歐盟開放科學數據的FAIR原則及啟示

翟軍 梁佳佳 呂夢雪 林巖

摘? ?要：歐盟在開放科學數據和開放政府數據領域全面采納FAIR原則并取得顯著效果，對于我國公共領域的政府及科學數據開放共享的政策制定具有參考和借鑒價值。文章采用網絡調查和文獻分析方法，介紹了歐盟開放科學數據的FAIR 原則的內容、實施框架和實施進展情況。隨后分析了我國公共數據開放相對于FAIR原則的不足，提出應借鑒歐盟的先進經驗和做法，包括統籌政府數據開放與科學數據開放，在"新基建"中重視數據基礎設施的互聯互通，及加強科學數據開放共享的國際合作。

關鍵詞：開放科學數據;開放政府數據; FAIR原則;公共數據;開放科學

Abstract The EU fully adopts FAIR principle in the fields of Open Scientific Data and Open Government Data， and has achieved remarkable results， which has reference value for China's public data open sharing policy formulation. Using Web survey and literature analysis methods， the content， implementation framework and progress of the FAIR principles in EU was systematically introduced in this paper. Then， the shortcomings of the public data opening in China were analyzed in comparison with the FAIR principle. Drawing on the advanced experience of the European Union， it is believed that China should coordinate the opening of government data and scientific data， attach importance to the interoperability of data infrastructure in the "new infrastructure"， and strengthen international cooperation for the open sharing of science data.

Key words open science data; open government data; FAIR data principles; public data; open science

歐盟的“開放科學數據”（Open Science Data，OSD）已走在全球前列，且呈現出與“開放政府數據”（Open Government Data，OGD）相互融合、協調發展的趨勢。2019年7月16日，歐盟開始實施新的《開放數據和公共部門信息再利用指令》，公共資助的科學研究數據被納入指令范疇，同時明確了開放數據的“默認開放原則”（Open by Default）和FAIR原則[1]。為使歐盟成為數據驅動社會的領導者及建立數字單一市場，2020年2月19日，歐盟委員會頒布新的《數據戰略》（Data Strategy）提出未來五年推動數據經濟發展的政策措施和投資戰略，包括加強公共領域和工業領域的數據開放共享和開發利用[2]。

在國家大數據戰略和數字經濟戰略的引領下，我國正在穩步推進政府數據的開放共享工作。近兩年，上海、浙江和哈爾濱等省市政府先后出臺《公共數據開放管理辦法》，確立了“需求導向、安全可控、統一標準”等工作原則[3]。但總體上，我國政府數據、科學數據等公共數據的開放共享水平還落后于發達國家，主要原因之一是數據開放共享的制度保障體系有待健全，及在指導政策和法規制定的原則上尚未達成共識。

相對照的是，FAIR原則已成為歐盟制定數據戰略、政策和法規的重要指導原則之一，在保障開放數據的可持續發展上發揮著積極作用[4]，其先進經驗與做法可為我國提供切實可行的借鑒和參考。本文介紹歐盟開放數據的FAIR 原則的內容、實施框架和進展情況，分析我國公共數據開放的不足，給出改進的對策建議。

1? ?FAIR 數據原則

在數據密集型科研和開放科學環境下，跨學科、跨機構的數據共享和重用的需求日益強烈，對“科學數據管理”提出了新的挑戰。應對挑戰，人們認識到首要任務是確立一組共同認可的簡潔、可度量的指導原則[5]。2014年1月，在荷蘭萊頓的研討會上，借鑒2007年的OECD科學數據獲取原則[6]和2013年的G8科技部長關于開放科學數據的聲明[7]，“FAIR 數據原則”（FAIR Data Principles，簡稱“FAIR原則”或“公平原則”）被首次提出，經FORCE11工作組（www.force11.org）修改完善后，于2016年3月正式發表在Nature Research旗下的《Scientific Data》上[5]。

為確保能同時被人和機器所使用，FAIR原則闡明了“數據對象”（Data Object，見圖1）應具有的基本屬性，即可發現（Findable）、可獲取（Accessible）、互操作（Interoperable）和可重用（Re-usable），每個屬性下又有子屬性（見表1）。

