오픈 데이터

Open data
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2014년 8월 링크 오픈 데이터 클라우드
라이센스 조건의 명확한 라벨 부착은 오픈 데이터의 중요한 컴포넌트이며, 여기에 나와 있는 그림과 같은 아이콘이 그 목적으로 사용되고 있습니다.

오픈 데이터는 상업적으로도 어떤 목적으로든 누구나 공개적으로 액세스, 이용, 편집 및 공유할 수 있는 데이터입니다.개방형 데이터는 개방형 [1][2][3]라이센스로 라이센스가 부여됩니다.

일부 데이터는 저작권, 특허 또는 기타 [3]관리 메커니즘의 제한 없이 누구나 원하는 대로 사용하거나 다시 게시할 수 있어야 합니다.오픈 소스 데이터 이동의 목표는 오픈 소스 소프트웨어, 하드웨어, 오픈 콘텐츠, 오픈 사양, 오픈 교육, 오픈 교육 리소스, 오픈 정부, 오픈 지식, 오픈 액세스, 오픈 과학, 오픈 웹과 같은 다른 "오픈 소스" 이동과 유사합니다.오픈 데이터 운동의 성장은 지적 재산권의 [4]상승과 병행한다.오픈 데이터의 이념은 오랫동안 확립되어 왔지만(예를 들어 Mertonian의 과학 전통에서), "오픈 데이터"라는 용어 자체는 최근 들어 인터넷과 월드 와이드 웹의 발전과 특히 Data.gov, Data.gov.in 등의 오픈 데이터 정부 이니셔티브의 출범과 함께 인기를 얻고 있습니다.

개방형 데이터는 링크된 데이터(링크된 오픈 데이터)라고도 합니다.

오픈 데이터의 가장 중요한 형태 중 하나는 지배 정부 기관이 작성하는 오픈 데이터의 한 형태인 OGD(Open Government Data)입니다.개방된 정부 데이터의 중요성은 시민들의 일상 생활의 일부인 것에서부터 정부로부터 멀리 떨어져 있는 것처럼 보이는 가장 일상적인 작업까지 생겨납니다.

FAIR/O 데이터라는 약어는 해당 데이터 집합이나 데이터베이스가 FAIR 데이터의 원칙을 준수하고 명시적인 데이터 지원 오픈 라이선스를 포함함을 나타내기 위해 가끔 사용됩니다.

개요

개방형 데이터의 개념은 새로운 것이 아니지만, 공식화된 정의는 비교적 새로운 것입니다.개념적으로, 현상으로서의 오픈 데이터는 저작권 [5]제한 없이 어떤 형태로든 재분배 가능성이 있는 모든 사람이 정부 데이터를 이용할 수 있어야 한다는 것을 의미한다.또 하나의 정의는 개방형 정의로 요약할 수 있습니다.즉, "데이터는 누구나 자유롭게 사용, 재사용 및 재배포할 수 있는 경우에 개방되어 있습니다.데이터는 속성 [6]및/또는 공유에 대한 요건에 따라 한정됩니다.Open Data Institute의 "오픈 데이터는 누구나 액세스, 사용 또는 공유할 수 있는 데이터"를 비롯한 다른 정의에는 액세스 가능한 짧은 버전이 있지만 공식적인 [7]정의를 참조합니다.개방형 데이터에는 지도, 게놈, 코넥텀, 화합물, 수학 및 과학 공식, 의료 데이터, 실습, 생명과학 및 생물 다양성과 같은 비텍스트 자료가 포함될 수 있다.

개방형 데이터 이동의 주요 장벽은 데이터의 상업적 가치입니다.데이터에 대한 액세스 또는 재사용은 대부분 공공 또는 민간 조직에 의해 제어됩니다.제어는 액세스 제한, 라이센스, 저작권, 특허 및 액세스 또는 재사용에 대한 요금을 통해 이루어질 수 있습니다.개방형 데이터 옹호론자들은 이러한 제약이 공공의 이익을 저해하며 제한이나 요금 없이 데이터를 이용할 수 있어야 한다고 주장한다.또한 재사용 유형(파생 저작물 작성 등)은 라이선스에 의해 제어될 수 있지만 추가 허가를 필요로 하지 않고 데이터를 재사용하는 것이 중요하다.

