Open scientific data
खुला वैज्ञानिक डेटा या खुला शोध डेटा एक प्रकार का खुला डेटा है जो अवलोकन और वैज्ञानिक गतिविधियों के परिणामों को प्रकाशित करने पर केंद्रित है जो किसी के भी विश्लेषण और पुनः उपयोग के लिए उपलब्ध है। ओपन डेटा के लिए अभियान का एक प्रमुख उद्देश्य वैज्ञानिक दावों के सत्यापन की अनुमति देना है, दूसरों को परिणामों की पुनरुत्पादन क्षमता को देखने की अनुमति देना है, और नए ज्ञान देने के लिए कई स्रोतों से डेटा को एकीकृत करने की अनुमति देना है। वैज्ञानिक जानकारी और अवलोकन की गणना करने के लिए बड़े ज्ञान बुनियादी ढांचे के विकास के साथ वैज्ञानिक डेटा की आधुनिक अवधारणा 20वीं शताब्दी के उत्तरार्ध में उभरी। डेटा के साझाकरण और वितरण को पहले एक महत्वपूर्ण हिस्सेदारी के रूप में पहचाना गया है, लेकिन बुनियादी ढांचे की तकनीकी सीमाओं और डेटा संचार के लिए सामान्य मानकों की कमी के कारण यह बाधित हुआ है। वर्ल्ड वाइड वेब को तुरंत वैज्ञानिक डेटा को साझा करने के लिए एक सार्वभौमिक प्रोटोकॉल के रूप में माना गया था, विशेष रूप से उच्च-ऊर्जा भौतिकी से। परिभाषा वैज्ञानिक डेटा मुक्त वैज्ञानिक डेटा की अवधारणा वैज्ञानिक डेटा की अवधारणा के समानांतर विकसित हुई है। 20वीं शताब्दी के अंत तक वैज्ञानिक डेटा को औपचारिक रूप से परिभाषित नहीं किया गया था। कम्प्यूटेशनल विश्लेषण के सामान्यीकरण से पहले, डेटा ज्यादातर एक अनौपचारिक शब्द रहा है, जिसका उपयोग अक्सर ज्ञान या जानकारी के साथ किया जाता है। संस्थागत और ज्ञानमीमांसा संबंधी प्रवचनों ने वैज्ञानिक गतिविधियों पर वैकल्पिक अवधारणाओं और दृष्टिकोण का समर्थन कियाः "यहां तक कि विज्ञान और ज्ञानमीमांसा टिप्पणियों के इतिहास, केवल पारित होने में डेटा का उल्लेख करते हैं। विज्ञान में अर्थ बनाने पर अन्य मूलभूत कार्यों में तथ्यों, अभ्यावेदनों, शिलालेखों और प्रकाशनों पर चर्चा की जाती है, जिसमें डेटा पर बहुत कम ध्यान दिया जाता है। वैज्ञानिक डेटा की पहली प्रभावशाली नीति परिभाषा 1999 के अंत में दिखाई दी, जब राष्ट्रीय विज्ञान अकादमियों ने डेटा को "तथ्यों, अक्षरों, संख्याओं या प्रतीकों के रूप में वर्णित किया जो किसी वस्तु, स्थिति, स्थिति या अन्य कारकों का वर्णन करते हैं।" शब्दावली का विकास जारी हैः 2011 में, राष्ट्रीय अकादमियों ने "स्पेक्ट्रोग्राफिक, जीनोमिक अनुक्रमण, और इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोपी डेटा; अवलोकन डेटा, जैसे कि रिमोट सेंसिंग, जियोस्पेशियल और सामाजिक-आर्थिक डेटा; और डेटा के अन्य रूप या तो मनुष्यों या मशीनों द्वारा उत्पन्न या संकलित किए गए" के साथ-साथ "साहित्य का डिजिटल प्रतिनिधित्व" जैसे डेटा की एक बड़ी विविधता को शामिल करने के लिए परिभाषा को अद्यतन किया, जबकि डेटा के रूप और आकार विस्तृत और अस्थिर बने हुए हैं, मानक परिभाषाओं और नीतियों ने हाल ही में वैज्ञानिक डेटा को कम्प्यूटेशनल या डिजिटल डेटा तक सीमित कर दिया है। होराइजन 2020 का ओपन डेटा पायलट स्वेच्छा से डिजिटल अनुसंधान तक ही सीमित हैः 'डिजिटल अनुसंधान डेटा' डिजिटल रूप में जानकारी है (विशेष रूप से तथ्यों या संख्याओं में), जिसे जांचने के लिए एकत्र किया जाता है और तर्क, चर्चा या गणना के लिए एक आधार के रूप में उपयोग किया जाता है; इसमें आंकड़े, प्रयोगों के परिणाम, माप, फील्डवर्क के परिणामस्वरूप अवलोकन, सर्वेक्षण परिणाम, साक्षात्कार रिकॉर्डिंग और चित्र शामिल हैं "कुल मिलाकर, स्थिति वैज्ञानिक डेटा व्यक्तिगत शोधकर्ताओं, समुदायों और नीति निर्माताओं के बीच चर्चा का एक लचीला बिंदु बना हुआ हैः" व्यापक शब्दों में, जो भी 'डेटा' शोधकर्ताओं के लिए रुचि का है उसे 'शोध डेटा' के रूप में माना जाना चाहिए "महत्वपूर्ण नीतिगत रिपोर्ट, जैसे कि 2012 में डेटा साइटेशन पर राष्ट्रीय विज्ञान अकादमियों के सामूहिक संश्लेषण ने जानबूझकर डेटा की एक सापेक्ष और नाममात्र की परिभाषा को अपनाया हैः" हम समर्पित करेंगे। ), सिवाय यह स्वीकार करने के कि डेटा अक्सर देखने वाले की नजर में मौजूद होता है। क्रिस्टीन बोर्गमैन के लिए, मुख्य मुद्दा वैज्ञानिक डेटा ("डेटा क्या है") को परिभाषित करना नहीं है, बल्कि उस बिंदु को प्रासंगिक बनाना है जहां डेटा एक विषय, एक संस्थान या एक राष्ट्रीय अनुसंधान कार्यक्रम ("डेटा कब हैं") के भीतर चर्चा का केंद्र बिंदु बन गया। 