鹿児島県大学図書館協議会講演会
2015年10月21日
鹿児島大学附属図書館ライブラリーホール

国際的動向を踏まえた
オープンサイエンスの今後の展望と機関リポジトリの未来
佐藤義則
東北学院大学

1構成
1. はじめに： CSTI報告書
2. 学術コミュケーションおよび学術そのものの変化
3. オープンサイエンスに向けた動き
4. データ公開，共有の課題
5. 図書館および機関リポジトリとの関係

2

1

我が国におけるオープンサイエンス推進のあり方について〜サイエンスの新たな飛躍の時代の幕開け〜
2015年3月30日［内閣府］国際的動向を踏まえたオープンサイ
エンスに関する検討会
3

国際的動向を踏まえたオープンサイエンスに関する検討会『我が国におけるオープンサ
イエンス推進のあり方について』 内閣府，2015.3.30
4
http://www8.cao.go.jp/cstp/sonota/openscience/index.html

2

オープンサイエンス• 「オープンアクセスとオープンデータを含む概念」（p. 3）• 対象： 「公的研究資金による研究成果として得られた論文や研究データ（p. 15）• 公的研究資金
1) 競争的研究資金及び公募型の研究資金
2) 国費が投入されている独立行政法人及び国立大学法
人等の運営費交付金等
論文
原則公開
論文のエビデンスとしての研究データ
その他研究成果としての研究データ

可能な範囲で公開
5

オープンサイエンス推進における大学図書館の役割• 図書館・機関リポジトリがオープンサイエンスの基盤（p. 14, p. 19の図）• 「大学図書館職員等を中心としたデータ管理体制」（p. 21）• 「論文や研究データの永続的，長期的保存を担保するために…大学図書館… 等の協力を得ることが有効」（p. 21）

63

学術コミュニケーションの変化• 学術コミュニケーションとは「研究その他の学術的著作が生み出され，品質を評価され，学術コミュニティに広められ，そして将来の利用のために保存されるシステム」‐ Association of Research Libraries. “Scholarly
Communication.” http://www.arl.org/focus‐areas/
scholarly‐communication#.U4GZupR_vUQ

7「学術情報の還流過程」（図書館情報学ハンドブック. 第2版, 1988.3, p. 256）84

研究プロセス全般への関与（パデュー大学図書館の例）
 学術コミュニケーションとは，教育，研究，学問に関わる知識の創成から，流通，保存に至るまでの，研究を遂行
し結果を共有するプロセスのことである。
 パデュー（大学）の図書館は伝統的に，他のたいていの学術図書館と同様に， 図書，雑誌，その他の情報資源を収集し，現在および将来の学生，研究者，学者のためのコレクションを構築してきた。しかし，パデューの利用者は，学術コミュニケーション・サイクルの最初（例えば，データ管理やデータ・キュレーション）から，出版（公開）や流通（オープンアクセス・リポジトリや雑誌）を通じて，学術コミュニケーションに関連する追加のサービスを必要としており，パデューの図書館はこうした領域で支援を行うことができる。
出典: Purdue University Libraries. "Scholarly Communication at Purdue."https://www.lib.purdue.edu/scholarlyComm

9

学術コミュニケーションの変化• 変化の要因– 技術の進展• デジタル技術，インターネット，電子ジャーナル，SNS…

– 研究者
– 図書館
– 政府機関（および資金提供団体）※技術的要因とともに，政治的，社会経済的要因※e‐Science, e‐Scholarship, e‐Research, Cyber‐
Infrastructure
105学術コミュニケーションの変化と利害関係者（stakeholders）• 研究者– 量的変化• 新たな研究分野の出現，研究分野の細分化• 研究者数の増大（特に，新興国）– 質的変化• デジタルな研究環境への進行に伴う一連の活動スタイルの変化– 検索，収集，リーディング，執筆，連携，観察，ノート作成，翻訳，データ採取等におけるデジタル機器の利用– 学術的記録（”Scholarly Record”）の範囲の広がりおよび量的拡大• 出版者– 1960年代以降の論文量の増大と巨大産業への成長– 1980年代以降のM&A （合併・統合）の進行と寡占化– 電子ジャーナルおよびビッグディール• 図書館– 電子図書館– 機関リポジトリとオープンアクセス• 政府機関（および資金提供団体）– オープンアクセスの義務化（研究資金の効率的運用）
11