오픈 데이터의 필요성에 대한 일반적인 설명:

수많은 과학자들은 과학 데이터의 전 세계적인 가용성과 분산 프로세스를 가능하게 하는 기술을 보유하고 있는 역사적 시점에 협업을 확대하고 발견 속도와 깊이를 가속화하는 데 급급하고 있습니다.우리는 데이터를 잠그고 그에 상응하는 진보의 사용을 막느라 바쁩니다.d지식을 기반으로 한 테크놀로지

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데이터 작성자는 소유권, 라이선스 및 재사용 조건을 명시할 필요성을 고려하지 않는 경우가 많습니다.대신 저작권을 주장하지 않으면 데이터가 공용 도메인에 들어간다고 가정합니다.예를 들어, 많은 과학자들은 자신의 연구 결과와 함께 발표된 데이터를 통제하기 위한 것으로 간주하지 않고 저널에 게재되는 행위를 공통에 암묵적으로 데이터를 공개하는 것으로 간주한다.그러나 라이선스가 없기 때문에 데이터 세트의 상태를 판단하기가 어렵고 "오픈" 정신으로 제공되는 데이터의 사용이 제한될 수 있습니다.이러한 불확실성으로 인해 공공단체나 민간단체가 해당 데이터를 취합하여 저작권에 의해 보호되고 있다고 주장하여 재판매하는 도 가능하다.

원주민 지식(IK) 문제는 캡처, 저장 및 배포 측면에서 큰 과제를 제기합니다.제3세계 국가의 많은 사회는 IK를 관리하는 전문성 프로세스가 부족하다.

XML 2005 컨퍼런스에서의 프레젠테이션에서 Connolly는[9] 오픈 데이터에 관한 다음 두 가지 인용문을 제시했습니다.

  • "내 데이터를 돌려받고 싶다." [citation needed](John Bosak 1997년경)
  • 「애플리케이션의 고객은,[10] 입력한 데이터를 소유한다고 오랫동안 믿어 왔습니다」(이 인용은, Veen 자신의 심박수 데이터를 나타내고 있습니다).

주요 출처

The State of Open Data, African Minds의 2019년 책

오픈 데이터는 모든 소스에서 가져올 수 있습니다.이 섹션에서는 대량의 오픈 데이터를 게시(또는 게시)하는 필드 중 일부를 나열합니다.

과학에서

과학 데이터에 대한 개방적인 접근의 개념[11]1957-1958년 국제 지구물리학의 해에 대비하여 세계 데이터 센터 시스템의 형성과 함께 제도적으로 확립되었습니다.International Council of Scientific Unions(현재의 International Council for Science)는 데이터 손실 위험을 최소화하고 데이터 접근성을 [12]극대화하기 위해 여러 World Data Centers를 감독하고 있습니다.

오픈 사이언스 데이터 운동이 인터넷을 오래 전에 시작되었지만, 데이터를 공개하거나 얻는 데 비용과 시간이 [13]훨씬 적게 소요되기 때문에 빠르고 유비쿼터스한 네트워킹의 가용성은 오픈 사이언스 데이터의 맥락을 크게 변화시켰습니다.

인간 게놈 프로젝트는 오픈 데이터의 힘을 보여주는 주요 이니셔티브였다.그것은 소위 버뮤다 원칙이라는 것을 바탕으로 만들어졌으며, "모든 인간 게놈 배열 정보는 연구와 개발을 장려하고 사회에 대한 이익을 극대화하기 위해 공공 영역에서 자유롭게 이용할 수 있어야 한다"[14]고 규정했다.Structural Genomics Consortium과 같은 보다 최근의 이니셔티브에서는 개방형 데이터 접근법이 산업 R&D의 [15]맥락에서도 생산적으로 사용될 수 있다는 것이 입증되었다.

2004년, 세계 대부분의 선진국을 포함한 경제협력개발기구(OECD)의 모든 국가의 과학부 장관은 기본적으로 모든 공적 자금 지원을 받는 아카이브 데이터를 공개적으로 이용할 [16]수 있어야 한다는 선언에 서명했다.OECD는 회원국의 데이터 생산 기관과의 요청과 집중적인 논의를 거쳐 2007년 소프트 로([17]soft-law) 권고로서 공적 자금으로부터의 연구 데이터에 대한 접근에 관한 OECD 원칙과 가이드라인을 발표했다.