2010 के दशक में, उपलब्ध डेटा स्रोतों के विस्तार और डेटा विश्लेषण विधि के परिष्कार ने मुख्य रूप से डेटा प्रबंधन मुद्दों से प्रभावित विषयों की सीमा को "कम्प्यूटेशनल सामाजिक विज्ञान, डिजिटल मानविकी, सोशल मीडिया डेटा, नागरिक विज्ञान अनुसंधान परियोजनाओं और राजनीति विज्ञान" तक बढ़ा दिया है। खुला वैज्ञानिक डेटा वैज्ञानिक डेटा प्रबंधन के संबंध में चर्चा का प्रमुख विषय रहा है, लेकिन एक संस्थान, एक विषय या एक नीतिगत ढांचे के भीतर डेटा को एक प्रासंगिक मुद्दे के रूप में उभरने के लिए एक प्रेरणा भी है। पॉल एडवर्ड्स के लिए, डेटा साझा करना है या नहीं, इसे किस हद तक साझा किया जाना चाहिए और जिनके लिए डेटा घर्षण के प्रमुख कारण रहे हैं, जिसने विज्ञान के अन्यथा छिपे हुए बुनियादी ढांचे को प्रकट कियाः "एडवर्ड्स का डेटा घर्षण का रूपक वर्णन करता है कि डेटा 'सतहों' के बीच इंटरफेस पर क्या होता हैः वे बिंदु जहां लोगों, सब्सट्रेट, संगठनों या मशीनों के बीच डेटा स्थानांतरित होता है (.) एक इंटरफेस में डेटा की प्रत्येक गति समय, ऊर्जा और मानव ध्यान में कुछ कीमत पर आती है। समूहों और संगठनों के साथ-साथ मशीनों के बीच प्रत्येक इंटरफेस प्रतिरोध के एक बिंदु का प्रतिनिधित्व करता है जहां डेटा को खराब किया जा सकता है, गलत व्याख्या की जा सकती है या खो दिया जा सकता है। सामाजिक प्रणालियों में, डेटा घर्षण ऊर्जा की खपत करता है और अशांति और गर्मी पैदा करता है-यानी, संघर्ष, असहमति और सटीक, अनियंत्रित प्रक्रियाएं। वैज्ञानिक डेटा का उद्घाटन अपने आप में एक डेटा घर्षण है और डेटा स्वामित्व के जटिल मुद्दों को कमजोर करके सामूहिक रूप से डेटा घर्षण का प्रबंधन करने का एक तरीका है। वैज्ञानिक या महामारी संस्कृतियों को खुली डेटा नीतियों को अपनाने में प्राथमिक कारकों के रूप में स्वीकार किया गया हैः "डेटा साझाकरण प्रथाओं से समुदाय-बद्ध होने और बड़े पैमाने पर महामारी संस्कृति द्वारा निर्धारित होने की उम्मीद की जाएगी।" 2010 के दशक में, वैज्ञानिक और नीति निर्माताओं द्वारा नई अवधारणाओं को पेश किया गया है ताकि अधिक सटीक रूप से परिभाषित किया जा सके कि कौन सा खुला वैज्ञानिक डेटा है। 2016 में इसकी शुरुआत के बाद से, एफ. ए. आई. आर. डेटा खुली अनुसंधान नीतियों का एक प्रमुख केंद्र बन गया है। संक्षिप्त नाम एक आदर्श प्रकार के खोजने योग्य, सुलभ, इंटरऑपरेबल और पुनः प्रयोज्य डेटा का वर्णन करता है। मुक्त वैज्ञानिक डेटा को एक सामान्य या सार्वजनिक वस्तु के रूप में वर्गीकृत किया गया है, जिसे मुख्य रूप से व्यक्तिगत कार्रवाई के बजाय सामूहिक रूप से बनाए रखा जाता है, समृद्ध किया जाता है और संरक्षित किया जाता हैः "जो बात वैज्ञानिक डेटा साझाकरण को समझने में सामूहिक कार्रवाई को उपयोगी बनाती है, वह इस बात पर ध्यान केंद्रित करती है कि व्यक्तिगत लाभों का विनियोग एक सामान्य संसाधन में योगदान के साथ प्राप्त होने वाली लागतों और लाभों को समायोजित करके कैसे निर्धारित किया जाता है" ज्ञान अवसंरचना का इतिहास विकास (1945-1960) वैज्ञानिक डेटा का उद्भव डेटा, सूचना और ज्ञान जैसी मुख्य वैज्ञानिक अवधारणाओं को सामान्य रूप से समझने के तरीके में एक अर्थपूर्ण बदलाव से जुड़ा हुआ है। कम्प्यूटिंग प्रौद्योगिकियों के विकास के बाद, डेटा और सूचना को तेजी से "चीजों" के रूप में वर्णित किया जाता हैः "गणना की तरह, डेटा का हमेशा एक भौतिक पहलू होता है। डेटा चीजें हैं। वे केवल संख्याएँ नहीं हैं, बल्कि आयामी, वजन और बनावट वाले अंक भी हैं। द्वितीय विश्व युद्ध के बाद बड़ी वैज्ञानिक परियोजनाएं महत्वपूर्ण मात्रा में डेटा एकत्र करने, संसाधित करने और विश्लेषण करने के लिए ज्ञान के बुनियादी ढांचे पर तेजी से निर्भर हो गई हैं। पंच-कार्ड प्रणाली का उपयोग पहली बार 1920 के दशक में जलवायु डेटा पर प्रयोगात्मक रूप से किया गया था और अगले दशक में बड़े पैमाने पर लागू किया गया थाः "पहली अवसाद-युग की सरकारी निर्माण परियोजनाओं में से एक में, सिविल वर्क्स एडमिनिस्ट्रेशन के श्रमिकों ने अवधि 1880-1933 के लिए लगभग 20 लाख जहाज लॉग अवलोकन किए।" 1960 तक, यूएस नेशनल वेदर रिकॉर्ड्स सेंटर के मौसम संबंधी डेटा संग्रह का विस्तार 400 मिलियन कार्ड तक हो गया है और इसकी वैश्विक पहुंच थी। वैज्ञानिक आंकड़ों का भौतिक रूप से तब तक पूरी तरह से स्पष्ट था और पूरी इमारतों की स्थिरता को खतरा थाः "1966 तक कार्डों ने इतनी जगह पर कब्जा कर लिया कि केंद्र ने अपने मुख्य प्रवेश कक्ष को कार्ड भंडारण अलमारियों से भरना शुरू कर दिया (चित्र 5.4)। अधिकारी गंभीर रूप से चिंतित हो गए कि इमारत उनके वजन के नीचे गिर सकती है। 