亀岡孝治「食・農分野におけるICTの利活用」
http://www.soumu.go.jp/main_content/000104520.pdf

126

亀岡孝治「食・農分野におけるICTの利活用」
http://www.soumu.go.jp/main_content/000104520.pdf

13

農業データに関する取り組み• FAO (Food and Agriculture Organization of the United
Nations)– Agrovoc: 農業オントロジー– VocBench: ウェブベースの，SKOS (Simple
Knowledge Organization System)を用いたシソーラ
ス，典拠リストの管理のための編集ツール• EU– Fispace• FP7/2007‐2013• FI‐PPP (Future‐Internet Public Private Partnership)
14

7

http://www.fispace.eu/
15

学術論文へのオープンアクセス• 米国2014年統合予算法修正案– 米国教育省、労働省、健康・人的サービス省に属し、年間の研究予算が1億ドルを超える機関に対し、パブリックアクセス方針を定めるよう要求（エンバーゴ期間： 12カ月）• 欧州委員会 ”Horizon 2020”– 同プログラム下の助成研究の成果に関連した査読論文は，1) 6ヶ月以内（社会科学，人文学では12ヶ月以内）にセルフ・アーカイビング，
2) OAジャーナルまたはハイブリッドジャーナルに掲載，のいずれかの方法で公開することを要求• フィンチレポート– ゴールドOA（ハイブリッドとpure OAジャーナルの両方）の重視 – 批判と影響
– JISC APC• SCOAP3– 図書館が従来「購読料」として支払っていたものを対象雑誌の「出版料」に振替えることで，世界中の誰もが無料でそれらの学術雑誌の論文を読むことができるオープンアクセス化の実現を指向
16

8

研究データ管理とオープンアクセス• 研究データ共有– 「データ共有とは，他者が利用できるよう研究
データを公開すること」（Borgman, 2012）• 背景：– デジタル技術による，データの保存，共有，再利用の可能性の向上– データの量的増大

17

研究データの共有を後押しする原理• 公的資金を受けた研究成果の還元• 研究の再現または検証（e.g. 「STAP細胞」問題）• 既存のデータを用いた他者による新たな課題の研究（メタ分析，マッシュアップ，大量データのマ
イニング等）• 研究と革新の進展： 「第四のパラダイム」としての計算科学による一連の新たな方法等
Borgman, Christine L. “The conundrum of sharing researchdata,” Journal of the American Society for Information
Science and Technology, 2012, vol.63, no.6, p.1059‐1078.
18

9

19

研究データへのオープンアクセスの始まり• World Data Center (WDC) system (1958 – )– 1957〜1958年の国際地球物理学年の観測プログラ
ムで収集されたデータのアーカイブと提供のために，ICSU（国際科学会議）によって設立• CODATA (Committee on Data for Science andTechnology；科学技術データ委員会)（1966 ‐ ）– ICSU（国際科学会議）によって設立– 基礎定数についてのCODATAタスクグループ（1969 ‐ ）• 国際的に認められた基礎物理定数および関連した変換係数の組を定期的に提供

20

10• ウェルカム・トラスト（Wellcome Trust）– 1997 年，ゲノム配列に関する助成研究によって得られたデー
タ公開の要求を開始• 米国国立衛生研究所（NIH）– 2003 年2 月，研究データ共有に関する声明を発表。
– ただし，単年度の補助金申請額が50 万ドルを超える申請者に対してのみ，契約担当者との交渉を要求• OECD 公的資金による研究データへのアクセスに関する原則及びガイドライン（OECD principles and guidelines for access toresearch data from public funding）– 2007年– 「公的資金を受けた研究のデータの共有とオープンアクセスは，
新たなデジタル技術とネットワークによる研究の可能性の最大化に役立つだけでなく，研究への公的投資から得られる利益をより大きくする」
21

国際的な研究データ共有の例• ヒトゲノム計画（Human Genome Project）– 人ゲノムの20,000以上の遺伝子配列を特定し染色体上にマッピング
し，そしてDNAを構成する化学塩基の組み合わせ配列を明らかにす
る国際的取り組み。1990年に開始され，計画は2003年に完了。世界中のさまざまな場所のDNA配列を保存する分散型データベースであるGenBankの構築• タンパク質構造データバンク（Protein Data Bank），GEON（地球科学），天文学における総観天空探査（Sloan Digital Sky Survey等）ほか※omics（オーミクス;生物データの「すべて」を集約し，解析する研究領域） ； ゲノミクス（genomics），トランスクリプトミクス（transcriptomics），プ
ロテオミクス（proteomics;プロテオーム（ゲノムの各遺伝子に対応するすべてのタンパク質）の構造と機能に関する大規模研究），メタボロミクス（metabolomics; 細胞の活動によって生じる特異的な分子の網羅的な解析） 等の総称
2211