과학에서 열린 데이터의 예:

  • Dataverse Network Project – 데이터 공유, 지속적인 데이터 인용 및 재현 가능한 연구를[18] 촉진하는 아카이브 저장소 소프트웨어
  • data.uni-muenster.de – 독일 Muenster 대학의 과학 유물에 대한 데이터를 공개합니다.2011년 출시.
  • linkedscience.org/data – Linked Data로 인코딩된 과학 데이터 세트를 엽니다.2011년 출시,[19][20] 2018년 종료.
  • systemanaturae.org – 동물 종별로 분류된 야생동물과 관련된 과학적 데이터 세트를 엽니다.2015년 [21]출시.

관공서

정부의 공개 [22][23]데이터에 대한 다양한 주장들이 있다.예를 들어, 일부 지지자들은 정부 정보를 기계가 읽을 수 있는 공개 데이터로 대중에게 제공하는 것이 정부의 투명성, 설명 책임 및 공공 참여를 촉진할 수 있다고 주장한다."오픈 데이터는 공공 책임에 강력한 힘이 될 수 있습니다. 기존 정보를 이전보다 더 쉽게 분석, 처리 및 결합할 수 있어 새로운 차원의 [24]공공 조사를 가능하게 합니다."공공의 데이터 열람을 가능하게 하는 정부는, 시민이 정부 부문에 참가해, 「[25]데이터에 가치를 더한다」고 하는 것을 돕습니다.그러나 오픈 데이터 전문가는 정부 데이터의 개방이 정부의 투명성과 책임성에 미치는 영향에 대해 미묘한 차이를 보였습니다.학자인 데이비드 로빈슨과 할란 유는 널리 인용된 논문에서 정부가 실제로 정부를 더 투명하게 하거나 책임 있게 만들지 않는 기계 판독 가능한 데이터를 발표함으로써 투명성을 가장할 수 있다고 주장한다(예: 날씨, 버스 시간표).[26]세계은행의 정치학자 티아고 C는 투명성과 부패 [27]척결에 관한 이전의 연구들에서 인용했다. Peixoto는, ① 관련 데이터가 공개되어 대중에게 널리 보급되어 이해되고, ③ 데이터의 내용에 대한 일반의 반응, ④공직자의 반응 등, 최소한의 일련의 사건을 강조함으로써 Yu와 Robinson의 주장을 확대했다.또는 제도적 수단(예: 선거, 리콜)[28]을 통해 공공의 승인을 받는다.

일부에서는 공식 정보 공개가 제3자가 새로운 종류의 디지털 애플리케이션과 [29]서비스를 개발할 수 있도록 함으로써 기술 혁신과 경제성장을 지원할 수 있다고 주장한다.

몇몇 국가 정부는 수집한 데이터의 일부를 배포하기 위해 웹사이트를 만들었다.개방형 데이터 또는 개방형 정부 데이터에 대한 문화를 조성하고 조직하는 시 정부의 협업 프로젝트의 개념입니다.

또한 다른 정부 차원에서도 오픈 데이터 웹사이트를 개설했습니다.캐나다에는 오픈 데이터를 추구하는 많은 정부 기관이 있습니다.Data.gov에는 총 40개 미국 주 및 46개 미국 시군의 사이트가 나열되어 있으며, 메릴랜드 , 캘리포니아 주[30], 미국뉴욕 [31]시 등 공개 데이터를 제공하는 웹사이트가 있습니다.

국제 수준에서 유엔은 회원국과 유엔 [32]기관의 통계 데이터를 공개하는 공개 데이터 웹사이트를 가지고 있으며, 세계은행은 개발도상국과 관련된 [33]다양한 통계 데이터를 공개하고 있다.유럽위원회유럽연합을 위한 두 개의 포털을 만들었다. EU 기관, 기관 및 기타 기관의[34] 공개 데이터에 대한 액세스를 제공하는 EU 개방형 데이터 포털과 유럽 전역의 [35]지역, 지역 및 국가 공공 기관의 데이터 세트를 제공하는 공공 데이터 포털이다.

