学术期刊数据政策及相关研究
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摘 要：在数据密集型科学研究范式下，数据开放获取变得日益重要。学术期刊是学术交流的重要载体之一，其数据政策直接影响科学研究的可重现性。文章分析了当前学术期刊制定实施的主体、客体与主要内容，并分别从传统期刊、新兴数据期刊进行了说明，分析了期刊数据政策实施的效果情况，以期为我国期刊制定数据政策提供参考。
关键词：学术期刊;数据政策;数据期刊;数据论文;数据出版
中图分类号： G237.9;G255.7 文献标识码： A DOI： 10.11968/tsyqb.1003-6938.2015100
Data Policy and Related Research of Academic Journals
Abstract Under the paradigm of data intensive scientific research， data sharing becomes more important. Academic journal is one of the important ways of scientific communication， and its data policies directly affect the reproducibility of scientific research. This paper analyzes the main body， objects and contents of the current academic journals data policies， and analyzes the effect of the implementation of the data policy besides traditional journals and new data journals， and analyzes the effect of the implementation of the data policy.
Key words academic journal; data policy; data journal; data paper; data publication
1 引言
2007年，计算机图灵奖得主Jim Gray提出了以协同化、网络化与数据驱动为其主要特征的科学研究第四范式――数据密集型科学研究[1]，此后，学术界对数据开放共享的需求日益强烈，全球范围内广泛兴起开放数据运动，以增加数据资源的可获得性与可用性。在这种背景下，科学研究过程当中的科研资助机构、出版商与期刊、数据中心等各个利益相关者都制定了相关政策来保障和促进数据共享。例如在国际组织与机构方面，经济合作与发展组织（OECD）2007年颁布的《公共资助科学数据开放获取的原则和指南》提出开放数据的13条原则和指导方针[2];在科研资助机构方面，美国国家科学基金会（NSF）于2010年1月的项目管理指南规定：从2011年1月18日开始，所有提交到NSF的项目申请书必须包含一份不超过两页的“数据管理计划”附件，该计划应详细描述申请者如何管理和传播研究项目所产生的数据，包括数据类型、数据标准、数据获取与共享政策、数据存档与保存计划[3];在数据仓储与数据中心方面，Dryad对数据存储、数据利用、数据引用、数据发现等都有具体的规定[4];在学术期刊方面，期刊PLoS One自2008年就有了数据共享的政策：要求支撑的数据应该存储在一个开放获取的机构仓储中，作为已的支持文件[5]，在线出版的开放获取数据期刊Scientific Data制定了数据提交规范、质量规范和相关权益规范等方面的政策[6]。
学术期刊作为支持学术交流的重要载体，其数据政策对于促进数据共享、推进数据最大化使用、实现科研过程的可重现有非常重要的作用，本文对Web of Science、ScienceDirect、Wiley Online Library、Google Scholart和中国知网、万方数据平台、维普期刊网等中外文资源中的有关学术期刊数据政策方面的研究论文、学术报告和网络文章进行了系统检索、梳理、分析、归纳和总结，从学术期刊的数据政策制定与实施、数据政策模板、数据政策实施效果以及对我国学术期刊政策制定的启示等方面进行了研究与分析。
2 学术期刊数据政策的制定与实施
2.1 学术期刊数据政策的主体、客体与内容
2.1.1 数据政策制定的主体
