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中国开放数据白皮书2024

信息技术 2025-01-21 - 中国科学院嗯哼

中国学者对开放数据的支持度持续提升：近三年，支持“让研究论文开放获取成为学术惯例”的中国受访者比例逐年上升，2023年和2024年分别达到83%和85%。同时，支持“让研究数据开放获取成为学术惯例”的受访者比例稳定在六至七成。中国学者对国家强制要求公开研究数据的支持程度也较高，近三年来反对人数常年低于10%。
期刊和出版商的数据政策对数据共享行为的影响力增强：“期刊/出版商要求”作为中国学者数据共享的驱动因素，其影响力逐年提升，2024年已达69%。这主要得益于要求或鼓励数据共享的国内外期刊范围逐年扩大。
数据共享的主要担忧：中国学者在数据共享时主要担忧“成果被‘抢发’”（42%）、“数据滥用”（39%）以及“包含敏感信息或数据共享前须获研究对象允许”（36%）。
数据共享贡献认可度不足：超过半数的中国受访者认为研究人员在共享数据上的贡献并未得到足够认可，31%的受访者表示自己“从未在共享数据方面获得认可”。
科研机构、基金资助方等需加强引导：中国学者在公开研究数据方面需要帮助主要集中在“数据版权或许可协议”（55%）、“寻找合适的数据存储库”（48%）和“寻找合适的基金来长期保存数据”（42%）。
数据存储库是数据共享的最佳实践方式：相关性研究表明，大部分受访者不论需要怎样的帮助共享数据，都会倾向选择数据存储库作为数据共享的最佳实践方式。
AI工具辅助数据管理：科研人员使用ChatGPT等AI工具进行数据收集、数据处理和元数据创建的态度更加积极，已和经常使用（共24%）、计划使用（36%）AI工具的人数相较去年有一定上升。
中国数据论文发展态势良好：中国学者发表的数据论文数量位列全球第二，但影响力的广泛性有待进一步提升。
科技资源标识应用探索：科技资源标识在不同领域的应用探索情况良好，如大科学装置领域的数据溯源与可追溯性、科研资源共享与整合、科研趋势分析与预测，生物多样性领域的数据标准化与规范化、数据共享与整合、科普教育与公众参与。
AI推进开放科学：生成式AI可以帮助作者更便捷地生成高质量、结构化的元数据，并与其他技术结合，用于准确识别论文稿件中的数据类型，区分新生成的或重复使用的数据，检查是否符合数据政策，并辅助作者编写全面的数据可用性声明。