데이터 공유

섬네일|데이터를 공유할지 여부와 방법은 종종 연구자에게 달려있다.
**데이터 공유**(data sharing)는 학술 연구에 사용된 데이터를 다른 연구자에게 제공하는 관행이다. 투명성과 개방성이 많은 사람들에게 과학적 방법의 일부로 간주되기 때문에 많은 자금 지원 기관, 연구 기관 및 출판 장소는 데이터 공유에 관한 정책을 가지고 있다.

많은 자금 지원 기관과 과학 저널은 동료 평가 논문의 저자에게 출판된 연구를 이해, 개발 또는 재현하는 데 필요한 모든 보충 정보(미가공 데이터, 통계 방법 또는 소스 코드)를 공유하도록 요구한다. 상당수의 과학 연구는 데이터 공유 요구 사항의 적용을 받지 않으며, 이러한 정책 중 다수는 광범위한 예외를 허용한다. 구속력 있는 요구 사항이 없는 경우 데이터 공유는 과학자 자신의 재량에 달려 있다. 또한 특정 상황에서는 정부와 기관이 독점적 이익, 국가 안보, 주제/환자/피해자 기밀을 보호하기 위해 데이터 공유를 금지하거나 심하게 제한한다. 데이터 공유는 기관과 과학자를 정치적 목적으로 데이터 사용하는 것으로부터 보호하기 위해 제한될 수도 있다.

데이터와 방법은 출판 후 몇 년이 지나서도 저자에게 요청될 수 있다. 데이터 공유를 장려하고 데이터 손실이나 손상을 방지하기 위해 많은 자금 지원 기관과 저널이 데이터 아카이빙 정책을 수립했다. 공개적으로 아카이빙된 데이터에 대한 접근은 통신 및 정보기술의 기술 발전으로 가능해진 과학사의 최근 발전이다. 현대의 빠른 통신을 완전히 활용하려면 각 기여의 상호 인정을 뒷받침하는 기준에 대한 합의가 필요할 수 있다. 긴급 전염병 위협에 대한 보다 효과적인 대응을 위한 데이터의 적시 공유에 대해 인정된 모델에는 국제인플루엔자정보공유기구 이니셔티브에 의해 도입된 데이터 공유 메커니즘이 포함된다.

데이터 공유 및 아카이빙 정책에도 불구하고 데이터 은닉은 여전히 발생한다. 저자는 데이터를 아카이빙하지 않거나 데이터의 일부만 아카이빙할 수 있다. 데이터 아카이빙 실패 그 자체는 데이터 은닉이 아니다. 연구자가 추가 정보를 요청할 때 저자가 제공을 거부하는 경우도 있다. 저자가 이처럼 데이터를 은닉할 경우 과학계의 신뢰를 잃을 위험이 있다. 2022년 연구에서는 데이터가 제공된다는 진술이 포함된 약 3500개의 연구 논문을 식별했지만, 요청하고 데이터를 더 찾아본 결과 94%의 논문에서 데이터가 제공되지 않는다는 사실을 발견했다.

데이터 공유는 또한 소셜 미디어 플랫폼에서 개인 정보를 공유하는 것을 나타낼 수도 있다.

## 미국 정부 정책

### 연방법
2007년 8월 9일, 조지 부시 대통령은 민간 연방 기관들이 기관, 대중 및 정책 입안자 간의 데이터와 연구의 개방적인 교환을 촉진하고 최적화하기 위한 지침, 정책 및 절차를 제공하도록 요구하는 미국 경쟁법 (또는 "기술, 교육 및 과학 분야 우수성 촉진을 위한 미국 기회 창출법")에 서명했다. 섹션 1009를 참조하라.

### NIH 데이터 공유 정책

NIH 연구 데이터 공유 최종 성명은 다음과 같다.

