國內外開放科研數據重用困境解決措施述評

張瀟月 顧立平 胡良霖

（1.北京大學信息管理系 北京 100871；2.中國科學院大學經濟與管理學院圖書情報與檔案管理系北京 100049；3.中國科學院文獻情報中心 北京 100190；4.中國科學院計算機網絡信息中心北京 100190；5.國家基礎學科公共科研數據中心 北京 100190）

數據重用困難使開放科研數據運動難以繼續得到資助機構、科研機構及科研人員的長期支持。歐盟開放科學監測平臺[1]研究表明，荷蘭開放科學實踐中的一項阻礙即如何使數據以最合適的方式（被）重用[2]。這說明數據重用已經成為開放科研數據可持續發展過程中不可忽視的問題。該問題將對開放科研數據的資金管理、科研管理和實踐發展過程產生一系列影響。目前開放科研數據所取得的進展，既使資助機構難以在公眾面前展示所資助的科研成果，又存在科研數據可重復程度有待提升的問題[3]，科研人員缺乏從中受益的直觀感受。同時，在推動開放科研數據重用的過程中，數據中心和圖書館對數據資產的權益管理存在眾多模糊地帶，阻礙其深入開展新型數據服務。

1 國際國內學者嘗試多種方式解決數據重用困境

1.1 優化開放科研數據基礎設施環境

基礎設施環境為科研數據的存儲和開放提供基本條件，也通過對科研數據的質量控制，為開放科研數據的重用活動提供支持。眾學者以數據知識庫和學術期刊（刊載論文或數據論文的期刊）作為重要觀測點，從可發現性、科研數據質量、易用性等角度為科研人員開展科研數據重用活動創造條件。例如研究數據聯盟（Research Data Alliance,RDA）的報告認為數據重用的關鍵在于基礎設施的可獲取性；該報告同時指出開發基礎設施應基于科研人員的實際工作，（為達該目標）應首先建立一個包括通用組成部分（components）的數據出版參考模型。在此基礎上，研究者從知識基礎設施的角度著重論述數據質量保證與控制、數據出版環節[4]。這說明數據出版的基礎設施環境，可通過質量控制與長期持續運營，影響科研人員的數據重用行為。又如Pasquetto等人發現，數據質量是在多種數據重用活動中需考慮的內容，并指出在元數據、本體和其他文檔充足的情況下，同領域的學者能通過文檔、文獻等方式獲得充足信息，評估重用數據的質量和價值，以理解他人的數據[5]。這說明，完善背景信息能夠為重用者判斷數據質量提供更多參考。再如由OpenAIRE、CERN等機構共同資助的Zenodo數據知識庫，為科研人員科研數據與軟件的共享、監管與出版提供服務，支持多種類型研究成果的注冊，并與Datacite和學術聚合器（the scholarly aggregators）間交換引用信息[6]，以確保數據重用計量的準確程度。該數據知識庫還按照具體的研究領域，建立了眾多科研社群，截至2020年9月24日，Zenodo共有17 138個社群[7]，內容涵蓋公共健康、生態學、天文學、物理學、藝術學、語言學、新能源等諸多領域。這說明，科研數據知識庫不僅能滿足科研人員在科研數據保存、共享與出版方面對基礎設施的需求，而且也能夠利用其自身活躍且規模較為龐大的科研社群，進一步促進學術交流與發展。

國內研究首先通過探索國外起步較早且發展較成熟的科研數據知識庫，關注實現數據重用的功能與流程。如劉峰等人指出對數據知識庫的研究應積極適應開放存儲、集成發現、互操作、開放利用等目標，并從技術層面提出包括數據集描述與引用、數據格式和元數據互操作、數據權益保護和利用許可機制等在內的若干實施建議[8]。曾麗瑩和劉茲恒分析re3data.org列表內國內外高?？蒲袛祿R庫的特點，從建立完整的數據政策、完善元數據管理、建立數據處理和加工規范等方面，為我國高?？蒲袛祿R庫的科研數據管理與共享提供建議[9]。這說明國內學者們已關注到包括科研數據知識庫在內的基礎設施環境對科研數據活動的促進作用，并立足基礎設施的功能提出服務發展要點。

