DOI:10.16353/j.cnki.1000.7490.2016.05.026

● 屈寶強，王凱（中國科學技術信息研究所，北京 100038）

科學數據引用現狀和研究進展*

摘    要:科研人員在發(fā)表科研成果時對科學數據有意識、正確、有效地引用是保證數據創(chuàng)建者知識產權的重要途徑之一?？茖W數據引用可以幫助追蹤數據使用狀況、建立數據定位或參考機制、開展數據計量和評價。本研究對科學數據引用的內涵與功能、數據引用實踐、已有引用格式進行分析，并通過文獻調研總結科學數據引用各利益相關者對其的態(tài)度，分析當前基于引用的數據發(fā)現和評價研究狀況，最后建議今后就科學數據利用中的權益分配、數據引用標準研制、數據引用實現方式、數據計量等幾方面進行深入研究。

關鍵詞:科學數據；數據引用；數據評價；研究進展

Abstract:

Data citation is one of the important ways to protect the intellectual property of scientific data creators when the researcher spublishing the research resultsScientific data citation can help track the use of data, establish a data positioning or reference system, carry out data measurement and evaluation.This paper focuses on the content and function of scientific data citation, the practice of data citation, and the existing data citation format.The paper also sums up the attitude of the stakeholders of scientific data citation, and analyzes the research progress of data discovery and evaluation research based on the data citation system.Finally, the paper points out some key research areas such as scientific data rights distribution, the development of data citation standards, and data scientometrics.

Keywords:scientific data; data citation; data evaluation；research progress

*本文為國家社會科學基金項目“科學數據引用的實現機制”（項目編號：15BTQ053）和中央級公益性科研院所基本科研業(yè)務專項“科學數據出版模式研究”（項目編號：YY2015-09）的成果之一。

1  科學數據及其引用

    科學數據是人類社會科技活動所產生的基本數據、資料以及按照不同需求而系統(tǒng)加工的數據產品和相關信息。科學數據包括觀測數據、考查數據、實驗數據、統(tǒng)計數據等?？茖W數據不僅是科研活動過程中的資源，也是科研活動的重要成果之一。在科學研究的過程中，相同專業(yè)/領域的科研工作者，或者初始研究者需要參考前人科技活動的研究成果、過程數據、實驗方法、筆記等，同時也需要對其引用或者參考前人研究成果的行為進行規(guī)范。

    客觀上，科研活動中存在著對科學數據的引用情況，科學界長期以來希望在發(fā)表相關科研成果時對科學數據進行引用，同時根據科學數據被引用次數來衡量和評價科學數據價值。早在1979年，S.A.Dodd 發(fā)表文章提出引用數值數據文件的指導方針方面的建議，提出應通過提供充分和適當的參考書目，從而可以很容易地確定特定數據文件的可用性”［1］。隨后，1982年H.D.White指出：“社會科學學者們應該在他們的著作中，引用他們所使用的那些數據文件，并以區(qū)別于正文的規(guī)范化參考格式列出，正如他們引用書籍、論文與報告一樣”［2］。近年來，隨著科研模式逐漸趨向于數據密集型，在傳統(tǒng)的出版物例如期刊文章、書籍以及會議記錄中增加引用所使用的數據集也變得更為重要［3］。

    科學數據引用是指類似于研究人員通常為印本資源提供書目參考的方式提供數據參考的做法。也有學者指出數據引用就是在出版的論文的參考文獻列表中包含了導致給定研究結果的數據資源的正式引用［4］。

    科學數據引用的好處包括：①正式的引用是對科學家收集和整理數據工作的認可。②允許學術文章直接鏈接到他們的基礎數據，數據中心管理員可以追蹤數據的使用，獲得服務收益，并且為設計更好服務提供基礎。③幫助加速科學進程，通過緊密聯系數據和文獻，使得二者發(fā)現和利用的方法相通［4-7］。