### NSF 보조금 일반 조건 정책

## 연구 진실성 관리국
의학 연구에서의 비행 혐의는 심각한 결과를 초래한다. 미국 보건복지부는 데이터 은닉을 포함한 비행 혐의 조사를 감독하는 사무소를 설립했다. 웹사이트는 임무를 다음과 같이 정의한다.

## 데이터 공유의 이상
일부 연구 기관은 데이터 공유에 대해 특히 강한 의견을 가지고 있다. 스탠퍼드 대학교의 WaveLab은 재현 가능한 연구와 연구를 재현하는 데 필요한 모든 알고리즘 및 소스 코드 공개에 대한 철학을 가지고 있다. "WaveLab과 재현 가능한 연구"라는 논문에서 저자들은 일정 시간이 지난 후 자신들의 연구를 재현하려 할 때 겪었던 문제들을 설명한다. 많은 경우 너무 어려워서 노력을 포기했다. 이러한 경험들이 그들에게 소스 코드 공개의 중요성을 확신시켰다. 이 철학은 다음과 같이 설명된다.
:생각은 이렇다: 과학 출판물에 실린 계산 과학에 대한 기사는 그 자체로 학술 연구가 아니라 단지 학술 연구의 광고일 뿐이다. 실제 학술 연구는 완전한 소프트웨어 개발 환경과 그림을 생성한 완전한 지침 세트이다.

**지구 데이터 관측 네트워크** (DataONE)와 데이터 보존회는 연구 과학자들 사이의 데이터 공유를 장려하고 촉진하며 메타분석을 더 잘 지원하기 위해 미국 국립과학재단의 지원을 받는 프로젝트이다. 환경 과학 분야에서 연구 공동체는 분야 내외의 지식 통합을 포함하는 주요 과학적 발전이 데이터 공유의 기술적 장벽뿐만 아니라 역사적으로 뿌리 깊은 제도적 및 사회학적 장벽도 극복해야 할 것이라는 점을 인식하고 있다. 국립노화연구소 소장인 리처드 J. 호데스 박사는 "연구자들이 데이터를 질투심에 사로잡혀 지키던 옛 모델은 더 이상 적용되지 않는다"고 말했다.

납세자 접근 연합은 정부 지원 연구에 대한 개방형 접근을 지지하는 단체들의 모임이다. 이 단체는 개방형 접근이 중요한 이유를 설명하는 "원칙 성명서"를 발표했다. 또한 많은 국제 공공 접근 정책들을 나열하고 있다. 이는 건강 비상사태에 효과적으로 대응하기 위한 필수 정보의 적시 통신에서 특히 그러하다. 공개 도메인 아카이브는 주로 공식 출판 후 데이터를 예치하는 데 활용되었지만, 에볼라와 지카 발생과 같은 건강 비상사태 동안 신속한 데이터 공유를 장려하는 데 실패했다. 인플루엔자로부터의 신흥 위협에 대처하기 위해 국제인플루엔자정보공유기구 이니셔티브가 채택한 것과 같이, 데이터를 생성하는 사람들의 이해관계를 인정하면서도 연구 및 실제 적용을 위해 데이터(출판 전)에 대한 자유롭고 방해받지 않는 접근 및 사용을 허용하는 보다 명확하게 정의된 원칙이 필요하다.

## 국제 정책
* 오스트레일리아
* 오스트리아
* 유럽 — 유럽 공동체 위원회
* 독일
* 영국
* '오믹 데이터 공유 — 주요 과학 자금 지원 기관 정책 목록 FAIRsharing.org 데이터 정책 카탈로그
* 인도 -국가 데이터 공유 및 접근성 정책 – 인도 정부

## 학계의 데이터 공유 문제

### 유전학
유전학 분야에서 데이터 은닉이 너무나 흔해져서 매사추세츠 종합병원의 연구자들이 이 주제에 대한 저널 논문을 발표했다. 이 연구는 "데이터 접근이 거부되었기 때문에 유전학자들의 28%가 출판된 연구를 확인할 수 없었다고 보고했다"는 것을 발견했다.