이탈리아Creative Commons 라이선스에 의거한 표준 프로세스와 가이드라인을 공개하는 첫 번째 국가입니다.오픈 모델은 ODMC - Open Data Management[36] Cycle이라고 불리며 Vento[37] [38] Umbria Regions와 같은 [40]여러 지역과 Regio Calabria[39] 및 Genova와 같은 주요 도시에서 채택되었습니다.

2015년 10월,[41] 개방형 정부 파트너십멕시코에서 열린 OGP 글로벌 서밋 동안 17개 국가, 주 및 도시의 정부가 공식적으로 채택한 정부 공개 데이터의 공개를 위한 원칙과 모범 사례인 국제 개방형 데이터 헌장을 출범시켰다.

비영리 단체에서

많은 비영리단체는 사용자, 회원 또는 제3자의 프라이버시 권리를 침해하지 않는 한 데이터에 대해 다소 개방적인 접근을 제공합니다.영리를 목적으로 하는 기업과 비교하면, 데이터의 수익화를 추구하지 않습니다.OpenNWT는 [42]선거의 공개 데이터를 제공하는 웹사이트를 개설했다.CIAT는 국제 농업 [43]연구의 이점을 높이기 위해 빅데이터 분석을 기꺼이 수행하는 모든 사람에게 공개 데이터를 제공합니다.DBLP는 비영리 단체인 Dagstuhl이 소유하고 있으며 컴퓨터 공학에서 나온 과학 출판물 데이터베이스를 오픈 [44]데이터로 제공하고 있습니다.비영리 환대 서비스는 신뢰할 수 있는 과학자들로 구성된 팀이 익명화된 데이터에 액세스하여 인류를 위한 통찰력을 출판할 수 있도록 지원합니다.2011년 영리법인이 되기 전 카우치서핑은 4개 연구팀에 소셜 네트워킹 [45][46][47][48]데이터에 대한 접근을 제공했습니다.2015년에는 비영리 환대 서비스인 Bewelcome과 Warm Showers가 공공 [49][50]연구를 위해 데이터를 제공했습니다.

정책 및 전략

마이크로 레벨에서는 오픈 데이터에 대한 비즈니스 또는 연구 조직의 정책과 전략이 크게 다를 수 있습니다.단, 일반적으로 사용되는 한 가지 전략은 데이터 공통의 사용입니다.데이터 커먼스는 데이터, 데이터 인프라스트럭처, 데이터 생성 및 관리 애플리케이션을 집약(또는 조합)하는 상호 운용 가능한 소프트웨어 및 하드웨어 플랫폼입니다.이것에 의해, 유저 커뮤니티는, [51][52][53]단기 및 장기 스케줄의 양쪽 모두에서, 데이터를 보다 효율적으로 관리, 분석, 공유할 수 있게 됩니다.이러한 상호 운용 가능한 사이버 인프라는 데이터 및 정보 자원의[51] "수집 라이프 사이클의 단계 간 전환을 촉진할 수 있도록" 충분히 견고해야 하며, 강력한 [53]데이터 분석을 가능하게 하고 지원하는 공통 데이터 모델과 작업 공간 도구에 의해 구동되어야 합니다.데이터 커먼스의 기초가 되는 정책과 전략에는 데이터 커먼스 서비스 프로바이더, 데이터 제공자, 데이터 사용자 [52]등 다수의 이해관계자도 관여하는 것이 이상적입니다.

Grossman [52]에서는 기업 및 연구기관에서 오픈 데이터를 보다 효율적으로 사용할 수 있는 데이터 공유 전략에 대해 6가지 주요 고려사항을 제시합니다.이러한 전략은 다음과 같은 요구에 대응해야 합니다.

  • 영구적이고 영속적인 디지털 ID: 데이터셋에 대한 액세스 제어를 가능하게 합니다.
  • 각 디지털 ID와 관련된 영구적이고 검출 가능한 메타데이터
  • 인증 및 인가 서비스에 연결된 Application Programming Interface(API; 응용 프로그램프로그래밍 인터페이스) 기반 액세스
  • 데이터 이동성
  • 액세스, 출력 및 입력 요금이 없는 데이터 '피어링'
  • 데이터 커먼스를 통해 데이터를 컴퓨팅하는 사용자에 대한 제한적인 접근 방식.

