世界のオープンサイエンスの動向と研究データ管理への示唆

NIIオープンフォーラム「つながるオープンサイエンス基盤：研究データの管理・公開・検索を考えるアイデアソン」

2018年6月20日

国立情報学研究所
船守美穂

Outline
1. オープンサイエンスとは
2. オープンサイエンスの駆動力 学術論文のOAへの要求
 オープンな研究データへの要求
 データ氾濫への対応
 研究の透明性・再現性への要求
 社会からアカデミアへの要求
 学術情報流通関係者のデジタル時代のミッション再定義の必要性

3. 研究データ管理への対応への示唆
1

1. オープンサイエンスとは

2

オープンサイエンスとは？

学術は本来的にオープンなのでは・・・？
3

英国王立協会 Philosophical Transactions…オープンな学術活動の淵源

 英国王立協会より1665年創刊
 現在の学術雑誌の基本機能が創刊号から盛り込まれる。
 登録（日付、出所） 認定（査読） 伝承・保存 それまで書簡や暗号でやりとりされていたことによる、学術発展の阻害要因を解消。
 誰の新規研究であるのかの判定
 他研究者の知見を土台とした、学術の積み重ね
4多様なオープンな学術活動の総称としてのオープンサイエンス

プレプリント
データ集中科学
市民科学
オープンデータ
オープンコード
オープンなラボブック/ワークフロー

オープンアクセス
協働的目録作成

異なる評価システム
科学ブログ

オープン引用

Source: European Commission, “Open Innovation, Open Science, Open to the World—a vision for Europe,” 20165

政策文書にみる「オープンサイエンス」の定義
 明確な定義なし*「徐々にあり方が変化していく」というのがポイント！

 一般的理解1. 学術研究および学術を整理するための新しい方法
2. デジタル技術により可能となる
3. アカデミアにおける価値基準を変える（＊）OECD, “Making Open Science a Reality”（2015）
https://www.fct.pt/dsi/docs/Making_Open_Science_a_Reality.pdf

6Open Science…European Commission (2014)…Public Consultation ‘Science 2.0’: Science in Transition‘Science 2.0’ describes the on-going evolution in the modus
operandi of doing research and organising science. Thesechanges in the dynamics of science and research are enabled bydigital technologies and driven by the globalisation of thescientific community, as well as the increasing societal demand
to address the Grand Challenges of our times. They have an
impact on the entire research cycle, from the inception ofresearch to its publication, as well as on the way in which thiscycle is organised.

7

EU: Open Science Monitor
I. 学術論文のオープンアクセス

Open Science Monitor

 学術論文のオープンアクセス
 プレプリント 異なる学術出版プラットフォーム
 助成機関のオープンアクセス・ポリシー オープンアクセスに対する研究者の態度

II. オープンな研究データ

 研究データ用リポジトリ
 助成機関のデータ共有ポリシー
 研究データ共有に対する研究者意識III.オープンな学術ｺﾐｭﾆｹｰｼｮﾝ
 オープン査読 学術雑誌のオープン査読ポリシー
 Altmetricの利用
 論文の修正・リトラクション

Source: Open Science Monitor
https://ec.europa.eu/research/openscience/index.cfm?pg=home&section=monitor

82. オープンサイエンスの駆動力

92-1 学術論文のオープンアクセスへの要求

10

シリアルズ・クライシス
Serials Crisis

 学術雑誌価格の高騰
 1986-2011年にかけて4倍に！
 日本ではこの間、1985年のプラザ合意以後、円高が進行し、円が2倍以上に強くなったため、この痛みをさほど感じず、世界のオープンアクセスの世論に乗り遅れる結果となった。
Source: ARL Statistics 2010‐11 Association of Research Libraries, Washington, D.C.
*Includes electronic resources from 1999‐2011.
http://www.arl.org/storage/documents/monograph-serial-costs.pdf

11アカデミアからの反発 (1)

論文は研究仲間が読むために書いているのに、相手が論文を読めないというのはどういうこと?!

査読や体裁を整える作業はほぼ研究者がしているのに、商用出版社が40％以上の利益率で収益を得るのはおかしい！
しかも研究者は無償で作業をし、原稿料ももらっていない！

学術雑誌が高すぎて、図書館で購読契約してくれない！

12

アカデミアからの反発 (2) ブダペスト・オープンアクセス・イニシアテ
ィブ(BOAI), (2002)
 OAの定義を与える。
 OA実現の２つの方法:
1. セルフ・アーカイビング (グリーンOA)


著者最終稿、もしくはエンバーゴ期間後の印刷版の論文が、インターネット上の機関リポジトリ等にオープンに置かれる。

2. オープンアクセス・ジャーナル (ゴールドOA)
Subscription fees are omitted instead of a fee charged to theauthor, usually called the article processing charge (APC).

