科学数据网络:概念、系统与应用

【应用背景】科学数据具有分散化、差异化、孤岛化等典型特征,构建可打破各种孤岛、有效整合分布式科学数据资源的基础设施具有重要意义。【方法】本文梳理了国内外类网络科学数据平台、技术与系统的进展,阐明了科学数据网络的概念、特征、功能与关键技术,并针对新型科研范式下科学数据的协作利用需求,提出并设计了科学数据协作网络RDCN。【结论】科学数据网络可有效改善科学数据的分散化、差异化、孤岛化问题,RDCN在生物多样性研究、生态系统野外台站观测研究、多信使天文学研究等融合科学协作场景中将发挥重大的作用。

基于规则的科学数据安全治理框架:理解数据“保护-利用”失衡及挑战的新工具

随着全球数据安全法律法规愈发关注隐私保护,以及数据主权、科技竞争和地缘政治等新型治理因素的影响,科学数据的“保护”要求不断提高。这种趋势在一定程度上抑制了数据采集、处理、传输和分析等“利用”功能,并对既有科学数据的“保护-利用”平衡产生了负面影响。目前,这种失衡趋势表现为法律合规负担过重以及公共科学数据可用性逐渐减弱等治理挑战,现有研究和实践缺乏必要的分析工具来全面、系统地理解并应对这些挑战。为填补这一空白,论文提出了一个基于规则的科学数据安全治理框架,旨在从法律法规、伦理规范和机构政策等安全治理规则的角度系统分析“保护-利用”失衡及相关挑战。该框架整合了主要的科学数据安全治理规则类型,并结合“岛桥模型”、“法律-伦理”均衡和“适度落实”原则等三项分析工具,构建了治理规则与“保护-利用”平衡之间的传导路径。通过这一框架,论文解释并初步验证了其在理解科学数据合规责任过重和公共科学数据可用性弱化两大挑战中的应用价值。在全球科学数据安全法规日趋严苛的背景下,本文提出的基于规则的分析视角及相关工具,丰富了科学数据安全治理的理论基础,并为学术界、数据管理者和政策制定者提供了应对当前挑战的有效工具和政策沟通的理论支撑。这一框架为未来在数据安全治理中的应用和扩展提供了重要参考,也为保障科学数据的可持续利用提供了关键指导。

我国农业科学数据服务现状及问题研究

为全面了解我国农业科学数据的服务现状及存在的问题,本文通过文献调研法、网络调查法等,从文献资源、参考咨询、知识服务、科学数据培训、数据素养教育、科学数据分析、数据挖掘、数据存储等方面对我国农业图书馆科学数据服务情况进行了调研,分析存在问题,并提出农业科学数据服务提升策略。

世界一流大学开放科学数据政策体系框架及内容要素研究

[目的/意义]针对世界一流大学制定的开放科学数据政策体系展开调研分析,以期为国内科研机构制定与完善开放科学数据政策体系提出政策建议。[方法/过程]本研究首先调研了世界一流大学制定的开放科学数据政策体系,其次归纳了其开放科学数据政策体系所包含的政策类型及涉及的相关政策法规,然后分析了各个政策类型应涵盖的与开放科学数据相关的政策内容要素,最后针对我国科研机构制定与完善开放科学数据政策体系提出了政策建议。[结果/结论]建议国内科研机构参考与借鉴世界一流大学的先进政策实践,尽快制定涵盖个人数据保护、科研档案管理、科研诚信管理、科研伦理治理、知识产权保护、数据安全管理等相关政策的开放科学数据政策体系,在政策制定层面支持科学数据、原始资料、科研档案的协同管理,以期确保在科学数据全生命周期内遵守近年来持续调整的各类相关政策法规,并关注科研机构与资助机构、出版机构、数据知识库等其他利益相关者制定的开放科学数据政策之间的政策协同问题。