1960 के दशक के अंत तक, ज्ञान के बुनियादी ढांचे को विभिन्न विषयों और समुदायों में शामिल किया गया है। मुक्त अभिगम डेटा की इलेक्ट्रॉनिक ग्रंथ सूची का डेटाबेस बनाने की पहली पहल 1966 में शैक्षिक संसाधन सूचना केंद्र (ई. आर. आई. सी.) थी। उसी वर्ष, मेडलाइन बनाया गया था-राष्ट्रीय चिकित्सा पुस्तकालय और राष्ट्रीय स्वास्थ्य संस्थान (यू. एस. ए.) द्वारा प्रबंधित एक मुफ्त पहुंच ऑनलाइन डेटाबेस जिसमें जैव चिकित्सा क्षेत्र में पत्रिकाओं से ग्रंथसूची उद्धरण थे, जिसे बाद में पबमेड कहा जाएगा, वर्तमान में 14 मिलियन से अधिक पूर्ण लेखों के साथ। अंतरिक्ष इंजीनियरिंग (नासा/रिकॉन के साथ), पुस्तकालय खोज (ओ. सी. एल. सी. वर्ल्डकैट के साथ) या सामाजिक विज्ञान में ज्ञान अवसंरचना भी स्थापित की गईः "1960 और 1970 के दशक में मात्रात्मक डेटा संग्रह के समन्वय के लिए एक दर्जन से अधिक सेवाओं और पेशेवर संघों की स्थापना देखी गई।" डेटा को खोलना और साझा करनाः प्रारंभिक प्रयास (1960-1990) पहले बड़े ज्ञान बुनियादी ढांचे के निर्माण के तुरंत बाद खुले वैज्ञानिक डेटा पर प्रारंभिक प्रवचन और नीतिगत ढांचे का उदय हुआ। वर्ल्ड डेटा सेंटर सिस्टम (अब वर्ल्ड डेटा सिस्टम) का उद्देश्य अंतर्राष्ट्रीय भूभौतिकीय वर्ष 1957-1958 की तैयारी में अवलोकन डेटा को अधिक आसानी से उपलब्ध कराना है। इंटरनेशनल काउंसिल ऑफ साइंटिफिक यूनियन (अब इंटरनेशनल काउंसिल फॉर साइंस) ने डेटा हानि के जोखिम को कम करने और डेटा पहुंच को अधिकतम करने के लिए कई विश्व डेटा केंद्रों की स्थापना की, 1955 में आगे सिफारिश की कि डेटा को मशीन-पठनीय रूप में उपलब्ध कराया जाए। 1966 में, अंतर्राष्ट्रीय विज्ञान परिषद ने "डेटा प्रबंधन और उपयोग में सहयोग को बढ़ावा देने" के लिए एक पहल, कोडाटा का निर्माण किया। खुले वैज्ञानिक डेटा के ये प्रारंभिक रूप बहुत आगे विकसित नहीं हुए। डेटा साझाकरण के एक टिकाऊ पारिस्थितिकी तंत्र को लागू करने के लिए बाहरी डेटा के एकीकरण के लिए बहुत सारे डेटा घर्षण और तकनीकी प्रतिरोध थे। डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर ज्यादातर शोधकर्ताओं के लिए अदृश्य थे, क्योंकि अधिकांश शोध पेशेवर लाइब्रेरियन द्वारा किए गए थे। न केवल खोज संचालन प्रणालियों का उपयोग करना जटिल था, बल्कि लंबी दूरी के दूरसंचार की निषेधात्मक लागत को देखते हुए खोज को बहुत कुशलता से किया जाना था। जबकि उनके अवधारणाओं ने मूल रूप से शोधकर्ता द्वारा प्रत्यक्ष उपयोग का अनुमान लगाया है, जो वास्तव में तकनीकी और आर्थिक बाधाओं के कारण उभर नहीं सकाः क्रिस्टीन बोर्गमैन को 1966 के बाद कुछ विशिष्ट क्षेत्रों (जैसे जलवायु विज्ञान) के लिए वैज्ञानिक डेटा के अर्थ, उत्पादन और प्रसार पर कोई महत्वपूर्ण नीतिगत बहस याद नहीं है। वेब के आगमन से पहले इन्सुलेटेड वैज्ञानिक बुनियादी ढांचे को शायद ही जोड़ा जा सकता था। परियोजनाएं और समुदाय राष्ट्रीय या संस्थागत स्तर पर अपने स्वयं के असंबद्ध नेटवर्क पर निर्भर थेः "यूरोप में इंटरनेट लगभग अदृश्य था क्योंकि वहाँ के लोग नेटवर्क प्रोटोकॉल के एक अलग सेट का पालन कर रहे थे।" वैज्ञानिक बुनियादी ढांचे के बीच संचार न केवल अंतरिक्ष में, बल्कि समय के साथ भी चुनौतीपूर्ण था। जब भी एक संचार प्रोटोकॉल को बनाए नहीं रखा जाता था, तो इसके द्वारा प्रसारित डेटा और ज्ञान के भी गायब होने की संभावना होती थीः "ऐतिहासिक अनुसंधान और कंप्यूटिंग के बीच संबंध निरस्त परियोजनाओं, डेटा हानि और अप्राप्य प्रारूपों से स्थायी रूप से प्रभावित हुआ है।" वेब पर वैज्ञानिक डेटा साझा करना (1990-1995) वर्ल्ड वाइड वेब की कल्पना मूल रूप से खुले वैज्ञानिक डेटा के लिए एक बुनियादी ढांचे के रूप में की गई थी। वर्ल्ड वाइड वेब के प्रारंभिक संचार में डेटा और डेटा प्रलेखन को साझा करना एक प्रमुख फोकस था जब परियोजना का पहली बार अगस्त 1991 में अनावरण किया गया थाः "डब्ल्यूडब्ल्यूडब्ल्यू परियोजना को उच्च ऊर्जा वाले भौतिकविदों को डेटा, समाचार और प्रलेखन साझा करने की अनुमति देने के लिए शुरू किया गया था। हम वेब को अन्य क्षेत्रों में फैलाने और अन्य डेटा के लिए गेटवे सर्वर रखने में बहुत रुचि रखते हैं। यह परियोजना एक करीबी ज्ञान अवसंरचना, ENQUIRE से उपजी है। यह उच्च ऊर्जा भौतिकी की विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए सीईआरएन द्वारा टिम बर्नर्स-ली को कमीशन किया गया एक सूचना प्रबंधन सॉफ्टवेयर था। ENQUIRE की संरचना डेटा के एक आंतरिक वेब के करीब थीः यह "नोड्स" को जोड़ती थी जो "किसी व्यक्ति, एक सॉफ्टवेयर मॉड्यूल, आदि को संदर्भित कर सकती थी। और जिसे विभिन्न संबंधों के साथ जोड़ा जा सकता है जैसे कि बनाया गया, शामिल किया गया, वर्णन किया गया आदि। जबकि इसने "जानकारी के बीच कुछ यादृच्छिक संबंध की सुविधा प्रदान की" पूछताछ "उस सहयोग को सुविधाजनक बनाने में सक्षम नहीं थी जो अंतर्राष्ट्रीय उच्च-ऊर्जा भौतिकी अनुसंधान समुदाय में वांछित था। 1990 के दशक से पहले किसी भी महत्वपूर्ण कम्प्यूटिंग वैज्ञानिक बुनियादी ढांचे की तरह, एनक्वायर का विकास अंततः अंतरसंचालनीयता की कमी और नेटवर्क संचार के प्रबंधन की जटिलता से बाधित थाः "हालांकि एनक्वायर ने दस्तावेजों और डेटाबेस को जोड़ने का एक तरीका प्रदान किया, और हाइपरटेक्स्ट ने उन्हें प्रदर्शित करने के लिए एक सामान्य प्रारूप प्रदान किया, फिर भी एक दूसरे के साथ संवाद करने के लिए अलग-अलग ऑपरेटिंग सिस्टम वाले अलग-अलग कंप्यूटर प्राप्त करने की समस्या थी। वेब ने वैज्ञानिक डेटा के लिए पहले से मौजूद बंद बुनियादी ढांचे को तेजी से हटा दिया, भले ही उन्होंने अधिक उन्नत कंप्यूटिंग सुविधाओं को शामिल किया हो। 