高校科學數據共享影響因素與策略研究*

王勛榮 蒲筱哥

（1.常州信息職業技術學院圖書館 江蘇常州 213164；2.江蘇師范大學圖書館 江蘇徐州 221116）

近半個世紀以來，國內外科學界和高等學校一直在政策法規、技術標準等方面推動科學數據共享研究與實踐。以美國、英國及澳大利亞為代表的歐美發達國家，在科學數據共享政策法規、共享標準制定及共享實踐方面走在世界前列，為相關研究提供了豐富的實踐經驗。我國政府部門也高度重視科學數據共享問題，從1999年以來，相關行業已出臺一些科學數據管理辦法、措施等政策性文件，尤其是2018年由國務院辦公廳印發的《科學數據管理辦法》[1]和2018年正式實施的《科學數據引用》[2]國家標準，進一步推動了我國科學數據共享事業的快速發展。然而作為科學數據產出量巨大的高校系統，在科學數據共享政策法規、標準制定、組織協同及系統平臺建設等方面，還處于探索階段，目前存在多方面制約因素亟待解決。

1 高校科學數據共享影響因素研究綜述

20世紀80年代，國外開始興起對科研數據共享影響因素等相關問題的研究。1988年，Stanley B等人[3]從經濟和時間成本、管理機制以及共享風險等方面分析了影響數據共享的制約因素。Stephen J C[4]調研了美國3所大學和國立衛生研究院（NIH）的科研人員，發現大部分科研人員很難獲取同行的數據，而科研人員普遍愿意跨學科、跨機構共享已出版的科學數據。Griffiths A[5]探討共享政策、不同學科、競爭及數據成本等影響因素。Tenopir等[6]對全球氣候學、生物學、環境學、生態學等領域調查發現，這些學科領域80%以上的科研人員愿意共享科研數據，而醫學、社會科學領域科研人員共享科研數據意愿較低。Kim Y等[7]分析制度政策、組織及共享需求等因素對數據共享意愿所產生的影響。

國內相關研究方面，劉桂鋒等[8]從數據生命周期、利益相關者、數據治理三個理論視角，探析影響科研數據共享的制度、技術、個人、組織及資源因素之間的關聯關系。劉嫣[9]認為高校科研人員自我價值的實現、對他人及共享環境的信任、外界環境及政策影響、國家政策、所處學界的要求、同行間的相互影響以及數據共享系統的安全、完備、易操作能夠激發科研人員數據共享的意愿。胡元元等[10]運用托爾曼的目的行為主義理論、馬斯洛需求層次理論分析了科研人員數據共享行為的外部誘因、需要及動機，認為科研人員數據共享行為的發生是制度、技術、個人、社會等因素以及物質、社交、個人成就感、數據保護和獲取等需要協調作用的結果。鄭琳[11]認為科研人員的數據共享意愿具有鄰避效應、遵循公平原則，且受到個人背景、外部政策、共享成本、支撐技術和數據質量等多方面因素的綜合影響。劉莉等[12]從制度（政策）層、技術層、組織層、主體（個人因素）層和數據層五個維度，基于DEMATEL和解釋結構模型分析了影響科研數據共享的關鍵因素。陳曉勤[13]認為科研數據共享氛圍缺失、科研人員內在共享意愿與效能感制約、共享補償與互惠機制不健全、高校與科研團隊科研數據管理不完善等因素是制約高校科研數據共享的主要因素。

縱觀國內外對科學數據共享相關影響因素的研究發現，不同國家、地域、行業和學科的科學數據共享等，其影響因素各不相同。就我國高校而言，對眾多影響因素進行梳理歸納后，可將相關影響因素歸納為共享驅動因素和共享制約因素兩方面。共享驅動因素可分為外源性驅動因素和內源性驅動因素，制約因素包括政策、技術、管理、個人和數據層面等。筆者認為只有通過充分分析影響我國高校科研數據共享的影響因素，才能有針對性地探討實現我國高校科研數據共享的策略。