地学领域科学数据处理与分析软件自主性分析

科学数据的重要性已得到广泛共识,随着科学数据的不断积累,其数据处理分析软件的能力水平将成为科学数据能否高效发挥作用的关键和瓶颈。地球科学领域研究涉及多尺度、多类型、多来源的数据,其数据处理与分析软件的需求极为强烈。本研究针对地球科学领域的特点,分析其主要数据处理和分析软件的现况,辨识我国的软件自主程度。调研分析涉及地理、海洋、地质、大气、生态、灾害、农业等16个专题,选取了177个主流软件/工具,重点获取其软件/工具名称、概况、主要功能、应用服务/典型案例、优缺点、对标产品等指标。分析发现地学科学数据处理与分析领域软件/工具完全开放(开源)的占三分之二,商业的、限制性的或开放程度不明确的占三分之一。主要软件/工具开发国家有美国、中国、加拿大、英国等以及一些国际组织。从专题分布看,主要体现在土地退化、人口社会经济、知识图谱、遥感处理等。自主保障风险较高的软件主要在空间化、大气、野火、冻土等专题。约三分之一的专业软件/工具可以直接应用到国家科学数据中心,且可与云平台结合。结合人工智能时代和“数据要素×”的发展,从五个方面提出加强我国自主科学数据处理软件/工具的开发应用建议。

我国科学数据出境管理对策研究

信息化时代,科技创新越来越依赖于科学数据。随着国际竞争形势愈发严峻,科学数据安全与出境管理问题日益凸显。当前,我国科学数据出境管理存在政策法规不完善、技术能力不够、国际合作机制不完备等问题,亟须完善相关管理制度,建立协调统一的科学数据出境管理体系;加强数据安全监测与监管技术研发,推动科学数据关键技术创新升级;积极探索双边多边国际科学数据合作,引领国际科学数据规则框架制定。与其他国家一起共同应对科学数据出境中的风险挑战,推动全球科学数据安全、有序流通,加速科技创新发展。

政策文本视角下我国国家科学数据中心FAIR化特征初探

[目的/意义]对我国国家科学数据中心数据政策的FAIR化特征进行探索,为我国数据中心的数据管理政策制定和工作优化提供初步参考。[方法/过程]综合运用网络调研和文本挖掘的方法,使用KH Coder内容挖掘软件对20家数据中心的79部数据政策进行量化文本分析。通过对FAIR原则在政策文本中的出现频次和高相似词汇的分析,揭示FAIR原则在各个数据中心、不同类型政策文本中表现出的关注度差异与语义特征。[结果/结论]数据中心的数据政策已体现了一定的FAIR原则理念,但对每项FAIR原则的关注度不均衡;不同类型的数据政策关注FAIR原则的不同方面,共性在于对可发现原则和可互操作原则比较关注;对元数据给予了重点关注。[创新/价值]建议数据中心在数据政策制定中突出“元数据”在数据全生命周期管理中的作用,推动“数据增值驱动”的数据政策体系构建,并立足我国科学数据管理实际,适度引入FAIR原则。

开放科学背景下科学数据开放共享安全挑战及我国对策思考

科学数据是战略性、基础性科技资源,深刻影响着各国的国家安全、经济发展和科技进步综合竞争力。在开放科学背景下,科学数据作为数据密集型科学研究范式的成果及重要支撑的同时,也面临着安全合规、可信可靠共享方面严峻的安全挑战。笔者从我国科学数据共享面临的安全挑战出发,以促进科学数据开放共享为目标,以构建动态、细粒度、领域适用的数据分类分级制度为核心,从政策、管理、技术、评估和监管等方面,提出科学数据安全战略,促进科学数据安全开发利用,实现科技强国的目标。

国内外科学数据共享平台安全管理策略及典型做法研究

在数字化浪潮和开放科学持续发展的大背景下,科学数据的规模总量与综合价值将长期处于增长通道,数据安全的监管力度也将持续提升,这些因素在客观上决定了科学数据安全工作的重要性和紧迫性。本文围绕如何有效提升中国科学数据安全管理能力的必然需求,以科学数据共享生态系统为基本出发点,通过梳理ICPSR、UKDA、国家地球系统科学数据中心等国内外代表性科学数据共享平台的相关经验和典型做法,初步勾勒科学数据安全治理整体样貌,重点描述了科学数据共享平台数据安全管理策略的细节,总结了科学数据安全管理的举措,并根据安全治理水平,将科学数据共享平台分为深度安全管理、中度安全管理与浅度安全管理三个类型。通过对比国内外科学数据共享平台的安全管理策略,为中国科学数据安全管理提供经验借鉴。