1991 से 1994 तक, कृमियों पर एक प्रमुख जीव विज्ञान डेटाबेस, कृमि सामुदायिक प्रणाली के उपयोगकर्ताओं ने वेब और गोफर पर स्विच किया। जबकि वेब में डेटा पुनर्प्राप्ति और सहयोग के लिए कई उन्नत कार्य शामिल नहीं थे, यह आसानी से सुलभ था। इसके विपरीत, कृमि सामुदायिक प्रणाली को केवल वैज्ञानिक संस्थानों में साझा किए गए विशिष्ट टर्मिनलों पर ब्राउज़ किया जा सकता हैः "कस्टम-डिज़ाइन किए गए, शक्तिशाली डब्ल्यू. सी. एस. (अपने सुविधाजनक इंटरफेस के साथ) को लेने के लिए काम की आदतों, कंप्यूटर उपयोग और प्रयोगशाला संसाधनों के चौराहे पर असुविधा का सामना करना पड़ता है () दूसरी ओर, विश्व-व्यापी वेब को विभिन्न प्रकार के टर्मिनलों और कनेक्शनों से एक्सेस किया जा सकता है, और इंटरनेट कंप्यूटर समर्थन अधिकांश शैक्षणिक संस्थानों और अपेक्षाकृत सस्ती वाणिज्यिक सेवाओं के माध्यम से आसानी से उपलब्ध है।" वेब पर प्रकाशन ने डेटा प्रकाशन के अर्थशास्त्र को पूरी तरह से बदल दिया। जबकि प्रिंट में "बड़े डेटासेट को पुनः पेश करने की लागत निषेधात्मक है", अधिकांश डेटासेट का भंडारण खर्च कम है। इस नए संपादकीय वातावरण में, डेटा साझा करने के लिए मुख्य सीमित कारक अब तकनीकी या आर्थिक नहीं बल्कि सामाजिक और सांस्कृतिक बन जाते हैं। मुक्त वैज्ञानिक डेटा को परिभाषित करना (1995-2010) वर्ल्ड वाइड वेब के विकास और सामान्यीकरण ने कई तकनीकी बाधाओं को हटा दिया और घर्षण ने डेटा के मुक्त प्रसार को बाधित कर दिया था। फिर भी, वैज्ञानिक डेटा को अभी तक परिभाषित नहीं किया गया था और डेटा के एक जाल के बारे में टिम बर्नर्स-ली द्वारा निर्धारित मूल दृष्टि को साकार करने के लिए नई शोध नीति को लागू करना था। इस बिंदु पर, वैज्ञानिक डेटा को काफी हद तक वैज्ञानिक डेटा को खोलने की प्रक्रिया के माध्यम से परिभाषित किया गया है, क्योंकि खुली नीतियों के कार्यान्वयन ने कार्रवाई योग्य दिशानिर्देशों, सिद्धांतों और शब्दावली की स्थापना के लिए नए प्रोत्साहन दिए हैं। जलवायु अनुसंधान मुक्त वैज्ञानिक डेटा की वैचारिक परिभाषा में एक अग्रणी क्षेत्र रहा है, क्योंकि यह 1950 और 1960 के दशक में पहली बड़ी ज्ञान अवसंरचना के निर्माण में रहा है। 1995 में जी. सी. डी. आई. एस. ने वैज्ञानिक डेटा के पूर्ण और खुले आदान-प्रदान पर एक स्पष्ट प्रतिबद्धता व्यक्त कीः "वैश्विक परिवर्तन अनुसंधान और पर्यावरण निगरानी के लिए अंतर्राष्ट्रीय कार्यक्रम महत्वपूर्ण रूप से पूर्ण और खुले डेटा आदान-प्रदान के सिद्धांत पर निर्भर करते हैं (यानी, डेटा और जानकारी बिना किसी प्रतिबंध के, गैर-भेदभावपूर्ण आधार पर, प्रजनन और वितरण की लागत से अधिक के लिए उपलब्ध कराई जाती है)। कार्यक्षेत्र के विस्तार और ज्ञान अवसंरचना के प्रबंधन ने भी डेटा साझा करने के लिए प्रोत्साहन दिया, क्योंकि बड़ी संख्या में व्यक्तिगत और संस्थागत हितधारकों के बीच "डेटा स्वामित्व का आवंटन" तेजी से जटिल हो गया है। खुला डेटा यह सुनिश्चित करने के लिए एक सरलीकृत ढांचा बनाता है कि डेटा के सभी योगदानकर्ताओं और उपयोगकर्ताओं की इस तक पहुंच हो। ओपन डेटा को तेजी से उभरते हुए ओपन साइंस आंदोलन के एक प्रमुख उद्देश्य के रूप में पहचाना गया है। शुरू में प्रकाशनों और विद्वानों के लेखों पर ध्यान केंद्रित करते हुए, खुली पहुंच के पक्ष में अंतर्राष्ट्रीय पहलों ने सभी मुख्य वैज्ञानिक प्रस्तुतियों तक अपना दायरा बढ़ाया। 2003 में बर्लिन घोषणा ने "मूल वैज्ञानिक अनुसंधान परिणामों, कच्चे डेटा और मेटाडेटा, स्रोत सामग्री और सचित्र और चित्रमय और विद्वतापूर्ण मल्टीमीडिया सामग्री के डिजिटल प्रतिनिधित्व" के प्रसार का समर्थन किया 2000 के बाद, ओ. ई. सी. डी. (आर्थिक सहयोग और विकास संगठन) जैसे अंतर्राष्ट्रीय संगठनों ने वैज्ञानिक डेटा की सामान्य और अंतःविषय परिभाषाओं को तैयार करने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है, क्योंकि खुली डेटा नीतियों को एक देश के विषय के विशिष्ट पैमाने से परे लागू किया जाना है। वैज्ञानिक डेटा की पहली प्रभावशाली परिभाषा में से एक 1999 में राष्ट्रीय विज्ञान अकादमियों की एक रिपोर्ट द्वारा गढ़ा गया थाः "डेटा तथ्य, संख्या, अक्षर और प्रतीक हैं जो किसी वस्तु, विचार, स्थिति, स्थिति या अन्य कारकों का वर्णन करते हैं।" 2004 में, ओ. ई. सी. डी. के सभी देशों के विज्ञान मंत्रियों ने एक घोषणा पर हस्ताक्षर किए जिसमें अनिवार्य रूप से कहा गया है कि सभी सार्वजनिक रूप से वित्त पोषित संग्रह डेटा को सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया जाना चाहिए। 