Source: Budapest Open Access Initiative
http://www.budapestopenaccessinitiative.org/read13

政府レベルにおけるオープンアクセスに向けての動き
 重病医療患者からの抗議
 「学術研究は主に税金で賄われているのに、その成果を見るのに更にお金を払わなければいけないのは、納得がいかない！」 助成機関による公的研究資金を得た研究成果の公開義務化（主に学術論文）
 NIH(US)-2008-”NIH Public Access Policy”
 RCUK(UK)-2013-provides grant to universities
for APC14米国における学術論文のオープンアクセスポリシーにつながった働きかけ

15

2-2 オープンな研究データへの要求

16学術論文の公開から、研究データの公開へ

公的資金による
研究成果

研究データ

学術論文

17研究データ共有に関わる政策展開

2003, NIH, Data Sharing Policy

2004, OECD Declaration on Access to Research Data fromPublic Funding

2007, OECD Principles and Guidelines for Access toResearch Data from Public Funding

2007, Biotechnology and Biological Sciences ResearchCouncil (BBSRC-UK), Data Sharing Policy2011, Research Councils UK, Data Sharing Policy2011, NSF, Data Sharing Policy2013, OSTP-US, Increasing Access to the Results ofFederally Funded Scientific Research

2014-20, Horizon 2020, Open Research Data Pilot18

研究データ管理計画
Data Management Plan (DMP)
データ
生成
データ
再利用

データ
加工

データ
ライフサイクル
データ
共有

データ
解析
データ保存 研究者が、研究プロジェクト期間中に取得する研究データについて、その管理・保存方法や公開の有無、共有の方法を記すもの。
 近年、研究助成機関から、競争的資金申請時あるいは採択時に、求められるようになった。

 日本ではJSTが、2018年度よ大学図書館が、り作成を求めている。
研究者にDMPの作成方法を助言しているよ！
19

Open Science…OECD (2015)…Making Open Science a Reality
Open science commonly refers to efforts
to make the output of publicly funded
research more widely accessible indigital format to the scientificcommunity, the business sector, or
society more generally. Open science isthe encounter between the age-old
tradition of openness in science and thetools of information and communications
technologies (ICTs) that have reshaped
the scientific enterprise and require a
critical look from policy makers seeking
to promote long-term research as wellas innovation.
20

研究データから最大効用を得る
 経済的効用 重複研究投資の排除
 学術的効用

 研究の加速 学際領域研究の促進

研究データを再利用して、最大効果を得よう！

 社会的効用

 社会的課題の解決
 イノベーションの創出
21

2-3 データ氾濫への対応

22

研究活動におけるデジタルデータの氾濫

データ収集時データ加工・解析・可視化

データ保存時

23

経験科学
理論科学

計算機科学
データ集中科学24

データリポジトリ
 一般的データリポジトリ

 分野別データリポジトリ
 多数あり25

NFFA-Europe

nanoscience foundries & free analysis
 EU内の複数の測定機器により得られた測定値を一つのリポジトリに集め、データ統合、
解析するツールを提供する。
（利用場面）
 一研究者が特定サンプルの計測のために、複数の施設を利用。データをNFFAのデータリポジトリに保存。
 研究グループがデータを共有、共同解析
 他の研究者が、研究データを利用、解析(X線回折、NMR、質量分析、電子顕微鏡、微細加工・・・)
Source: カールスルーエ工科大学Rainer Stotzkaより情報入手

26

European Open Science Cloud(EOSC)
 EOSC aims to accelerate and support thecurrent transition to more effective OpenScience and Open Innovation in the Digital
Single Market.
 KEY FACTORS: New modes of scholarly communication
 Modern reward and recognition practices needto support data sharing and re-use.
 Core data experts need to be trained and theircareer perspective significantly improved.
 A real stimulus of multi-disciplinary
collaboration requires specific measures interms of review, funding and infrastructure.
 The transition from scientific insights towards
innovation needs a dedicated support policy.
Source: European Commission: Realising the European Open Science Cloud
https://ec.europa.eu/research/openscience/pdf/realising_the_european_open_science_cloud_2016.pdf#view=fit&pagemode=none