1.2 面向權益平衡的數據政策環境

政策環境是激勵與保障科研數據重用的重要措施，國外學者從科研人員權益保護和利益相關方權益協調方面，為科研數據重用行為提供良好的發展支持。如數據期刊Scientific Data將數據重用作為其建立的6大原則之一，即標準化和詳細的描述使研究數據更易于查找和重用；并認為它體現于數據描述符的充分程度、與數據實體的關聯程度以及對利益相關方政策的滿足程度[10]。在行為規范方面，有學者從倫理角度探索科研數據重用行為中涉及的深層權益問題。如Darch和Knox基于倫理視角（ethical perspectives）闡述實現數據（軟件）共享和重用的方法，即識別與解決利益相關方倫理視角的差異，培養科研人員在數據、軟件管理與共享中的倫理方法；并認為在設計與實施時，既需滿足現有數據與軟件共享的倫理視角，又需建設培育更好的倫理實踐政策與基礎設施（環境）[11]。這說明在尊重科研人員現有實踐的前提下，科研人員和其他利益相關方通過政策環境與基礎設施支持等方面的服務，可形成較好的倫理氛圍，促進科研數據重用活動規范開展。又如英國生物技術與生物科學研究理事會（BBSRC）在數據共享政策中規定，二次使用數據時，使用者應披露第三方資源或數據庫中共享數據的來源；對原始生產者共享的數據，應視利用與合作程度判斷是否成為合著者或承認其貢獻[12]。這說明，通過政策方式識別數據重用過程中潛在的問題，能夠增強科研人員在實踐過程中尊重數據原始生產者權益的意識，促進其規范開展數據重用活動。

國內學者從利益相關方角度，探討科研數據重用過程中的權益保護機制。首先從權益主體、權益內容與權益流轉等方面，分析數據重用過程中各利益相關方需關注的權益問題。如張閃閃等通過提煉政策要素，深入分析科研數據內容重用過程中的利益相關者、涉及的權利、權利的使用、權利轉移與授權許可等內容[13]；王德莊等人梳理數據生命周期各環節中利益相關方的數據重用訴求，從開放科研數據政策與個人數據保護政策協同角度進行剖析[14]。其次，眾學者從各關鍵利益相關方著手，具體分析權益保護的內容，研究主體主要集中于具備科研數據管理業務的機構，如圖書館、數據中心、出版機構等。例如劉晶晶等梳理通用型數據知識庫、提交者和使用者的權益管理規范，從圖書館權益管理服務方面提出建議[15]；楊云秀等調研英國10所高校數據政策中科學數據傳播規范部分對數據重用行為的諸多規定[16]；孔麗華等梳理總結三種主要的數據出版方式涉及的政策要素，并針對出版過程中涉及的權益管理問題提出建議[17]。

1.3 科研支撐輔助機構的開放科研數據服務

圖書館、數據中心、數據知識庫、出版商等科研支撐輔助機構在開放科研數據領域起步較早，并已開始從科研人員角度關注數據發現、質量控制、影響力評價與計量等環節，以促進數據重用。例如re3data.org為眾多開放科研數據知識庫或大型數據集提供相應注冊機制，支持直接檢索，或按照研究領域、數據資源類型、國別檢索[18]，幫助科研人員按照多樣的研究需求進行數據發現。加拿大國家統計局（Statistics Canada）提供可作為工具箱使用的開放數據與數據重用資源[19]，歐盟委員會提供數據質量評估手冊[20]。Piwowar等人分析GEO和ArrayExpress注冊登記號的數據引用情況，以計量科研數據重用的效果和影響力[21]。又如RDA下屬的學術鏈接交換（Scholarly Link Exchange , Scholix）工作組，結合數據出版商、數據知識庫與機構知識庫中的數據引用與使用信息，探索了數據級別計量的新型測量指標[22]。上述科研數據服務從眾多環節推動與保障科研人員開展科研數據重用活動。

國內著重從科研數據資源組織服務、數據出版流程設計出發，為科研數據重用提供數據發現與數據質量控制方面的保障。在數據資源組織服務方面，歐陽劍等從滿足圖書館科研用戶再利用需求和發展數據服務角度，探索人文學科領域數據的組織與重構，認為應以數據化、數據融合、數據關聯與發布的方式進行[23]；在數據出版的質量控制方面，吳立宗等討論了具體數據出版流程、涉及主體及其協作方式，倡議建立我國的科學數據出版體系[24]。涂志芳整合梳理數據出版的組成要素，認為它們構成了數據出版生態系統，在此基礎上，提出對科研數據質量控制體系的構建思路[25]。屈寶強等人認為開放共享視角下，數據出版的發展應適應標準化引用、唯一化識別和便捷化利用的需求[26]。該研究進一步證實了科研用戶在數據出版環節對質量控制的需求。同時，我國國家標準《科研數據引用 （GB/T 35294-2017）》[27]、《數據溯源描述模型（GBT 34945）》[28]已于 2018年正式實施，為數據重用行為提供了較為規范的實踐指導。