2 高校科學數據共享驅動因素分析

2.1 外源性驅動因素

2.1.1 國際經驗

美國是最早對科學數據管理與共享進行研究與實踐的國家，1957年，美國首先建立數據管理中心，并頒布《信息自由法》和《版權法》等相關法規，以法規、財政和行政等手段管理科學數據共享。英國聯合信息系統委員會（JISC）于2004年建立了數據管理中心。2007年，澳大利亞開始頒布相關科學數據管理政策，并建立國家數據服務項目。除以上幾個國家外，法國、德國、荷蘭和瑞典等以及日本、韓國也高度重視數據管理與共享，并頒布了相關法令和配套政策，以保障科學數據共享活動的有序開展[14]。國外一些發達國家高度重視大學科學數據管理與共享[15]，具有代表性的國家見表1。

表1 國外部分發達國家高校科學數據共享機構及共享政策

我國加入了科學數據共享相關國際組織，比如國際科學數據委員會（CODATA）、經合組織（OECD）等，這些國際組織及相關國家推動制定的科學數據共享政策、倡議等，對我國科學數據共享的發展起到了相應的促進作用。但在借鑒國外相關政策制定、技術標準、管理措施和設計思路時，要充分考慮到我國高校的實際情況，充分借鑒國際經驗中的先進之處。

2.1.2 政策驅動

1999年，科技部實施國家科技基礎性專項工作，標志著我國科學數據管理與共享工作的開始。2002年，科技部啟動科學數據共享工程，使我國科學數據管理與共享事業走上了快車道。2006年，國務院制定了《國家中長期科學與技術發展規劃綱要（2006—2020年）》。2011年，科技部發布《國家“十二五”科學和技術發展規劃》。其他行業部門，比如交通運輸部、自然資源部、國家海洋局、國家林業和草原局、中國氣象局等分別制定了科學數據管理與共享規劃、辦法和條例等。

特別是2018年國務院辦公廳印發的《科學數據管理辦法》，適用于在我國從事科學數據共享活動的任何單位和個人，該辦法遵循分級管理、安全可控、充分利用的原則，明確責任主體，加強能力建設，促進科學數據開放共享。其頒布標志著從國家政策高度來規范我國各行業的科學數據管理與共享。而由中國科學院計算機網絡信息中心、北京科技大學、北京航空航天大學等單位聯合起草的《信息技術 科學數據引用》（GB/T35294—2017）國家標準，也于2018年7月正式實施，這標志著科學數據可以跟學術論文一樣被科研人員標準化引用，從實際操作層面促進了科學數據的管理與共享。

目前我國僅有少數高校在科學數據管理與共享方面制定了相關規章制度，并建設共享平臺進行實踐嘗試。高校應該在遵循《科學數據管理辦法》和《信息技術 科學數據引用》國家標準的基礎上，建立適應高校系統的科學數據管理與共享辦法及相關具體標準。這方面可參照中國科學院依據《科學數據管理辦法》制定《中國科學院科學數據管理與開放共享辦法（試行）》[18]的做法，為高校加強科學數據管理，保障科學數據安全，提高科學數據開放共享水平提供制度規范。

2.1.3 技術驅動

科學數據具有數量龐大、來源多樣、專業交叉、數據格式多樣等特點，要將這些科學數據進行全行業或跨行業安全可靠、適時共享，采用傳統方法手段無能為力。隨著“互聯網+”技術的發展，信息獲取與共享實現了網絡化、虛擬化、便捷化、智能化。大數據、云計算、區塊鏈、人工智能等新興技術為解決數據治理、分析、共享等問題提供了現實解決方案。比如基于元數據提出科研數據集成共享方法，基于加密技術提出數據搜索模型以提升數據共享能力[19]，將區塊鏈技術應用于科學數據管理與共享，通過去中心化的方式建設系統信任機制，在共識機制、智能合約、數字簽名三個關鍵技術支撐下，避免了數據被篡改的可能，以保障數據的真實性、可靠性和安全性。現有技術可有力助推科學數據共享軟件平臺的實現，目前已有幾所高校和數據公司開發了較成熟的軟件應用系統。

2.1.4 觀念轉型

隨著信息技術的發展，科技創新越來越依賴于巨量、系統、高可信度的科學數據。我國已構建了集中與分散相結合的國家科學數據中心群，擬形成國家科學數據分級分類共享服務體系，目前該體系還缺乏高校系統的參與。在高校系統內，不同學科專業經過多年發展，積累了海量科學數據，這些科學數據能在科技創新、國家戰略、社會應用、國際合作交流等方面發揮重要作用。

