20190320_data journal
- 1. データジャーナルを知る 2019.3.20 大学図書館研究会基盤整備研究グループ Webセミナー 東京財団政策研究所 政策データラボ 南山泰之 ORCID ID:0000-0002-7280-3342
- 3. １．データジャーナルとは 実データの付帯情報を記述する論文 （データ論文）を中心に掲載するジャーナル 出典：地球電磁気?地球惑星圏学会. “地球電磁気学?地球惑星圏科学の現状と将来”. 2013, 136p. http://www.sgepss.org/sgepss/shorai/SGEPSS_syorai_Jan2013.pdf
- 4. データ論文 Ref: JPCOARスキーマガイドライン. 資源タイプ語彙別表 https://github.com/JPCOAR/schema/blob/master/1.0/documents/JPCOARスキーマ項目一覧.xlsx conference paper 会議発表論文 会議に提出され、参加者に発表された論文で、会議録に掲載される。 data paper データ論文 特定のデータセットやデータセットグループについて記述され、学術雑誌における 査読論文の形式で出版されるもの。データ自体に関する記述、取集状況、データの 特徴に関する情報、データへのアクセスや再利用の可能性に関して主に記述する。 departmental bulletin paper 紀要論文 大学や研究所等が発行する紀要類に掲載された論文。表紙や目次はOtherとする。国 際的に流通する際は「Journal Article」として出力される。 editorial エディトリアル 学術雑誌の編集長によって記述された、政治的、社会的、文化的、専門的な問題に 関する見解を示したエッセイ。 journal article 学術雑誌論文 特定の主題に関して研究を実施した1人以上の著者によって執筆され、学術雑誌に掲 載された論文。 periodical 逐次刊行物 固有のタイトルを持ち、多様なコンテンツ（論文、エディトリアル、レビュー、コ ラムなど）から構成される一定の間隔で発行される逐次刊行物。 review article レビュー論文 二次情報であり、他の記事について書かれた論文。オリジナルの研究に関する報告 ではない。 article 記事 上記には含まれない、学術論文以外の記事。国際的に流通する際は「Journal Article」として出力される。 「データから得られる知見」 の記述は求めない
- 8. 登場の背景 ? データリポジトリが抱える問題 – 登録されたデータの品質 – メタデータの精粗 – 検索の難度（特に分野外から） ? データ取り扱いの難しさ（による査読の難度 向上） – 適切な取得、前処理、ドキュメント化??? – 分析手法の高度化
- 10. データ論文によって 【実現できること】 ?品質／検証可能性の保証 → 研究の透明性Up↑ ?データの利用者拡大 1) データの汎用化による異分野 での活用の期待 2) 論文形式での「出版」によって、 既存の流通ルートを活用 ?データ作成者、データ取得者に フォーカスした業績カウント
- 12. 既存のカテゴリとの住み分け問題 （質問） “???データジャーナル投稿内容が元の論文と類似してしま うと二重投稿になるように思えますが、如何でしょうか？” （回答） “???投稿中のジャーナルでのアクセプトが決まったら、あ なたの原稿の補足データは、その後の出版のために、 Data in Brief誌に直接送られます。データは、別途査読を 受けて出版されることになります。これは、データの利用と 再現性の拡大を目指す倫理的行為と言えるので、二重投 稿には当たりません。” Editage Insights. “質問: エルゼビア社のジャーナルの”Data in Brief“について”より抜粋 https://www.editage.jp/insights/can-i-submit-the-supplemental-data-of-my-manuscript- to-the-elsevier-journal-data-in-brief
- 13. ２．データジャーナル構築の道のり https://www.nipr.ac.jp/info/notice/20170119.html ? 2017年1月創刊 ? 学術機関による初の データジャーナル刊行
- 14. JARE Data Reports、1968～ NIPR Arctic Data Reports、1996～ 極地研のData Reportsの歴史
- 15. JARE Data Reports出版状況 （～2017.3） 12 6 2 35 78 63 38 39 50 13 26 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 刊行数 【 J.D.R分野別刊行数】 18 23 36 53 53 46 39 33 23 38 0 10 20 30 40 50 60 刊行数 【 J.D.R出版年別刊行数】
- 16. Data Reports巻号一覧 （～2015.6） タイトル サブタイトル 巻号 備考 JARE DATA REPORTS Aurora No.1 (Aug. 1968) - No.12 (Nov. 1984) 刊行終了 （Upper Atmosphere Physicsに継続） Earth Science No.1 (Mar. 1984) - No.6 (Jul. 2005) Geochemistry No.1 (Mar. 1976) - No.2 (Aug. 1994) Glaciology No.1 (Nov. 1972) - No.34 (Nov. 2008) Ionosphere No.1 (Nov. 1968) - No.78 (Mar. 2010) Marine Biology No.1 (Mar. 1981) - No.48 (Mar. 2015) 電子化後刊行あり Meteorology No.1 (Mar. 1971) - No.38 (Mar. 2004) Oceanography No.1 (Aug. 1982) - No.33 (Mar. 2014) 電子化後刊行あり Seismology No.1 (Mar. 1969) - No.48 (Feb. 2015) 〃 Terrestrial Biology No.1 (Feb. 1990) - No.9 (Apr. 2015) 〃 Upper Atmosphere Physics No.1 (Mar. 1984) - No.26 (Feb. 2008) ARCTIC DATA REPORTS No.1 (Dec. 1996) - No.7 (Nov. 2008) 気象、宙空、雪氷分野の刊行がほぼ停止
