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
연구 데이터의 공유와 사용을 통해 과학 연구의 영향력, 유효성, 재현성, 효율성 및 투명성을 향상할 수 있습니다.
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 전문가 심사는 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.