### 심리학
2006년 연구에서 미국 심리학회 (APA) 경험적 논문의 저자 141명 중 103명(73%)이 6개월 동안 자신의 데이터를 제공하지 않은 것으로 관찰되었다. 2015년에 발표된 후속 연구에서는 APA 저널 논문 저자 394명 중 246명(62%)이 요청 시 자신의 데이터를 공유하지 않은 것으로 나타났다.

### 고고학
2018년 연구는 2017년 2월부터 5월까지 고고학 과학 저널에 출판된 48개 기사의 무작위 표본에 대한 연구를 보고했는데, 18개 논문(53%)에서 공개적으로 사용 가능한 원시 데이터를 발견했으며, 구성 및 연대 측정 데이터가 가장 자주 공유되는 유형이었다. 이 연구는 또한 2009년에서 2015년 사이에 출판된 석기 유물 실험에 대한 기사 저자들에게 출판물과 관련된 데이터를 요청하기 위해 이메일을 보냈다. 23개 기사의 저자들에게 연락하여 15개의 답변을 받았고, 응답률은 70%였다. 데이터 파일이 포함된 5개의 답변을 받았고, 전체 공유율은 20%였다.

### 훈련 중인 과학자
훈련 중인 과학자들을 대상으로 한 연구는 많은 사람들이 이미 데이터 은닉을 경험했음을 나타냈다. 이 연구는 미래 세대의 과학자들이 확립된 관행을 따르지 않을 것이라는 우려를 낳았다.

## 다른 분야의 다른 접근 방식
데이터 공유 요구 사항은 물리 과학보다 의학 및 생물 과학 분야의 기관, 자금 지원 기관 및 출판 기관에서 더 일반적으로 부과된다. 데이터가 전혀 공유되어야 하는지, 누구와 공유되어야 하는지, 누가 데이터 공유 비용을 부담해야 하는지에 대해 요구 사항은 크게 다르다.

NIH 및 NSF와 같은 자금 지원 기관은 더 큰 데이터 공유를 요구하는 경향이 있지만, 이러한 요구 사항조차 환자 기밀 유지, 데이터 공유에 발생하는 비용, 요청의 합법성이라는 우려를 인정하는 경향이 있다. 독점적 이해관계와 국가 안보 이해관계(국방 및 법 집행)를 가진 민간 이익 및 공공 기관은 종종 비공개 계약을 통해 데이터 및 방법 공유를 장려하지 않는다.

데이터 공유는 참여형 모니터링 이니셔티브에서 특정 문제를 제기한다. 예를 들어, 산림 공동체가 지역 사회 및 환경 조건에 대한 데이터를 수집하는 경우이다. 이 경우 데이터 공유 프로토콜 개발에 대한 권리 기반 접근 방식은 자유롭고 사전 고지된 동의 원칙을 기반으로 할 수 있으며, 데이터를 생성한 사람들과 데이터 공유로 인해 잠재적으로 영향을 받는 사람들의 권리 보호를 우선시한다.

## 같이 보기
* 데이터 아카이브
* 데이터 확산
* 데이터 프라이버시
* 데이터 출판
* 데이터 인용
* FAIR 데이터
* 파일 공유
* 정보 공유
* 지식 공유
* 공공 데이터
* 연구 데이터 저장소 등록

## 각주

## 문헌
 — 자연 과학 분야의 국제 데이터 교환에 대해 논한다.

## 외부 링크
* "[이기적인 유전자](http://sciencecareers.sciencemag.org/career_development/previous_issues/articles/1680/the_selfish_gene_data_sharing_and_withholding_in_academic_genetics/(parent)/158) : 학술 유전학에서 데이터 공유 및 은닉" by 에릭 캠벨과 데이비드 블루멘탈, 2002년 5월 31일 발행.
* 데이터 공유 및 데이터 아카이빙 ― 미국 심리학회
* 디지털 연구 데이터의 공개 도메인

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