- 19. 検討のマイルストーン 43 77 40 177 317 37 77 14 23 14 0 100 200 300 400 500 600 WGによるデータジャーナル構想の検討 投稿規程案?投稿票の策定 プラットフォームの選定 開発環境の構築 ポリシー、査読プロセス案の策定 誌名を「Polar Data Journal」に決定 Editorial Board?Advisory Board編成 Editorial Board、Advisory Boardによる確認 データジャーナル創刊準備 プレスリリース 日数(日)▲ ▲
- 20. 審査、修正 － データ － ソフトウェア － メタデータの 受理?生成 長 期 保 存 用 と し て 登 録 、 Ｉ Ｄ の 付 与 出版 配信、 検索、 アクセス 論文査読 ピアレビュー、 修正 － データ － ソフトウェア － メタデータ 出版 配信、 検索、 アクセス, データへ のリンク 読者? 利用者 デ ー タ 論 文 を 投 稿 デ ー タ セ ッ ト デ ー タ 論 文 デ ー タ を 投 稿 バージョン 管理 Web サイト データリポジトリ データジャーナル プロセス の流れ 電子情報の 流れ 研究者が コントロール 結果の開示凡例 データ出版 参照： http://doi.org/10.1241/johokanri.60.147 データ出版のワークフローモデル RDA/WDS Publishing Data Workflows Working Group作成（Figure 2-3）
- 21. 審査、修正 － データ － ソフトウェア － メタデータの 受理?生成 長 期 保 存 用 と し て 登 録 、 Ｉ Ｄ の 付 与 出版 配信、 検索、 アクセス 論文査読 ピアレビュー、 修正 － データ － ソフトウェア － メタデータ 出版 配信、 検索、 アクセス, データへ のリンク 読者? 利用者 デ ー タ 論 文 を 投 稿 デ ー タ セ ッ ト デ ー タ 論 文 デ ー タ を 投 稿 バージョン 管理 Web サイト データリポジトリ データジャーナル プロセス の流れ 電子情報の 流れ 研究者が コントロール 結果の開示凡例 データ出版 ①投稿?査読 データも含めた投稿?査読の管理 ②バージョン管理 データリポジトリ側との同期 メタデータ連携 ③出版 流通プラットフォームとしての機能 DOI付与 リンク機能の充実 ① ② ③ ジャーナル側に必要なシステム
- 22. プラットフォーム選定 J-STAGE JAIRO Cloud 出版社 投稿?査読 △ × ○ バージョン管理 × △ → ○ ○ 出版 ○ ○ ○ ブランド ○ ○ △ ?求める要件に単独で合致したシステムはない ?複数のシステムを組み合わせて対応 & システムを拡張して対応 編集?査読システムを 別途導入 機能拡張で対応
- 24. 審査、修正 － データ － ソフトウェア － メタデータの 受理?生成 長 期 保 存 用 と し て 登 録 、 Ｉ Ｄ の 付 与 出版 配信、 検索、 アクセス 論文査読 ピアレビュー、 修正 － データ － ソフトウェア － メタデータ 出版 配信、 検索、 アクセス, データへ のリンク 読者? 利用者 デ ー タ 論 文 を 投 稿 デ ー タ セ ッ ト デ ー タ 論 文 デ ー タ を 投 稿 バージョン 管理 Web サイト データリポジトリ データジャーナル プロセス の流れ 電子情報の 流れ 研究者が コントロール 結果の開示凡例 データ出版 （補）データリポジトリ側に必要な 機能 ① ② ①長期保存 ストレージ バージョン管理 ②実データ出版 分野別データリポジトリとの連携
- 25. 投稿ガイドライン 項目 項目（日本語） 説明（抜粋） Title タイトル データセットのタイトルを記述する Authors 著者情報 データの取得者、作成者を記述する Affiliations 所属 著者情報に記述された者の所属を記述する Abstract 抄録 取得及び作成したデータセットの概要、及びその再利用の可能性を記述する Background and Summary 背景と概要 作成するデータの元となった研究の背景及び、その構成の説明。データを作成する動機と目的、その データの持つ価値等も含まれる Location (or Observation) 空間情報 データを取得した、もしくは観測した位置を記述する Methods データ収集方法 データの取得もしくは観測の方法等、データを作成する際に行った処理プロセスを詳細に記述する Data Records データの保存 対象となるデータの保存方法（データファイルとその形式や構造）を記述する Technical Validation 技術的検証 データセットの技術的な品質をサポートするために行った方法を記述する。①データの収集手順もしくは 品質評価方法について、あるいは②データの持つ統計的な誤差について記述されることが望ましい Usage Notes (optional) 注意事項 データ利用上の注意事項を記述する Acknowledgements 謝辞 著者以外の貢献者のほか、データを収集したプロジェクトや資金提供元を含めることができる Author Contributions 著者貢献 それぞれの著者の貢献を著者毎に分けて簡潔に説明する必要がある。合わせて、貢献度を記述する必 要がある Competing Interests 利害関係 資金提供元の指定するデータマネジメントプランを記述することができる Figures (optional) 図 公開するデータの主なデータを、クイックルックの形で最大4枚程度含めることができる Tables 表 表は、公開するデータの主なデータを含めることができる。ただし、サマリーの形で整理されたものに限 る References 参照 本文中で引用した著作物の書誌情報を記述する Data Citations データ引用 対象であるデータの引用情報を記述する Polar Data Journal. Submission Guidelineを翻訳、抜粋 https://pdr.repo.nii.ac.jp/?page_id=63