개별 기업[54] 및 연구 센터뿐만 아니라 보다 거시적인 수준에서 독일과 같은 국가들은 더 큰 공공의 이익을 위해 데이터 관리 시스템과 데이터 공용을 개발, 사용 및 유지하는 방법을 자세히 설명하는 자체적인 전국적인 개방형 데이터 전략을 시작했습니다.

찬반 양론

오픈 데이터에 대한 논쟁은 여전히 진화하고 있다.최고의 개방형 정부 애플리케이션은 시민에게 힘을 실어주거나, 중소기업을 돕거나, 다른 긍정적이고 건설적인 방법으로 가치를 창출하는 것을 추구합니다.정부 데이터를 개방하는 것은 교육 개선, 정부 개선 및 기타 현실 세계의 문제를 해결하기 위한 도구 구축으로 가는 길목에 불과합니다.많은 논거가[citation needed] 범주적으로 이루어졌지만, 오픈 데이터에 대한 찬반 논거는 이러한 논거가 종종 데이터의 유형과 잠재적인 용도에 크게 의존한다는 것을 강조한다.

오픈 데이터를 대신하여 이루어지는 인수에는 다음이 포함됩니다.

  • "데이터는 인류의 것입니다.대표적인 로는 유전체, 생물에 관한 데이터, 의학, 오르후스 협약에 따른 환경 데이터 등이 있다.
  • 공금은 그 일에 자금을 대는데 사용되었으므로, 보편적으로 사용할 [55]수 있어야 한다.
  • 정부기관에 의해 또는 정부기관에서 작성되었습니다(이는 미국 국립연구소 및 정부기관에서 일반적입니다).
  • 사실들은 법적으로 저작권을 가질 수 없다.
  • 연구 스폰서는 결과 데이터를 자유롭게 이용할 수 없는 한 완전한 가치를 얻을 수 없다.
  • 데이터 재사용 제한으로 인해 안티코몬이 생성됩니다.
  • 데이터는 공동 인간 활동의 원활한 진행을 위해 필요하며 사회 경제적 발전(의료, 교육, 경제 생산성 등)[56]을 가능하게 하는 중요한 요소이다.
  • 과학 연구에서는 데이터에 [57]대한 접근성이 향상됨에 따라 발견 속도가 빨라집니다.
  • 데이터를 개방함으로써 "데이터 부패"를 방지하고 [58][59]과학 연구 데이터를 지속적으로 보존할 수 있습니다.
  • 통계 리터러시는 오픈 데이터로부터 이익을 얻는다.강사는 로컬에서 관련된 데이터 세트를 사용하여 학생들에게 [60][61]통계 개념을 가르칠 수 있습니다.

일반적으로 사실 데이터는 저작권을 [62]가질 수 없다는 것이 통설이다.그러나 출판사는 종종 출판물에 첨부된 과학적 데이터에 저작권 문구를 추가합니다(종종 재사용 금지).전문에 포함된 사실 데이터가 저작권의 일부인지 불분명할 수 있습니다.

종이 출판물에서 사실을 인간적으로 추상화하는 것은 일반적으로 합법적으로 받아들여지지만, 로봇에 의한 기계 추출에 대한 암묵적인 제약이 있는 경우가 많다.

출판사 그룹이 우려를 표명하고 있는 오픈 액세스와 달리 오픈 데이터는 일반적으로 [citation needed]개별 기관이 문제를 제기합니다.그들의 주장은 공개 담화에서 덜 논의되었고, 현재로선 의지할 만한 인용구가 거의 없다.

모든 데이터를 개방형 데이터로 사용할 수 있도록 하는 데 반대하는 주장은 다음과 같습니다.