面向数据密集型科研的科学数据管理模式研究

数据密集型科研范式下,科学研究中产生越来越多的科学数据,科学数据管理变得尤为重要。在梳理国内外相关研究的基础上,剖析数据密集型科研环境下对科学数据管理的新要求,结合数据生命周期理论分析科学数据管理各个阶段任务,构建相应的科学数据管理模式,提出多方主体实践的对策建议,以推动大数据时代的科学数据管理与共享。

国家海洋科学数据中心建设与发展实践

科学数据是国家科技创新和经济社会发展的重要基础性战略资源。国家海洋科学数据中心作为科技部和财政部首批认定的20个国家科学数据中心之一,以打造海洋领域的基础支撑与条件保障类国家科技创新基地为发展定位。成立4年来,在科技部和自然资源部的支持及依托单位和共建单位的共同努力下,各项工作取得突破性进展,为持续推动海洋科学数据共享奠定了扎实的基础。本文回顾了国家海洋科学数据中心的发展历程,从运行管理和标准规范、数据资源体系建设、关键技术应用与工具研制、数据共享服务平台建设等方面系统总结了该中心在海洋科学数据共享领域的建设进展与成效,并提出下一步发展建议与前景展望。

社会科学数据长期保存现状调研与启示

社会科学数据是社会科学研究中必不可少的基础要素,其长期保存具有重要意义。文章通过网络和文献调研梳理社会科学数据长期保存关键问题、国内外社会科学数据管理政策、长期保存研究进展,并总结国外社会科学数据档案馆实践经验,从促进集中管理、加强顶层设计、重视鉴定、开展合作等方面为我国科学数据管理和保存提供经验借鉴。

科学数据引用网络建模及演化特征分析--以基因表达数据集为例

[目的/意义]将社会网络分析方法应用于科学数据引用特征及规律研究,可以直观呈现出数据引用的复杂网络结构,挖掘数据引用更深层次的价值。[方法/过程]通过辨析科学数据引用特征,构建GEO数据共被引网络模型,并对网络的整体演化、核心个体、社区结构等进行分析。[结果/结论]研究结果表明,GEO数据共被引网络的度和度分布空间差异明显,平均路径长度较短且聚集系数较大,网络中核心个体优势明显,社区结构稳定且特征突出,社区间联系逐渐增强。

欧盟科学数据发展政策与规划

随着全球科技创新能力的不断提升,科学数据快速增长。作为科学数据管理与共享的全球楷模,欧盟历来重视科学数据的管理与发展,并且形成了科学数据发展的系列政策与计划。本文采用网络调查和文献分析方法,着重梳理与总结了欧盟关于科学数据的支持与监管机构、管理政策、发展规划以及数据应用实践成效及问题,归纳了我国科学数据发展面临的问题并提出启发性意见。分析表明,欧盟在推进开放科学的过程中形成的开放科学数据发展政策体系以及可持续的发展规划等,对欧盟科学数据的开放共享、科学管理、效益发挥及可持续发展至关重要,使得欧盟在开放科学方面走在世界前列。此外,欧盟将科学数据中心纳入其科技创新基础设施体系中予以持续支持。这为我国科学数据发展,科学数据中心建设以及科学数据政策、发展规划制定和科学效益发挥提供参考。

基于两阶段DEA-SFA模型的科学数据平台资源提供者服务效率研究——以国家生态科学数据中心为例

服务绩效评价是衡量国家科学数据平台发展质量的重要指标,效率测算为其提供重要依据。将国家生态科学数据中心资源提供者的服务过程分为资源服务和知识转化前后相关联的两个阶段,从投入产出要素的使用效率、科学资源的利用程度和用户感知的服务质量3个维度构建指标体系,利用两阶段数据包络分析-随机前沿方法(DEA-SFA)模型对43个资源提供者进行服务效率测算,并运用超效率模型对有效DMU做进一步区分和排名。结果表明:国家生态科学数据中心资源提供者在资源服务和知识转化阶段平均纯技术效率值分别为0.794和0.838,DEA有效站点数分别为12个和16个;在43个决策单元中,优秀资源提供者约占16%,一般资源提供者约占70%,较差资源提供者约占14%;另外,资源提供者的服务效率和地区经济发展水平具有一定关联性,东部地区表现优于中西部地区。基于上述研究结果,进而提出推动我国国家科学数据平台发展建设的相关对策建议。