隨后，FAIR原則的主要貢獻者們又指出，該原則不僅適用于數據及其元數據，也適用于其他科研產出和資源，對數據服務和科研基礎設施（如云設施等）的建設也具有指導意義[8]。在補充實現細節后FAIR原則已日趨完善，如選擇DOI（Digital Object Identifier）作為對象的PID，采用HTTP通信協議、OWL（Web Ontology Language）語言和CC0數據許可等[9]。目前，FAIR原則已在美國、澳大利亞、歐洲、亞洲、拉丁美洲和非洲得到關注和應用，涉及生命科學、醫療衛生、核能、氣候變化、海洋研究和人文科學等領域[10]。

2? ?歐盟FAIR 原則的相關政策和實施框架

歐盟是在開放科學戰略中最早全面采納FAIR原則并取得顯著成效的機構之一[8，10]。根據普華永道于2018年3月做出的評估，由于使用了FAIR數據，每年可為歐盟節約成本約100億歐元[11]。

早在2014年1月啟動的“地平線2020”（Horizon 2020）科技計劃中，歐盟研究委員會就啟動了“開放研究數據試點”項目，要求Horizon 2020資助項目的數據管理遵循FAIR原則[12]。2016年2月，各國參與制定的《歐盟開放科學議程》確立的五項行動之一是“建設支持開放科學的基礎設施”，其目標是通過實施FAIR原則，到2020年全面實現歐盟范圍的跨學科、跨機構的科學數據訪問、共享和重用[13]。2020年2月，歐盟委員會新的《數據戰略》的四項核心內容之一是“數據訪問和使用的跨部門治理框架”，首要任務是在2020年第四季度建立歐洲共同數據空間治理的立法框架，FAIR原則仍然是應遵循的基本原則之一[2]。

為支持開放科學的研究和創新政策制定，歐盟委員會于2016年8月成立“FAIR數據專家組”（Expert Group on FAIR Data，以下簡稱“專家組”），專門負責[14]：①提出FAIR原則的實施建議;②構建評估指標;③指導制定歐洲開放科學云的FAIR行動計劃;④開發和評估Horizon 2020的FAIR數據管理計劃（Data Management Plan，DMP）的模板和指南;⑤評估數據管理活動的財務和支出情況。

經過深入研究和科技界的廣泛咨詢后，專家組于2018年11月完成研究報告《將FAIR變為現實》，在定義FAIR概念和模型、文化建設和生態系統等六個方面提出27項實施建議[15]，形成了FAIR 原則的實施框架（見表2）。

擴展原有的“數據對象”，專家組建立了“FAIR數字對象”（FAIR Digital Objects，FDO）模型（見圖2），處于核心位置的“數字對象”可以是數據、算法、代碼和軟件等科研產出，也可以是科研的相關資源，如工具、工作流程、協議、標準和服務等。圍繞FDO的管理和使用，提出FAIR生態系統的結構（見圖3），含有政策、標準、DMP和存儲庫等要素，利益相關者包括政府和研究資助者、大學和科研機構、圖書館、出版商、科研人員、數據管理員和數據服務提供者等，其核心是提供存儲等服務的云平臺。進而，形成實現FAIR原則的技術框架，依次是基礎設施層、存儲層、數據層和應用層（見圖4）。

3? ?歐盟FAIR 原則的實施進展情況

“歐洲開放科學云”（European Open Science Cloud，EOSC）為FAIR生態系統提供了云服務和數據基礎設施，推動著FAIR原則在歐盟的“落地生根”。

3.1? ? EOSC計劃的FAIR行動

EOSC是歐盟委員會2016年提出的“歐洲云計劃”的主要內容，目標是聯合現有的分布式數據基礎設施，打造一個開放、無縫訪問的虛擬環境，為170萬科研人員及7000萬專業人士提供數據的存儲、管理、分析與再利用服務，促進科研數據的跨境、跨學科開放共享，確保歐盟開放科學在全球的領先地位[16]。

