以“自由、開放、合作、共享”為特征，通過科學資源的開放共享與開放獲取，可以提高科學研究的透明度與傳播力，實現更多科研合作、促進更多科學發現。

數據驅動的研究不僅需要更完善的學術交流體系，對于共享數據的需求也會更加強烈。數據的聚合應用需要研究者將從不同地方獲取到的數據黏合在一起，形成新的數據集，為了避免重復勞動并實現研究項目結束后數據價值的最大程度挖掘，更加廣泛的數據資源開放是未來發展的必然趨勢。

云計算時代的數據科學協同工具

數據科學場景下的開放科研

近年來，開放科研的學術理念逐漸受到了國內外研究者的歡迎和推崇，2017 年就有一群學者在《自然》雜志上發表了倡導開放科學的“宣言”。開放科研通常包括了開放獲取（Open Access, OA）、開放數據（Open Data, OD）、開源運動（Open Source Movement, OSM）等方面。隨著信息技術的發展，開放科研更是受到了前所未有的重視，這主要源于數據科學場景下研究的數據驅動的特性。

一方面，開放科研的發展促進了科研成果的共享，尤其是開放數據，有利于發揮科學數據的最大價值。單個的科研項目終會在一個時間點結束，而項目結束后這些數據的去向是研究者一直關注的問題，科研數據包括的信息類和數據項豐富，貫穿于科研的整個周期，通過數據共享基礎設施開放和傳播將解決當前科研數據的剩余價值流失問題。

另一方面，開放科研可以讓更多的人共同參與科學研究工作，為數據驅動的研究提供社會效益的支持。針對類似于大流行病這類相對復雜的問題，開放的科研網絡可以為研究提供大規模更結構化的開放數據，減少數據重復生產的同時支持研究高效推進；另外，將模型公開給更多的人使用并收集相關評述，相當于是在完成大規模的“同行評議”，有利于模型成果持續優化，提高研究者的科研產出質量。

然而目前仍存在著許多壁壘阻礙了開放科研的實現。

就數據來說，首先，科研數據的數據源載體多、存儲形式多樣、數據類型廣泛，給科研人員的數據分析、共享及管理過程造成了比較大的麻煩。在數據驅動的研究背景下，海量數據通過多種途徑和方式獲取，并存儲在硬盤、數據庫或其他存儲介質中，則研究者每次進行數據分析時都要采用不同的方式調取數據分別管理。與此同時，數據共享的方式也比較局限，若是使用網盤共享，數據上傳、下載耗時耗力；移動硬盤共享倘若后續發生數據修改也很難再同步給相關共享人；云計算雖然可以調用公開數據，但有些無法提供本地上傳數據集的接口，也并不方便。

其次，傳統的有限防護機制不一定能保障數據權益和數據安全，數據共享者將面臨風險責任與權利受益的矛盾。一方面，科學數據本身具有可復制性，在共享中易被竊取，造成數據貢獻者自身產權受到侵犯；另一方面，數據的集中化共享很有可能導致數據使用邊界模糊，增加了數據誤用、數據濫用等多重風險。現有大部分共享平臺可追溯性差，即使數據泄露，參與用戶也很難追究。

以上這些問題使得對于那些有數據資源的科研機構來說，即使想要將數據公開給非內部人員使用，所能實現的方法也非常局限——要么只能允許內部熟識且有一定信譽度的科研人員拷貝數據，要么就是外部科研人員自行撰寫繁復的申請報告，再實地去到機構的機房中完成數據分析。因此，如何在開放的同時管控公眾對生產資料獲取、使用和保存的權利，可能是科研人員面臨的一大難點。

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解決方案

ModelWhale 為科學研究生產資料及多形態科研成果提供了安全、完善的共享交互和公開機制。

當科研機構基于云端環境搭建起科研數據沙箱后，即可實現數據云端安全公開和調用管理。機構的數據管理員可以通過平臺多種方式接入存放在本地、數據庫、對象存儲以及 NAS 空間的各類數據并進行統一管理，添加數據描述和標簽，通過權限系統控制其公開的范圍。