  • 정부 기금은 민간 부문(: PubChem)의 활동을 복제하거나 도전하는 데 사용할 수 없다.
  • 정부는 납세자의 돈을 효율적으로 사용할 책임을 져야 합니다.공적자금이 데이터 집계에 사용되고 데이터가 소수의 사용자에게만 상업적(민간) 편익을 가져다 줄 경우, 사용자는 정부에게 데이터 제공 비용을 변제해야 한다.
  • 개방된 데이터는 지역사회에 더 이상 관여하거나 혜택을 주지 않고 풍부하고 잘 갖춰진 연구기관에 의해 개발도상국과 관련된 데이터를 이용하거나 신속하게 결과를 발표할 수 있다(헬리콥터 연구). 마찬가지로 열대림에 대한 과거 개방적인 접근이 거부감을 초래했다.개발 도상국의 [63]식물 유전자 자원 ('글로벌 필라지')
  • 데이터 공개로 벌어들인 수익은 데이터 생성 및/또는 배포 비용을 충당하기 위해 사용될 수 있으며, 따라서 배포가 무기한으로 지속될 수 있습니다.
  • 데이터 출판으로 벌어들인 수익은 비영리단체가 다른 활동에 자금을 지원할 수 있도록 한다(예: 학회 출판은 사회를 지원한다).
  • 정부는 특정 조직이 비용을 회수할 수 있는 구체적인 정당성을 부여합니다(미국에서는 NIST, 영국에서는 Ordnance Survey).
  • 프라이버시 문제로 인해 데이터에 대한 접근이 특정 사용자 또는 데이터의 하위 집합으로 제한될 수 있습니다.
  • 데이터 수집, '정리', 관리 및 배포는 일반적으로 노동 및/또는 비용 집약적인 프로세스입니다. 이러한 서비스를 제공하는 사람은 누구든 해당 서비스를 제공하는 것에 대해 공정한 보상을 받아야 합니다.
  • 스폰서는 데이터를 적절히 사용하지 않으면 완전한 가치를 얻을 수 없습니다.이러한 작업을 위해서는 사용자에게 요금을 부과하는 것이 최선의 품질 관리, 보급 및 브랜드화 노력이 필요할 수 있습니다.
  • 대상 최종 사용자는 추가 처리(분석, 애플리케이션 등) 없이 데이터를 사용할 수 없는 경우가 많습니다.누구나 데이터에 접근할 수 있다면 데이터를 유용하게 사용하기 위해 필요한 처리에 투자할 동기를 얻을 수 없습니다(일반적으로 생물학적, 의료적, 환경적 데이터 등).
  • 오픈 데이터의 [64]2차 사용(집약)에 대한 제어는 없습니다.

기타 오픈 액티비티비티

개방형 데이터 이동의 목표는 다른 "열린" 이동의 목표와 유사합니다.

  • 오픈 액세스는 학술 출판물을 인터넷에서 자유롭게 이용할 수 있도록 하는 것과 관련이 있습니다.이러한 문서에는 오픈 데이터 세트도 포함되어 있는 경우가 있습니다.
  • 개방형 사양은 파일 형식 또는 프로토콜을 설명하는 문서로, 문서가 공개적으로 라이센스가 부여됩니다.일반적으로 이러한 사양은 주로 동일한 파일 형식이나 프로토콜을 처리하는 서로 다른 소프트웨어를 개선하기 위한 것이지만, 법률에 의해 공개 사양으로 강제되는 독점업체는 이를 더욱 어렵게 만들 수 있습니다.
  • 오픈 컨텐츠는, 인간 유저(산문, 사진, 비디오 등)를 대상으로 한 자원을 자유롭게 이용할 수 있도록 하는 것에 관련하고 있습니다.
  • 열린 지식Open Knowledge International은 오픈 데이터를 포함한 다양한 문제에 대해 개방성을 주장한다.여기에는 (a) 과학, 역사, 지리, 기타 (b) 음악, 영화, 서적 (c) 정부 및 기타 행정정보와 같은 콘텐츠가 포함됩니다.개방형 데이터는 개방형 데이터 [65]구현에 대한 Science Commons의 프로토콜에 언급된 개방형 지식 정의의 범위에 포함됩니다.
  • 오픈노트북 과학은 실패한 실험과 원시 실험 [66]데이터를 포함한 가능한 한 많은 과학적 과정에 오픈 데이터 개념을 적용하는 것을 말합니다.
  • 오픈 소스 소프트웨어는 컴퓨터 프로그램을 배포할 수 있는 오픈 소스 라이센스와 관련이 있으며, 일반적으로 데이터에는 주로 관련이 없습니다.
  • 개방형 교육 리소스는 자유롭게 액세스할 수 있고 공개 라이선스가 부여된 문서 및 미디어로, 교육, 학습 및 평가에 유용하며 연구 목적에도 유용합니다.
  • 개방형 연구/열린 과학/열린 과학 데이터(연결된 개방형 과학)는 데이터, 방법 및 도구와 같은 과학 자산을 개방하고 상호 연결하여 투명하고 재현 가능하며 학문적인 [67]연구를 가능하게 하는 접근방식을 의미한다.
  • Open-GLAM(갤러리, 라이브러리, 아카이브 및 박물관)[68]은 디지털화된 컬렉션에 대한 오픈 액세스를 지원하는 문화 기관 간의 교류와 협업을 지원하는 이니셔티브 및 네트워크입니다.GLAM-Wiki Initiative는 문화기관이 경험이 풍부한 위키피디아 편집자와의 협업 프로젝트를 통해 공개적으로 라이선스된 자원을 세계와 공유할 수 있도록 지원합니다.오픈 헤리티지 데이터는 Open GLAM과 관련되어 있습니다.헤리티지 분야의 공개 라이선스 데이터가 연구, 출판 및 프로그래밍,[69] 특히 디지털 인문학 분야에서 자주 사용되고 있기 때문입니다.