当前，主要的国际科学技术与工程以及医学领域的学术期刊都已经制定了与数据开放、数据共享和数据利用相关的政策，王卷乐等[6]指出当前国际上要求提交数据的期刊包括The American Naturalist、Biological Journal of the Linnean Society、BMJ（British Medical Journal）、Genetics、Journal of Fish and Wildlife Management、PLOS、Science、Systematic Biology、ZooKeys等基本覆盖了科学研究的各个领域。实际上，绝大多数的STM期刊都要求作者提交数据，特别是一些权威期刊将数据开放与共享作为的前提，例如：The Lancet要求实证研究的作者在时，作为出版的条件，必须提交数据、协议、计算机代码、相关文件的电子副本到该期刊的在线数据归档中心;2005年，the American Economic Review强制性政策，要求作者提交相关数据以提升研究结果的准确性;Nature和Science也有要求作者将使用的数据和代码公开的政策要求。一些经济学、社会学领域的期刊也有类似的政策，学者Zenk-M・ltgen和Lepthien并就社会学领域期刊制定数据政策的情况进行了分析[7]。
2.1.2 数据政策制定的客体
数据指“定性或定量的陈述或数字（或假定为）事实。数据可能是原始数据（例如，直接从测量得到的数据），或衍生的原始数据，但他们尚未分析或解释，只是进行了计算”。[8]
在期刊制定数据政策的客体范围方面，数据共享政策范围不仅包括软件、视频、地理地质图、本体、Web内容、数据模型以及文章研究结果背后的补充材料[9]，在一些特定科学领域，还包括特定的研究材料，例如分子晶体结构文件、细胞、动物模型、DNA工具、试剂等。
在期刊制定数据政策针对的数据类型方面，学术期刊的数据政策主要针对三类数据：integral数据，这类数据直接支持本文的观点和结论;supplementary材料，这类数据增强文章的论点; Related Content相关内容，这是单独的内容，作者可能希望将论文与它们联系起来，但这些数据不由期刊管理[10]。
2.1.3 数据政策的内容
目前国际权威出版商&学术期刊大多制定了数据政策，其政策内容主要包括：
（1）要求数据开放共享。例如2010年，Evolution期刊要求在进化和生态学期刊上发表文章中使用的数据存放在可公开访问的数字档案中心，从2011年1月1日开始所有发表的论文都开始执行这一规定[11]。BioMed Central出版社目前出版200多种期刊，其数据政策要求：所有研究文章都可以免费访问、重复使用和再次传播;在研究中与研究结果直接相关的数据必须开放共享。
（2）对数据提交方式、内容、范围、时间点的规定。例如BMJ自2009年以来就鼓励作者共享他们的数据，并要求在BMJ上必须将数据集在Dryad（http：//）资料库。BMJ期刊现在又要求作者签署数据共享声明，解释他们论文中的数据可以向谁，以怎样的方式共享。范围包括附件材料和完整的数据集。共享包括在得到请求时进行共享、在线通过密码进行共享或者公布在网站上进行共享。从2013年1月1日开始，药物和医疗设备试验数据将被视为出版物，作者须承诺在合理要求情况下，这些匿名病人的数据是可用的，这一政策适用于在报道目前使用的一种或多种药物或医疗器械研制进展时使用的数据，而不管这个试验是否由谁资助[12]。Nature集团更是将数据提交作为出版的条件之一，要求作者必须提交研究中相应的数据，并且要经过编辑审查和同行评议[13]。
（3）数据期刊政策的变化。许多期刊不堪忍受维护数据的成本和负担，转而要求将数据提交给相应的公共数据仓储和领域数据仓储，例如：神经科学杂志Neuroscience最初要求作者将相关数据直接提交给编辑部，而在2010年秋天宣布将停止保存和同行评审论文的补充材料，不再要求作者提交新的手稿时提交任何额外的材料[14];实验医学杂志The Journal of Experimental Medicine（JEM）由于补充材料数量增长，从2011年起只接受“必要”的补充表格和数字。
2.2 传统学术期刊的数据政策
2.2.1 数据政策的实施
