地区存在不同的数据保护法规和隐私要求，如何确保数据共享符合相关法规成为一个难题。

另外，数据的质量和完整性也是数据共享的挑战之一。

数据的准确性和可靠性对于数据共享的价值和可行性至关重要。

数据共享的解决方案为了克服数据共享的挑战，需要考虑以下解决方案：1.技术措施：采用安全的数据传输和存储技术，包括加密、身份验证和访问控制等措施，以确保数据的隐私和安全。

2.法律和政策措施：建立统一的数据共享法规和政策，明确数据共享的规范和限制。

同时，加强对违规行为的监管和制裁力度。

3.数据质量控制措施：确保数据的质量和完整性，建立数据审查和验证机制，以提高数据共享的可靠性。

4.教育和培训：加强对数据共享的教育和培训，提高各方对数据共享的认识和理解，增强数据共享的文化和意识。

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收稿日期：２０１３－０４－２４收修改稿日期：２０１３－０５－０７本文译自：ＣｈｒｉｓｔｉｎｅＬ．Ｂｏｒｇｍａｎ．ＴｈｅＣｏｎｕｎｄｒｕｍｏｆＳｈａｒｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＤａｔａ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅＡｍｅｒｉｃａｎＳｏｃｉｅｔｙｆｏｒＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１２，６３（６）：１０５９－１０７８．ｈｔｔｐ：／／ｏｎｌｉｎｅｌｉｂｒａｒｙ．ｗｉｌｅｙ．ｃｏｍ／ｄｏｉ／１０．１００２／ａｓｉ．２２６３４／ａｂｓｔｒａｃｔ．
２４］管理计划［，美国国家科学基金委（ＮＳＦ）很早就在其
。当新设备和方法使得个体调查者和小团
队也能收集到前所未有的数据量时，这些原有的小科学长尾也变成数据驱动型。如果想要得到数据洪流所带来的报酬，生产数据的研究者必须以一种可解释可复用的方式共享数据。这个简单陈述的背后是涉及到数据、研究、创新和学术的本质、刺激和奖励措施、经济和知识资产、公众政策Ｃｏ等各方面的复杂问题。因此共享数据是一个难题（） — — —一个错综复杂而又困难的问题ｎｕｎｄｒｕｍ
２为什么数据共享问题如此紧迫？
数据共享在科研及政策圈子中并不是一个新的讨论主题。早在２０世纪８０年代，文献［２１］就对促进数据共享和监护（Ｃｕｒａｔｉｏｎ）的
Ｎａｔｕｒｅ》和何地方广泛使用。不仅仅主要的科技期刊《《Ｓｃｉｅｎｃｅ》出版了关于数据的增刊“ 大数据” ＷＩＲＥＤ杂志
ＴｈｅＣｏｎｕｎｄｒｕｍｏｆＳｈａｒｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＤａｔａ
ＣｈｒｉｓｔｉｎｅＬ．Ｂｏｒｇｍａｎ（ＵＣＬＡＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｔｕｄｉｅｓ，ＬｏｓＡｎｇｅｌｅｓ，ＣＡ９００９５，ＵＳＡ）【Ａｂｓｔｒａｃｔ】Ｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓａｒｅｐｒｏｄｕｃｉｎｇａｎｕｎｐｒｅｃｅｄｅｎｔｅｄｄｅｌｕｇｅｏｆｄａｔａｂｙｕｓｉｎｇｎｅｗｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ．Ｏｔｈｅｒｓｍａｙｗｉｓｈｔｏｍｉｎｅｔｈｅｓｅｄａｔａｆｏｒｎｅｗｄｉｓｃｏｖｅｒｉｅｓａｎｄｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｒｅｓｅａｒｃｈｄａｔａａｒｅｎｏｔｒｅａｄｉｌｙａｖａｉｌａｂｌｅａｓｓｈａｒｉｎｇ，ｉｓｃｏｍｍｏｎｉｎｏｎｌｙａｆｅｗｆｉｅｌｄｓｓｕｃｈａｓａｓｔｒｏｎｏｍｙａｎｄｇｅｎｏｍｉｃｓ．Ｄａｔａｓｈａｒｉｎｇｐｒａｃｔｉｃｅｓｉｎｏｔｈｅｒｆｉｅｌｄｓｖａｒｙｗｉｄｅｌｙ．Ｍｏｒｅｏｖｅｒｒｅｓｅａｒｃｈｄａｔａｔａｋｅｍａｎｙｆｏｒｍｓ，ａｒｅｈａｎｄｌｅｄｉｎｍａｎｙｗａｙｓ，ｕｓｉｎｇｍａｎｙａｐｐｒｏａｃｈｅｓ，ａｎｄｏｆｔｅｎａｒｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｔｏｉｎｔｅｒｐｒｅｔｏｎｃｅ，ｄｒａｗｉｎｇｒｅｍｏｖｅｄｆｒｏｍｔｈｅｉｒｉｎｉｔｉａｌｃｏｎｔｅｘｔ．Ｄａｔａｓｈａｒｉｎｇｉｓｔｈｕｓａｃｏｎｕｎｄｒｕｍ．Ｆｏｕｒｒａｔｉｏｎａｌｅｓｆｏｒｓｈａｒｉｎｇｄａｔａａｒｅｅｘａｍｉｎｅｄｅｘａｍｐｌｅｓｆｒｏｍｔｈｅｓｃｉｅｎｃｅｓ，ｓｏｃｉａｌｓｃｉｅｎｃｅｓ，ａｎｄｈｕｍａｎｉｔｉｅｓ：（１）ｔｏｒｅｐｒｏｄｕｃｅｏｒｔｏｖｅｒｉｆｙｒｅｓｅａｒｃｈ，（２）ｔｏｍａｋｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｐｕｂｌｉｃｌｙｆｕｎｄｅｄｒｅｓｅａｒｃｈａｖａｉｌａｂｌｅｔｏｔｈｅｐｕｂｌｉｃ，（３）ｔｏｅｎａｂｌｅｏｔｈｅｒｓｔｏａｓｋｎｅｗｑｕｅｓｔｉｏｎｓｏｆｅｘｔａｎｔｄａｔａ，ａｎｄ（４）ｔｏａｄ，ｂｙｂｅｎｅｆｉｃｉａｒｉｅｓ，ａｎｄｂｙｔｈｅｖａｎｃｅｔｈｅｓｔａｔｅｏｆｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｓｅｒａｔｉｏｎａｌｅｓｄｉｆｆｅｒｂｙｔｈｅａｒｇｕｍｅｎｔｓｆｏｒｓｈａｒｉｎｇｍｏｔｉｖａｔｉｏｎｓａｎｄｉｎｃｅｎｔｉｖｅｓｏｆｔｈｅｍａｎｙｓｔａｋｅｈｏｌｄｅｒｓｉｎｖｏｌｖｅｄ．Ｔｈｅｃｈａｌｌｅｎｇｅｓａｒｅｔｏｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｗｈｉｃｈｄａｔａｍｉｇｈｔｂｅｓｈａｒｅｄ，ｂｙｗｈｏｍ，ｗｉｔｈｗｈｏｍ，ｕｎｄｅｒｗｈａｔｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ，ｗｈｙ，ａｎｄｔｏｗｈａｔｅｆｆｅｃｔｓ．Ａｎｓｗｅｒｓｗｉｌｌｉｎｆｏｒｍｄａｔａｐｏｌｉｃｙａｎｄｐｒａｃｔｉｃｅ．
１ＸＩＡＮＤＡＩＴＵＳＨＵＱＩＮＧＢＡＯＪＩＳＨＵ
数字图书馆
１引言
数据洪流（ＤａｔａＤｅｌｕｇｅ）的时代已经来临。如科学
１］界期望已久的［，大众媒介宣布数据可被任何人在任
相关的道德、职业和认识上的问题。这是对一个需要大量调查的迷宫的探索。
［５］［６］［２－４］
，就连