공통으로 데이터 열기

아이디어와 정의

공식적으로 오픈 데이터와 커먼스의 정의는 모두 접근 장벽이 낮은 공유 자원의 개념을 중심으로 이루어집니다.실질적으로 디지털 커먼스에는 데이터와 [70]같이 온라인으로 유지되는 리소스가 포함된다는 점에서 오픈 데이터가 포함됩니다.전체적으로 오픈 데이터의 운영 원칙을 살펴보면 실제로 오픈 데이터와 (디지털) 공용 간의 중복을 확인할 수 있습니다.오픈 데이터의 원칙은 정밀 [71]조사 대상 데이터의 유형에 따라 다를 수 있습니다.그럼에도 불구하고, 그것들은 다소 중복되고 있으며, 그들의 주요 근거는 데이터 [71]재사용에 대한 장벽의 부족이다.출처와 상관없이 개방형 데이터 유형에 걸친 원칙은 공통 정의의 핵심 요소를 암시합니다.예를 들어 접근성, 재사용성, 검색성,[71] 비독점성 등이 있습니다.또한 오픈 데이터와 커먼스와 관련된 위협과 기회는 어느 정도 낮지만 유사합니다.합성함으로써, 다양한 행위자의 공통 자원 사용(통제되지 않음)과 관련된 이익(위험 및 이익)을 중심으로 회전합니다.

시스템

커먼스와 오픈 데이터 모두 이러한 개념에 맞는 자원의 특성에 의해 정의될 수 있지만, 그 지지자들이 추진하는 시스템의 특성에 의해 정의될 수도 있습니다.거버넌스는 오픈 데이터 학자와 커먼즈 [71][70]학자의 관심사입니다.공통점과 오픈 데이터의 특성을 개략적으로 설명하는 주요 요소는 자본주의에 [70]의해 형성되는 지배적인 시장 논리에 대한 차이(및 반대)입니다.디지털, 특히 데이터 커먼스의 특정 형태로 디지털 테크놀로지를 보다 소셜하게 보는 것과 관련하여 최근 커먼즈 개념이 급증함에 따라 이러한 특징이 나타날 수 있습니다.

실제 사례

오픈 데이터와 커먼스의 관계와 그 통치가 빅 데이터를 지배하고 있지 않으면 시장 논리를 교란시킬 가능성이 있는 방법의 예로서 볼로냐(이탈리아)의 Human Ecosystem Relazioni가 실시한 프로젝트를 들 수 있습니다.https://www.he-r.it/wp-content/uploads/2017/01/HUB-report-impaginato_v1_small.pdf 를 참조해 주세요.