研究データ管理計画の要求• 2011.2 NSF すべての研究資金申請における「データ管理計画（Datamanagement plan）」の提出要求– あくまでデータ管理計画であってデータ共有計画ではないが，共有を強く求めるとともに計画もピアレビューの対象とされているため強い影
響力– 2003.2 NIH 研究データの共有に関する声明（単年度の補助金申請額
が50 万ドルを超える申請者に契約担当者との交渉を要求）– NSF においてもNIH よりも早い時期から資金提供契約でデータ共有が奨励されてきたが，強制力を伴わなかった• 2011.6 全米人文科学基金（National Endowment for Humanities）のデジタル人文学部門 NSFと同様の要求を発表• 2013.2 米国大統領府科学技術政策局（Office of Science andTechnology Policy, Executive Office of the President） 研究開発支出
額が年間100 万ドルを超す政府機関に対し6 ヶ月以内に連邦予算による研究成果（ピアレビュー出版物と機密研究以外の研究デー
タ）へのパブリックアクセスを拡大するための計画案を提出するよう命令• 2013.5 政府情報のオープンデータ化を義務付ける大統領令23

米国大学図書館関連の経緯• Atkinsレポート (2003)– DARPA，NSF，NLM等による電子図書館の拡張の提言：
アクセスと長期保存の提供（当初の10億円規模から30億円規模へ）• PITAC [the President’s Information Technology Advisory
Committee]レポート（2005） Computational Science:
Ensuring America’s Competitiveness• PITACレポートと同時期に，米国議会が連邦の資金提供機関に対して，研究の高コスト （データの重複）に対する疑問を提示• ARL E‐Science タスクフォース 開始（2006）– その後，現在進行中のE‐Science ワーキンググループに
参考文献： James L. Mullins. “The policy and institutional framework.” in J. M. Ray ed.
24
Research Data Manegement. Purdue Univ. Press, 2013, pp. 25 – 44.

12

米国大学図書館関連の経緯• ARLによるレポート（2006） To Stand the Test of Time:Long‐term Stewardship of Digital Data Sets in Scienceand Engineering– データ管理における大学図書館・研究図書館の役割（サイバーインフラ，計算機科学，あるいはeサイエンスの領域における連携を担う）の提言– 英国はじめ欧州へも影響– 三つの要素• データ管理に必要な技術的，組織的能力の理解，モ
デル化，プロトタイプ形成のための研究開発• データ科学における新たな要員の開発のための訓練と教育プログラムの支援• 研究活動に変化をもたらす教育的取り組みの開発，
支援，促進
25

米国大学図書館関連の経緯• NSFによる提案招請（2007） 「図書館とアーカイブの科学，サイバーインフラ，コンピュータと情報の科学，
各研究領域の専門知識の統合」– 予算額 100億円，20億円×5プロジェクト– 広範な分野を対象とした連携を前提，特に図書館情報学分野に焦点，– 大学図書館はコレクション整備，貴重書のデジタル化等の資金提供を受けてきたが科学研究の重要なパートナー
としてのこれ程の規模は初めて• 2008年夏，2つのグラントが決定– DataONE（Data Observation Network for Earth，ニューメキ
シコ大学）– DC（Data Conservancy，ジョンズ・ホプキンズ大学）
26

13

米国大学図書館関連の経緯• IMLS（米国博物館・図書館サービス機構）による資金提供（2007, 2010）– Data Curation Profiles Project• パデュー大学図書館とイリノイ大学アーバナ・シャンペーン校図書館
情報学大学院の統合プロジェクトとして開始• 専門分野研究者のデータセットに対する考え方，共有の状況，共有の条件等について探求• ARL E‐Science インスティチュート（第1回）の開催– 図書館員を教育し，メンバー館の間の連携を生み出させるレベ
ルまで引き上げる協調努力の促進– Webinar，電話会議，イベント– 開催にあたり，ARL加盟館に支援金1館あたり5,000ドルを要請• ARL SHARE (2013.6 ‐ )– 米国大学協会（AAU），公立ランドグラント大学協会（APLU），
ARLによる、公的助成研究成果の保存，アクセス，再利用の確保に向けた連携事業
27