2017年10月通過、得到70多個機構認可的《EOSC宣言》將“實施FAIR行動計劃、建設FAIR數據文化”確立為三個行動指南之首[17]。2018年3月頒布的《EOSC實施路線圖》描述了六條行動路線[16]，依次是體系結構、數據、服務、訪問/接口、規則和治理。其中，“數據行動路線”建設支持FAIR數據管理的工具/服務、數據目錄、標準和規范等，其財政資金來自Horizon 2020計劃劃撥的3億歐元。2018年11月23日，EOSC網站（www.eosc-portal.eu）上線運行，標志著云平臺及服務的正式啟動，工作重心也轉為建立EOSC的治理結構，相應地成立了“治理委員會”和“執行委員會”。2019年6月，執行委員會發布《EOSC戰略實施計劃》，說明2019-2020年的行動路線和時間表，及相關的Horizon 2020項目，目標是到2020年底將“歐洲制造的數據”（Data Made in Europe）打造為FAIR數據[18]。

在歐盟委員會FAIR數據專家組的指導下，EOSC執行委員會下設的“FAIR工作組”（FAIR Working Group）負責“FAIR行動計劃”的編制和執行工作[19]（見表3）。這些工作與相關的Horizon 2020項目（見表4）一起，為FAIR生態系統的形成打下了良好基礎。如截至2020年9月底，FAIRSharing項目的網站已收集了1454個標準、1595個數據存儲庫和134個數據政策，經過評估后推薦給生態系統的利益相關者在數據管理實踐中使用[20]，其中包括FAIR4Health項目從文化、倫理、法律和技術等方面提出的歐盟衛生研究機構的FAIR數據政策指南[21]。

3.2? ? 科學歐洲的研究數據管理實踐指南

隨著EOSC云平臺的推出和治理工作的深入，更多的利益相關者參與到EOSC的推廣應用中。由歐盟27個國家的36個研究資助和執行機構組成的“科學歐洲”（Science Europe，SE）聯盟，每年掌管的科研基金達180億歐元，是歐洲科技政策制定的關鍵利益相關者，也是EOSC執行委員會的成員之一。多年來，SE一直是歐盟開放科學戰略的積極推動者和參與者，最新的工作是依托EOSC開展的，目標是保持各成員機構在“研究數據管理”（Research Data Management，RDM）政策上的一致性，以適應“地平線2020”（Horizon 2020，2014-2020）和“地平線歐洲”（Horizon Europe，2021-2027）研究框架計劃對科研項目數據管理的要求。

2019年1月，在總結FAIR原則的實施經驗基礎上，SE專家組完成《RDM實踐指南》[22]，給出了編制“數據管理計劃”（DMP）的15點要求和選擇數據存儲庫的15條標準（見表5）。

一年來，已至少有七個SE的成員機構依據《RDM實踐指南》完善了各自的RDM政策或指南[23]，包括法國國家科研署、愛爾蘭健康研究委員會、瑞典研究理事會和荷蘭研究理事會等。如2020年1月1日，荷蘭研究理事會更新了數據管理政策，要求在其資助的科研項目中采用新的DMP模板，以完全符合《RDM實踐指南》和FAIR原則[24]。

3.3? ? 各科學領域的FAIR實踐

在EOSC計劃的帶動下，歐洲的各類科學組織和機構認識到FAIR原則對“數據密集型科學”（Data-intensive Science，DIS）的重要推動作用[25]，開展了相關的實踐活動。

在人文社會科學領域，歐洲社會科學數據檔案委員會（Consortium of European Social Science Data Archives，CESSDA）參照歐盟的FAIR實施框架進行了自評估[26]，發現在FAIR文化和生態建設上的不足，在開發數據目錄服務（datacatalogue.cessda.eu）時，以FAIR原則指導平臺的功能和結構設計。由75個跨學科團隊參加的記錄瀕危語言的項目DOBES收集了約120種瀕危語言的文獻資料，在建設資料存儲庫（dobes.mpi.nl）時引入PID服務和OAI-PMH元數據收集標準，提升了存儲庫的FAIR水平[25]。得到Horizon 2020計劃資助的25個機構參與建設的“通用語言資源和技術基礎設施”（Common Language Resources and Technology Infrastructure，CLARIN）已實現與EOSC的連接，其愿景是實現歐洲范圍內數字語言數據、資源和工具的統一訪問[27]。CLARIN正努力提升“數據體系結構”的FAIR水平，采取了一些有力措施（見表6）。