管理者可有選擇性地將可開放的數據公開至機構的門戶頁，實現更大范圍的數據共享和傳播；尚不合適公開的也可以只給到內部的研究人員，支持其在線分析。另外，管理者可以將各個成員的數據需求與其所參與的研究課題、研究進度相結合，進行數據定向分發，保證數據使用權限在機構內部也能保持個體獨立。

數據管理員還可以自定義每個數據集訪問用戶的查看、使用或下載權限，實現數據公開且不落地，并通過平臺自動生成“數據賬本”，查看數據實時、完整的使用記錄， 從多個環節有效避免了數據的安全隱患。

另外，ModelWhale 支持為每份數據生成一套 DOI 標識，在認證數據權益的同時，他人也可以通過 DOI 號快速分享或查找到相關數據集，更進一步提升了數據價值利用的科學性和可持續性。

華東師范大學就曾采用這項機制來建設他們的研究數據中臺，打造了一個集數據沙箱、數據出版和數據公有鏈于一體的數據閉環系統。數據沙箱實現的是數據隔離和數據不落地分析，保護數據隱私和數據版權的同時，讓研究者可以線上分析數據，最大化地提升了數據的利用率；數據出版實現的是為數據集和數據富媒體綁定 DOI 鏈接，可以快速跳轉并精確定位到相關數據集，在完成數字對象標識的同時可以對數據定位、引證、溯源、故障追蹤，以及數據互操作等諸多功能；數據公有鏈實現的是以區塊鏈的形式記錄數據集的使用記錄，通過去中心化提升數據集歷史使用記錄的信用度，研究數據中臺還會將日志記錄通過區塊鏈算法的加密，然后廣播到區塊鏈每一個服務節點。

華東師范大學門戶頁展示

除了數據之外，ModelWhale 還支持更多類型的成果開放發布，比如研究項目、模型成果等。

科研人員可將優質的數據集和已完成的研究項目一同公開分享或沉淀至機構的門戶頁，便于他人復現，實現更大范圍的共享傳播。既能吸引更多研究者在平臺上進行相關課題的協同探索，也能在公開的過程中收集公眾的反饋，對數據和項目進行檢驗和完善，形成更多高價值科研成果。

算法模型作為數據驅動的研究中較為獨特的要素，ModelWhale 為模型開放也提供了專門設計。對于訓練完成的模型，科研人員可以方便地自行完成自動化部署并公開發布，他人則可以通過公開的外部鏈接直接應用模型，一方面提升了模型的實用性，另一方面，社會面的大規模應用也是檢驗模型的實際效能的一個過程。研究者可以根據平臺記錄下的模型被調用的次數、歷史、及使用過程等信息，來制定下一步研究計劃和優化方向。

開放科研使研究的形態從獨立走向聚合，讓每一位科研人員既是生產者又是使用者，既是開拓者又是受益者。ModelWhale 持續關注各個科研主體在公開共享過程中的顧慮和訴求，打破基礎設施的壁壘，充分釋放數據驅動的研究價值。

結束語

隨著大規模科學數據的增長，數據驅動的科研協作將成為未來科學發展的必要條件。數字化給每個行業都帶來了很大的變化，但科學領域是一定存在其獨特性的，在面向未來的科研精神和科研意義之下，數字技術應當為科研工作者的探索持續賦能。

作為數據科學協同平臺，ModelWhale 希望能給每一位從事數據驅動的創新研究的開拓者提供支持。ModelWhale 提供了即開即用的云端分析環境，將科研數據管理、建模分析、模型服務、任務及權限管理等功能深度整合，可以使數據驅動的研究更加便捷高效。

過去5年來，清華大學、南開大學、華東師范大學等高等學府，國家氣象信息中心、國家人口健康科學數據中心、紫金山實驗室等先進科研組織都與 ModelWhale 進行深入合作。未來，ModelWhale 希望與更多高校和機構聯手，活用雙方所積累的海量數據資源，一同開拓新的研究與應用。ModelWhale 將持續升級產品功能，完善全方位服務體系，歡迎更多組織共同交流溝通。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的开放科研：数据科学场景下如何让研究更加开放？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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