科学数据分类分级保护探索:框架与模式

近年来,随着数据安全监管的日益收紧,科学数据管理面临越来越严峻的“安全合规”挑战,数据分类分级保护逐渐成为学术界、数据管理实践者和监管机构共同关注的议题。然而,现有的研究和实践大多局限于对数据合规的解释与反应性应对,缺乏对科学数据分类分级保护的系统性和理论性讨论。这种认知不足限制了科学数据安全管理领域理论框架和实用模型的发展。为形成对科学数据分类分级保护的系统性理解,本研究基于对现有实践的广泛调查,提炼出科学数据的六项关键安全特征:多重规制、伦理强规制、学科领域差异性、“规模-风险”帕累托分布、公益性和动态敏感性,以此六项特征为基础,构建了科学数据安全分类和分级框架,并提出了全面、平衡与精简三种保护模式。研究提出了“数据合规-合规成本-数据收益”三角平衡观点,合理解释了三者之间的权衡关系。文中还详细讨论了数据安全分类与安全分级的区别及其相互作用,澄清了科学数据安全分类的复杂性。该研究提出的针对科学数据分类分级保护的理论框架为分析科学数据安全管理中的复杂问题提供了框架性工具,可为相关研究提供有价值的参考,有助于推动科学数据安全保护实践。

林草科学数据安全管理与防护

随着科技的飞速进步,林草学科领域的研究日益倚重于大数据和尖端信息技术。这一趋势也带来了大量敏感且至关重要的科学数据,从而凸显了数据安全管理的重要性。本文首先概述了林草科学数据管理体系的五大核心组成部分:安全制度保障体系、安全组织保障体系、安全技术保障体系、安全运维保障体系和安全基础设施保障体系。这些体系共同构成了林草科学数据管理的坚实基础。其次进一步探究了基于分类分级的林草科学数据管理方案,并重点强调了数据安全防护体系的重要性。对不同类别的数据设定不同的管理级别,不仅可以促进数据的有序流通,还能确保数据在共享过程中的安全性和可靠性。这种精细化的管理方式,旨在保护数据安全的同时,实现数据的最大价值。最后详细列举了林草科学数据安全的防护措施,为林草科学数据的稳定增长与共享提供了坚实保障。

科学数据共享伦理秩序建构研究

[目的/意义]科学数据共享伦理秩序建构,旨在强化共享参与主体行为的正当性与合理性,规范共享过程与规约主体间际关系。科学数据共享是新型数据赋权场域,数据共享风险及不确定性增强,为避免数据共享及重用伦理失序问题,科学数据共享伦理秩序建构亟不可待。[方法/过程]在阐释科学数据伦理秩序内涵与属性的基础上,论证科学数据共享伦理秩序建构的实然基础与应然要求,系统论述科学数据共享伦理秩序的建构进路。[结果/结论]科学数据共享伦理秩序建构需要遵循理念公平、过程公正与结果正义的基本价值准则,以制度契约保障有效性、以激励机制确保可实施性、以平台互惠共生治理逻辑实现可控性。

数据质量特征视角下的地球科学数据重用影响因素研究——三个科学数据平台的比较分析

开放科学时代,科学数据的开放共享成为必然要求,而数据重用是其主要目标。尽管国内外已建设了多种科学数据开放共享平台,但对于这些平台的数据重用效果与数据开放特征之间的关系仍缺乏深入的研究。本文立足地球科学领域,对3个国内外的开放数据平台(国家青藏高原科学数据中心、NCAR研究数据档案和Figshare)进行了定量分析,旨在探讨影响科学数据重用的关键因素。研究发现:数据质量对科学数据的重用有显著影响。据此,本文从数据平台、科研人员、图书馆和期刊出版商4个维度提出了促进科学数据重用的策略建议。

基于信息采纳模型的机器学习领域科学数据重用影响因素研究

本文基于信息采纳模型构建了机器学习领域科学数据重用影响因素模型,并选择了开放科学社区平台和科学数据共享平台两种类型的代表性平台进行数据采集,实证了数据集内容质量和数据源可信性对科学数据重用的影响,以及平台类型在数据源可信性对科学数据重用影响中的调节作用。本研究对完善科学数据平台建设、促进科学数据重用具有重要意义。