ジャパンリンクセンター活用の為の対話・共創の場 （第2回）～研究データへのDOI登録～ (2015/2/27)

オープンサイエンスの推進とData Citation Principles
村山泰啓(ICSU-World Data System ex officio／京都大学生存圏研究所、情報通信研究機構 統合データシステム研究開発室長)

International Programme Office Hosted by
Based in Tokyo, Japan目次• オープンデータ、オープンサイエンス– 国際的な動向、G8の動き– 国内の状況• 「科学」とデータ– なぜデータの引用（サイテーション）が重要か。

• Data Citation Principles2

G8（（2013）における）における研究データオープン化の合意(↔ Open Government Data)3

科学技術オープンデータの背景• 科学（技術）と社会– 社会と科学者の関わりが問われている• データ– 科学技術活動の重要な成果物– 公的資金研究によるデータの公開原則– さらなる研究の加速（e-science, data intensive science…)• オープンサイエンスデータの検討– World Data System事業（International Council of Science)等– G8+O6 data infrastructure WG⇒ 国際コンソーシアム「RDA (Research Data Alliance)」– 内閣府・CSTI「国際動向を踏まえたオープンサイエンスに関する検討会」– 国立国会図書館「科学技術情報整備審議会」／第四期科学技術情報整備基本計画策定に向けた基本方針検討部会4オープンサイエンス系のコンセプトの国内周知
文科省「科学技術動向」誌」
連載（2014年
年9・・10月号、月号、連載（11・・12月号月号．．．
月号．．．）．．．）

国立国会図書館月報
国立国会図書館月報639号
号 2014.6
学術の学術の動向、動向、2013年
2013年9月（日本学術会議）
日本学術会議）SEEDer（SEEDer（シーダー）シーダー） 10号
10号(2014年(2014年4月）
特集：
特集：地域と地域と世界をつなぐ
世界をつなぐ学をつなぐ学知（総合地球学研究所・
総合地球学研究所・昭和堂）
昭和堂）

5

内閣府/CSTI：研究データ共有のガイドライン策定［内閣府、2014、
http://www8.cao.go.jp/cstp/sonota/openscience/
1kai/1kai.html、2015年2月20日取得］

6科学的方法論と情報共有• 欧米の意識：
科学的方法論（ 「科学」という「制度」 ）– 研究の方法・過程・論理・結論等の記録、相互批評– 情報がオープンに共有されることが必須• 第3者による再検証の担保• 研究者コミュニティでのコンセンサス形成⇒社会との知識共有– 従来は、文献、口頭発表（ジャーナル、学会）での共有⇒インターネット上での電子情報の共有(科学技術研究開発・イノベーションの新時代を目指して）• 科学的発見（原著論文）と知の共有– 論文の固定、評価、公表、保存、引用、再利用（再検証）7

Why Open Data, Open Access?
http://www.getchemistryhelp.com/chemistry-lessonscientific-method/

Traditional
scientific method

Important are: science today made of the conventional
method+ communication (sharing info.).
 open discussion and re-examination by thirdparty.
 Reuse of information resources The mutual trust between Science and Society

Various research
information

Open discussion,
Re-examination

Software code

Data
Research papers

Toward next
sciences

Scientists,Community,
Society8

科学的方法論とデータの問題• 根拠となるデータと知の共有– データセットの固定、評価、公表、保存、引用、再利用• 科学知の基礎として共有する必要性。
• ⇔論文の固定、評価、公表、保存、引用、再利用– 「データ・パブリケーション」の概念・システムは成立するか？
• ⇒「実証実験」（エルセビア、ワイリー、シュプリンガー、トムソンロイター．．．）• 研究者、研究機関の活動を減退させては本末転倒– 注意点：公開データの範囲、猶予期間、利用条件、サービス設計．．．
• cf. 図書館サービス
9

“Data Publication”、 “Data Citation”■ データパブリケーション– データを「出版」する仕組み：– 課題：データの「査読」「固定」「公表」等をどうするか。
– 課題：ID標準化、引用ルール確立、評価手法など国際団体等で模索中■ データサイテーション– データを文献のように「引用」「参照」する仕組み– 課題：ID標準化、引用ルール確立、評価手法など国際団体等で模索中■ データを出版・引用・参照すると– 論文・書籍と同様、知的生産力の基準に。 研究職・教育職の業績評価。
– 信頼できるデータ生成・提供は現代では科学者の仕事。評価[地球電磁気・地球惑星圏学会,2013]10

