ЦЕНТР ВІДКРИТОЇ НАУКИ

Відкрита наука (Open Science) – підхід до здійснення наукової та науково-технічної діяльності, який передбачає забезпечення доступу до об’єктів дослідницької інфраструктури, наукових результатів та науково-технічної інформації з можливістю їх багаторазового використання, обміну та розповсюдження за допомогою інформаційно-комунікаційних технологій з метою прискорення науково-технічного та суспільного розвитку, поглиблення співпраці між вченими тощо. 

Основні принципи відкритої науки: прозорість, перевірка, критичний аналіз та відтворюваність, рівність можливостей, відповідальність, повага та підзвітність, співпраця,  гнучкість. 

Основні складові  відкритої науки:

• Відкритий доступ (Open Access)
• Відкриті дані (Open Data)
• Відкрите рецензування (Open Review)
• Відкриті освітні ресурси (Open Educational Resources, OER)
• Відкрите програмне забезпечення (Open Source Software)
• Громадянська наука (Citizen Science)

Відкрита наука є політичним пріоритетом для Європейської Комісії (The EU’s open science policy) та стандартним методом роботи в межах її програм фінансування досліджень та інновацій. Міжнародну основу для політики та практики відкритої науки забезпечують Рекомендації ЮНЕСКО щодо відкритої науки (UNESCO Recommendation on Open Science). В Україні у 2022 р. прийнято Національний план відкритої науки

Відкриті наукові (дослідницькі) дані є важливою частиною забезпечення відтворюваних наукових досліджень. Процес оприлюднення необроблених і оброблених експериментальних, навіть тих, які було відкинуто в процесі наукового дослідження, допомагає іншим вченим аналізувати їх і повторно використовувати. 

Відкриття даних підвищує прозорість, відтворюваність і перевірку результатів наукового дослідження, сприяє ефективній експертній оцінці. Завдяки вільному доступу до даних можна перевірити достовірність інформації, перевірити результати і уникнути будь-яких проявів фабрикації або фальсифікації, а також дублювання дослідницьких зусиль. 

Наукові (дослідницькі) дані, як правило, охоплюють набори даних, текстові, аудіофайли, відеофайли, електронні таблиці, а також візуалізації, мапи, геноми, хімічні сполуки, математичні формули, моделі та алгоритми, медичні дані, літературні твори, комп’ютерні програми тощо. 

Дані  досліджень мають бути максимально відкритими, наскільки це можливо, та закритими, наскільки це необхідно.

Дані є відкритими, якщо виконуються такі умови: відкрита ліцензія (наприклад, Creative Commons), вільний доступ, відкритий машиночитаний формат. 

Існує кілька способів зробити доступними дослідницькі дані: 

• публікація даних як додаткового матеріалу, пов’язаного з дослідницькою статтею («збагачена публікація»); 
• розміщення даних у репозитарії даних. Глобальний реєстр репозитаріїв наукових (дослідницьких) даних   . Найбільш відомими є міжнародні Harvard Dataverse, figshare, Zenodo, Dryad та ін., в Україні є поки лише кілька пілотних проєктів (НАН України, ДНТБ України, Прикарпатський національний університет імені Василя Стефаника) 
•  публікувати дані у наукових журналах даних, наприклад, Scientific Data (від Springer Nature), чи CODATA Data Science Journal.

Важливим елементом кожного дослідження є  План управління даними (Data Management Plan) —  документ,  що містить опис того, як обробляються наукові (дослідницькі) дані впродовж повного свого життєвого циклу, — від планування наукового дослідження до збирання, аналізу, збереження, опублікування та повторного використання.

Принципи FAIR 

У 2014 році було розроблено базовий набір принципів для оптимізації повторного використання наукових (дослідницьких) даних — FAIR (Findability, Accessibility, Interoperability, Reusability), які зараз вважаються стандартом у відкритості дослідницьких даних і дедалі частіше вимагаються для дослідницьких проєктів, що фінансуються державами чи донорами.  

Це набір інструкцій та найкращих практик, які мають гарантувати, що дані й будь-які цифрові об’єкти є доступними для пошуку, сумісними і такими, що їх можна повторно використовувати: 

• відшукуваність (Findability) — дані й метадані легко знайти; автоматичне й надійне виявлення наборів даних залежить від машинозчитуваних постійних ідентифікаторів (PID) і метаданих; доступність (Accessibility) — дані й метадані є доступними за допомогою стандартизованого та відкритого протоколу зв’язку, що передбачає, зокрема, автентифікацію та авторизацію. Крім того, метадані мають бути доступними, навіть якщо самі дані недоступні; 
• сумісність (Interoperability) — здатність до взаємодії, можливість поєднувати та використовувати дані й метадані з іншими даними або інструментами, тому формат даних має бути відкритим і придатним для інтерпретації різними інструментами;
• багаторазовість (Reusability) — дані й метадані мають бути добре описані, щоб їх можна було тиражувати та/або комбінувати в різних налаштуваннях. 
•  (Interoperable) та Багаторазовість (Reusable).