和Ｅｃｏｎｏｍｉｓｔ也出版了关于数据的内
［７，８］
容。各个大学也正评估管理和开发利用本机构产出数据的权利、作用和责任。数据密集世界的宏伟前景包括新药的发现、对全球气候的了解、改善考察历史和文化的能力。在诸如天文和物理这样大科学领域，数据增长已经导致科研的新型模式— — —即众所周知的“ 第四范式” ，也导致如天文信息学、计算生物学和数字人文等新型研究领域的出现
［１１］
。
在推进数据共享背后的“ 肮脏小秘密” 是真正进行数据共享的情况很少。尽管有来自资助机构的数据共享压力，而且科研数据共享本身可以增加成果的引用率
［１２－１４］
资助合同中有要求数据共享的以下声明，但是并没有
３２，３３］连续地执行这个要求［：研究者应在一个合理的时
［９，１０］
理由进行了详细的阐述。在这些报告中数据共享被赋予了很多含义，但是很少被明确地指出。基于本文的目标，将数据共享定义为发布研究数据为他人所用。数据发布可以采取很多形式，从基于需求的私下数据交换到公开收集数据并进行存储。将数据集发布到公开网站、或者把数据提供给期刊作为论文的补充材料，都被看作是共享行为。然而，共享数据的可用性、可信性和价值存在很大差异。一些数据的结构完整、监护充分，另一些数据则是仅有最简要描述的原始文件。同样地，有意向使用这些数据的用户也可能是较窄领域范围内的研究者或者一般大众。资助机构已不同程度地要求发布数据，并有不同００３年美国国立卫生院（ＮＩＨ）力度的检查约束措施。２０万美元的项目要附带一个数据要求其资助的超过５
《现代图书情报技术》版权所有，欢迎下载引用！Ｊ］，现代图书情报技术，２０１３（５）：１－２０．请注明引用地址：科研数据共享的挑战［
总第２３３期２０１３年第５期
科研数据共享的挑战
ＣｈｒｉｓｔｉｎｅＬ．Ｂｏｒｇｍａｎ（著）（ＵＣＬＡＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｔｕｄｉｅｓ，ＬｏｓＡｎｇｅｌｅｓ，ＣＡ９００９５，ＵＳＡ）青秀玲（译）（中国科学院国家科学图书馆北京１００１９０）【摘要】新型科研设备和研究方法的出现造成了前所未有的数据洪流。大量数据以及新型数据分布和挖掘方法激起资助机构、决策者和一般大众对于新的发现和创新的憧憬。众多利益相关者期盼数据可开放获取，然而至今数据共享也仅在天文学和基因组学等少数领域出现。在其他领域，一部分研究者会经常共享数据，其他研究者则从不共享数据，而其他大多数研究者则只愿意在某些时间共享某些数据。因此，数据共享仍是一个难题— — —一个错综复杂而又困难的问题。科研数据有很多形式，数据收集有很多目的，也采用很多方法，一旦离开了数据最初产生的背景则很难解释。本文以自然科学、社会科学和人文科学为例来分析说明数据类型和数据实践。作者考察了数据共享的４个理由：进行研究再现或验证；使公共资助研究的结果为公众所用；使其他人利用现有数据提出新的科学问题；提升研究和创新水平。因为不同的共享原因、不同的受益人、以及卷入其中的利益相关者的动机和激励，人们对这些理由的认识不同。数据共享的挑战就是理解什么数据应该被共享、被谁共享、和谁共享、在什么条件下共享、为什么共享以及要做什么努力等。回答这些问题将贯穿整个数据政策和数据实践。【关键词】科研数据共享数据复用信息政策【分类号】Ｇ２５０