1.4 關注科研人員的主觀因素對科研數據重用行為的影響

國外研究人員已完成從僅關注科研數據重用行為的外部特征（數據引用）到研究科研用戶主觀因素的初步過渡。隨著實踐的發展與推進，學者認識到科研人員自身的態度、意圖和感知在科研數據重用實踐中發揮著重要作用，并通過多種實證研究手段，探究數據重用行為的影響因素。眾多行為學領域的理論與實證研究表明，人們對某一事件的態度、意圖等主觀因素影響其行為，相關理論包括理性行為理論（TRA）、計劃行為理論（TPB）、技術接受和使用統一理論（UTAUT）等。在科研數據重用行為影響因素研究中，這些主觀因素也得到了證實[29-30]。如Curty和Qin基于UTAUT理論，編碼對13位社會科學家的訪談內容，構建了數據重用意圖和行為的影響因素模型，認為感知有用性、感知風險、感知努力程度、社會影響、促進條件等因素會影響重用意圖，進而影響科研人員的重用行為[31]。這說明科研人員自身的意圖和其對重用活動的感知對其數據重用行為具有較大影響。Yoon等人通過使用計劃行為理論（TPB）和技術接受模型（TAM）的綜合模型，發現科研人員對數據重用的態度、主觀規范和感知努力程度顯著影響其數據重用意圖[29]。這說明態度同樣是科研數據重用行為（意圖）重要的影響因素。

科研數據重用行為影響因素存在學科差異。英國數字監管中心（DCC）在對諸多學科領域的研究人員開展數據共享和重用態度的調查時發現，學科間的差異體現在技術和行為水平方面[32]。有學者指出應注意產生大數據和長尾數據的學科在數據重用條件、成本與數據重用行為方面的異同[11]。因此，本文進一步梳理具體學科中科研人員數據重用行為的主觀影響因素，見表1。

表1 國外研究中態度、意圖等主觀因素對數據重用行為的影響

由表1可知，科研人員的科研數據重用行為與具體學科領域中數據重用需求的產生背景、科研人員對數據開放共享與重用的認可和參與程度、數據基礎設施發展的成熟程度、數據出版流程的完善程度等內容相關，這些態度與感知方面的影響因素，呈現出學科間的差異。

國內學者目前多從科研數據引用角度分析科研數據重用行為的目的、方式。彭潔等人較早關注數據引用行為在提高科研資源利用率、促進科研發現過程中的作用[39]。而后，我國學者對數據引用行為的研究逐步擴展。張英杰等人在2012年從提交、描述、動機、功能等方面對我國科研人員科學數據引用行為開展調查[40]。由于數據出版在生物學、地球科學等領域的發展，有學者進一步從數據期刊的引用角度，分析數據期刊層面的重用行為[41]。此后，相關學者從引用規范程度[42]、科學計量與影響力評價[43-44]等角度探究數據引用行為，以期促進數據重用行為的規范發展。

我國學者已開始關注從科研用戶視角識別分析科研數據重用行為的影響因素。研究主要集中在全學科領域或較大的學科門類下[45]，并未專門針對具體學科領域中的科研人員開展實證調查。如李佳潞對我國高校和科研院所中自然科學和社會科學領域的研究人員開展數據重用行為問卷調查，發現科研人員的重用意愿、數據素養和科研環境的開放程度，對數據重用行為具有直接影響[46]。這表明，我國學者目前已意識到開放數據運動對科研人員數據重用行為的影響。文靜等面向南京市眾高校的學生和科研人員開展實證研究，發現以往重用經歷的滿意度對繼續重用的意愿具有重要影響[47]。該研究雖未在背景部分強調開放科研數據的環境，但在數據來源這一潛變量的具體測量項中涉及數據來源平臺的開放程度與獲取途徑，這也從側面反映了研究者對開放科研數據環境下科研人員數據重用行為的關注。隨著我國科研數據開放共享實踐條件的逐步成熟，探究不同學科背景下科研數據重用行為影響因素并提出相應促進方案，具有現實意義。