27

データサイエンティスト養成講座

28

2-4 研究の透明性・再現性への要求

29

Source: The Retraction Watch Leaderboard
http://retractionwatch.com/the-retraction-watch-leaderboard/ (Accessed 2017/03/19)30

ClimateGate Scandal

Telegraph

http://blog.heartland.org/2011/11/heartland-institute-mentioned-in-climategate-emails-rounds-1-and-2-part-1/
https://wattsupwiththat.com/2009/11/28/telegraphs-booker-on-the-climategate-scandal/
https://thinkprogress.org/climategate-hacked-emails-reveal-global-warming-deniers-are-crazed-conspiracy-theorists-ea8dfeb792b3#.ke1ie5d3v

31

 Recent decades have seen an unprecedented
explosion in the human capacity to acquire,
store and manipulate data and informationand to instantaneously communicate them
globally, irrespective of location…
 …Effective exploitation of Big Data depends
fundamentally upon an international cultureof 'Open Data' that involves sharing of data
and their availability for re-use and repurposing.
Source: CODATA: Message form President Geoffrey Boulton
http://www.codata.org/message-from-president-geoffrey-boulton

32

The Royal Society:
Science as an open enterprise (2012)
AREAS FOR ACTION
 Scientists need to be more open among
themselves and with the public and media
 Greater recognition needs to be given to
the value of data gathering, analysis andcommunication
 Common standards for sharing information
are required to make it widely usable Publishing data in a reusable form tosupport findings must be mandatory
 More experts in managing and supporting
the use of digital data are required New software tools need to be developed
to analyse the growing amount of data
being gathered
Source: Royal Society: Final report - Science as an open enterprisehttps://royalsociety.org/topics-policy/projects/science-public-enterprise/report/

33

Science International:
Open Data in a Big Data World The accord identifies the opportunities
and challenges of the data revolution as
today’s predominant issue for global
science policy. It proposes fundamental
principles that should be adopted in
responding to them. It adds thedistinctive voice of the scientificcommunity to those of governments
and inter-governmental bodies thathave made the case for open data as afundamental pre-requisite inmaintaining the rigour of scientificinquiry and maximising public benefit
from the data revolution in bothdeveloped and developing countries.
Source: Science International: Open Data in a Big Data World
http://www.icsu.org/science-international/accord

34

「正しい学術のあり方（Good Science Practice）」
を実現するための研究データの公開 「学術（科学）」とは、他者が再現可能な、証拠を伴う知識。
 科学者は、自身の研究成果をオープンに伝達しなければならない。
 科学者は、その証拠も提示しなければならない。

 印刷体の時代は、学術論文しか、提唱した説の根拠として提示することができなかった。
 デジタル時代には、研究データも、根拠として提示ができる。
研究データが提供されれば、研究の再現性も担保されるよ！35

アカデミア自身による、研究の再現性・透明性向上の取組み
 Reproducibility Project: Psychology
 Center for Open Science Berkeley Initiative for Transparency
in the Social Sciences
 Center for Effective Global Action(CEGA), UC Berkeley

 Peer Reviewers’ Openness Initiative36

2-5 社会からアカデミアへの要求

37

マイケル・ニールセン「オープンサイエンス革命」
 SPARC honors MichaelNielsen as innovator forbringing Open Science intothe mainstream (2012)
 Reinventing Discovery tells
the exciting story of an
unprecedented new era ofnetworked science.
 It demonstrated various
cases with strong emphasis
on citizen science.
https://www.amazon.co.jp/Reinventing-Discovery-New-Networked-Science-ebook/dp/B005OQGZ54
http://sparc.arl.org/news/sparc-honors-michael-nielsen-innovator-bringing-open-science-mainstream

38

市民科学の事例
 Galaxy Zoo
 星雲分類をクラウドソースする天文プロジェクト

 Foldit タンパク質折りたたみに関するオンラインビデ
オのパズル eBird 鳥類観察のオンラインDB39

アカデミアに対する社会からの圧力
 説明責任 納税者からの、説明責任への要求。

 経済合理性 研究の重複の排除。研究データの再利用

 社会にとって意味のある研究への要求
 同じ税金を投入するのなら、社会に裨益する研究をして欲しい。
※

人文学や基礎科学を必ずしも否定するものではない。これらら人類を豊かにする。ただし、誰のために、どのように意味あるのか分からない研究は、避けて欲しいという意味。
40

社会が主導する研究

最近は、社会の方が問題をよく分かっているし、解決能力があることが多い。

 社会において分析・解析力を有する層が拡大している。
 社会の課題解決や企業における研究開発など、大学等に頼らずに行われている研究も多い。
 また、社会の方が、問題の現場に近いだけ、意味のある研究が出来ている可能性もある。
41

