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在开放创新过程中,并不意味着要将所有的科研数据都公开,应明确哪些属于对开放创新必须公开的数据。
除了有利于组织撰写论文以外,还有利于研究成果的再利用、运用数据和模型实施模拟推演、获取研究资源、多领域交叉融合、成果转化应用。
在开放创新的过程中可能产生数据生产加工的成本、流动的成本、标准化的成本、保存的成本,只有妥善平衡这些环节的成本才能确保开放创新持续发展。
在数据生产、流通、分析、应用的链条中,现有的评价体制(专利、论文)往往有利于后者——数据应用的环节。
当前,研究数据呈指数化增长,如何降低数据管理成本、提高安全性成为开放创新的重要课题。
政府应制定数据管理的政策,建立高效率、可信赖的保存系统,确保高速、安全、灵活地获取数据。
比如,小型研究机构在数据保存方面负担较重,政府应建立公共平台使数据保存与应用廉价化、便利化。
应该在上一条建议的基础上,制订涵盖全部科研共同体的数据战略,明确不同主体在数据保存、获取、分析方面需求,在更高的层面建立起符合整个科研共同体需求的平台。
现有的科研成果评价体制往往有利于数据应用人员,而对从事数据加工分析的人员不够公平。
日本文部科学省等主管部门应修改相关政策,更多体现数据加工分析人员的贡献度,比如借鉴国外经验,要求论文和专利的数据加工分析人员也署名等。
[1] 日本学術会議:オープンイノベーションに資するオープンサイエンスのあり方に関する提言.http://www.scj.go.jp/ja/info/kohyo/pdf/kohyo-23-t230.pdf。
本文选自 国家高端智库 中国科学院 《科技政策与咨询快报》, 2016年, 第9期
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