28

http://escience.washington.edu/blog/uw‐berkeley‐nyu‐collaborate‐378m‐data‐science‐initiative14国際的な取り組み• G8 オープンデータ憲章 (G8 Science Ministers
Statement [on Open Scientific Research Data].
2013.6 )– 原則１：原則としてのオープンデータ– 原則２：質と量– 原則３：全ての者が利用できる– 原則４：改善されたガバナンスのためのデータの公表– 原則５：技術革新のためのデータの公表
http://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/densi/dai4/sankou8.pdf• RDA（Research Data Alliance）– 2013年３月発足– “Data sharing without barriers”
29

機関リポジトリとは‐１• 単独あるいは複数の大学コミュニティの知的生産物を入手し保存する電子的コレクション• 学術コミュニケーション改造の中心的構成要素。分散型出版構造での革新を促す• 学術機関の質の具体的指標。機関の可視性、名声、価値を高める
Raym Craw, “The Case for Institutional Repositories: A SPARC Position Paper.”ARL Bimonthly Report 223 (2002).
http://www.arl.org/bm~doc/instrepo.pdf ; （翻訳： 栗山正光「機関リポジトリ擁護論」http://www.tokiwa.ac.jp/~mtkuri/translations/
case_for_ir_jptr.html

30

15

機関リポジトリとは‐２• “機関およびそのコミュニティの構成員によって作成されたデジタル資料の管理運営と公開・提供・保存を，機関が責任を持って行う一連のサービス”• 大学という機関においては，デジタル資料とは教員の研究成果や学生の学位論文，デー
タセットを指す
Clifford A. Lynch, “Institutional Repositories: Essential Infrastructure for
Scholarship in the Digital Age.” (2003)
http://www.arl.org/newsltr/226/ir.html

31

機関リポジトリに対する異なる視点• 学術出版の変革• 論文のリポジトリ– Open Access• 機関内で生産される情報の収集と保存• 多様な情報源のリンク• デジタルリポジトリ• eScience,eScholarship指向の
リポジトリ

32

16

英国におけるデータポリシー• RCUK 「データポリシーに関する共通原則（Common
Principles on Research Data Policy）, 2011」： できる限り制約なしに適時のかつ責任ある方法でデータの公開を強く要求

英国の資金提供団体の論文と研究データの公開方針. Digital Curation Centre.
“Overview of funders' data policies.” http://www.dcc.ac.uk/resources/policy‐and‐legal/overview‐33
funders‐data‐policies

欧州委員会 “Horizon 2020”におけるオープンアクセス

より広い範囲の流通および展開の文脈における科学出版物と研究データへのオープン
アクセス. European Commission. Guidelines on Open Access to Scientific Publications andResearch Data in Horizon 2020. Ver. 1.0 2013.12, 14 p.
34
http://ec.europa.eu/research/participants/data/ref/h2020/grants_manual/hi/oa_pilot/h2020‐hi‐oa‐
il t iddf

17

学術雑誌における研究データへの注目• データジャーナルの創刊– Scientific Data (NPG; 2011 ‐ ), GigaScience (BioMed Central; 2012‐), Biodiversity Data Journal (Pensoft, 2013‐), Geoscience Datajournal (Wiley; 2014 ‐) 等 cf. MethodsX (Elsevier; 2014 ‐ )• Science： データに関する特集号（2011.2 special issue“Dealing with Data”）– 「データの形成または分析に関連する」コンピュータプログラムの共有； 論文中での「データの利用可能性やキュレーションに関する特別な説明」• 「進化と生態学の主要雑誌」新たなデータ・アーカイビングの方針 – 公開アーカイブへのデータのデポジットを要求または奨励； The American Naturalist, Evolution, Journal of
Evolutionary Biology, Molecular Ecology, and Heredity• 経済学その他でもデータへのアクセスを要求– 方式 フォーマル（Protein Data Bankへの登録へのデポジット，論
文には構造エントリ番号を記載），インフォーマル（資源へのリンク）
35

