오픈 데이터 보고서: 연구자의 시각
엘스비어와 CWTS의 새로운 보고서에 따르면 연구 데이터 공개로 얻는 이점은 잘 알려져 있지만, 실제로는 연구 데이터를 공유할 시기와 방법을 둘러싼 혼란이 연구자 커뮤니티에 여전히 남아 있습니다.
연구 데이터
유효한 데이터 생성
엘스비어는 매우 효과적인 데이터에는 10가지 측면이 있고, 이는 데이터 라이프사이클 전반에 걸쳐 더 나은 데이터 관리 프로세스 및 시스템 개발을 위한 로드맵 역할을 할 수 있다고 생각합니다. 자세한 내용은 아래를 참고하시기 바랍니다.
- 저장
연구 데이터 요구 계층의 첫 번째 단계는 수집된 데이터를 저장해야 한다는 것입니다. - 보존
연구 데이터를 저장한 다음에는 형식에 독립적인 방식으로 보존해야 하고 데이터 진부화 위험을 막아야 합니다. - 접근 가능
데이터를 저장하고 보존하더라도 반드시 자동으로 접근이 가능하게 되었다는 의미는 아닙니다. 예컨대, 연구자와 시스템 모두 메타 분석이나 다른 유형의 재사용을 위해 데이터에 접근하고 싶을 수 있습니다. - 발견 가능
데이터를 저장하고 보존하며 원칙적으로 접근이 가능하더라도 다른 사람이 해당 데이터를 찾을 수 없다면 별 의미가 없습니다. - 인용 가능
데이터 공유의 장벽 가운데 하나는 연구자가 보상은 거의 없이 추가 작업을 해야 한다는 점입니다. 데이터 인용은 논문 인용에 기반한 현재의 보상 시스템에 쉽게 통합될 수 있기 때문에 변화 가능성이 있습니다. - 알기 쉬움
데이터를 재사용할 수 있게 하려면, 사용한 측정 단위와 데이터 수집 방법, 사용한 약어 및 매개 변수가 명확해야 합니다. 데이터 출처는 이해 가능성 측면에서 중요합니다. - 심사
연구 논문이 전문가 심사를 거치는 경우는 매우 흔하지만 연구 데이터에 대한 동료 평가는 지금도 상당히 드뭅니다. 하지만 데이터의 품질 및 신뢰성 면에서 중요한 과정입니다. - 재현 가능
연구 결과의 재현은 과학 분야의 매우 큰 걱정거리입니다. 재현이 불가능한 연구는 동일한 연구 결과를 달성하기 위해 필요한 연구 데이터의 누락된 요소로부터 비롯되는 경우가 자주 있습니다. 예를 들어 리소스(예, 항체, 모델 생물, 소프트웨어)는 재현 및 재사용을 가능하게 하기 위해 충분한 세부 내용이 부족하다고 생물의학 문헌에서 보고되었습니다. - 재사용 가능
연구 데이터를 연구 공동체에서 폭넓게 공유했을 때 얻어지는 주요 이점은 데이터의 재사용 역량입니다. 연구 데이터가 충분히 신뢰할 만하고 재현 가능한 경우에만 다른 연구자가 데이터를 재사용하게 됩니다. - 통합
우리는 '매우 효과적인 연구 데이터'의 9가지 측면을 통합하는 것이 중요하다고 생각합니다. 예를 들어, 데이터는 재사용할 수 있도록 보존해야 합니다. 인용 가능하려면 접근 가능해야 합니다. 하지만 데이터 재사용이나 데이터 인용을 위한 시스템 설계에 있어 저장 및 공유 데이터를 위한 현재 시스템의 관례도 고려해야 합니다.
이러한 아홉 가지 단계와 열 번째 통합 단계는 완벽한 성과를 위한 규칙이라기 보다는 연구 데이터 관리 실행을 지시하고 확인할 수 있는 가이드 원칙으로 마련된 것입니다.