我國已有多所高校開發了科學數據管理與共享平臺并開展科學數據管理與共享服務工作，如西安交通大學、武漢大學、復旦大學、北京大學等[20]。但開展科學數據管理與共享服務工作的高校總體數量較少，這與我國高校的發展目標不符，無論是教學還是科研，高校師生都需要科研數據作為研究基礎。高校開展科學數據管理與共享服務工作既是高校自身發展的需要，也是目前的發展趨勢，高校系統相關主管機構應盡快制定相關政策和標準，促進該項工作高效、有序開展。

2.1.5 管理轉型

我國高校按主管部門,可以分為教育部所屬院校、中央各部委所屬院校和各省、市屬地方院校。所涉及的主管部門多，管理難度大。要實現高校系統科學數據管理與共享的快速發展，國家必須加強頂層設計，從兩方面促成管理轉型：一是科研項目資助機構構建科學數據提交制度。包括國家社科基金、自然科學基金、教育部以及各省市教育機構的科研課題申報，都應要求提交科研產生的科學數據。這將是助推高校科學數據共享的直接推動力。二是完善高校科學數據管理與共享管理體制。其完善程度直接決定科學數據共享建設的進程。高校科學數據管理與共享需建立統一的管理機構、績效考核制度和高校參與機制等，并設立專門的監管機構進行監督和協調。

2.2 內源性驅動因素

2.2.1 提升高校科研管理績效的需要

高校科學數據共享管理是一項復雜的系統工程，其涉及院系、科研團隊和師生個體等不同性質的各個子系統管理。各子系統之間是相對獨立存在的，協同性較差，高校科研管理部門難以開展科學數據管理與共享，這嚴重影響高校科研管理績效的提升，因此各高校要優化組織管理模式，增強各子系統之間的協同性，最終提升科研管理績效。

2.2.2 提升高校科研競爭力的需要

科學數據共享，可有效提高科學數據利用率，減少資料收集等重復勞動和相應費用，從而產出更多高質量成果，促進科研合作與共享。另外，科學數據共享也是高校科研工作持續性的要求，由于高校科研人員的流動性，科研項目或科學研究可能會出現“斷層”現象，而科學數據共享可以有效維持科研工作的持續性。

2.2.3 科研人員及數據保護的需要

一是科研人員數據獲取的需要：通過科學數據共享，高校科研人員可以從科學數據整合中獲得更多靈感、啟迪或研究新視角；二是可節省經費和時間；三是數據保護的需要：科學數據共享能夠切實激活科學數據資源的再生和保護意識；四是科研人員自我價值感知的需要：通過數據共享可獲得一定經濟回報或產生社會榮譽感等從而實現自我價值感知。

3 高校科學數據共享制約因素分析

科學數據共享要素由數據資源、共享技術、組織管理、共享規則和發展需求等五要素構成[21]。這五要素中的發展需求其實是共享需求，屬于科研人員個人層面的構成要素之一。對照這五個要素，可以從共享規則、組織管理、技術支撐、數據提供者及數據可靠性五個層面分析影響我國高校科學數據共享所面臨的制約因素。

3.1 高校科學數據共享制約因素內涵分析

共享規則層面包括數據共享國家戰略規劃、相關法規制定、科學數據共享辦法、保護政策等；組織管理層面包括組織結構、管理效率、風險控制、激勵機制、知識產權控制、相關的經費支持及條件保障等；技術支撐層面包括科學數據共享服務技術與平臺建設、數據標準規范等；數據提供者層面包括信息素養（共享意識、共享行為能力）、學科背景、共享需求、共享成本（時間、競爭、控制權、數據等）、共享權益、共享風險、社會評價等內容；數據可靠性層面包括數據質量、價值、類型、敏感性等內容。