学術雑誌における研究データへの注目• PLOS： 論文の一部としてData Availability Statement
を要求– （データの公開方法（リポジトリでの公開〔強く推奨〕，関連
情報ファイルの添付，要請に応じて提供，サードパーティ
から提供）ついての説明；なお，リポジトリでの公開の場
合はDOIやアクセション番号の付加）を要求（2014.3 ‐ ）• “stub article” (stub; 切り株?; wikipediaでは展開が必要な
短い記述のこと）– 「分野別リポジトリでの重要かつ新たなデータセットの寄託を公表し，その（データ）生成に関わる背景情報を提供はするが，データの分析を行なわず後続の出版物に委ねる（論文）」 （Lynch, Clifford A. “Theshape of the scientific article in the developing cyberinfrastructure,”
CT Watch Quarterly. 2007.8
36

18

研究データ管理サービス（Research Data Management Services）• 研究データ管理サービスとはデータのライフサイクル
全体を対象として，「図書館がデータ管理に関連して研究者に提供するサービス，情報のサービス，および技術サービスを含む」– サービスの例．
• データ管理計画あるいはメタデータ基準についての教員，ス
タッフ，あるいは学生との相談• 知見やデータセット引用へのレファレンス支援• データやデータセットのためのウェブ上の案内や発見支援• データリポジトリのための技術支援• リポジトリのためのデータセットの準備• データセットのリポジトリからの登録解除または除外• データセット用のメタデータの生成
Tenopir, C.; Birch, B.; Allard, S. Academic Libraries and Research Data Services: Current
Practices and Plans for the Future. An ACRL White Paper. Association of College & Research
37
Libraries. 2012, 54p.
http://www.ala.org/acrl/sites/ala.org.acrl/files/content/publications/whitepapers/Tenopir

データのライフサイクル
画
1. 計
8. 分析

2. 収集
理

7. 統合

3. 品質管

6. 発見

4. 記述
5. 保存

（http://www.dataone.org/best‐practices をもとに作成）

38

19

データキュレーション「科学，社会科学，人文学全般の研究教育活動に関係を持つ有益なデータのライフサイクル全般にわたる積極的で継続的なマネージメントである。
データキュレーション活動は長期に渡って，データの発見，検索，品質維持，価値の向上再利用のための提供を可能にする。この新たな領域には，説明，アーカイビング，認証，管理，保存，検索，利用が含まれる。」
DCEP: Digital Curation Education Program.
http://cirss.lis.illinois.edu/CollMeta/dcep.html
39

Tenopir, C.; Birch, B.; Allard, S. Academic Libraries and Research Data Services: Current
Practices and Plans for the Future. An ACRL White Paper. Association of College &Research Libraries. 2012, 54p.
40
http://www.ala.org/acrl/sites/ala.org.acrl/files/content/publications/whitepapers/Teno20

共有リポジトリやウェブ等で公開された研究データの利用（SCREAL調査2014）
0%

人文社会科学教員(n=616)

20%

40%

25.8%

60%

42.5%

80%

21.9%

100%

9.7%
月に1回以上利用する

大学院生(n=352)

自然科学

教員(n=2,143)

大学院生(n=737)

28.1%

12.5%

35.2%

36.3%

28.4%

34.5%

8.2%

16.8%

利用したことがある

利用したことはないが，今後は利用したい
利用したことはなく，今後も利用したいと思わない

15.5%

26.9%

39.1%

18.6%

41

http://www.screal.jp/

共有リポジトリやウェブ等で公開された研究データの利用（SCREAL調査2014）
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

利用したことはなく，今後も利用したいと思わない

利用したことはないが，今後は利用したい

利用したことがある

月に1回以上利用する

http://www.screal.jp/

42

21

自分の研究データの共有リポジトリやウェブでの公開（SCREAL調査2014）
0%

人文社会科学教員(n=616)

20%

40%

60%

38.3%

6.7%

26.9%

80%

100%

公開している24.0%

自然科学

公開したことがあるが，現在はしていない
大学院生(n=352)

19.6% 3.4%

教員
(n=2,143)

25.5%

46.9%

7.7%

28.7%

28.4%

35.1%

公開したことがない
が，今後の公開を検討している
公開したことがないし，今後も公開しない
その他

大学院生(n=737)

12.2%3.9%

38.5%

42.2%

http://www.screal.jp/

43

自分の研究データの共有リポジトリやウェブでの公開（SCREAL調査2014）
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

その他

公開したことがないし，今後も公開しない

公開したことがないが，今後の公開を検討している

公開したことがあるが，現在はしていない

公開しているhttp://www.screal.jp/

44

22

Science 11 February 2011:
Vol. 331 no. 6018 pp. 692‐693
DOI: 10.1126/science.331.6018.692.