- 26. ポリシーの設計 ? Publishing policy – Costs – Author’s copyright – Author’s copy of the manuscript – DOI service policy – Preservation policy – Withdrawal / Retraction – Statistical report ? Publication Ethics – Authorship – Fabrication, Falsification, or Plagiarism – Duplicate publication ? Data Policy – Introduction – Definition of terms – Dataset disclosure policy ? Data/Dataset Publication Standards ? Exceptions to the Data/Dataset Publication Standards ? Metadata – At initial submission – Data use agreement – Conditions of use ? Acceptable use ? Prohibition of redistribution – Disclaimers
- 27. ライセンス情報 ◆ データのライセンス ? 6.1. Acceptable use Users must use the dataset appropriately in accordance with the conditions listed in the metadata. Authors can make data available under a Creative Commons license: Creative Commons Attribution 4.0 International License / CC0. ◆ 論文のライセンス ? Author’s copyright Polar Data Journal does not require transmission of the author’s copyright to us. Your manuscript will be published under the Creative Commons Licenses, Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC-BY), or Creative Commons Attribution-Noncommercial No Derivatives 4.0 International License (CC-BY-NC-ND).
- 28. 査読レポートの公開 ? 査読レポート - 投稿日 - 査読期間 - 各Editorからのコメント - 各Reviewerからのコメント - 著者からの回答 を各投稿ごとにまとめ、レ ポートとして出版 ～～～～ ? 許諾が得られた場合、 reviewerの名前を公開 ? 元データのハッシュ値と URLも記載
- 29. Board Member選定 Editorial Board → ドメイン研究者中心 Advisory Board → データサイエンス寄り研究者 （情報学者含む）に協力依頼 https://pdr.repo.nii.ac.jp/?page_id=54 https://pdr.repo.nii.ac.jp/?page_id=55
- 31. データの「査読」 ? Data Quality – フォーマット、データ値の一貫性、精度、粒度、論理値、独立性など ? Metadata Quality – データ自体に関する記述 ? データのフォーマット、物理量、来歴、プロセスの文書化、データ間の関連性 など – メタデータの再利用性 ? 発見可能性の確保、スキーマ?統制語彙の活用、有効なリンク、標準化など ? General – データを活用するコミュニティの存在 – データソースの信頼性 – 知的財産権 – 有効なURI Ref: “Citation and Peer Review of Data: Moving Towards Formal Data Publication” https://doi.org/10.2218/ijdc.v6i2.205
- 32. 推奨するデータリポジトリの要件 例１：PLOSによるCriteria for Recommended Data Repositories 1) データセットの公開 2) 永続識別子の付与 3) オープンライセンスの付与 4) データセットの無料提供 5) データマネジメントプランの採用 6) データセットの受け入れと利用方法の実証 7) FAIRsharingレジストリへの登録 https://blogs.plos.org/everyone/2018/03/01/criteria-for- recommended-data-repositories/ 1．ミッション／視野 2．ライセンス 3．アクセスの継続性 4．機密保持／倫理 5．組織的な基盤 6．専門家によるガイダンス 7．データの完全性?信頼性 8．評価 9．保管手続きの文書化 10．保存計画 11．データの品質 12．ワークフロー 13．データの発見と識別 14．データの再利用 15．技術的な基盤 16．セキュリティ 例2：CoreTrustSealによる16の基準 http://current.ndl.go.jp/e1888
- 33. その他 1. 「出版」したデータの追加?修正 – データ論文の記述とのずれが生じるため、現状では認め られない ?差分データをどう取り扱うか ? Short paper、Letter、Errata… ? 「異分野の人が使う際、どの程度までは許容されるのか」を考慮 に 2. 大容量データの複製?保存 – データの真正性担保 vs ストレージの限界 – ハッシュ値のみを保存？担保期間を設定？ ? 技術の進展を前提にすれば、現在のハッシュ値による検証が完 全とは言えない