Wersja kontrastowa

Dane naukowe muszą być otwarte

Prof. UAM Michał Klichowski
Prof. UAM Michał Klichowski
Małgorzata Rychlik, Maria Kuczkowska, Monika Theus, prof. UAM Michał Klichowski

 

Przyzwyczailiśmy się już do wszędobylskiego obecnie zwrotu open access. Grantodawcy wymagają, by raporty z naszych badań miały formę otwartych dla wszystkich artykułów, a zamiast dawnego „podeślij mi PDF”, namiętnie otrzymujemy prośby (lub sami takie wysyłamy) o „podesłanie linku” do najnowszej publikacji.  

 

Obserwujemy też masowe przekształcenia w polityce najlepszych czasopism, ukierunkowane na uruchamianie opcji publikowania w otwartym dostępie lub na całkowitą transformację ich w periodyki otwarte. Od stycznie tego roku nawet Nature wprowadziło open access option. Ponadto, większość nowych czasopism, jak choćby eLife, PeerJ czy PLoS ONE, funkcjonuje całościowo w logice otwartego publikowania. 

 

Jednak otwarta nauka to coś radykalnie szerszego niż darmowe PDFy i otwarte artykuły w HTML. Idea open sicence odnosi się do upubliczniania wszystkiego, co dotyczy danego projektu, od jego koncepcji po docelowy raport. Naukowcy prerejestrują zatem plany swoich eksperymentów przed rozpoczęciem badań, a w swoich testach wykorzystują oprogramowania typu open source i upubliczniają własne narzędzia badawcze. Finiszując, umieszczają preprint w repozytorium i otwierają wszystkie zebrane dane. Publikacja artykułu w otwartym dostępie to zwieńczenie tego długiego i przepełnionego licznymi fatygami procesu „otwierania” projektu. 

 

Po co to wszystko? Prerejestracja, w ramach której opisuje się dokładnie całą procedurę badawczą, dobór próby i przyjęte hipotezy, gwarantuje transparencję raportowanych wyników. Czytelnik raportu może być dzięki temu pewny, że od samego początku badacze zajmowali się omawianym problemem, a prezentowane w raporcie hipotezy nie zostały post-factum „podciągnięte” pod zebrane dane. Otwarte oprogramowania zapewniają równość szans i umożliwiają replikacje eksperymentów nawet w gorzej finansowanych ośrodkach czy regionach. Dodatkowo, to, że „pobawić” danym programami może się wielu naukowców, jest szasną na ciągłe udoskonalanie narzędzi badawczych. Oba elementy są też ważnym czynnikiem uwierzytelniającym naukowe doniesienia, jednak kluczowe jest tu otwieranie danych naukowych. Niemniej, ten ostatni element bywa przez badaczy systematycznie ignorowany. A raczej bywał! 

 

Zgodnie z dyrektywami UE, a w konsekwencji z zasadami najważniejszych grantodawców (jak choćby polski NCN), zebrane w ramach projektów finansowanych ze środków publicznych dane należy upubliczniać, a zatem umieszczać w otwartych repozytoriach. Co więcej, najlepsze czasopisma zaczęły wymagać od autorów udostępniania danych, na podstawie których powstał artykuł. Słynne oświadczenie: „Surowe dane zostaną przesłane na żądanie”, nie jest już akceptowane u większości wydawców. Jeśli ktoś planuje opublikować raport ze swoich ostatnich eksploracji w grupie takiej jak Springer Nature czy Elsevier, już teraz powinien rozejrzeć się za odpowiednim repozytorium i stosownie przygotować swoje dane. Nie jest to łatwym zadaniem i jego realizacja wymaga pewnej wiedzy. Czy pracownicy UAM otwierają swoje dane badawcze i posiadają taką wiedzę? 

 

Aby odpowiedzieć na te pytania skonstruowaliśmy krótki kwestionariusz dla badaczy naszej Alma Mater. Staraliśmy się poznać ich potrzeby, tak, byśmy mogli przygotować dla nich zestaw pomocy. Okazało się, że bisko 1/3 badanych nigdy nie korzystała z otwartych danych badawczych, a prawie 4/5 nigdy nie tworzyła planu zarządzania takimi danymi. Połowa z nich nie upublicznia też swoich danych – udostępnia je jedynie swojemu zespołowi lub administracji uczelni. Wielu z badaczy sygnalizuje także, że nie wie w jakich repozytoriach ich dane będą najbezpieczniejsze i w jaki sposób je tam poprawnie zdeponować. W odpowiedzi na te problemy na stronie internetowej Biblioteki Uniwersyteckiej stworzyliśmy zakładkę „Otwarte Dane Badawcze” (http://lib.amu.edu.pl/otwarte-dane-badawcze/). Oprócz podstawowych definicji, znaleźć tu można linki do rekomendowanych przez nas repozytoriów, a także listę wyszukiwarek repozytoriów i zbiorów danych badawczych. Wreszcie, umieściliśmy tu link do tutorialu przygotowanego przez Center for Open Science, poprzez który można nauczyć się, jak korzystać z repozytorium Open Science Framework (OSF). Jest to bezpłatna platforma, na której można prerejestrować projekty, ale także udostępnić narzędzia badawcze, kody analizy i skrypty programów, a także – co najważniejsze – deponować badawcze dane (do 50GB dla jednego projektu). W zakładce „Plan Zarządzania Danymi” (http://lib.amu.edu.pl/plan-zarzadzania-danymi/) znaleźć można natomiast podstawowe informacje prawne i definicyjne związane z takim planem, a także opis wytycznych NCN i odnośniki do narzędzi służących do tworzenia planu. Zapraszamy też do przeglądania podstrony poświęconej otwartej nauce (http://lib.amu.edu.pl/otwarta-nauka-open-science/), która jest systematycznie uaktualniana i rozwijana. 

 

Czytaj też: Dr Michał Klichowski laureatem nagrody PAN

 

Nauka Wydział Studiów Edukacyjnych
Zobacz podobne

Ten serwis używa plików "cookies" zgodnie z polityką prywatności UAM.

Brak zmiany ustawień przeglądarki oznacza jej akceptację.