3.2 高校科學數據共享制約因素相互關系分析

共享規則從國家戰略、政策法規、共享辦法層面對科學數據共享的組織管理、技術支撐、數據提供者和數據可靠性要素環節進行了剛性約束，其他要素必須服從于規則要素，不能背離。組織管理是維持其他要素有效運行的驅動、運行和監管力量，按照共享規則，依靠一定的技術，組織、激勵數據提供者提供可靠數據。技術支撐要素為科學數據共享提供技術平臺、技術服務和數據標準規范，這是科學數據得以共享的網絡基礎保障和數據規范保障。數據提供者是科學數據共享的基礎條件，是科學數據生產者。數據可靠性是科學數據共享的保證。高校科學數據共享制約因素相互關系模型見圖1所示。

圖1 高校科學數據共享制約因素相互關系模型圖

4 高校科學數據共享策略探討

4.1 強化制度設計

《科學數據管理辦法》《科學數據引用》《關于優化科研管理提升科研績效若干措施的通知》等文件要求高校要優化科研管理體系，創新科研服務，強化科研監督，不斷激發創新活力。但科學數據共享仍缺乏法律層面的強制性要求，執行力和保障力不強。尤其在高校系統里，還沒有明確的科學數據共享政策，科學數據共享還處于起步階段。比如在基金項目方面，目前國家自然科學基金委員會要求受助科研論文在發表后的12個月內，將科學數據實行開放獲取，但國家社科基金或其他類別基金項目還沒有相應要求。鑒于此，國家應充分發揮我國制度優勢，從國家層面統籌制定高校系統科研數據共享的相關法律法規；另外，高校也應基于現有的學科體系和豐富的科學數據，從以下幾方面著手，強化制度設計。

一是開展統籌協調，落實主體責任。高校可以成立由校長擔任組長的優化科研管理、提升科研績效的工作小組，修訂相關規章制度、優化管理服務、完善監督機制、明確責任主體，并定期召開落實推進會，切實解決科學數據共享過程中影響科研人員科學數據共享活力激發的各類問題。廣泛開展調研，積極借鑒兄弟院校的先進做法，并通過對科研人員的走訪調研，廣泛聽取科研人員的意見建議。出臺科學數據共享相關文件匯編，進一步明確科學數據共享任務目標，狠抓落實。二是完善科學數據管理制度體系，明確各方職責，建立協同運行機制、保障機制和風險規避機制等，并加快科研管理信息化建設，提高科學數據共享管理服務效率。三是加強科研誠信體系建設，優化監督機制。完善學術誠信管理辦法，建立學術誠信檔案；統籌規范監督檢查，最大限度降低對科學數據共享活動的干擾。

4.2 優化組織管理模式

組織管理模式是科研管理體系的重要基礎和支撐。高校科研管理子系統包括各二級學院、直屬業務單位、科研平臺、科研人員及科研管理隊伍等。子系統之間相互獨立，利益固化，導致科研管理績效較低，以至于過去自上而下的粗放式管理模式已無法適應數據化、智慧化校園的科研管理體系，今后須增強高校各子系統節點之間的協同性，推動科研管理各層級及系統間的良性互動，才能更好地實現科學數據共享。只有提升高校各子系統節點之間的協同性，才能促進高校科學數據共享系統單元之間的密切配合。

為此，可以按照自組織理論，促使高校科學數據管理從無序狀態達到有序狀態，以提高高校科研管理績效。巴納德在《經理人員的職能》一書中，提出了組織實現一體化必須滿足三個條件，即合作的意愿、共同的目標和溝通。可見高校科學數據共享的實現，必須改變現有的自上而下的組織管理模式，科研管理應該充當組織和協調的服務角色，充分調動師生的科學數據共享責任意識，強化師生科學數據共享意愿和使命擔當，并輔以政策導向、互動機制、激勵機制和人文關懷等服務措施，并設立專門的監管機構對科學數據共享工作進行監督和協調，切實改變現有低效率的組織管理模式。

4.3 共享數據管理的標準化建設

數據標準是一套由管理制度、管控流程、技術工具共同組成的體系，通過這套體系來推廣和應用統一的數據定義、數據分類、數據格式和轉換、編碼等完成數據的標準化，保障數據定義和使用的一致性、準確性和完整性的規范性約束。只有實現數據管理與共享的標準化建設，才能真正實現科學數據共享。目前高校科學數據共享普遍存在責任部門不清晰、數據定義不準確、數據記錄不及時、數據存儲結構不一致、數據交互不暢通等問題，導致數據共享難以實現、共享成本增加、數據同名不同義出現錯誤以及數據來源不一致。這些問題的解決都要指定統一的標準。

