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オープンデータ
〜日本版データリポジトリの可能性〜
武田英明
takeda@nii.ac.jp
国立情報学研究所
国立情報学研究所 学術情報基盤フォーラム2014 2014年5月29日
デジタル化以前の研究者
論文
データ
対象
文献調査 論文執筆
研究と執筆
現在の研究者
論文
データ
対象
文献調査 論文執筆
データ利用 データ公開
研究と執筆とデータ生成
今後の研究者
論文
データ
対象
データ利用 データ公開
論文・データの
一体化
研究とデータ生成
研究=データのサプライチェーン
研究成果のデータ化
研究成果としてのデータ公開
論文のデータ化
– 研究成果データとの一体化
• データ付録
• データ論文
– 論文自体がデータとして扱われる
• 大量論文のデジタル処理
• 人間のための論文からコンピュータのための論文へ
なぜ研究データをオープンにするか
• 社会的要請
– 社会での成果の共有、知識の共有
– 公的資金の公共性のため
• 例:研究資金助成機関のオープンデータポリシー
• 研究のオープン性
– 研究の発展性のため
• “巨人の肩に乗る”
– 再現性担保のため
科学のタイプと再現性
• 第1の科学:理論科学
– 演繹
• 第2の科学:実験科学
– 再実験による仮説検証
• 第3の科学:シミュレーション科学
– 再シミュレーションによる検証?
• 第4の科学:データ中心科学
– ??(再プロセスによる検証?)
Maleki, A., Rahman, I., Shahram, M., & Stodden, V. (2008). 15 years of reproducible research in
computational harmonic analysis. Department of Statistics, Stanford University.
科学のタイプと再現性
• 第3や第4の科学(計算科学)においては論文
は研究の成果ではなく、研究の紹介でしかな
い。
• では研究の成果はどうやって公開?
– プログラム、プロセス(ワークフロー)、データの公
開
– 論文との連携
研究成果のデータ化
研究成果としてのデータ公開
論文のデータ化
– 研究成果データとの一体化
• データ付録
• データ論文
– 論文自体がデータとして扱われる
• 大量論文のデジタル処理
• 人間のための論文からコンピュータのための論文へ
Research Data Alliance (RDA)
• 2013年3月発足
• データ駆動型のイノベーションを加速すること
が目的
• 社会的、組織的、技術的インフラ構築を目指
す
– データ共有、交換の障害を減らす
– 協調的なグローバル・データ・インフラをつくる
• ヨーロッパとアメリカが主体で立ち上げ
• これまで3回の会合
https://rd-alliance.org/sites/default/files/attachment/Andrew%20at%20newcomers.pdf
http://db.cger.nies.go.jp/JaLTER/ER_Dat
aPapers/archives/2012/ERDP-2012-01/
論文のデータ化とデータ公開
• 論文のデータ化
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• Citation Index, Altmetrics
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• DOI
– 論文からデータへ (DataCite)
• ORCID
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• FundRef
– 研究資金機関へのID
• Linked Open Data (LOD)
• データ公開とデータ共有基盤
– データ・リポジトリ
DOI (Digital Object Identifier)
• 識別子(DOI name)からデジタルオブジェクトが存
在するURIに変換するサービス
• International DOI Foundation(IDF)が運営する
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• 元々は出版社が識別子を共有するにつくった制
度であるが、現在はより広範に様々なデジタル
オブジェクトの識別子を提供する制度に。
• 分散管理
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• DOIのRA
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CrossRef
• デジタルオブジェクトの識別子とその解決を行うサービス(Handle
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– 識別子の付与
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Japan Link Center (JaLC)
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DataCite
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• Mandatory Properties • Optional Properties
figshare
研究者の識別子
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ORCID
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別子
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る
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• 利用法:
– 論文投稿時
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– 大学の業績管理
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ORCIDは研究者と所属機関と学術出
版社と助成機関をつなぐ
研究者
所属機関 学術出版社
助成機関
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く、委任を受けた第3者
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助成機関等)も書くこと
ができる
ORCIDのオーソリティ
はこれらのパートナー
相互で維持される
例)Dspace + ORCID
研究データ・リポジトリ
• 様々な形態が想定される
– 基本機能:
• 識別子管理(コンテンツ(DOI),研究者(ORCID)、Fundな
ど)
• メタデータの管理と共有
• 構築方法
– 1.機関リポジトリの発展形
– 2.データ・カタログサイト
– 3.分野特化型サイト
次のステップへ(1)
• 機関リポジトリの拡張としてのデータリポジト
リ
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– データは機関リポジトリの中あるいは別のところ
メリット
• 慣れたシステムを使える
• 論文と統合的に扱える
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– データは基本は外部(小規模なら内部でも)
– 例 ckan、Socrata
– メリット
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• オープンデータサイトとの連携
– デメリット
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• 分野固有リポジトリ
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• それぞれの要求に合わせたデータ格納、アクセス
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日本版データ・リポジトリへの課題
• 誰が大学の担当か
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• 誰が全体の旗振り役か
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• どんなデータをターゲットにするのか
– 大きさは?:ビッグデータ、中小データ、個別のデータ
– 形態は?:データベース、構造化データ、非構造デー
タ
– 更新頻度は?:累積的、定期的、静的
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日本版データ・リポジトリへの課題
• 提案
– Small Start
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• JaLC+DataCiteによるDOI付与
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• 関係者会議の創設
まとめ
• 研究成果のデータ化の進行
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• 日本版データ・リポジトリへの課題
– 多様なリポジトリのあり方
– 多様なデータ・リポジトリの関係者
• 私の提案
– Small Start: 機関リポジトリからの実践、DOI付与
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お知らせ
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