データ出版（データパブリケーションとも呼ばれる）とは、研究データを出版物として公開し、他者が利用できるようにすることである。これは、特定のデータまたはデータセットを公共利用のために準備し、誰もが自由に利用できるようにすることを指す。この慣行はオープンサイエンス運動の不可欠な要素である。この慣行から得られる利益については、幅広い分野にわたるコンセンサスが存在する。[1] [2] [3]

主な目標は、データを第一級の研究成果に高めることです。[4]現在、多くの取り組みが進行中ですが、合意点や依然として議論が続いている問題もいくつかあります。[5]

研究データを公開するには、次のようないくつかの方法があります。

データを公開すると、研究者は自分のデータを他の人が使用できるようにできるだけでなく、データセットを他の種類の研究出版物（記事や書籍など）と同様に引用できるようになり、データセットの作成者は自分の研究に対して学術的な評価を得ることができます。

データ公開の動機は、研究へのアクセス性向上、データセットの引用可能性確保、あるいは研究資金提供者や出版社によるオープンデータ公開の義務化など、多岐にわたります。英国データサービスは、データの正しい引用の重要性を訴え、研究者が適切に引用できるよう支援するために、他の組織と連携して活動している重要な組織の一つです[7]。

データ公開におけるプライバシー保護のための解決策が提案されており、プライバシー保護アルゴリズム、データ「マスキング」方法、地域プライバシーレベル計算アルゴリズムなどが含まれる。[8]

データの公開方法

補足資料としてのデータファイル

多くのジャーナルや出版社は、データセットを含む研究論文への補足資料の添付をサポートしています。歴史的には、こうした資料はリクエストに応じて、あるいは図書館へのマイクロフォームでの配布に限られていましたが、今日ではジャーナルは一般的にオンラインで提供しています。補足資料はジャーナルの購読者のみが利用できますが、論文やジャーナルがオープンアクセスの場合は誰でも利用できます。

データリポジトリ

一般的なトピックから専門的なトピックまで、多数のデータリポジトリが存在します。多くのリポジトリは、社会、経済、人文科学データの信頼できるデジタルリポジトリであるUK Data Serviceのように、特定の研究分野に特化した専門リポジトリです。リポジトリへのデータのアップロードは研究者にとって無料の場合もあれば、データのホスティングに対して1回限りまたは継続的な料金を請求する場合もあります。これらのリポジトリは、ホストされているデータセットを検索および閲覧するための、公開アクセス可能なWebインターフェースを提供しており、データの永続的な引用のための デジタルオブジェクト識別子や、関連する公開論文やコードへのリンクなどの追加機能を備えている場合もあります。

データ論文

データペーパーまたはデータ記事とは、「特定のオンラインアクセス可能なデータセット、またはデータセット群を記述した、標準的な学術慣行に従って出版された検索可能なメタデータ文書の学術出版物」です。[9]その最終的な目的は、「データの「何」「どこ」「なぜ」「どのように」「誰が」に関する情報」を提供することです。[4]データペーパーの意図は、データの処理や分析ではなく、データ収集、特徴、アクセス、再利用の可能性に焦点を当て、関連データセットに関する記述情報を提供することです。[10]データペーパーは他の種類の論文と同様に学術出版物とみなされるため、データを共有する科学者は学術システム内で認められる評価を受けることができ、「データ共有を有効活用する」ことができます。[11]これは、データ共有へのさらなるインセンティブとなるだけでなく、ピアレビュープロセスを通じてメタデータの品質を向上させ、共有データの再利用性を高めることにもつながります。

このように、データペーパーはデータ共有に対する学術コミュニケーションのアプローチを代表するものである。その可能性にもかかわらず、データペーパーはデータの共有と再利用に関するあらゆる問題に対する究極的かつ完全な解決策ではなく、場合によっては研究コミュニティに誤った期待を抱かせると考えられている。[12]

データジャーナル

データ ペーパーは、豊富なデータ ジャーナルによってサポートされています。その一部は「純粋」、つまりデータ ペーパーのみを公開することに特化したジャーナルですが、その他 (大多数) は「混合」、つまりデータ ペーパーを含む多数の記事タイプを公開しています。

データジャーナルに関する包括的な調査が利用可能です。[13]エディンバラ大学のスタッフによって、データジャーナルの網羅的ではないリストがまとめられています。[14]

「純粋な」データ ジャーナルの例としては、Earth System Science Data、Journal of Open Archaeology Data、Open Health Data、Polar Data Journal、Scientific Dataなどがあります。

データ論文を出版する「混合」ジャーナルの例としては、Biodiversity Data Journal、F1000Research、GigaScience、GigaByte、PLOS ONE、SpringerPlusなどがあります。

データ引用

データ引用の例

データ引用とは、研究論文やモノグラフなどの他の出版物に書誌引用が提供されるのと同様に、データセットに対して正確で一貫性があり標準化された参照を提供することです。一般的には、確立されたデジタルオブジェクト識別子（DOI）アプローチが用いられ、DOIはデータセットのメタデータとデータセット自体を含むウェブサイトにユーザーを誘導します。 [15] [16]

開発の歴史

2011年の論文では、社会科学におけるデータ引用の頻度を判断できないことが報告されている。[17]

2012-13年の論文では、データの引用は一般的になりつつあるが、その実践は標準化されていないと報告されている。[18] [19] [20]

2014年にFORCE 11はデータ引用の目的、機能、属性を網羅したデータ引用原則の共同宣言を発表しました。[21]

2018年10月、CrossRefはデータセットのカタログ化と引用の推奨を支持すると表明した。[22]

人気のあるデータ指向のジャーナルは、2019年4月にデータ引用を使用する予定であると報告しました。[23]

2019年6月の論文では、データの引用が増えることで、データ共有が促進され、共有する人の名声も高まるため、誰にとってもその実践がより価値のあるものになると示唆されている。[24]

データ引用はコンピュータサイエンスにおける新たなトピックであり、計算上の問題として定義されています。[25]実際、データの引用はコンピュータ科学者にとって大きな課題であり、対処すべき主な問題は以下のとおりです。[26]

  • 異種データモデルとフォーマットの使用 – 例：リレーショナルデータベース、カンマ区切り値（CSV）、拡張マークアップ言語（XML）、[27] [28] リソース記述フレームワーク（RDF）[29]
  • データの一時性。
  • 異なるレベルの粗さでデータを引用する必要性、つまり深い引用[30]
  • さまざまな粒度でデータへの引用を自動的に生成する必要性。

参照

参考文献

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