在環境科學領域，由德國氣候計算中心托管的“世界氣候數據中心”（World Data Center for Climate，WDCC）的工作重心是開發和實施地球系統數據管理的最佳實踐方法，收集、存儲和傳播有關氣候研究的數據。為更好地對接地球觀測、氣象、海洋學和環境科學的數據中心，WDCC重視FAIR原則的應用[25]，包括通過OAI-PMH和HTTP協議訪問數據和元數據、采用氣候數據標準CF-netCDF 和使用CC-by 4.0數據許可等。

在生命科學和生物信息學領域，聯合了220多個研究機構的政府間組織ELIXIR（www.elixir-europe.org）的目標是匯集和協調來自歐洲各地的生命科學資源：數據庫、軟件、云存儲和超級計算機等，建設統一的研究基礎設施，使科學家更容易找到和共享數據、交換專業知識和協商最佳做法。在EOSC FAIRSharing項目的支持下，ELIXIR正在建設互操作平臺，包括FAIR服務基礎設施[28]。以此為基礎，開展了“農作物大規模基因分型數據集”的FAIR化（FAIR-ification）研究工作，將確保與分布式機構存儲庫中的表型數據的互操作連接，為作物育種提供數據支撐。作為ELIXIR的成員之一，荷蘭生命科學技術中心（Dutch Techcentre for Life Sciences，DTL）認識到專業的FAIR數據管理崗位和人員的重要性，開發了生命科學研究項目的“數據管家”（Data Stewards）指南[29]。于2020年2月啟動的、由22個國家的29個研究機構參與的ELIXIR-CONVERGE項目[30]，將用三年的時間完成：①開發跨國的生命科學數據管理支持模型;②構建數據管家的綜合培訓方案，加強歐洲的數據管理能力;③開發數據管理標準和服務的工具包等。

4? ?對我國的啟示

根據復旦大學數字與移動治理實驗室的《中國地方政府數據開放報告》，截至2020年4月底，我國已有130個省級、副省級和地級政府上線了開放數據平臺[31]。隨著開放范圍的不斷擴大，越來越多的科學數據被發布出來，涵蓋氣象、地理、交通和城市管理等領域（見表7）。但相對于FAIR原則，這些數據及其元數據還存在很多不足（見表8），妨礙了數據的大范圍搜索、流動、整合與分析。因此，我國應著重從以下三方面借鑒歐盟的先進經驗，加強和改善各領域公共數據的開放共享。

4.1? ? 統籌政府數據開放與科學數據開放、實現統一開放

FAIR數據原則與開放數據原則（如G8開放數據憲章等）是互補的關系（見圖5），分別指導著各國的開放科學數據（OSD）和開放政府數據（OGD）的政策/法規制定和實踐發展[8，15]。近年來，兩個原則呈現出相互融合的趨勢，推動著OSD與OGD的統一、協調發展，這在《歐盟開放科學議程》和新的《開放數據和公共部門信息再利用指令》上表現特別突出[1，13]，2019年5月發布的歐盟衛生研究機構數據政策指南更是FAIR原則與開放數據原則相結合的典型成果[21]。類似地，美國在第四輪（2019-2021年）《開放政府合作組織國家行動計劃》中也增加了開放科學數據的內容[32]，美國政府開放數據網站Data.GOV（www.data.gov）增設了“科學與研究”主題，已發布20個科學數據集，分別來自美國宇航局（NASA）、能源部（DOE）和國立衛生研究院（NIH）等。