    數據引用的突出優(yōu)勢表現在以下3個方面：①數據引用通常作為一個數據定位或參考機制，可以通過其直接而明確地鏈接到所使用的精確數據。②能夠增加數據生產者和數據中心的認可度。與期刊引文率類似，數據引用情況亦可以作為評價數據提供者和數據中心認可度的依據，為數據之后的使用提供一定的參考，并追蹤數據的影響，減小數據被剽竊的風險。③提高科學再現性及數據透明性，利于科學研究過程的驗證。通過數據引用獲取研究過程的原始數據集，按照研究過程進行實施，可以重現研究過程，驗證科學研究的結果［8-9］。

    目前有許多致力于數據引用的相關國際組織，包括Datacite，DCC(The Digital Curation Centre)，ESIP（The Federation For Earth Science Information Partners），BRDI（The National Academy’s Board of Research Data and Information），CODATA（The International Council for Science’s Committee on Data for Science and Technology）以及RDA（Research data alliance）等。近年來，這些組織紛紛開展以“數據引用”為主題的研討會與相關活動，例如2011年5月16—17日IQSS(Institute for Quantitative Social Sciences）組織的“數據引用的原則”研討會，CODATA 2011年8月22—23日CODATA.ICSTI組織的“發(fā)展數據屬性及引用行為規(guī)范”研討會，ASIS&T于2012年3月在“科學數據訪問與保存”峰會上組建“數據引用”專家組，JISC，DCC和Datacite于2012年5月25日舉辦“數據應用與Datacite的介紹”研討會等。

2  科學數據引用實踐

    早期在數據共享的相關研究中就將數據引用作為重要問題。例如，Fienberg, Martin,Straf 建議期刊在對數據進行二次分析時，需要充分認可和適當引用原始數據集以促進研究數據的共享。然而許多研究人員沒有意識到必須引用已經出版的數據［10-11］，從而導致數據引用不規(guī)范，目前在文獻中數據引用最常出現的位置有：腳注（Footnotes）、參考文獻（Reference）、正文中標出數據作者、數據生成時間和標題（Works identified by author, year, title）、圖表下方（Chart，Figure）、致謝（Acknowledge）、其他方式等。

    1）在對某個/類科學數據的引用方面，R.R.Downs在2013年對1997—2011年期刊論文中引用SEDAC（NASA Socioeconomic Data and Applications Center）數據的情況進行了分析，并進一步對非同行評議論文及其他傳播媒介中的數據使用進行了分析，發(fā)現在生態(tài)和生物領域特別是生物多樣性方面，數據引用的最多。大約1/4的引用來自于社會科學，10%的引用來源于地理科學，這些SEDAC數據的跨學科使用并不局限在現有的學科目錄中，在工程、計算機和醫(yī)學領域也有一些限制性的使用［12］。

    2）在對某個數據機構科學數據的引用方面，J.Redman對劍橋晶體結構數據中心(Cambridge Crystallographic Data Centre,CCDC）相關高被引論文進行引文分析，包括引文隨時間的變化、引用發(fā)生的期刊和組織類型、使用劍橋結構數據庫的地理區(qū)域等。10個最高被引論文包括4個數據庫描述（CSD），兩個幾何表格（TAB）和4個基本的研究論文（RES），1981—1998年期間共收到8494次引用，有超過一半的引用出現在1995年之后。如此高引用率（3573/8494）表明了晶體結構數據的價值［13］。H.Mooney基于ICPSR數據存檔中心的數據集進行二次分析，檢查是否有數據引用的情況。結果表明，許多作者在進行數據二次分析時不標明數據引用［14］。Parsons對使用從美國國家冰雪數據中心的中光譜儀分辨率成像積雪資料的論文分析中，發(fā)現只有一小部分作者在期刊文章中引用數據集，很少引用數據，缺乏數據應該如何引用的指南［15］。

    3）在對某個領域學術期刊科學數據的引用方面，S.C.Williams對農作物領域一些期刊論文利用數據情況的統(tǒng)計，發(fā)現作物科學家在他們的研究中大量使用研究數據，包括發(fā)表文章中的數據、數據補充文件、氣象站、數據倉儲和組織的網站［16］。