45

Science 11 February 2011:
Vol. 331 no. 6018 pp. 692‐693
DOI: 10.1126/science.331.6018.692.

46

23

Science 11 February 2011:
Vol. 331 no. 6018 pp. 692‐693
DOI: 10.1126/science.331.6018.692.

47

データ公開，共有の課題
Christine L. Borgman.
Big Data, Little Data, No
Data: Scholarship in the
Networked World. MIT
Press, 2015.1

48

24

データ公開，共有の課題
1) データとは何かはあいまい
多様なデータ，データセット–•

社会科学のサーベイ調査や，人文学のテキスト・コーパスを含む

NSFは研究データの定義を回避–

データ管理計画において，説明をFAQの最初に置くことでデータの定義を回避「Q. データ管理計画の対象となるデータの構成要素は何か?」「A. データを構成する要素は，ピアレビューとプログラム管理の過程
を通じて関係コミュニティによって決定されることになろう。データ，出版物，サンプル，物的コレクション，ソフトウェア，モデルが含まれ得るが，これらに限定されるわけではない」•–

したがって，何を保存するか，公開するかもあいまい49

データとは何か• 人工物，または観察記録，Michael Bucklandの簡潔な表現を用いるとせいぜい「不確かな証拠」（Buckland, 1991）• 見る人の目にのみ存在するのかもしれない； 観察記録，人工物，あるいは記録がデータを構成することを認めること自体が学術活動である• 最も広く引用される定義 （National Academies of Science Report, p.15）– 「データは，対象物，アイデア，状態，状況，または他の要素を記述す
る事実，数字，文字列，シンボルである」– より最新の実用的定義（国際学会の資料） — ［共有の議論に有用］
本文書で用いる「データ」という用語は，広く包括的であることを意図している。デジタルによる文献の表現（テキスト，音声，静止画，動画，モデル，ゲーム，あるいはシミュレーションを含む）に加えて，分光学，ゲノム
配列，電子顕微鏡法のデータといったさまざまなタイプの実験室データ，リモートセンシング，地理空間，社会経済のデータといった観測デー
タ，そして人間または機械によって生成または編集された他の形式のデータといった，一般に有用とするためにコンピュータの機器やソフト
ウェアの活用を必要とするデータやデータベースの形式もあてはまる。
50(Uhlir & Cohen, 2011)25

Open Dataの定義
1) だれでもが自由に利用，再利用，再配布できるなら，そのデータはオープンである。最大でも専門分野に限られ，帰属表示および／または継承の要件がある。
Open Data Commons. (2013). http://opendatacommons.org/

2) 知的なオープン性の基準に見合うデータ。データは，入手可能，利用可能，評価可能，理解可能でなければならない。
Boulton, G., et al. (2012). “Science as an open enterprise.” The Royal
Society. http://royalsociety.org/policy/projects/science‐public‐enterprise/
report/3) オープンであること，柔軟性，透明性，法律遵守，知的所有権保護，公的責任，専門家意識，相互運用性，品質，セキュリティ，効率，説明責任，持続可能性。
Organization for Economic Cooperation and Development. (2007). OECD
Principles and Guidelines for Access to Research Data from Public Funding.
http://www.oecd.org/dataoecd/9/61/38500813.pdf
51

データ公開，共有の課題
2) 学術論文との違い
 権利関係••

著作権
その他（プライバシー，特許，法的責任，…）

 公開のインセンティブ※雑誌論文は読者への供給のためにパッケージ化されているが，デー
タは学術活動のプロセスから解放するのが難しい。データの公開には，
多くの場合，研究実施と公表物の執筆に対するかなりの投資が求められる。データは，研究生活の過程全般を通して蓄積される貴重な資産であり，仮に公開する場合でも注意深く行われるべきである52

26

学術論文のオープンアクセス• 「オープンアクセス文献は，デジタルでオンラインの，
無料の，そしてたいていの著作権やライセンスの制限から自由なものである」• 含意されていること
a. 出版者といった別の団体へ所有権を移転しない限りおよび移転するまでは，著者が自らの著作の著作権者であること
b. 研究者は基本的に研究論文の執筆に対し報酬を受けることはない。研究者は自らの論文を収益を失うことな
く広く頒布することができる※Green OAもGold OAも，上記の原則に依拠※研究データの場合は，両方ともあてはまらない53

By "open access" to this literature, we mean its freeavailability on the public internet, permitting any users toread, download, copy, distribute, print, search, or link tothe full texts of these articles, crawl them for indexing,
pass them as data to software, or use them for any otherlawful purpose, without financial, legal, or technicalbarriers other than those inseparable from gaining accessto the internet itself. The only constraint on reproduction
and distribution, and the only role for copyright in thisdomain, should be to give authors control over the
integrity of their work and the right to be properly
acknowledged and cited.

