Одна из крупнейших поисковых систем по данным в мире о которой мало кто знает - это Datacite Commons. Сервис созданный компанией Datacite специализирующейся на выдаче DOI для данных публикуемых исследователями.
Благодаря тому что при присвоении DOI каждому цифровому объекту требуется заполнить карточку с метаданными, то и индекс DOI в Datacite вырос уже до 90 миллионов записей из которых чуть менее половины, 43 миллиона - это карточки наборов данных (dataset). Ещё 15 миллионов записей тексты, около 14 миллионов физических объектов и так далее. В том числе там уже 16 тысяч data papers (статей основанных на данных).
Почти все записи в Datacite имеют привязку к организациям к которым они относятся, напрямую или через авторов, эти организации интегрированы в реестр ROR (The Research Organization Registry) хорошо известный в библиографической среде и хорошо структурированный с существенным объёмом метаданных по каждой научной организации.
Благодаря этому можно идентифицировать сколько наборов данных имеют DOI Datacite в разрезе стран.
Вот ряд цифр по некоторым постсоветским странам:
- Россия - 6806 наборов данных, большая часть от Российской академии наук
- Казахстан - 257 наборов данных, большая часть от Университета Назарбаева
- Армения - 130 наборов данных
- Узбекистан - 85 наборов данных
- Кыргызстан - 40 наборов данных
Это только те данные которые имеют прямую аффиляцию с академическими учреждениями в этих странах. Многие данные относящиеся к странам создаются в других странах. Например, исследования в США посвящённые разным российским сибирским и северным территориям или горам Центральной Азии.
Много это или мало? Это мало, с точки зрения мира, но и не полное отсутствие. Важнее почти полное отсутствие институциональной основы. Почти все эти опубликованные наборы данных загружались исследователями на открытые платформы вроде Zenodo, Dryad, Mendeley Data и зарубежные журналы.
Данные исследователей характерны тем что их востребованность весьма фрагментирована. У одного датасета могут быть сотни цитирований, но больше этого числа это уже огромная редкость. Поэтому применительно к ним не работает принцип HVD (High value datasets), нельзя определить какие-то конкретные крупные наборы данных которые должны быть доступны. Это должны быть данные из специализированной научной инфраструктуры вроде систем CLARIN для компьютерной лингвистики или ELIXIR для геномных данных, или буквально все возможные данные как результат научной деятельности.
#opendata #datasets #datadiscovery #datacite
Благодаря тому что при присвоении DOI каждому цифровому объекту требуется заполнить карточку с метаданными, то и индекс DOI в Datacite вырос уже до 90 миллионов записей из которых чуть менее половины, 43 миллиона - это карточки наборов данных (dataset). Ещё 15 миллионов записей тексты, около 14 миллионов физических объектов и так далее. В том числе там уже 16 тысяч data papers (статей основанных на данных).
Почти все записи в Datacite имеют привязку к организациям к которым они относятся, напрямую или через авторов, эти организации интегрированы в реестр ROR (The Research Organization Registry) хорошо известный в библиографической среде и хорошо структурированный с существенным объёмом метаданных по каждой научной организации.
Благодаря этому можно идентифицировать сколько наборов данных имеют DOI Datacite в разрезе стран.
Вот ряд цифр по некоторым постсоветским странам:
- Россия - 6806 наборов данных, большая часть от Российской академии наук
- Казахстан - 257 наборов данных, большая часть от Университета Назарбаева
- Армения - 130 наборов данных
- Узбекистан - 85 наборов данных
- Кыргызстан - 40 наборов данных
Это только те данные которые имеют прямую аффиляцию с академическими учреждениями в этих странах. Многие данные относящиеся к странам создаются в других странах. Например, исследования в США посвящённые разным российским сибирским и северным территориям или горам Центральной Азии.
Много это или мало? Это мало, с точки зрения мира, но и не полное отсутствие. Важнее почти полное отсутствие институциональной основы. Почти все эти опубликованные наборы данных загружались исследователями на открытые платформы вроде Zenodo, Dryad, Mendeley Data и зарубежные журналы.
Данные исследователей характерны тем что их востребованность весьма фрагментирована. У одного датасета могут быть сотни цитирований, но больше этого числа это уже огромная редкость. Поэтому применительно к ним не работает принцип HVD (High value datasets), нельзя определить какие-то конкретные крупные наборы данных которые должны быть доступны. Это должны быть данные из специализированной научной инфраструктуры вроде систем CLARIN для компьютерной лингвистики или ELIXIR для геномных данных, или буквально все возможные данные как результат научной деятельности.
#opendata #datasets #datadiscovery #datacite
Research Organization Registry (ROR)
The Research Organization Registry (ROR) is a global, community-led registry of open persistent identifiers for research organizations.
👍6✍2