    4）在對期刊論文標注科學數據引用分析方面，Valerie對發(fā)表于2000—2010年間、覆蓋6種期刊的500篇文獻作為樣本的研究顯示，數據引用行為嚴重缺乏［17］。198篇涉及數據再利用的文獻中，只有14%的文獻在使用數據集時標出了數據集的唯一標識；只有12%的文獻（當中存在部分重疊）提到了數據集作者和數據存儲地的名稱；很少有文章將對數據集的引用納入正文后的參考文獻部分。與此同時，也鮮有政策涉及推薦或要求采納正確和規(guī)范化的數據引用方式，大約只有三分之一的數據存儲機構（n=26），6%的期刊（n=307），1/53的科研資助方（n=53）給出了對數據使用行為的要求或建議。

    5）在一些論文致謝部分提到了對數據的使用，但是Major (2011)研究表明這些致謝能夠用來推斷發(fā)表文章時數據使用的情況，致謝表達方式自由且不完整，不能直接作為提供查找和訪問的數據集的一種手段［15,18］。

    6）目前主流的參考文獻管理工具，除了EndNote X5引用格式逐漸包括數據引用，Papers包括數據庫和圖表引用格式，Sente包括數據文件的引用格式外，其他參考文獻管理工具如Biblioscape，Bibus，Bookends，Citavi，Docear，JabRef，Mendeley，Pybiographer，Qiqqa，Refbase，Reference Manager，RefWorks，Scholar’s Aid，WizFolio，Zotero都沒有明確將科學數據作為一種科研成果進行引用標注［19］。

3  各個利益相關者的態(tài)度

    20世紀70年代已經有數據文件編目的標準，然而，一直以來，很少有期刊編輯要求數據引用，學術界沒有數據引用的良好研究習慣，機構沒有給予數據引用獎勵，年度績效評估中不承認數據引用，研究者沒有引用數據源的責任。直到1979年，Dodd發(fā)表文章提出引用數值數據文件指導方針方面的建議，提出數據引用標準的必要性［1］。而大學間政治和社會研究協會（ICPSR）數據檔案中心關于對計算機文件的書目參考文獻著錄，又喚起對這個話題討論。最近幾年ICPSR和IASSIST對這件事的關注增加，產生再次討論［20-21］。這些討論最終形成Dataverse網絡工程項目采用的標準［22］。國家信息標準組織（NISO）也資助了一個NISO研究數據思想領袖會議［23］，來促進數據引用指南的推廣。經濟合作與發(fā)展組織（OECD）最近對當前引用實踐總結，提出自己的數據引用標準和統(tǒng)計方法［24］。2009年Datacite成立，主要是通過為數據注冊數字對象標識符方便數據引用［25］。這種形勢下，各個利益相關者開始推動數據引用的發(fā)展：

    1）數據中心。數據中心開始要求研究人員在使用數據時提供適當的數據引用，例如ICPSR和羅珀輿論研究中心（Roper Center for Public Opinion Research），都提供如何引用他們中心的數據集的指南［26-27］。美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）國家數據中心，不要求正式引用數據，只是請求在文本中得到承認或致謝。美國地質調查中心要求對數字地圖進行正式引用，對于表格數據只需致謝，有時數據發(fā)布者可能要求數據用戶引用期刊文章或其他描述數據的文檔。

    2）學會協會組織。一些領域的學會開始提供引用數據集方面的指南，例如美國社會學協會（American Sociological Association Style Guide）對社會科學數據引用的指南［28］，美國心理協會出版手冊（Publication Manual of the American Psychological Association）提供引用發(fā)表和未發(fā)表的數據集的格式［29］。提供學術引用的三大指南APA（第六版）、 MLA （第七版）、Chicago（第十六版）都開始提供數據集引用的實例［30］。

    3）圖書情報機構。圖書情報機構在數據引用方面做了許多有益的嘗試，例如劍橋大學圖書館、密歇根州立大學圖書館、麻省理工學院圖書館、普渡大學圖書館、美國弗吉尼亞大學圖書館、俄勒岡大學圖書館等。特別是德國國家科技圖書館（TIB）在“科學基礎數據引用與出版”項目中將數字對象標識（DOI）引入到數據標識中，基于DOI給出了數據引用的基礎格式，并在文獻中對其引用的科學數據進行標識［25］。