이 프로젝트는 볼로냐에서 "협업"을 둘러싼 온라인 사회적 관계를 추정 및 식별하는 것을 목적으로 했다.데이터는 소셜 네트워크와 온라인 플랫폼에서 수집되어 시민의 협업을 위해 제공되었습니다.결국 내용, 의미, 위치, 시간 및 기타 변수에 대한 데이터가 분석되었습니다.전체적으로 네트워크 이론을 바탕으로 온라인 협업 소셜 관계를 분석하였습니다.결과 데이터 세트는 오픈 데이터(집약 및 익명화)로 온라인으로 제공되고 있지만, 개인은 모든 데이터를 회수할 수 있습니다.흥미롭게도, 이것은 데이터를 공통으로 만드는 아이디어로 이루어졌습니다.이 프로젝트는 오픈 데이터와 커먼스의 관계를 예시하고 있으며, 두 가지 측면에서 빅 데이터 사용을 촉진하는 시장 논리를 어떻게 교란시킬 수 있는지를 보여줍니다.첫째, 오픈 데이터의 원리에 따라 이러한 프로젝트가 어떻게 효과적인 데이터 공통의 생성을 촉발할 수 있는지를 보여줍니다.프로젝트 자체는 소셜 네트워크 플랫폼 사용자에게 다양한 형태의 콘텐츠 삭제를 지원하고 있었습니다.둘째, 온라인 소셜 네트워크 상호작용에 관한 데이터를 개방하는 것은 이러한 데이터에 대한 소셜 네트워크 플랫폼의 독점력을 크게 감소시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

자금 조달자의 명령

오픈 액세스를 의무화하는 여러 자금 조달 기관도 오픈 데이터를 의무화하고 있습니다.캐나다 보건 연구소(CIHR)[72]는 다음과 같은 요건을 적절하게 표현한다.

  • 생물 정보학, 원자 및 분자 좌표 데이터, 실험 데이터를 연구 결과 발표 즉시 적절한 공공 데이터베이스에 저장한다.
  • 부여 후 최소 5년 동안 원본 데이터 세트를 보존할 수 있습니다.이는 게시 여부에 관계없이 모든 데이터에 적용됩니다.

전문뿐만 아니라 데이터 퇴적 촉진에 적극적인 다른 기관으로는 웰컴 트러스트가 있다.2013년에 발표된 학술 논문은 Horizon 2020(EU의 과학 자금 지원 메커니즘)이 프로젝트 종료 시 자금 지원 프로젝트를 "제공 가능"으로 제출하여 제3자의 사용성을 확인한 [73]후 공유할 수 있도록 의무화해야 한다고 주장했습니다.

미공개 데이터

데이터에 대한 액세스 또는 재사용을 제한하는 메커니즘이 몇 가지 있습니다(또한 이를 위한 몇 가지 이유가 위에 제시되어 있습니다).다음과 같은 것이 있습니다.

  • 데이터를 유료로 사용할 수 있도록 합니다.
  • 등록된 회원 또는 고객만 액세스할 수 있는 데이터베이스 또는 웹 사이트의 컴파일.
  • 접근 장벽을 만드는 독점적 또는 폐쇄적 기술 또는 암호화 사용.
  • "파생상품 없음" 요건 사용을 포함하여 데이터의 재사용을 금지(또는 난독화)한다고 주장하는 저작권 문구.
  • 데이터의 재사용을 금지하는 특허(예를 들어 일부 실험 단백질 구조의 3차원 좌표가 특허 취득됨).
  • 특정 검색 엔진을 선호하여 웹 사이트로의 로봇 제한
  • "데이터베이스 권리" 또는 "데이터베이스 지침"(예: 데이터베이스의 법적 보호에 관한 지침)에 의해 적용될 수 있는 "데이터베이스"로 사실 데이터를 집계합니다.
  • e-mail과 같은 자원에 대한 시간 제한적 접근(기존 인쇄물은 구매자가 무기한으로 이용할 수 있었다).
  • "웹스태클" 또는 표 형식의 쿼리나 데이터 세트의 대량 다운로드와 달리 단일 데이터 포인트를 제공합니다.
  • 오픈 데이터를 제공하는 조직의 활동에 대한 정치적, 상업적 또는 법적 압력(를 들어, 미국 화학 협회는 오픈 PubChem 데이터[74]대한 국립 보건원에 대한 자금 지원을 제한하도록 미국 의회에 로비했다.

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