數據分享是指科研人員與他人分享自己的研究數據，它有助于確?？蒲羞^程的透明、公開和效率。施普林格?自然（Springer Nature）今天發布了一份有關中國科研人員數據管理和數據分享習慣的報告，總結了相關調查結果，共有兩千多位中國科研人員參與了調查。

該調查是與中國科學院文獻情報中心密切合作完成的，并最終形成一份白皮書——《數據分享在中國的挑戰和機會》。白皮書顯示，整體上有大量科研人員（93%）曾制定過數據管理計劃（DMP），但頻率差別很大，僅有58%的科研人員在一半或多于一半的科研項目中會制定DMP，這低于另一類似調查所顯示的70%的全球平均水平。

DMP是一個詳細說明研究數據將如何收集、存儲和分享的計劃。有36%的科研人員表示很少制定DMP。48%的科研人員表示首先期望所在研究機構為其提供相關指南和幫助。在從未制定過DMP的研究人員（占7%）中，有50%的人表示以前從未聽說過DMP，40%的人表示不知道如何制定DMP。不過，69%的受訪科研人員表示‘極可能’或‘可能’在未來兩年制定DMP。這表明對如何制定DMP展開進一步的培訓有望增加研究活動中經常制定DMP的科研人員的比例。

DMP中的關鍵內容是關于數據的存儲，收集和分享。只有21%的科研人員將數據分享納入其中。但多數科研人員都認為數據分享是重要的，有79%的回復者將數據的可發現性認為是至少有些重要，這與全球水平相當。

受訪科研人員僅有7%從未私下或公開地分享過數據。中國科研人員更普遍的是與自己的直接同事和合作者私下分享數據，而非公開分享數據。

促使科研人員分享數據的兩大主要原因是“推動所在領域科研進展”（46%）和“提高自己研究的可見性”（44%）。35%的人認為期刊不做要求是科研人員沒有分享數據的主要原因，而“擔心別人濫用我的數據”（48%）和“不確知版權和許可”（32%）是科研人員在分享數據時的主要擔憂。

施普林格?自然負責數據及新產品開發的副總裁Grace Baynes說：“調查有助于我們詳細了解中國科研人員是如何分享數據的，尤其是有怎樣的擔憂。作為主要的學術出版機構，我們承諾與資助機構和大學合作，開發協作解決方案，如有關數據管理和教育的解決方案，以支持中國實現在研究數據的分享和存儲方面做到業內最佳的遠大目標。”

為此，施普林格?自然發布了四類研究數據政策（https://bit.ly/2NcvO2W），并依照知識共享協議將這些政策的文本開放出來供業內再使用（針對不同的期刊，施普林格?自然的研究數據政策分別為：第一類，鼓勵數據分享與數據引用；第二類，鼓勵數據分享及提供分享證據；第三類，鼓勵數據分享，要求數據聲明；第四類，要求數據分享、提供分享證據并對數據進行同行評議）。另外今年還推出了研究數據支持和培訓，在Scientific Data和BMC Research Notes等日益增多的數據出版期刊之外又增加了這些可選服務（點擊期刊名了解數據出版期刊）。

此前，施普林格?自然在2017年有過一次數據分享的全球調查，世界各地有七千名科研人員參與。此次中國的調查共收到在職科研人員的2,202個回復，他們代表了所有主要的學科和職業發展階段。調查的完整數據集可從Figshare平臺公開獲取。