(参考：豪政府機関 Australian National Data Service による取組み)○DOI（Digital Object Identifier）を論文だけでなく、データにも付与し、論文・文献で引用する取り組み
データ公開者・機関の活動評価（論文と同等に）とクレジット

データ・サイテーション（データ参照・引用）文化の形成へむけて
研究データ取得・生成

データ利用

研究データを取得・生成、データをもとに論文出版

DOIをデータ引用に利用 DOI・メタデータを使って検索、データ発見 → 研究実施

データを公開研究発表時、データ参照にDOIを使用

データに対してDOI付与

文献・データ被引用数の指標化( サイテーション・インデックス等)
データ参照指標をつかって予算獲得など

Australian National
Data Service
http://www.ands.org.au/cite-data/index.html

論文とデータの被引用度等で評価(予算申請・研究業績評価など)

業績/予算獲得
業績 予算獲得

研究の評価（和訳は能勢（京大、2014）を参考にした）11

Steps by Major scientific publishers
encouraging data deposition• Willey/AGU publication policy:”…in AGU’s journals, all data necessary to understand, evaluate,
replicate, and build upon the reported research must be madeavailable and accessible whenever possible…”• SpringerOpen/”Earth, Planets and Space”, “Geoscience Letters”…
“…Electronic archiving of data enables readers to replicate, verify
and build upon the conclusions published in papers in the journal.
It is recommended that all data which are not directly attached toa publication as electronic supplementary files be deposited…”• Elsevier/JASTP:“…Elsevier encourages authors to deposit raw experimental data
sets underpinning their research publication in data repositories,and to enable interlinking of articles and data…”
12

Joint Declaration of Data Citation Principles(Data Citation Synthesis Group, hosted by FORCE11, March 2014)

1. Importance
2. Credit and Attribution
3. Evidence
4. Unique Identification
5. Access6. Persistence
7. Specificity and Verifiability
8. Interoperability and Flexibility
13

Science as a Social System (with “Print” Publication)
ResearchResearch Performing
BodiesPublishing/Preservation/Search of Scientific Information
Scientific Data
Publishers
Management,
Infrastructure

Library, Repository,
Search, Abstracting, Institutional Repositories

Data and Information Flows
Governments
Academies

14データ・サイテーション：
今後どうやっていくべきか？
• まずは、論文中でデータを引用する• 引用するときに識別子（例えばDOI）を使う• DOIは１つの具体的な手法– どういうデータにDOIをつけるのか？
整理学、管理のための理念が必要– 理念、整理学は、研究分野ごとに違うのでは？
学会・研究コミュニティごとに、引用しやすい、データ作成者が報われやすい、方法をすこしづつみつけて実施していくべき。

• 国際的にどういう風に実践されていくのか？
• DOIだけでよいのか？
– 詳細なContributorへのクレジットなどは次の課題。
– まずは論文と同じ程度のクレジットをデータに。
15

[FORCE11, https://www.force11.org/node/4771, retrieved 27 Feb. 2015] 16

Example
The dataset:
Storz, D et al. (2009):
Planktic foraminiferal flux and faunal composition of sediment
trap L1_K276 in the northeastern Atlantic.
http://dx.doi.org/10.1594/PANGAEA.724325
Is supplement to the article:
Storz, David; Schulz, Hartmut; Waniek, Joanna J; Schulz-Bull,Detlef; Kucera, Michal (2009): Seasonal and interannual
variability of the planktic foraminiferal flux in the vicinity of theAzores Current.
Deep-Sea Research Part I-Oceanographic Research Papers, 56(1),107-124,
http://dx.doi.org/10.1016/j.dsr.2008.08.009[Jan Brase, 2013]17

[ Noseetetal.,al.,2013]2013][ NoseExample of DOI-minting to Earth Science database in NOAA/NGDC• EMAG2: Earth Magnetic Anomaly Grid (2-arc-minute resolution)
Digital data

doi:10.7289/V5MW2F2P

http://www.ngdc.noaa.gov/nmmrview/metadata.jsp?id=gov.noaa.ngdc.mgg.geophysical_models:EMAG2&view=iso2html
Data plot

Landing Page
Data description,
Data format,
Link to data, etc.

