国内外科学数据出版理论研究述评(2)

　　2.2对科学数据出版可能带来不利影响的担忧

　　就当前的出版实践和评价体系而言，科学数据出版给科学研究本身以及科研人员带来的价值具有一定的隐性和长期性，当下较难立现。与此同时，对数据的不恰当挖掘容易带来虚假发现，公开获取科学数据可能给非科研人员甚至持有商业利益之心的机构带来便利，数据存储在何处以及数据公开可能带来隐私丧失，这些都是进行科学数据出版面临的问题，也因此带来了多方担忧[19]。Lindenmayer等[20]提出在生物学领域，数据的易获得性给濒危物种保护领域带来诸如信息泄露、助长非法行为等问题，因此对生物学领域数据的出版应当谨慎。在能源领域，伦理和安全性的考虑、违背意愿的对外开放、额外的工作负担、机构或者个人的惰性都是科学数据出版面临的阻力[21]。欧洲科学开放云遭到来自产业界的质疑和抗拒，是因为数据的出版可能给企业带来损失。科学数据出版牵涉多方利益和隐私，因此，当前存在担忧科学数据出版甚至不支持科学数据出版的观点。

　　3科学数据出版的主体与客体

　　3.1多主体参与和合作

　　科学数据出版受到了出版界、图情界以及自然科学研究等领域的广泛关注，科学数据开放涉及政府、图书馆、出版社、数据中心、大学、企业、联盟、科研人员和社会公众等的利益[22]。从OA到科学数据共享与管理，再到科学数据出版，国际科研资助机构、学术出版商、数据中心等一直是主要推动者。国际科学理事会(InternationalCouncilforScience，ICSU)、联合国教科文组织(UnitedNationsEducational，ScientificandCulturalOrganization，UNESCO)、欧盟等科研机构、科研资助机构在利益均衡中选择推动科学数据出版，传统学术出版行业如数据库、期刊等也纷纷加入数据出版的大军。

　　在实践领域，无论采取何种形式开展科学数据出版，当前科学数据出版的主体主要包含学术出版商、科研机构、数据中心和图书馆等。诸多出版商如Nature出版集团等创办了数据期刊，支持数据论文出版。全球生物多样性机构(GlobalBiodiversityInformationFacility，GBIF)的数据出版框架工作组与Pensoft集团合作开展科学数据出版实践探索。诸多学科领域期刊对科学数据出版持积极态度，如化学领域期刊通过政策约束和激励科学数据出版[23]。科学数据联盟(ResearchDataAlliance，RDA)自成立以来，一直致力于科学数据共享问题的研究，近几年则从技术标准、基础设施等方面不断推动科学数据出版[24]。RDA的数据出版服务工作组(PublishingDataServicesWorkingGroup，PDS-WG)与OpenAIRE合作开发数据与文献互联服务，在技术上实现了数据与相关文献的互联，以保证科学数据实现真正意义上的共享[25]。科研资助机构如美国自然科学基金会(NationalScienceFoundation，NSF)等通过政策约束，推动科研机构和科研人员以不同形式进行科学数据的开放共享。图书馆为了适应并赶上学术交流体系的变化而逐步转变成科学数据的“牧羊人”[26]。陈秀娟等[27]对图书馆开展特定学科领域的科学数据发表服务进行分析。图书馆特别是学术图书馆，已经在科学数据管理和出版中发挥了一定作用，而科学数据出版实践需要图书馆员进一步发挥其技能优势[28]。科学数据出版涉及多个主体，不同主体在实践中并非各自为战，而是寻求合作，共同探索并推动科学数据出版发展。

　　3.2对科学数据出版客体的探讨

　　有些学者将科学数据作为出版客体[12]，Borgman[29]援引美国国家科学院(NationalAcademiesofScience)的提法，认为数据是描述对象、思想、条件、情况或其他因素的事实、数字、字母和符号。政策制定者、学术出版商等利益相关者对数据的定义通常较为宽泛。Elsevier将科学数据广泛地定义为用以验证发现的观察或者实验结果。欧洲水平线2020计划(Horizon2020)则将数据定义为被收集并作为推理、讨论和计算依据的信息，特别是事实或者数字[30]。Liu[31]认为数据出版的原则在于元数据、实体数据、数据论文的关联一体出版、保存和共享，即认为数据出版的客体包括元数据、实体数据和数据论文。张小强等[3]认为数据出版既包括数据的发布，又包含数据相关信息的出版，即科学数据出版的客体为数据及其相关信息。由此可见，研究者通常将科学数据、科学数据集以及元数据等相关信息作为科学数据出版的客体。

　　4科学数据出版模式的归纳与分析

　　4.1多种数据出版模式的总结

　　当前对科学数据出版模式的研究主要从不同主体所承担的责任和角色以及科学数据出版的形式等视角展开。张小强等[3]从出版主体出发，构建出版机构控制模式、非出版机构独立控制模式、混合模式和二次出版模式。Lawrence等[7]提出独立数据出版、代理数据出版、附录数据、期刊驱动的数据存档、复合出版5种模式。张丽丽[32]基于Lawrence的观点，提出作为科研附属产物出版、独立出版、数据中心的数据出版3种模式。张静蓓等[33]将科学数据出版模式归纳为数据论文、数据独立出版、合作出版和期刊自行出版。梁子裕[16]认为数据论文出版、数据独立出版、数据合作出版是国外科学数据出版比较有代表性的3种模式。黄国彬等[34]根据科学数据产生的情形，归纳了科学数据集成出版和独立出版2种模式，不同模式在数据集描述方式、质量审核方式与出版费用等方面存在较大差异。当前对科学数据出版模式的归纳，从不同视角相互补充，使之既有传统出版的特色，也有科学数据出版的独立特征。

　　4.2具体模式和典型案例分析

　　李红星等[35]专门研究了数据中心与传统学术期刊联合开展科学数据出版的模式。马瀚青等[36]则对期刊编辑部与数据中心联合出版数据论文的模式和流程进行分析，该模式以期刊编辑部为主体，与数据中心联合开展数据论文出版。学术论文与科学数据集成出版模式通常体现为数据存储在数据仓储中，通过数据描述符或引用与论文关联集成、基于数据仓储平台集成出版和以数据期刊方式出版数据3种形式[37]。而数据期刊出版模式包括以数据论文为特征的数据期刊、以整合出版为特征的数据期刊和以数据作为补充资料的数据期刊3种模式[38]。高雅等[39]认为ENCODE项目通过对DNA领域数据的出版，集成科学数据挖掘与重用，并实现功能的工具化处理，从而提升用户利用数据的程度和效果，是科学数据出版的创新模式。对科学数据出版模式的宏观总结、对具体模式和典型案例的分析，都为科学数据出版实践提供了具有一定可行性的参考。

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