Budapest Open Access Initiative (2002)
http://www.budapestopenaccessinitiative.org/read

54

27

知識コモンズの経済学
減少性（枯渇性）／競争性

排
除
可
能
性

低

高

困難

公共財
一般的知識
パブリックドメインのデータ

共有資源
図書館
データ・アーカイブ

容易

有料財またはクラブ財
購読方式の雑誌購読方式のデータ

私的財
印刷体の図書
生データまたは競争性のデー
タ

Christine Borgman, “Data Scholarship in the Humanities,” http://works.bepress.com/borgman/341/ ;C. Hess & E. Ostrom (Eds.), Understanding knowledge as a commons: From theory to practice. MIT Press,
2007, p. 9.
55

データ公開，共有の課題
3) データの利用は文脈依存
 メタデータと説明が不可欠しかし，作成には時間を要する
誰に向けて説明？（説明を理解できるレベル）

 データの利用には特別な機器やソフトウェアなどが必要になる場合も 誤用，誤解釈，法的責任 ‐‐‐ 「データは資産でも債務でもある」• 「“実在しない場所からの視点”などない。知識は常に，場所，時間，状況，慣習，理解に根付いている。単一の知識ではなく，複数の知識が存在する」
Van House, N.A. (2004). “Science and technology studies and information
studies.” in Cronin, B. (Ed.). Annual Review of Information Science andTechnology. Medford, NJ, Information Today, 38, 3–86.

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データ公開，共有の課題
4) データ出版という単純化の問題– 学術出版の三つの機能：
i. 正当化（legitimization）； ピアレビューを通じて
ii. 頒布（dissemination）
iii. アクセス，保存，キュレーション– データ自体が査読を受けているわけではない– データ出版（data publication）というメタファーは，国
際統計，国勢調査等の狭い意味でしか成立しない– 雑誌論文とデータセットの間の1対1のマッピング•

発見を容易にはするが，関係はしばしば多対多57

データ公開，共有の課題
5) 保存とアクセスのバランス•

保存に最も有効な形式は，アクセスには向かな
い（i.e. 高解像度 vs 低解像度）•

デジタル保存： ダークアーカイブ等，研究コミュ
ニティ，大学コンソーシアム，あるいは国全体でのインフラ投資が不可欠

6) 保存のコストは学術論文の場合よりも高くつ
く
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データ公開，共有の課題「ビッグデータ，リトルデータ，そしてノーデータの概念さえも，きちんと理解されないままである。より良いデータ管理，共有，認定，帰属を促進する取り組みはかなり志向されているが，利害関係者はその出発点，最終目標，そしてそこに至る道筋に賛成していない。データと呼ばれるものは何かについての合意が欠けており，すべての領域にまたがるデータ・スカラーシップの多様性に対応する共有，公開，デポジット，認定，帰属表示，引用，アクセス維持の政策を確立するのは困難なままである。
データへのアクセス維持は困難で費用のかかる作業であり，コストと便益は利害関係者間に偏って分布する。何を保持するか，そしてその理由に関する疑問は，誰が，どのように，なぜ，誰に対して，どれくらいの期間，データを保持していくかという疑問と分離できない。個々の研究者，学生，図書館員，文書館員，研究担当者，あるいは雑誌編集者は，この巨象の難問にせいぜい蟻の目を持つに過ぎないのかもしれない。」
Christine L. Borgman. Big Data, Little Data, No Data: Scholarship in the
Networked World. MIT Press, 2015.1
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図書館および機関リポジトリとの関係
1) なぜ研究データを扱うのか（例. University
Record）
2) 「データを確実にアーカイブすることがオープン
アクセスへの第一歩」（例. DataVerse, SciDrive）
3) 知識インフラの構築– 知識インフラの特性• 障害が起きるまで，存在に気づきにくい• コストや努力が見えにくい– 「集合的な」取り組みの必要性– 識別子管理（DOI, ARK, PURL等）
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