（1）科技期刊数据政策制定与实施情况：早在20世纪90年代中期，McCain[15]在调查了850种期刊后发现只有132种有相关的数据政策。Shriger等[16]在2006年对医学领域期刊的调查发现期刊很少有数据共享实施指南。Stodden[17]分析了ISI数据库中Statistics & Probability、Multidisciplinary Science、Mathematical & Computational Biology领域以及Nature Genetics、Cell、Lancet、Nature Physics、Materials Science and Engineering Reports等共计170种科技期刊在2011年6月到2012年6月的数据政策（数据共享政策、代码共享政策、附件材料政策）等。Sturges等[18]于2014年对400多种期刊的数据政策情况进行了调研，包括什么方式、什么时间、向哪里提交数据、数据的可获得性、数据类型、数据一致性以及数据政策执行情况等，并对出版商、基金项目资助机构、数据服务管理者、图书馆员、研究管理者等利益相关者进行访谈，调查其对数据共享的态度。加利福尼亚的斯坦福大学的流行病学家John Ioannidis领导的团队，2009年查看了发表在50种生物医学期刊上的500篇文章，发现351篇论文涵盖数据可用性的政策，但59%的人不认可这一政策，只有47篇论文在线存放完整的原始数据[19]。
（2）社会科学领域期刊数据政策制定与实施情况：Gherghina和Katsanidou[20]分析了政治科学中具有代表性的120种政治科学期刊的研究数据政策（根据2010汤姆森路透社会科学引文索引），发现18种（15%）期刊采用数据可用性政策（明确期望作者分享数据）和7种（5.8%）期刊计划采用这一政策。Wolfgang和Greta[7]对汤森路透集团SSCI数据库中的140种社会学期刊的数据管理政策进行了网站调研和分析，发现7种期刊（5%）有清晰的数据政策，94种期刊（67.1%）的出版商会提供一个通用的政策，并使用影响因子、语种、每年期数和期刊年龄四个特性分析了期刊特性和数据政策之间的相关性。
2.2.2 数据政策的强度
学者Piwowar和Chapman发表了一系列的重要论文[21-25]来分析期刊数据政策的强度，将政策分为三类：没有提及分享基因表达微阵列数据，要求共享基因表达微阵列数据的弱建议，强烈要求分享基因表达微阵列数据。他们使用汤森路透的期刊引证报告（JCR）发表的“基因表达微阵列数据”文章的期刊并提取期刊影响因子、分支学科类别和出版机构、是否开放获取（出版模式）。对照每个期刊的作者指南，检查它们任何提及数据共享的内容。发现有18个（26%）政策为弱（即非强迫性，仅要求或建议数据共享），有24个（34%）政策为强（即在出版之前要提交一个提交数据后的数据库检索号），期刊影响因子、期刊出版商（非商业期刊出版商）和开放存取（积极模式）与微阵列数据共享政策存在统计学上相关，在弱和强的数据共享政策之间没有发现多变量关联。
2.2.3 数据政策研究项目
作为The Journal Research Data Project研究项目，Sturges等[26]基于汤森路透2011年期刊引证报告选择了前200名高被引期刊（高影响力的期刊），后200后低被引期刊（低影响力期刊），分析了作者或编辑政策声明中的政策，并对政策内容、政策强度等进行了分析。
2011年，European Data Watch Extended（EDaWaX）项目进行了约141种经济学术期刊数据可用性策略的评价研究[27]，发现82%的数据政策是强制性的（Mandatory），65.5%的期刊数据政策要求作者提供数据说明和提交如何使用数据的文件（Documentation），51.7%的期刊数据政策需要提交计算代码（数据清洗或分析的语法），62%的期刊数据政策需要提交作者写的程序，90%的数据可用性政策要求作者发表之前提供数据（Point in time），超过72%的期刊提供了这种可能性分析数据政策豁免（Exemption），在28种有豁免政策的期刊中超过60%的期刊有相应的规则，有2种期刊有开放数据格式（Open formats）的建议，大多数期刊没有要求作者提供软件版本和计算使用的操作系统这些细节，11种期刊（7.8%）有重复结果部分的相关政策（replication policy）。研究还发现，有数据可用性政策期刊已经比没有这样政策的期刊的影响因子高。此外，作者指出American Economic Review数据可用性政策是可以代表这一领域其他期刊重用数据政策的最佳实践。EDaWaX建议需要的数据可用性政策应该是：①期刊数据政策应规定共享数据是强制性的;②必须提供对原始数据进行计算的必要说明;③在发表文章之前，必须将数据文件交给期刊编辑;④所有提交的文件必须公开使用，除非它们包含敏感数据;⑤期刊的数据政策应该包含用于复制研究方法方面的程序;⑥期刊应该包含一个复制的部分，包括复制失败的结果，这将鼓励作者提供优质的，有据可查的数据;⑦数据应以开放格式提交，最好是ASCII格式，便于保存和互操作性;⑧应该提供用于分析数据的操作系统和软件的版本。