高学歴化する社会大学学位取得者比率（国別・年齢層別, 2016年）
80.0

70.0

 成人の大学学位取得率が拡大している。

韓国

60.0

日本

50.0

米国

フランス
OECD平均40.0

英国

G2030.0

ドイツ それだけ、社会においても、分析・解析スキルを有する人材が拡大。

20.0

10.00.025-64 才25-34 才35-44 才

45-54 才55-64 才

日本

韓国

イギリス

フランス

ドイツ

アメリカ

OECD平均G20

 社会と大学の研究力の差が縮まっている。
42

2-6 学術情報流通関係者のデジタル時代のミッション再定義の必要性

43

国際STM出版協会
オープンサイエンス・ポジションペーパー
 全般的には、オープンサイエンスを支持し、推進。
 ただし、以下に留意を促す。
意訳
 著作権法は、新しいサービスの開発やイノベーションを生み出す源泉である。このため、著作権法はオープンサイエンスの枠組みにおいても、保護されなければならない。ライセンシングのオプションは強くSTMにより推奨される。デジタル出版物を進展する方法だからです。
 著者は、自身のキャリアに最も有利な出版物に論文投稿する自由を持つべきであるとSTMは考える。短すぎるエンバーゴ期間や、ゴールドOAへの助成の欠如などの、助成機関や政府による強すぎる規則はこれに反する。特にEUのHORIZON2020が学術論文のOAを推奨することに、STMは懸念を示す。（後略）
44（出典）STM position on Open Sciencehttps://www.stm-assoc.org/2016_10_31_STM_Open_Science_Position.pdf

学術出版業から研究支援プラットフォームプロバイダへ

コンテンツからコンテキストへ
45（出典） 2016年11月、エルセビア・ジャパンのDr. Anders Karlsson, Vice President, Strategic Alliances, Global Academic Relationsより入手

学術評価基準の改革…研究データと社会的インパクト 論文だけでなく、研究データを評価する。
 データジャーナル
 データ引用 社会的インパクトを評価する。
 Altmetrics

http://www.nature.com/sdata/ https://www.journals.elsevier.com/data-in-brief https://www.datacite.org/
http://altmetrics.org/manifesto/
https://impactstory.org/
https://www.altmetric.com/
http://readermeter.org/

46

学術評価方法の改革…査読システム オープン査読（Open Peer Review）
 査読内容が公開される。査読者の名前は、公開/非公開、共にあり
 査読の透明性確保。

論文は、投稿されてから出版されるまで、時間がかかりすぎる！

 出版後査読（Post Publication Peer Review） 査読すべき論文が山積み！
 論文が採択・出版されてから、査読される。
 出版までの時間短縮。かつ、論文のインパクトが時間をおいて形成されることにも対応。

 カスケード査読（Cascading Peer Review）
 論文が棄却された際、そのときの査読内容を、次に投稿する雑誌に引き継ぎ。
 査読のコスト削減と、効率性の確保。

この査読者は、私の研究を本当に理解しているのか?!

47

大学図書館コミュニティによる研究データ管理トレーニングコース

http://datalib.edina.ac.uk/mantra/
https://www.coursera.org/learn/data-management48

オープンサイエンスへの駆動力と現存維持の力

学術情報流通のデジタル転換

人材スキル

データ保護

研究者
キャリア

国際競争力への要求

伝統的学術研究データ氾濫

オープンサイエンス ？

デジタル技術学術研究の方法

２つの力のバランスで学術研究の方法は決まる

49

オープンサイエンスのステークホルダー
助成機関

伝統を保つことで、我々はバランスを取ってきたのだ

出版社

大学管理運営

政府
研究者

市民

大学図書館情報基盤センター
50…研究者はもはや、学術研究活動の唯一のプレヤーではない。

3. 研究データ管理への対応
への示唆

51

オープンサイエンスにおける研究データ管理のとらえ方 オープンサイエンスとは
 学術研究活動がデジタルに移行するにあたり、学術をよりオープンに、より有用なものにしようとする動き

 研究データ管理とは
 研究データは、OSの流れのなかの、最もデジタルのものとして抽出しやすい学術成果のうち、論文の次のターゲットとして浮上したもの。
 研究データを管理することにより、研究の透明性・再現性が確保されるとともに、研究データの再利用による、研究の加速、学際領域研究、社会的課題解決、イノベーションなどが図られることが期待される。
52