2007 में ओ. ई. सी. डी. ने सार्वजनिक वित्त पोषण से अनुसंधान डेटा तक पहुंच के लिए सिद्धांतों और दिशानिर्देशों के माध्यम से "सार्वजनिक वित्त पोषण से अनुसंधान डेटा तक पहुंच के लिए सिद्धांतों को संहिताबद्ध किया" जो वैज्ञानिक डेटा को "वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए प्राथमिक स्रोतों के रूप में उपयोग किए जाने वाले तथ्यात्मक रिकॉर्ड (संख्यात्मक स्कोर, पाठ्य रिकॉर्ड, चित्र और ध्वनि)" के रूप में परिभाषित करता है, और जिन्हें आमतौर पर वैज्ञानिक समुदाय में अनुसंधान निष्कर्षों को मान्य करने के लिए आवश्यक रूप से स्वीकार किया जाता है। सिद्धांतों ने नरम-कानून की सिफारिश के रूप में काम किया और पुष्टि की कि "अनुसंधान डेटा तक पहुंच इस क्षेत्र में सार्वजनिक निवेश से लाभ को बढ़ाती है; खुली वैज्ञानिक जांच को मजबूत करती है; अध्ययन और राय की विविधता को प्रोत्साहित करती है; काम के नए क्षेत्रों को बढ़ावा देती है और उन विषयों की खोज को सक्षम बनाती है जिनकी कल्पना प्रारंभिक जांचकर्ताओं द्वारा नहीं की गई थी।" नीतिगत कार्यान्वयन (2010-) 2010 के बाद, राष्ट्रीय और अति-राष्ट्रीय संस्थानों ने अधिक हस्तक्षेपवादी रुख अपनाया। नई नीतियों को न केवल वैज्ञानिक डेटा के उद्घाटन को सुनिश्चित करने और प्रोत्साहित करने के लिए लागू किया गया है, आमतौर पर मौजूदा खुले डेटा कार्यक्रम की निरंतरता में। यूरोप में, "यूरोपीय संघ के अनुसंधान, विज्ञान और नवाचार आयुक्त, कार्लोस मोएदास ने 2015 में खुले शोध डेटा को यूरोपीय संघ की प्राथमिकताओं में से एक बनाया।" पहली बार 2016 में प्रकाशित, एफ. ए. आई. आर. मार्गदर्शक सिद्धांत वैज्ञानिक डेटा को खोलने के लिए एक प्रभावशाली ढांचा बन गए हैं। ये सिद्धांत मूल रूप से दो साल पहले लॉरेंट्ज़ में एक नीति विज्ञापन अनुसंधान कार्यशाला के दौरान तैयार किए गए थे, संयुक्त रूप से एक डेटा एफ. ए. आई. आर. रिपोर्ट तैयार करना। कार्यशाला के विचार-विमर्श के दौरान, "यह धारणा सामने आई कि, समुदाय द्वारा सहमत मार्गदर्शक सिद्धांतों और अभ्यास के एक न्यूनतम समूह की परिभाषा और व्यापक समर्थन के माध्यम से" सिद्धांत वैज्ञानिक डेटा को परिभाषित करने का प्रयास नहीं करते हैं, जो एक अपेक्षाकृत प्लास्टिक अवधारणा बनी हुई है, लेकिन यह वर्णन करने का प्रयास करते हैं कि "अच्छा डेटा प्रबंधन क्या है"। वे चार मूलभूत सिद्धांतों को शामिल करते हैं, "जो डेटा निर्माता का मार्गदर्शन करने के लिए काम करते हैं": खोज, पहुंच, अंतरसंचालनीयता और पुनः प्रयोज्य। और डेटा के अंतर्निहित शब्दार्थ की व्याख्या करके मशीन-कार्रवाई की दिशा में एक कदम प्रदान करने का भी लक्ष्य रखता है। जैसा कि यह डेटा प्रबंधन की जटिलता को पूरी तरह से स्वीकार करता है, सिद्धांत कठोर सिफारिशों के एक समूह को पेश करने का दावा नहीं करते हैं, बल्कि "निष्पक्षता की डिग्री" का दावा करते हैं, जिसे संगठनात्मक लागतों के आधार पर समायोजित किया जा सकता है, लेकिन कॉपीराइट या गोपनीयता के संबंध में बाहरी प्रतिबंध भी। एफ. ए. आई. आर. के सिद्धांतों को प्रमुख अंतर्राष्ट्रीय संगठन द्वारा तुरंत अपनाया गया हैः "एफ. ए. आई. आर. ने तेजी से विकास का अनुभव किया, यूरोपीय संघ, जी7, जी20 और अमेरिका स्थित बिग डेटा टू नॉलेज (बी. डी. 2. के.) से मान्यता प्राप्त की" अगस्त 2016 में, यूरोपीय आयोग ने "एफ. ए. आई. आर. डेटा को वास्तविकता में बदलने" के लिए एक विशेषज्ञ समूह की स्थापना की। 2020 तक, एफ. ए. आई. आर. के सिद्धांत "आज तक के खुले वैज्ञानिक डेटा के लिए सबसे उन्नत तकनीकी मानक" बने हुए हैं 2022 में, फ्रेंच ओपन साइंस मॉनिटर ने पाठ खनन उपकरणों से अनुसंधान डेटा प्रकाशनों का एक प्रयोगात्मक सर्वेक्षण प्रकाशित करना शुरू किया। पूर्वव्यापी विश्लेषण से पता चला है कि उनके संबद्ध को साझा करने का उल्लेख करने वाले प्रकाशनों की दर 10 वर्षों में लगभग दोगुनी हो गई है, जो 2013 में 13 प्रतिशत से बढ़कर 2021 में 22 प्रतिशत हो गई है। 2010 के दशक के अंत तक, मुक्त डेटा नीति वैज्ञानिक समुदायों द्वारा अच्छी तरह से समर्थित है। 2016 और 2018 में यूरोपीय आयोग द्वारा किए गए दो बड़े सर्वेक्षणों में एक सामान्य रूप से माना जाने वाला लाभ मिलता हैः "74 प्रतिशत शोधकर्ताओं का कहना है कि अन्य डेटा तक पहुंच होने से उन्हें लाभ होगा" फिर भी, उसी जांच में एकत्र किए गए अधिक गुणात्मक टिप्पणियों से यह भी पता चला है कि "जो वैज्ञानिक आदर्श रूप से घोषित करते हैं, बनाम जो वे वास्तव में अभ्यास करते हैं, वह एक अधिक अस्पष्ट स्थिति को प्रकट करता है"। वैज्ञानिक डेटा प्रकाशन और संस्करण का प्रसार 2010 के दशक तक, वैज्ञानिक डेटा के प्रकाशन को ज्यादातर "एक व्यक्तिगत पत्रिका लेख से जुड़े डेटासेट के विमोचन" के रूप में संदर्भित किया जाता था, इस प्रकाशन को डेटा एक्सेसिबिलिटी स्टेटमेंट या डीएएस द्वारा प्रलेखित किया जाता है। कई प्रकार या डेटा अभिगम्यता कथन प्रस्तावित किए गए हैं। 