2.3 新型数据期刊的数据政策
为了使数据作为“一流的研究成果”，并保证其是可用、同行评审、可被引用、容易被发现、可重复使用。Callaghan等[28]提出数据出版的概念，提倡学术出版商开发新格式的文章，即数据论文。数据论文用来描述数据集，提供在什么地方、为什么、如何提供数据等信息的文章。数据由此产生数据期刊，即与科学数据相关的期刊，因此，几乎所有的数据期刊都天然地有相关的数据政策，且都比较详细。
2.3.1 数据集描述
期刊提供给作者自己的一套指令、指南和模板，说明被接受论文的类型以及数据论文的结构与格式。论文内容的指南和模板包含两类规则和信息：传统学术交流相关信息和数据集的特定信息。数据论文要遵循一定的数据标准、计算机可读、可检索，而且要求所提交的数据论文应当对数据进行结构化和规范化描述，以便能够产生更多的可引用、可发现、可解释、可重用和可再生的科学数据，其中手稿需要包含标题、摘要、方法、数据记录、技术验证、用法说明、图、表等要素，而且各要素有相应的格式要求，如字符长度和图表数量。
2.3.2 促进数据可用
期刊应提出一个数据集存放“推荐的可信数据库”或“合格数据库”的列表，这些仓储满足以下基本要求：①他们必须获得认证（Accredited），是国际或机构公认的;②他们必须保证数据集永久访问和长期可用性;③数据仓储库中的数据集必须有一个独特的数字对象标识符（如DOI），这个标识符必须包括在相关的数据论文中;④仓储库中的数据集必须是免费提供的。在大多数情况下，数据期刊编辑更喜欢依靠第三方数据仓储供应商。例如，《Ecology》期刊要求数据集存储在生态档案中心（美国生态学会出版期刊相关材料的数据仓储），《GigaScience》期刊推荐数据存储在GigaDB数据仓储。
2.3.3 支持数据引用
数据期刊一般应有专门对数据可用性与使用情况进行声明的政策。根据DCC[29]以及DataCite[30]建议，通常期刊要求使用数据集情况包含在本文的参考文献列表。期刊还发展了作者在参考数据时使用的格式（例如，BMC期刊）。期刊政策内容包括关于数据唯一标识符的使用，几乎所有数据期刊都推动唯一标识符的使用，期刊推荐数据仓储为存放的数据集分配DOI。
2.3.4 保证数据质量
大多数数据期刊采用常规封闭的同行评审，出版前进行匿名、私人的同行评审。一些期刊采用开放评审促进公正和客观性、减少出版时间，例如期刊《Earth System Science Data》和《F1000 Research》。其中，期刊《Earth System Science Data》使用一个两阶段方法，数据论文提交后，手稿在网上公布，作者公开回复和评论作为同行评议，从而产生一个修改稿，如果编辑批准，最后发表在期刊上。数据同行评审包括五类标准[31]：①文稿质量：评估稿件撰写的标准，要求论述清晰、体系完整;②数据论文和数据集之间的一致性用于评估的数据论文的内容有效性，作为评估数据集的一种手段;③数据质量：评估导致该数据集产生方法的标准;④数据可重用性：评估数据集的实际可重用性;⑤效用和数据贡献：评估数据集的潜在价值标准。
3 学术期刊的数据政策模板
3.1 联合数据存档政策
Dryad[4]于2011年提出了联合数据存档政策（Joint Data Archiving Policy，JDAP），许多领域学科的优秀期刊都开始认可并采纳该项政策，并把它作为期刊政策模型，如Molecular Ecology、Evolutionary Applications、Journal of Heredity等。JDAP政策要求作为出版条件，支持论文结论的数据必须存储在合适的公共仓储库中。数据是科学研究的重要产出，应当被长久保存，以便用于后续研究。作者可以选择将数据与论文同时出版，或者选择论文出版后延期再公开相关数据。特别情况下要与期刊编辑协商，并要注重相关数据隐私保护问题。
3.2 数据政策模型框架
为方便学术期刊制定和审查数据政策，JISC资助诺丁汉大学Centre for Research Communications（CRC）中心的the Journal Research Data （JoRD）项目提出了期刊研究数据政策模型框架（Journal Research Data Policy Model Framework）[29]，其主要内容包括：数据共享好处的描述;所包含或与文章相关的数据类型;数据的格式;数据相关的说明，例如数据引用和其他元数据;数据的数量限制;不同数据类型的数据如何保存;数据可用性以及如何访问数据;在出版过程中提供数据的时间;数据是否应该公开、免费获得或受其他限制;向作者提出的数据重用的任何条款或条件;是否允许数据政策的特例存在;遵守该政策的方法及如何控制;向作者关于不遵守政策后果的声明;对于其他研究人员没有遵从数据政策的投诉处理程序。