    4）學術期刊。許多學術期刊開始重視論文的數據引用，要求將數據以參考文獻的方式列出。例如發(fā)表在“Journal of Remote Sensing”2011年第15卷第4期的論文“Validation and sensitivity analysis of the snow thermal model (SNTHERM) at Binggou basin”參考文獻中，列出了引用的數據情況：Wang J, Che T, Li H Y, Hao X H.2008.WATER: Dataset of automatic meteorological observations at the Da dong shu mountain pass snow observation station.［DOI: 10.3972/water973.0295.db］。Storm博士在他的 《漢諾威與邁阿密氣候對比》一文中列出所引用的Weather博士注冊的漢諾威地區(qū)氣象基礎數據，并使用DOI作為數據的唯一標識。

    5）數據服務機構。數據服務機構開始重視數據引用，例如國內專業(yè)的科研數據共享服務平臺數據堂在提供數據使用時設置了數據引用模塊。基礎科學數據共享網的門戶網站（www.nsdc.cn）上嵌入了對科學數據引用規(guī)范實現的支持模塊，主要包括：①所有數據集根據規(guī)則自動生成引用文字，用戶拷貝后置于參考文獻位置即可；②在網站上增加對給定URI實現資源定位的解析。

    6）科學家。科學家對數據引用的態(tài)度積極，根據歐盟PARSE.Insight研究顯示 ，超過84%的科學家認為將科學數據與論文進行關聯是有用的。在科學家推動下，有不少數據庫開始提供這方面的服務，如從PubMed的文章連接到GenBank，Dryad的數據，從Elsevier，Nature，Springer，Wiley，AGU等的論文連接PANGAEA中的數據集。DataCite和CrossRef也正在探索通過DOI標識系統(tǒng)，使出版商可以識別數據集和文章之間的關系［31］。

4  科學數據引用格式

    2007年，M.Altman和G.King發(fā)表論文，對數據引用所應包含的最小元素集、可選元素等進行了透徹的分析和建議。該文是最早探索數據引用標準的論文之一［22］。2009年，T.Green發(fā)表論文分析了當前數據引用出版的實踐、現狀和需求，提供了詳細的數據集元數據和出版元數據列表［24］。

    隨后，許多重要研究機構、大學圖書館、數據中心在將科學數據作為一種重要的參考文獻實施引用，在著錄標準方面，DataCite，PANGAEA，Dataverse，NERC，ICPSR，IPY，PDS，AGU等重要學術組織、數據倉儲和研究機構都提出了相應的科學數據引用和著錄標準，中國西部環(huán)境與生態(tài)科學數據中心、世界數據中心冰川（雪冰）凍土學科中心、基礎科學數據共享網等也制定了數據的引用和著錄標準［32］。

    在標準規(guī)范內容方面，許多引用規(guī)范不僅包括與傳統(tǒng)文獻著錄類似的條目，還采用了DOI作為唯一標識，幫助快速發(fā)現和定位該科學數據。同時，許多研究人員也提出了數據引用的標準格式，例如Lawrence提出了推薦的引用格式：Author(s).Title ［Content Designator Medium Designator］.Edition.Place of Publication: Publisher.Date of Publication ［Date of Update/Revision; Date of Citation］.Extent.(Series).Availability.(Language).Notes［33］。

GigaScience給出了數據引用的金標準：Zheng, L.Y; Guo, X.S; He, B(2011): Genome data from sweet and grain sorghum (Sorghum bicolor).GigaScience.http://dx./10.5524/100012［34］。2014年，中國科學院網絡中心、中國科學技術信息研究所等機構共同申請《科學數據引用》國家標準研制并獲得批準，希望未來通過國家標準的推行來進一步規(guī)范科學數據的引用行為與著錄。