高校科學數據共享的標準化建設內容應該包括數據標準化即數據內容管理的標準化、服務標準化即數據提供方式的服務標準化和管理責任標準化。①數據內容管理的標準化包括數據引用、數據存儲格式要求、元數據標引要求及其他注意事項。②服務標準化主要是指數據存儲、維護、獲取、引用、安全管理、用戶培訓、參考咨詢等服務環節的標準化。③管理責任標準化是指科學數據共享各操作環節包括數據認證、組織、轉換、安全、獲取、存檔等流程的管理責任標準化。

科學數據共享標準與技術規范最好從國家層面統一制定，有利于打破行業桎梏，便于國內外共享數據。另外，科學數據管理與共享標準化工作量相當龐大，全靠人工實現比較困難，需要構建完善、易用且能在數據管理平臺中實現更智能化管理的科學數據管理標準。通過智能化的科學數據管理，更有利于高校科學數據共享工作的全面開展。

4.4 構建智能化共享技術平臺

近年來，我國部分高校圖書館及科研機構相繼開發了一些科學數據管理與共享應用平臺，比如復旦大學社會科學數據平臺、北京大學開放研究數據平臺以及西安交大、武漢大學和中科院科學數據管理平臺等。另外還有數據公司開發的科學數據管理平臺，比如中國知網（CNKI）網絡資源共享平臺等。但這些平臺間共享困難，且數據處理、數據管理和應用服務等系統缺乏統一標準。

在平臺構建方面，依據科學數據共享國家標準，一方面系統平臺可以內置標準一鍵應用，內置標準的數據質量屬性、服務標準及管理責任標準等，結合靈活的定義方式，手工創建、導入、獲取、智能識別、智能追蹤標準歷史等，幫助科學數據管理者快速創建標準數據；另一方面可實現數據從創建到消亡全生命周期的可視化，建立適應智能化管理的數據標準，可使數據管理實現全角色的可視化，不管是數據收集層還是數據處理層都可對數據標準化完善起到關鍵作用。

平臺的構建最好選擇成熟的開源系統，并融合區塊鏈等技術，有開發速度快、費用低、可二次開發、安全可靠等優點。平臺系統功能方面，要求系統能支持多用戶類型、多學科、多文件格式，并能提供DOI（Digital Object Unique Identifier）一站式服務等核心功能。

4.5 高校科學數據共享能力評價

高校科學數據共享能力評價可推動高校完善數據管理體系，提升管理水平，保障高校數據質量和數據安全，優化數據應用環境，支撐開展數據共享活動；加強數據人才培養，提升數據共享管理績效，從而提升高校科研實力和競爭力。

高校科學數據共享能力是多因素共同作用的結果，相關因素包括規則、組織、技術、數據、個人五個層面要素，當涉及高校科學數據共享能力的評價時，這幾方面要素對應的指標則為共享規則、組織管理、技術能力、數據可靠性及數據獲取能力。那么分析我國高校科學數據共享能力也應從這五大要素維度著手展開，其指標構成如表2所示。

表2 高校科學數據共享能力評價指標構成表

高校科學數據共享能力的高低可以通過以上指標構成與指標性質，根據某高校科學數據共享實踐，采用合理的方法對評價指標進行量化，然后進行綜合評分得到最終結果。對科學數據共享能力強弱水平的區分，借鑒數據管理能力成熟度評估模型（DCMM）的五個等級劃分模式，自低向高依次為初始級、受管理級、穩健級、量化管理級和優化級，不同等級代表科學數據管理和應用的成熟度水平不同。根據綜合評分結果，結合DCMM等級，將高校科學數據共享能力按表3所示進行等級劃分。

表3 高校科學數據共享能力等級劃分表

5 結語

文章基于對我國高校科學數據共享的相關因素進行深入剖析，創新性提出了我國高校系統科學數據共享應該首先強化制度設計和標準制定，且高校自身要優化組織協同管理模式，完善科學數據管理制度保障體系，培育數據共享環境。技術平臺構建應以科學數據共享標準為依據，以智能化、可視化、安全可靠為開發目標。這些基礎性保障體系做好后，高校科學數據共享才能水到渠成。