3.3 数据政策分析框架
我国学者吴蓉等[5]根据实用主义方法论建立了包括数据提交规范、数据审查及存储方式、数据权益管理等在内的学术期刊数据政策分析框架，以PLOS、Science、Nature为例对学术期刊的数据政策进行分析，研究结果显示：学术期刊应制定数据提交政策（包括提交数据的强制性措施、提交数据的类型、提交数据的格式和方式）、数据审查及存储政策（包括数据的开放时间和范围、数据审查及可评审可查验的位置、对学术论文的支持作用）与数据权益政策（包含数据的著作归署权、数据的使用许可、数据的隐私保护及权利要求、作者的科学道德声明等）。
4 学术期刊的数据政策实施效果
4.1 作者遵守数据政策的态度
对于论文作者来讲，可能对将数据开放共享存在不同的态度。Rathi等[32]给发表在6大医学期刊的683位通讯作者发电子邮件，大约317人回应，他们认为，应当要求通过数据仓储进行数据共享，数据共享应该能响应个人的数据请求，许多期刊有相关的数据政策要求时提交数据，但有些发表文章的作者有意识地不将其数据存储到相应的数据仓储，在相关请求的情况下也拒绝提供这些数据。Noor等[33]研究分析了6个有明确数据政策的期刊（Evolution、Molecular Biology and Evolution、Nature、PLoS Biology、Proceedings of the National Academy of Sciences USA、Science），发现它们的作者在时，没有提交DNA序列数据到基因库，因此建议作者需要有一个月的缓冲期，超过这个缓冲期后，如果没有提交数据到基因库，那么出版物将会从期刊网站移除，直到将数据提交后才考虑发表相关论文。
4.2 作者遵守数据政策的行为
有迹象表明，研究人员数据共享的行为与期刊数据政策要求不一致[34-35]。Vines等[36]开展了期刊数据共享政策的一个实证研究，选择2011～2012年间引用“structure”数据集的期刊，检验推荐数据存档（Recommend data archiving）政策期刊在作者需求数据的情况下是否提供数据，作者在三周时间内三次向BMC Evolutionary Biology和PLoS One期刊作者发邮件索取数据，平均回收率为59%，时间为平均7.7天。而Wicherts等[37]在6个月只收到141心理学论文作者中26%的请求数据，Savag和Vickers[38]只收到PLoS Medicine和PLoS Clinical Trials临床试验数据集请求的十分之一。Leberg和Neigel[39]给30篇论文作者发电子邮件，要求其提供他们的序列数据集，但只收到其中一个作者的数据。可以看出，期刊数据政策的强度有待提高，作者出于竞争性的目的，延缓或拒绝提交数据，另外，数据安全、数据滥用等因素也客观上影响了他们提交数据的意愿。
4.3 数据政策影响
数据的开放和重复使用不仅提高了数据的利用效率，促进了科研过程的可重现性，而且在一定程度上促进了相应期刊论文的曝光率，提升了相关论文被引用的几率。Piwowar[24]和Chapman[25]研究发现：数据共享政策与该领域数据共享的流行程度正相关，特别是他们发现，在线可用微阵列数据的期刊影响因子比其他期刊的影响因子要高;当研究成果发表在高影响力期刊和研究成果的第一位或最后一位作者具有高水平职业经历和影响力时，他们更有可能共享他们的原始数据;在期刊具有提交数据检索号作为论文出版政策要求时，研究者更有可能共享他们的数据。
5 结语
当前，我国学术期刊在数据政策制定方面进展缓慢，制定数据政策的期刊数量较少，且以鼓励性政策为主，不同学科期刊对数据政策的重视不一样，国际影响力高的期刊更重视数据政策[40]。在大数据时代，针对我国学术期刊的数据政策现状，我们须借鉴国际经验，加紧制定学术期刊数据政策，促使作者积极开放科学数据特别是直接支持中研究结果的数据。我国的学术期刊数据在开放数据的实施过程中，可以将数据提交作为的强制条件，参照国外期刊的“最小数据集”类型提交数据，选择适宜各学科领域数据知识库存储的数据格式，将数据存储到相应的专门存储位置，明确数据使用对象和开放范围限制，要求提供的数据能支持论文结论[5]。
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