2020年4月9日，中共中央、國務院印發《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，提出加快培育數據要素市場、推進政府數據開放共享[33]。政府是公共數據資源的最大擁有者，為使我國的政府網站，特別是政府開放數據網站成為各類公共數據的最具權威的可靠來源，我國的開放數據政策在支持“默認開放”的同時，也應引入FAIR原則的思想，關注科學數據開放共享的特殊性（如對元數據的要求），打通政府數據開放與科學數據開放的通道，改變政府部門與科技部門各自為政的局面，實現各類公共數據的統一開放。

4.2? ? 重視各個領域數據基礎設施的互聯互通、實現數據的互操作

歐盟通過實施EOSC計劃和FAIR行動，已初步實現各領域數據基礎設施的互聯互通，為歐盟范圍內的數據開放共享打下了堅實基礎。

2020年3月4日的中央政治局會議指出，要加快5G網絡、數據中心等新型基礎設施建設進度。在“新基建”中，各類數據中心（如科學數據中心、政府數據中心等）等數據基礎設施是投資的重點之一。在建設中，應重視各個領域數據基礎設施的互聯互通，打破“數據孤島”，實現數據資源之間的互操作。

我國各地開放數據平臺發布的數據在字段的個數、名稱和類型上存在“異構”問題，元數據也差異較大，數據互操作程度低，而根本的解決之道則是實現各地政府大數據資源管理中心的互聯互通，并進一步實現各類科學數據中心與政府數據中心的互聯互通。

4.3? ? 以FAIR原則促進科學數據開放共享的國際合作

科學數據重用問題可能給全世界帶來每年約1000億歐元的損失，以FAIR原則促進科學數據共享的國際合作，歐盟是最積極的推動者之一[34]。EOSC計劃承諾向全世界開放云平臺，以努力打造“FAIR數據和服務的互聯網”（Internet of FAIR Data and Services，IFDS）[5，9]。荷蘭生命科學技術中心（DTL）依托EOSC發起“GO FAIR倡議”（www.go-fair.org），在文化、教育和數據基礎設施三方面推動生命科學等領域FAIR行動的國際合作[35]。美國在開放科學中心建設中也重視國際交流與合作[36]。歐盟的“FAIR數字對象”已經被美國國家科學基金會、國立衛生研究院和更多的CODATA（國際數據委員會）成員所認可，有望成為國際科學云平臺互操作的基礎協議[37]。

依據FAIR原則，數據開放共享的路線圖應是，將“數據”包裝成“FAIR數字對象”，存儲到支持FAIR原則的存儲庫或數據中心，然后將FAIR元數據發布到開放共享網站。FAIR原則強調“機器到機器”的數據流動、互操作和再利用，而這正是我國數據開放共享的短板之一。因此，吸收FAIR原則的核心思想，在科學數據開放共享的國際合作中應用FAIR原則，積極參與IFDS的倡議和活動，是我們需要面對的重要課題。

5? ?結語

數據是數字化轉型的核心，它塑造了我們生產、生活、社會治理和科學研究的方式。在歐盟，FAIR數據原則已滲透到開放科學的各個層面和各個領域，也是政府數據開放的指導原則之一，促進了歐盟數據生態系統、數據文化和數字單一市場的形成，也保障了公共數據的開放共享、流通和使用。

當前，我國公共數據的開放共享，在數量、質量、互操作性和應用水平及國際合作上，都有很大的發展空間和緊迫的現實需求。完善科學數據管理和政府數據開放的相關政策，帶動開放科學和政府數據治理水平的提高，推動“新基建”中數據基礎設施的互聯互通，應是正當其時。

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作者簡介：翟軍，男，大連海事大學航運經濟與管理學院教授，博士生導師，研究方向：開放數據、信息管理;梁佳佳，女，大連海事大學航運經濟與管理學院碩士研究生，研究方向：開放數據;呂夢雪，女，大連海事大學航運經濟與管理學院碩士研究生，研究方向：開放數據;林巖，男，大連海事大學航運經濟與管理學院教授，博士生導師，研究方向：社交媒體、知識管理。