2 通過數據重用的定義再認識開放科研數據實施路徑

相關學者對數據重用活動內涵認識的不斷深入，為開放科研數據運動實踐的推進提供了新的著力點與發展方向。根據定義側重點的不同，我們可將科研數據重用的定義分為4類：①“意圖”派：注重從詞語含義方面界定，突出原始目的以外的使用意圖；②“情境”派：著重列舉數據重用的具體情境；③“內容”派：對所重用數據的具體表現形式與呈現要求進行闡述，著重說明重用數據后形成的新的科研產出；④“流程”派：注重將數據開放共享與重用視為完整流程，強調數據重用過程須可追溯。

由表2可知，對科研數據重用概念的界定，首先來源于具體實踐中的需要（不同的使用意圖），側重從詞語本身的含義方面說明（意圖派）。而后，具體學科領域中的學者通過特定應用情境，總結典型的數據重用現象，從成果形式（內容派）、應用情境（情境派）方面細分。同時，隨著數據重用實踐的發展，學者需通過明確的流程使科研數據可追溯、可測量（流程派）。因而，信息管理領域的研究人員從該角度進一步定義了數據重用。

該發展歷程對開放科研數據實踐的啟示為：利益相關方除需關注開放科研數據在初期的可獲取、可使用條件，以及后來的數據集成、生產衍生數據的服務事項外，也應在知識產權層面上平衡數據生產者與使用者的權益（因為使用范圍更廣，形式多樣，涉及主體更多，亦涉及對新型科研成果的評價等相關問題）。因此，開放科研數據實踐后期的發展，更應注重探討并構建較為明晰的權責關系環境，保障數據生產者與使用者的合法權益。

3 開放科研數據實踐走向數據生態系統

3.1 科研數據重用行為研究的發展歷程

科研人員在開放科研數據運動中起關鍵作用，他們既是科研數據的生產者又是使用者，既是實現者又是受益者。開放科研數據環境下圍繞科研人員數據重用主題的研究，主要經歷以下5個階段。

第一階段：學科領域中數據開放共享與重用需求的產生，推動科研數據重用相關政策的出臺。該過程始于20世紀90年代后期，并在2010年后出現眾多研究成果。例如在大量基因組圖譜定位與測序數據生成后，學界對縮短科研數據從生成到發布時間的需求愈發強烈[58]，1996年的百慕大原則（Bermuda principle）回應了該訴求。該原則推行的重要目的之一即促進研究工作[59]，意含數據重用。這說明在某些學科領域中，科研人員的數據重用需求推動著政策的制定；同時也說明相關政策因能滿足科研人員的需求而得到較廣泛的認可。2017年的一項研究發現，開放數據運動促使2002—2016年間二次分析定性數據的方法在英國快速發展，并使之成為當前的一種主流研究方法。數據重用活動為學習過去的研究項目提供材料，以（幫助）獲得方法論和實質的見解[60]。英國數據服務組織（UK Data Service）也為重用定性數據提供指導方案[61]。

第二階段：數據基礎設施建設持續推進，從數據監管（data curation）與長期保存角度促進開放科研數據的重用。例如世界數據系統（World Data System, WDS）在其愿景和使命中提及“協調和支持可信賴的數據服務，以提供、使用和保存可信賴的數據集”[62]。這說明，數據基礎設施方會根據科研用戶獲取和使用數據的需求優化其支持服務。相關學者已注意到數據知識庫在數據長期保存與重用方面的作用，開始注重評估其實際應用效果。LIBER在《知識庫及其數據的公平性》（FAIRness of Repositories & Their Data）報告中，面向數據知識庫管理人員、圖書館員和技術人員，調查數據安全、監管與質量、（開放）數據FAIR原則所涉及的具體內容，以了解其應用FAIR原則的最佳實踐和理解誤區[63]。數據知識庫作為開放科研數據的典型基礎設施，能夠從質量、安全等層面為科研數據重用奠定基礎。

第三階段：從數據引用方面著手，科研數據重用流程得以完善。海量科研數據的產生，可能造成大量數據與其所得科學結論分離[64]的困境。因此，科研人員重用現有數據時，需通過新的方式對數據原始來源進行標識與關聯，由此產生了數據引用與數據溯源的相關議題。2014年FORCE11發布《數據引用原則聯合聲明》（Joint Declaration of Data Citation Principles），鼓勵和推動數據成為合理、可引用的研究成果，對引用學術文獻、其他數據集或任何其他研究項目中的數據提供了一組指導原則[65]。進一步而言，若希望現有數據集可以被使用、再闡述或再加工成為新的數據，那么數據來源（data provenance）（包括數據起源、保管過程與所有權）是非常重要的[66]。這引發了相關學者對數據溯源問題的進一步關注。另有學者從數據引用視角關注科研數據重用行為。如Park等人的研究表明，生物醫藥領域非正式數據引用行為較為普遍的原因在于，缺乏對數據共享者與重用者的回報系統[67]。我國學者通過分析國外數據引用政策、研究國內數據引用行為，認為可從提升作者的數據引用意識、創建科學數據引用文化方面著手[68]促進數據引用行為規范程度的提升。