オープンサイエンスにおける研究データ管理の必要要件
 これまでの研究データ管理
 研究者が、自身または限定された研究グループ内の利用のためにデータを管理。
 専門分野内で理解できれば十分であった。

 オープンサイエンス時代の研究データ管理
 根本的に、第三者が研究データを閲覧・利用することが前提。
 専門分野外の人も含め、研究データを理解・再利用可能なように、説明を付す必要がある。
 再利用されるためには、そもそも研究データが発見可能でなければならない。
FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable)53データ共有の基準としてのFAIR原則
FAIR Data Principles


To be Findable: (見つけられるために)






To be Accessible: (アクセスできるために)






A1. 標準化された通信プロトコルを使って、（メタ）データを識別子（ID）により入手できること。
A1.1 そのプロトコルは公開されており、無料で、実装に制限が無いこと。
A1.2 そのプロトコルは必要な場合は、認証や権限付与の方法を提供できること。
A2. データが利用不可能となったとしても、メタデータにはアクセスできること。

To be Interoperable: (相互運用できるために)

F1. （メタ）データが、グローバルに一意で永続的な識別子（ID）を有すること。
F2. データがメタデータによって十分に記述されていること。
F3. （メタ）データが検索可能なリソースとして、登録もしくはインデックス化されていること。
F4. メタデータが、データの識別子（ID）を明記していること。

I1. （メタ）データの知識表現のため、形式が定まっていて、到達可能であり、共有されていて、広く適用可能な記述言語を使うこと。
I2. （メタ）データがFAIR原則に従う語彙を使っていること。
I3. （メタ）データは、他の（メタ）データへの特定可能な参照情報を含んでいること。

To be Re-usable: (再利用できるために)

R1. メタ（データ）が、正確な関連属性を豊富に持つこと。
R1.1 （メタ）データが、明確でアクセス可能なデータ利用ライセンスと共に公開されていること。
R1.2 （メタ）データが、その来歴と繋がっていること。
R1.3 （メタ）データが、分野ごとのコミュニティの標準を満たすこと。

(出典) FORCE11, “The FAIR Data Principles”
https://www.force11.org/group/fairgroup/fairprinciples(出典) NBDC訳, “データ共有の基準としてのFAIR原則”
https://events.biosciencedbc.jp/article/14

54

研究データ管理における研究機関による支援と管理の必要性
 機関による研究データ管理の支援







データ管理計画の作成支援
データのストレージ提供
データへのメタデータ付与
データの公開・出版
データと研究活動の広報
データの外部提供手続き（機微なデータ） 等

 機関による研究データ管理
 「研究データ10年保存」への対応
 研究者の異動・退職後の対応
 研究不正発生時の対応 等

国内大学では、どこの部署が担当するのが適当？
研究推進部
研究支援部門（URA）
大学図書館
情報基盤センター
広報、アウトリーチ
産学連携室
大学執行部
・・・55

How we classify our tools and services
Data Management Support

Data
ManagementPlanning

Active Data
Infrastructure

DataStewardship

Before research

During research

After researchpurr postcard and poster

データ管理計画（DMP）

共同研究者と利用できるクラウドドライブ
データ出版・公開（DOI）
データ・アーカイブ

２５４２の研究助成申請書のDMP作成支援

パデュー大学

研究担当副学長室、図書館、
57
ITセンターの協力により実現。
57

研究データ管理における図書館員に期待している！

大学図書館員への期待
 データライフサイクルの段階ごとに、多様な処理や手続きが必要となっている。

データ生成
データ
再利用

データ
加工
データ
ライフサイクル

データ
共有

データ
解析
データ保存

 これらは実は、カタロギングをスキルとして有する図書館員が得意と目されている。
 文献資料の次の学術資料として、ぜひ研究データの管理も業務の対象に。
 また学内複数部署との連携もとりもって欲しい。
58

研究データ管理において大学で必要とされる体制（案）

どうせデータ管理するなら、大学の研究力強化につなげたい！

執行部

全学ポリシー、大学戦略
研究公正
担当

研究担当

図書館担当

情報担当

学長

業界団体,全学サービス

ネットワーク

研究推進部

研究支援部門

研究事務
研究公正

研究支援
データ管理

（URA Station）

大学図書館

情報基盤
センター

データ保全
データ公開

情報基盤
ITポリシー

データ保護

キュレー
ション

研究現場

部局事務： 連絡・調整
分野別学会

RA、院生、技術職員、ラボ管理者、実験補助者 等： データ生成・管理

ポリシー策定専門的助言59