18

Instruction of data citation
Maus (2009): EMAG2: Earth Magnetic Anomaly
Grid (2-arc-minute resolution). National
Geophysical Data Center, NOAA. Model,
doi:10.7289/V5MW2F2P [access date]18

[ Nose et al., 2013]

Example of data citation
Evaluation of the Solutrean hypothesis
References

19

Westley and Dix [2008]

19

ICSU-WDS（世界科学データシステム）の創設
WDC (World Data Center)

かつて・（紙やフィルム等をベースにして）各国の機関が科学データを保管する態勢（1950年代～）FAGS (Federation of Astronomical andGeophysical Data Analysis Services)
・天文、地球物理学データの解析サービスの提供態勢

WDC（全世界で50センター、日本では7センターが認定）●最新のIT技術への対応の遅れ

2006年頃～再編●分野横断型のデータ利用への対応の遅れ●分野の偏り．．．等の問題点を検討

WDS創設：2008年10月28日
ICSU 第29回総会にて決議

現在（2008～）～）

ICSU（国際科学会議）:源流は1899年。現在の形は1931年。国連等で科学技術分野代表などを務める。
国際NGO（本部：パリ）。

ICSU-WDS members (加盟機関）：合計89メンバー（2015年1月現在）。
NASA, 中国科学院、京大、バーミンガム大、国連、等の内部データ機関、ワイリー社、エルセビア社、等が加盟している。
20

Research Data Allianceについてについて• 研究データの共有を加速し、技術・プラクティス等を実現していくコンソーシアム。
– 2013年3月発足。
– 米、欧、豪が少額ながら資金を出しているとのこと。
– G8・GSO (Group of Senior Officials) 下のデータWG議論が契機– 研究のオープン・データと、オープン・ガバメントは枠組みが異なるとの理解（ECのWG担当者による）。

• IETF＊の組織モデルを、科学データに適用。
＊）(Internet Engineering Task Force– 実質的な国際標準・国際相互結合体制の形成を目指す。
– 研究者・技術者によるボランティアベースでの合意形成– ICSU、WDS、 CODATA、社会科学分野などとも協力。
国際的な人材基盤・ノウハウ基盤を他組織と共有して推進。
［恒松・村山、2014]21

[Fabrizio Gagliardi , 2014] 22

以下、参考資料

科学技術イノベーションの基盤としての情報共有～数百年の印刷文化の基礎支えと、成長途中のディジタル・サイエンス
Public library (paper media) ：8c349 years

World Data Center system : 1957

印刷媒体

ENIAC, von Neumann: 1946
Hard Disk Drive: 1956
TCP/IP, dial-up (64kbps): 1982
WWW (CERN): 1991
Broadband internet(>1Mbps)：～2000

68 years

Printing press/Gutenberg: 1445
First scientific journal: 1665
Intl. Assoc. Academies: 1899
ICSU established: 1931

電子媒体

New global data initiatives: ICSU-WDS, RDA etc.：2008～201324

科学研究成果の再現性担保における問題の例• 論文から得られる情報が不十分• 記述が不十分• 研究基盤としての情報が不十分• 再現できない事象の検証をどうするか• 例：環境、地球・宇宙、生命・生体．．．
25

日本から見た関係国際機関の概観
Future Earth(ICSU, UNESCO, UNEP,UNU, Belmont Forum,…)

地球科学
宇宙科学
物理学、地理学
気象、農業、情報科学

協力要請
地球科学
気象

地震学
地球科学

WDC電離層

協力

電離層・宇宙天気日本学術会議協力

WDS-IPO
宇宙科学
計算機科学
物理学

協力
GEOSS/DIAS（東大、JAXA、JAMSTEC etc）

協力

言語学
歴史学
心理学
言語学

社会科学全般．．．等、計86機関加盟

MOU
RDAのWDS加盟
合同部会活動RDA(Research DataAlliance)

協力
要請

協力要請
G8科学大臣会合で言及(2013.6)

26

Data Pyramid[H. Frederick Dylla, 2012]27

Changing standards and culture
takes a long time.

[Mark Parsons, 2013]28

科学研究とデータ・情報
疑問をもつ

従来の科学研究の方法論例

一般社会・政治的意思決定に資する科学的知識・成果
科学者コミュニティの一定のコンセンサス

仮説を立てる
研究者コミュニ
ティにおける共有実験・観察

結論を導出

データ

Open Data、Data、Datapublication等
等
ジャーナル出版、講演会等

情報共有手段

結果の分析

オープンな議論・批評、結果の再検証

研究論文

情報の保存

保存機能

データセンター、
データリポジトリ29

Toward Data Intensive Science

https://www.rd-alliance.org/filedepot_download/383/230• RDA Community Capability Model Interest Group– Secretary: Univ. of Bath & Microsoft Research Connections• Big data science/data intensive science become reality when thehuman, environmental, and technical difficulties are overcome.

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