第四階段：科研數據重用過程中存在的法規和道德層面議題（如數據挖掘行為規范、數據權益管理服務）得到更多關注。Duke等人提出面向數據重用構建一套倫理框架，以解決數據引用和共同作者的問題，促進科學界對話[69]。相關學者針對數據與軟件在科研社群內的共享進行具體分析。Darch等人從個體的道德感、倫理規則、倫理原則和倫理理論視角，闡述了數據和軟件共享在重用時所需關注的內容[11]。我國學者也對其中涉及的法規議題進行了梳理總結。如顧立平指出，數據重用治理的目標之一是釋出之前數據集必須經過國家安全、個體隱私、數據安全和商業利益的成本與風險檢查[70]。

第五階段：以數據重用目的為導向的科研數據社群逐漸形成與發展，科研人員的核心作用及其科研數據重用行為成為重要研究主題。Fecher等人通過分析梳理數據共享領域的論文發現，研究社群是影響科研數據共享的重要因素，并進一步影響二次使用數據的用戶（secondary data users）[71]。Cooper等的研究則進一步表明，成功的數據共享發生在數據社群（data community）內。該社群是由研究人員組成的流動的非正式網絡，他們共享和使用特定（主題）類型的數據，例如晶體結構數據、DNA序列和自然災害相關的測量數據[72]?？蒲腥藛T作為科研社群中最為活躍的主體之一，其數據重用行為的影響因素逐漸受到學者們的關注。

通過梳理以上發展脈絡可以發現，開放科研數據在發展初期需要基礎設施，否則科研數據無法得到有效存儲和傳播。因為存在種種數據權益的利益相關者，需要政策甚至法律法規來界定權責機制。數據重用實踐中，科研人員是推動開放科研數據的戰略核心。如果“回歸本質”思考，那么開放科研數據是互聯網時代實現科研社群持續發展的必要措施，發展推動的核心是人，最終將促進科研社群的發展和壯大。

3.2 走向生態系統的科研數據重用實踐

由上述科研數據重用研究發展歷程可知，與重用相關的科研數據管理活動涉及眾多主體及各類運行條件。這些主體依賴環境條件（諸如基礎設施環境、權益保護政策）以保證科研數據重用行為的順利開展。在該環境下，眾主體間以數據流轉為主要物質交換特征，進而保證科研人員科研數據重用活動的開展。這恰與英國生態學家Tansley提出的生態系統概念較為契合——特定區域的內生成分和外生成分通過物質循環和能量流動相互作用、相互依存而形成的生態學功能單位，被稱為生態系統[73]。我國學者尚玉昌認為生態系統需具備兩種基本特征：①具有生物和非生物成分；②二者可通過聯系達成一定的穩定性[74]?？蒲袛祿赜脤嵺`過程具備生態系統的基本特征，故本文進一步將科研人員科研數據重用活動視為生態系統，通過該視角明確其內部各組成部分間的發展過程與運行機制。

科研數據重用行為源于學術社群內部科研人員或科研團隊的研究需求（主體分散交流階段），通過一定機制逐漸規模化后，首先形成某一特定研究主題下的數據社群（數據社群識別階段）；后續相關支持資源的投入，使得該社群通過科研人員的參與形成正反饋；隨著基礎設施的完善，數據社群和利益相關方隊伍不斷發展壯大，形成科研數據重用生態系統（科研數據重用生態系統發展初期）。具體發展過程見圖1。

科研社群在此過程中發揮重要作用。由于當前研究中呈現的交叉學科趨勢，在科研數據共享與重用領域，科研人員更傾向于從數據自身所反映的研究內容（主題）出發，進行開放共享和重用。相較按學科劃分學術社群，數據社群能更好地反映數據驅動科研發展范式下的實踐活動[72]。Leonelli等人認為，從分散的研究項目向社群轉化的過程中，需要一定的條件集合（repertoires），這些獨特的元素組合，能夠促進研究人員合作[75]。而這些條件集合，正是不斷完善的基礎設施、利益相關方的支持服務以及參與數據重用的文化氛圍等內容。