2021 में, कोलाविज़ा एट अल। तीन श्रेणियों या पहुंच के स्तरों की पहचान की गईः डी. ए. एस. 1: "अनुरोध पर उपलब्ध डेटा या इसी तरह का डेटा" डी. ए. एस. 2: "कागज और इसकी पूरक फाइलों के साथ उपलब्ध डेटा" डी. ए. एस. 3: "एक भंडार में उपलब्ध डेटा" पूरक डेटा फाइलें वैज्ञानिक डिजिटल प्रकाशन में संक्रमण के प्रारंभिक चरण में दिखाई दी हैं। जबकि प्रकाशनों के प्रारूप ने बड़े पैमाने पर मुद्रण प्रारूप की बाधाओं को बनाए रखा है, अतिरिक्त सामग्री को "पूरक जानकारी" में शामिल किया जा सकता है। एक प्रकाशन के रूप में पूरक डेटा फ़ाइलों की स्थिति अस्पष्ट है। सिद्धांत रूप में वे कच्चे दस्तावेज़ होने के लिए हैं, जो अनुसंधान की पृष्ठभूमि तक पहुंच प्रदान करते हैं। व्यवहार में, जारी किए गए डेटासेट को अक्सर प्रकाशन के लिए विशेष रूप से क्यूरेट किया जाता है। वे आमतौर पर प्राथमिक डेटा स्रोतों पर ध्यान केंद्रित करेंगे, न कि शोध के उद्देश्य के लिए किए गए अवलोकनों या मापों की पूरी श्रृंखला परः "किसी भी व्यक्तिगत लेख, सम्मेलन पत्र, पुस्तक या अन्य प्रकाशन से जुड़े" डेटा "की पहचान करना अक्सर मुश्किल होता है [क्योंकि] जांचकर्ता लगातार डेटा एकत्र करते हैं।" आंकड़ों का चयन भी प्रकाशक द्वारा प्रभावित होता है। पत्रिका की संपादकीय नीति काफी हद तक यह निर्धारित करती है कि "मुख्य पाठ में क्या है, पूरक जानकारी में क्या है" और संपादक विशेष रूप से बड़े डेटासेट को शामिल करने से थक जाते हैं जिन्हें लंबे समय तक बनाए रखना मुश्किल हो सकता है। वैज्ञानिक डेटासेट को एक स्वायत्त वैज्ञानिक प्रकाशन के रूप में तेजी से स्वीकार किया गया है। प्रकाशित डेटासेट की प्रतिष्ठा और मान्यता बढ़ाने के उद्देश्य से शैक्षणिक लेखों में डेटा का एकीकरणः "इस तर्क में निहित है कि परिचितता डेटा रिलीज को प्रोत्साहित करेगी"। इस दृष्टिकोण को कई प्रकाशकों और भंडारों द्वारा पसंद किया गया है क्योंकि इसने मौजूदा प्रकाशन बुनियादी ढांचे में डेटा को आसानी से एकीकृत करना और लेखों के आसपास शुरू में बनाई गई संपादकीय अवधारणाओं का व्यापक रूप से पुनः उपयोग करना संभव बना दिया है। उद्धरण और अनुक्रमण 1950 और 1960 के दशक के पहले डिजिटल डेटाबेस ने तुरंत साइटबिलिटी और ग्रंथसूची विवरण के मुद्दों को उठाया है। कंप्यूटर मेमोरी की उत्परिवर्तनशीलता विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण थीः मुद्रित प्रकाशनों के विपरीत, डिजिटल डेटा के लंबे समय तक स्थिर रहने की उम्मीद नहीं की जा सकती थी। 1965 में, राल्फ बिस्को ने रेखांकित किया कि इस अनिश्चितता ने कोड नोटबुक जैसे सभी संबंधित दस्तावेजों को प्रभावित किया, जो तेजी से पुराने हो सकते हैं। डेटा प्रबंधन को निरंतर संवर्द्धन और सामान्य स्थिरता के कुछ रूपों के बीच एक मध्यम आधार खोजना होगाः "एक तरल, परिवर्तनशील, लगातार सुधार करने वाले डेटा संग्रह की अवधारणा का मतलब है कि अध्ययन की सफाई और अन्य प्रसंस्करण को इस हद तक ले जाया जाना चाहिए कि परिवर्तन पूर्व विश्लेषणों को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित नहीं करेंगे" डेटाबेस के लिए संरचित ग्रंथसूची मेटाडेटा 1960 के दशक से एक बहस का विषय रहा है। 1977 में, अमेरिकन स्टैंडर्ड फॉर बिब्लियोग्राफिक रेफरेंस ने सामग्री और डेटासेट की उत्परिवर्तनशीलता पर एक मजबूत ध्यान देने के साथ "डेटा फ़ाइल" की एक परिभाषा को अपनायाः न तो तिथियों और न ही लेखकों को इंगित किया गया था, लेकिन माध्यम या "पैकेजिंग विधि" को निर्दिष्ट करना था। दो साल बाद, सू डोड ने एक वैकल्पिक परंपरा शुरू की, जिसने डेटा के उद्धरण को अन्य वैज्ञानिक प्रकाशनों के संदर्भों के मानक के करीब लायाः डोड की सिफारिश में शीर्षक, लेखक, संस्करण और तिथि के साथ-साथ कोड नोटबुक जैसे उप-दस्तावेजों के लिए वैकल्पिक उल्लेख शामिल थे। डेटासेट के अनुक्रमण को वेब के विकास से मौलिक रूप से बदल दिया गया है, क्योंकि डेटा साझाकरण की बाधाओं को काफी कम कर दिया गया था। इस प्रक्रिया में, डेटा संग्रह, स्थिरता और दृढ़ता महत्वपूर्ण मुद्दे बन गए हैं। टूटी हुई कड़ियों से बचने के लिए वैज्ञानिक लेखों के लिए स्थायी डिजिटल ऑब्जेक्ट आइडेंटिफायर (या डीओआई) पेश किए गए हैं, क्योंकि वेबसाइट संरचनाएं लगातार विकसित हो रही हैं। 