5  基于引用的數據發(fā)現與評價

    1）數據發(fā)現工具與指標。目前的數據發(fā)現和評價工具還比較少，典型的有DCI，DUI等。2012年底，湯森路透正式推出數據引文索引（Data Citation IndexSM，DCI，訪問地址為：http://webofknowledge/DCI）數據庫。DCI提供用戶工具來搜索和發(fā)現與研究有關的研究數據，使數據集與科學文獻引文網絡鏈接，可以創(chuàng)建學術研究過程中一個更全面的視角［35］。丁楠等基于DCI數據庫對科學數據的發(fā)布及存儲機構的影響力進行評估［36］。生物多樣性數據庫（GBIF）的Ingwersen 和 Chavan開發(fā)了The Data Usage Index，針對整個數據生命周期沒有對數據利用的評價的現狀，提出使用DUI（Data Usage Index）指標來評價生物多樣性領域的相關數據被研究者瀏覽、查找、獲取和下載等行為，并通過對GBIF data portal日志記錄開展了實證研究［37］。另外還可以通過一些網站的日志包進行數據分析與評價，例如Google Analytics和Jacobs and Worley就可以提供關于NCAR計算與信息系統(tǒng)實驗室研究數據檔案（CISL RDA, http://rda./）的用戶在2006年和2007年之間下載數據的記錄，并在此基礎上進行分析［38］。

    2）數據評價與發(fā)現實證。目前開展的數據評價包括對數據服務的評價，例如朱艷華等借鑒國際上科技項目管理后評估模式以及國內科技數據資源建設和服務后評估實踐，提出科技數據應用服務效果評價指標選擇的基本原則和內容框架。通過測度數據量、訪問量、下載量與服務項數量以及同行評議等對中國科學院科技數據共享服務開展了評價［39］。

    在對數據共享平臺的評價方面，廖順寶以中國知網的全文檢索結果為依據，對國家科技基礎條件平臺中11個科學數據共享平臺被各類科技文獻引用標注的情況進行分析，并對這些平臺被引用標注的總體情況進行了分析［40］。在數據機構評價方面，哥倫比亞大學研究人員分析了2007—2011年各個領域的期刊論文對社會經濟數據和應用中心（Socioeconomic Data and Applications Center，SEDAC）的數據引用情況，包括學科分布、期刊分布等，發(fā)現在生態(tài)和生物領域的數據引用情況最多［12］。

6  思考

    通過上述分析發(fā)現，目前數據引用已經引起學術界的重視，但是還存在有許多問題，例如：缺乏對科學數據引用的氛圍和意識、沒有通用的數據引用格式和位置指南、缺乏對數據引用信息的標識機制等。因此今后數據引用方面應加強以下幾方面的研究：

    1）科學數據利用中的權益分配。梳理不同利益相關者對科學數據引用的利益訴求，特別是數據重用過程中如何體現數據制作者的各種權利。分析大數據環(huán)境下數據價值大且增值方式多樣的前提下，如何滿足科學數據自身價值實現的要求。分析數據密集型科研環(huán)境、開放數據運動、數據出版模式變革等對科學數據引用的影響。

    2）科學數據引用標準研制。對現有各個科學數據引用規(guī)范和指南的發(fā)展里程、涉及要素、著錄方法等進行總結，研制和推廣科學數據引用著錄標準，對各個學科、不同數據形態(tài)被引時的著錄項目、著錄順序、符號、著錄方法等作出詳細的規(guī)定，作為科研人員數據引用著錄的參考。

     3）科學數據引用實現方式研究。研究科學數據引用實現的依據、原則、方式、技術和關鍵問題等。特別是科學數據在不同空間（Spatial）和時間（Temporal）粒度下如何引用，建立科學數據引用粒度的選擇依據；解決數據集內容修正和數據集擴充等數據動態(tài)變化狀況下的引用問題等；研究科學數據的唯一標識識別技術與工具。

    4）基于科學數據引用的數據計量研究。分析不同學科領域科學數據類型、結構、性質、特點、存在方式，規(guī)劃和建設科學數據引用數據庫，從而實現科學數據的定位、發(fā)現和評價，進一步利用科學計量學方法，開展科學數據利用效率評估、數據中心評價、國家數據能力評價、區(qū)域數據能力評價、學科數據利用評價等。

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