數據社群形成后，眾多研究人員間的交流進一步增強，相應地，產出規模會逐步擴大，促進外部資源的進一步投入。數據社群中的科研人員，除開放自身科研數據外，也能夠從科研數據生態系統中獲得已有的開放數據集作為滿足研究需求的數據來源，由此形成科研數據開放共享與數據重用間循環促進的發展狀態（科研數據重用生態系統穩定運行期）。參考相關研究[76-77]，筆者認為科研人員科研數據重用生態系統的特征有：①以數據交流（開放共享、重用）活動為紐帶，擁有科研數據資源的輸入和輸出；②擁有相互依賴的實踐環節、交流網絡、基礎設施與政策環境支持；③數據重用與數據開放共享間呈相互促進的狀態，數據重用的正反饋推動數據開放共享的良性發展。

4 生態系統模式是推動科研數據重用的有力支撐

促進科研數據社群的形成與發展成為數據重用生態系統的重要內容。有學者認為，未來應關注圍繞開放科研數據所形成的社群及其用戶的潛在需求，并建議可通過促進社群規則的形成、鼓勵協作、采納專門數據監管活動的方式，更好地聚合數據社群參與者[78]。由此可見，通過數據社群在數據重用活動中建立社群文化，能夠促進科研人員聚合、認可并持續參與開放科研數據實踐。

數據社群在促進數據重用生態系統文化形成過程中的具體表現為：逐步形成符合研究需求的數據重用流程與促進政策，培養科研人員在數據重用過程中良好的研究習慣，使開放科研數據政策理念能更好地落實。對科研人員研究習慣的培養，可考慮重點關注與其自身權益直接相關的環節，諸如數據發現、數據生產與出版環節。具體包括：通過科研人員多樣化的數據發現需求，合理收集與組織數據出版過程中的元數據；通過科研人員在數據生產過程中的習慣優化數據引用活動等。

5 圖書館是科研數據重用的重要推動者

聯合國第一屆開放科學大會成果文件指出，圖書館是開放科學過程中（所需）信息或數據的天然中介方與監管者，在開放科學運動中發揮著重要作用[79]。作為利益相關方重要成員的圖書館，可充分發揮與用戶互動的優勢，促使科研人員對數據重用生態系統形成積極的態度與感知，以進一步促進數據社群的形成。嵌入式服務已幫助學術圖書館和科研用戶形成良好的互動基礎，圖書館的科學數據管理服務貫穿整個科研數據生命周期。科研數據重用生態系統的形成，離不開科研人員對該理念的認可與參與。因此，相關的服務可首先關注科研數據生產環節的數據質量控制，讓開放共享的科研數據為數據重用奠定良好的內容基礎，而后關注重用者在數據發現方面的多樣化需求；其次，在開放科研數據流轉過程中，關注利益相關方之間的聯絡與協調，以保障科研人員積極且規范地開展科研數據重用活動，促進形成科研數據重用文化氛圍；最終，需要重視科研數據重用對開放科研數據的反饋機制，從科研評價與激勵措施方面促進科研人員感知科研數據重用活動在科研創新與自身發展中的積極作用。

基于此，圖書館未來的提升策略在于優化數據質量控制、開放資源建設與服務、聯絡協調、科研評價與激勵措施等方面的服務。具體策略有：①數據質量控制。首先，在數據素養教育過程中，可從數據重用生態系統角度向科研人員介紹數據重用的完整流程，有利于其在具體工作環節中有意識地實踐這些內容。其次，與所在機構的教學部門合作（如適用），在具體的學科領域課程中開展數據重用主題的學習任務，有助于實踐相關質量控制標準。②開放資源建設與服務推廣，可主動宣傳告知本館開放資源建設導航或目錄，促進科研人員掌握與拓展數據發現渠道（作為重用數據的來源）。③圖書館也可通過與一線科研人員的聯系，收集其使用館內資源和數據基礎設施的建議與后續需求。此外，圖書館可通過與專業學/協會合作，推動具體學科領域數據重用進程。如通過舉辦專題研討會、在大型會議中設置數據重用主題征文、舉辦開放數據大賽等方式，擴展數據重用理念在學科領域中的傳播，吸納學/協會的終端用戶重用開放科研數據資源。④推動數據作為新型科研成果形式在學術評價與影響力評估中的作用，對優秀的數據重用案例給予相應獎勵，激發科研人員參與科研數據重用過程的熱情。

（來稿時間：2020年12月）