国际商报记者 孟 妮
开放数据是开放科学的基本要素，也是支持研究可重复性的关键。日前，施普林格·自然（Springer Nature）、数字科研公司（DigitalScience）、知识库（Figshare）携手中国科学院计算机网络信息中心首次发布的《中国开放数据白皮书2023》显示，中国科研群体对开放科学有较高的接受度和支持度，有78%的受访者赞成公开研究数据成为惯例。不过，数据共享依旧存在诸多阻碍因素。
施普林格·自然科研市场总裁史蒂文·印驰库姆说:“开放数据状况报告是一项全球调查，旨在深入了解科研人员对于开放数据的态度和体验。我们很高兴与中国科学院计算机网络信息中心合作发布一份有关中国开放数据情况的报告，以便出版机构、科研资助机构和科研机构更好地了解科研人员的看法，以及需要以哪些支持来帮助他们将数据公开。
值得关注的是，今年，该调查首次询问了受访者使用人工智能（AI）收集和共享数据的经验。白皮书显示，虽然近半受访者了解用于数据收集、处理和元数据创建的生成式AI工具，但大多数人尚未加以使用，而较多的中国受访者已在使用AI工具辅助他们进行数据收集（62%）、数据处理（55%）和元数据创建（53%）工作。
对此，中国科学院院士、中国科学院生物物理研究所研究员陈润生说：“科学数据的开放、共享和应用，会为科学界带来新的知识。而大数据、人工智能和大模型的融合发展，也将激活科学研究的创新力和生命力，破解更多科学密码。”
白皮书显示，对于中国受访者而言，提升学术认可与影响力是最重要的数据共享驱动因素。有56%的中国受访者认为其共享数据获得的学术认可“太少”，持这一看法的全球受访者比例为60%。
白皮书提到，多数中国受访者认为中国对于研究数据开放共享给予了较大力度的支持（65%），全球则有近四分之三的受访研究人员表示未获得共享数据所需的支持。
不过，白皮书也发现，数据共享依旧存在诸多阻碍因素。中国有57%的受访者担心数据“包含敏感信息或数据共享前须获研究参与者许可”。中国受访者担忧的其他问题还包括“数据滥用（39%）”“其他实验室抢发研究成果（36%）”以及“不确定数据版权和数据许可（36%）”等。只有约10%的受访者表示对数据共享没有顾虑。
此外，白皮书还邀请中国数据开放共享领域的专家参与报告撰写，从国家政策法规体系、科研评价体系、科研机构的指导作用和数据共享最佳实践等方面提出了相关建议。期间，施普林格·自然介绍了在中国的数据政策、相关实践及愿景。