2000 के दशक की शुरुआत में, पायलट कार्यक्रमों ने डेटासेट के लिए डीओआई को आवंटित करना शुरू कर दिया, जबकि यह लिंक स्थिरता के ठोस मुद्दों को हल करता है, डेटा डीओआई का निर्माण और डेटा साइटेशन के मानदंड भी वैधता प्रक्रिया का हिस्सा हैं, जो मानक वैज्ञानिक प्रकाशनों के लिए डेटासेट को आत्मसात करते हैं और प्रेरणा के समान स्रोतों (जैसे ग्रंथसूची अनुक्रमणिका) से आकर्षित हो सकते हैं। पीएलओएस द्वारा प्रकाशित 531,889 लेखों के 2021 के एक अध्ययन में अनुमान लगाया गया है कि "सार्वजनिक भंडार में संग्रहीत डेटा के लिंक" के साथ एक पत्रिका लेख के लिए "सामान्य रूप से उद्धरण गणना में 25.36% सापेक्ष लाभ" है। एक पूरक सामग्री के रूप में डेटा के प्रसार से एक महत्वपूर्ण उद्धरण लाभ नहीं मिलता है जो सुझाव देता है कि "डी. ए. एस. [डेटा उपलब्धता कथन] का उद्धरण लाभ उनकी मात्र उपस्थिति से नहीं, बल्कि उनकी सामग्री से अधिक संबंधित है" 2022 तक, खुले वैज्ञानिक डेटा की मान्यता अभी भी एक निरंतर प्रक्रिया है। प्रमुख संदर्भ सॉफ्टवेयर जोटेरो के पास अभी तक डेटासेट के लिए कोई विशिष्ट वस्तु नहीं है। पुनः उपयोग और आर्थिक प्रभाव अकादमिक अनुसंधान के भीतर, भंडारण और अतिरेक खुले वैज्ञानिक डेटा का एक महत्वपूर्ण लाभ साबित हुआ है। इसके विपरीत, गैर-खुला वैज्ञानिक डेटा कमजोर रूप से संरक्षित है और पूरी तरह से नष्ट नहीं होने पर केवल "लेखकों द्वारा काफी प्रयास के साथ ही पुनर्प्राप्त किया जा सकता है"। खुला वैज्ञानिक डेटा के उपयोग का विश्लेषण किसी भी खुली सामग्री के लिए समान मुद्दों में चलता हैः जबकि मुक्त, सार्वभौमिक और अंधाधुंध पहुंच ने प्रत्यक्ष रूप से स्वागत के दायरे, सीमा और तीव्रता का विस्तार किया है, इसने लेनदेन प्रक्रिया की कमी के कारण इसे ट्रैक करना भी कठिन बना दिया है। ये मुद्दे एक वैज्ञानिक प्रकाशन के रूप में डेटा की नवीनता से और जटिल हो जाते हैंः "व्यवहार में, डेटा के पुनः उपयोग की निगरानी करना मुश्किल हो सकता है, मुख्य रूप से क्योंकि शोधकर्ता शायद ही कभी भंडार का हवाला देते हैं" 2018 में, यूरोपीय आयोग की एक रिपोर्ट में एफ. ए. आई. आर. सिद्धांतों के अनुसार वैज्ञानिक डेटा नहीं खोलने की लागत का अनुमान लगाया गया थाः यह प्रत्यक्ष प्रभाव में सालाना 10.2 अरब और पूरी नवाचार अर्थव्यवस्था पर अप्रत्यक्ष प्रभाव में 16 अरब की राशि थी। वैश्विक स्तर पर खुले वैज्ञानिक खुले डेटा को लागू करने से "डेटा में हेरफेर करने और डेटा को संग्रहीत करने के तरीके पर काफी प्रभाव पड़ेगा।" अभ्यास और डेटा संस्कृति वैज्ञानिक डेटा का साझाकरण वैज्ञानिक संस्कृतियों या अभ्यास के समुदायों में निहित है। जैसे-जैसे डिजिटल उपकरण व्यापक हो गए हैं, बुनियादी ढांचे, प्रथाओं और अनुसंधान समुदायों के सामान्य प्रतिनिधित्व ने तेजी से साझा अर्थों पर भरोसा किया है कि डेटा क्या है और इसके साथ क्या किया जा सकता है। पहले से मौजूद महामारी मशीनरी डेटा साझाकरण के लिए कमोबेश पूर्वनिर्धारित हो सकती हैं। महत्वपूर्ण कारकों में साझा मूल्य (व्यक्तिगत या सामूहिक), डेटा स्वामित्व आवंटन और बाहरी अभिनेताओं के साथ लगातार सहयोग शामिल हो सकते हैं जो डेटा साझा करने के लिए अनिच्छुक हो सकते हैं। एक मुक्त डेटा संस्कृति का उद्भव वैज्ञानिक मुक्त डेटा का विकास वैज्ञानिक अनुसंधान तक ही सीमित नहीं है। इसमें हितधारकों का एक विविध समूह शामिल हैः "डेटा साझा करने के लिए तर्क कई तिमाहियों से आते हैंः वित्तपोषण एजेंसियां-सार्वजनिक और निजी दोनों-नीति निकाय जैसे कि राष्ट्रीय अकादमियां और वित्तपोषण परिषदें, पत्रिका प्रकाशक, शिक्षक, बड़े पैमाने पर जनता, और स्वयं शोधकर्ताओं से।" इस प्रकार, वैज्ञानिक खुले डेटा के लिए आंदोलन काफी हद तक खुले डेटा के लिए अधिक वैश्विक आंदोलनों के साथ प्रतिच्छेद करता है। सार्वजनिक और निजी अभिनेताओं की एक विस्तृत श्रृंखला द्वारा उपयोग किए जाने वाले खुले डेटा की मानक परिभाषा को शोधकर्ताओं द्वारा ठोस वैज्ञानिक मुद्दों के बारे में आंशिक रूप से विस्तृत किया गया है। पारदर्शिता की अवधारणा ने विशेष रूप से मुक्त विज्ञान, मुक्त डेटा और मुक्त सरकार के बीच अभिसरण बनाने में योगदान दिया है। 2015 में, ओ. ई. सी. डी. ने पारदर्शिता को एक सामान्य "खुले विज्ञान और खुले डेटा के लिए तर्क" के रूप में वर्णित किया। क्रिस्टीन बोर्गमैन ने वैज्ञानिक खुले डेटा पर पूरे नियामक और सार्वजनिक बहस में आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले डेटा को साझा करने के लिए चार प्रमुख तर्कों की पहचान की हैः अनुसंधान प्रजनन क्षमताः प्रजनन क्षमता की कमी को अक्सर अनुसंधान पारदर्शिता और डेटा विश्लेषण प्रक्रिया में कमियों के लिए जिम्मेदार ठहराया जाता है। नतीजतन, "अनुसंधान डेटा साझा करने के लिए एक तर्क के रूप में, [अनुसंधान प्रजनन क्षमता] शक्तिशाली लेकिन समस्याग्रस्त है।" प्रजनन क्षमता केवल "कुछ प्रकार के अनुसंधान" पर लागू होती है, ज्यादातर प्रयोगात्मक विज्ञानों के संबंध में। सार्वजनिक सुलभताः यह तर्क कि "सार्वजनिक वित्त पोषण के उत्पाद जनता के लिए उपलब्ध होने चाहिए" "खुली सरकार के लिए तर्कों में पाया जाता है।" जबकि प्रकाशनों तक खुली पहुंच के पक्ष में किए गए समान तर्कों से सीधे प्रेरित, इसकी सीमा अधिक सीमित है क्योंकि वैज्ञानिक खुले डेटा का "बहुत कम लोगों को सीधा लाभ होता है, और वे लाभ हितधारक द्वारा भिन्न होते हैं" अनुसंधान मूल्यांकनः खुले वैज्ञानिक डेटा निजी क्षेत्र के लिए पर्याप्त मूल्य ला सकते हैं। इस तर्क का उपयोग विशेष रूप से "अधिक भंडारों की आवश्यकता का समर्थन करने के लिए किया जाता है जो अनुसंधान डेटा को स्वीकार और क्यूरेट कर सकते हैं, डेटा का दोहन करने के लिए बेहतर उपकरण और सेवाओं के लिए, और ज्ञान के बुनियादी ढांचे में अन्य निवेश के लिए"। अनुसंधान और नवाचार में वृद्धिः खुले वैज्ञानिक डेटा से निजी और सार्वजनिक अनुसंधान की गुणवत्ता में काफी वृद्धि हो सकती है। इस तर्क का उद्देश्य "अनुसंधान डेटा को बनाए रखने के लिए ज्ञान के बुनियादी ढांचे में निवेश करना है, जो पेशेवर प्रथाओं के उच्च मानकों के लिए तैयार किया गया है" फिर भी डेटा जीवनचक्र के विभिन्न अभिनेताओं और हितधारकों के बीच सहयोग आंशिक है। यहां तक कि शैक्षणिक संस्थान के भीतर भी सहयोग सीमित रहता हैः "अधिकांश शोधकर्ता डेटा प्रबंधक या लाइब्रेरियन से परामर्श किए बिना [डेटा से संबंधित खोज] कर रहे हैं।" वैश्विक मुक्त डेटा आंदोलन ने 2010 के दशक के दौरान अपनी सामंजस्य और पहचान को आंशिक रूप से खो दिया है, क्योंकि डेटा उपलब्धता और लाइसेंस पर बहस को डोमेन विशिष्ट मुद्दों द्वारा दूर किया गया हैः "जब डेटा तक पहुंच के लिए कॉल करने से डेटा बुनियादी ढांचे का निर्माण करने और डेटा को काम पर रखने पर ध्यान केंद्रित किया जाता है, तो प्रारंभिक मुक्त डेटा आंदोलन बनाने वालों के अलग-अलग लक्ष्य स्पष्ट रूप से दिखाई देते हैं और उभरने वाले तनावों का प्रबंधन करना जटिल हो सकता है।" मुक्त डेटा परिभाषा का बहुत ही सामान्य दायरा जिसका उद्देश्य पहले से मौजूद डेटा संस्कृतियों के एक बहुत व्यापक समूह को अपनाना है, वैज्ञानिक अनुसंधान द्वारा आवश्यक पहुंच और प्रासंगिकता की उच्च सीमा को अच्छी तरह से ध्यान में नहीं रखता हैः "पुनः उपयोग के लिए स्वतंत्र होने के अर्थ में खुला डेटा एक आवश्यक है लेकिन अनुसंधान उद्देश्यों के लिए पर्याप्त शर्त नहीं है।" आदर्श और कार्यान्वयनः डेटा साझाकरण का विरोधाभास 2000 के दशक से, वैज्ञानिक समुदायों के सर्वेक्षणों ने डेटा साझाकरण के आदर्शों और व्यवहार में उनके कार्यान्वयन के बीच एक सुसंगत विसंगति को रेखांकित किया हैः "जब वर्तमान समय के शोधकर्ताओं से पूछा जाता है कि क्या वे अपने डेटा को साझा करने के लिए तैयार हैं, तो अधिकांश कहते हैं कि हां, वे ऐसा करने के लिए तैयार हैं। जब उन्हीं शोधकर्ताओं से पूछा जाता है कि क्या वे अपना डेटा जारी करते हैं, तो वे आम तौर पर स्वीकार करते हैं कि उन्होंने ऐसा नहीं किया है "ओपन डेटा कल्चर एक निर्वात में नहीं उभरता है और वैज्ञानिक डेटा की पहले से मौजूद संस्कृति और प्रणालीगत कारकों की एक श्रृंखला के साथ संतुष्ट होना पड़ता है जो डेटा साझाकरण को हतोत्साहित कर सकते हैंः" कुछ क्षेत्रों में, विद्वान डेटा का पुनः उपयोग करने से सक्रिय रूप से हतोत्साहित होते हैं। (.) करियर उन क्षेत्रों की सूची बनाकर बनाए जाते हैं जो पहले अज्ञात थे। 2011 में, 1329 वैज्ञानिकों में से 67 प्रतिशत इस बात से सहमत हैं कि डेटा साझाकरण की कमी "विज्ञान में प्रगति के लिए एक बड़ी बाधा" है। और फिर भी "केवल एक तिहाई (36 प्रतिशत) उत्तरदाता इस बात से सहमत हैं कि अन्य लोग आसानी से अपने डेटा तक पहुँच सकते हैं" 2016 में, पर्यावरण विज्ञान में शोधकर्ताओं के एक सर्वेक्षण में खुले डेटा (99 प्रतिशत कम से कम कुछ हद तक महत्वपूर्ण) और खुले डेटा (88 प्रतिशत) के लिए संस्थागत जनादेश को भारी समर्थन मिला। फिर भी, "यहां तक कि डेटा साझा करने की इच्छा के साथ भी सामान्य प्रथाओं के साथ विसंगतियां हैं, जैसे। डेटा तैयार करने और अपलोड करने में समय और संसाधन खर्च करने की इच्छा। बायोमेड सेंट्रल के 1792 डेटा साझाकरण बयानों के 2022 के एक अध्ययन में पाया गया कि 7 प्रतिशत से कम लेखकों (123) ने वास्तव में अनुरोधों पर डेटा प्रदान किया। सुलभ और खोजने योग्य डेटा की व्यापकता और भी कम हैः "डेटा तक खुली पहुंच की दिशा में कई दशकों के नीतिगत कदमों के बावजूद, उपलब्ध कुछ आंकड़े डेटा जारी करने या जमा करने की कम दरों को दर्शाते हैं" विज्ञान के लिए 2011 के एक सर्वेक्षण में, केवल 7.6% शोधकर्ताओं ने सामुदायिक भंडारों पर अपने डेटा को विश्वविद्यालयों या प्रयोगशालाओं द्वारा होस्ट की गई स्थानीय वेबसाइटों के साथ साझा किया। नतीजतन "कई लोगों ने सामान्य मेटाडेटा और अभिलेखागार की कमी को डेटा के उपयोग और भंडारण में मुख्य बाधा के रूप में बताया।" बोर्गमैन के अनुसार, डेटा साझाकरण का विरोधाभास आंशिक रूप से खुली डेटा नीतियों की सीमा के कारण है जो "डेटा की अपेक्षित मांग या रिलीज और पुनः उपयोग का समर्थन करने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचे" को पूरा किए बिना "अपने डेटा को जारी करने के लिए जांचकर्ताओं को अनिवार्य या प्रोत्साहित करने" पर ध्यान केंद्रित करता है। वैज्ञानिक खुले डेटा के लिए प्रोत्साहन और बाधाएं 2022 में, पुजोल प्रीगो, वेयरहैम और रोमासांता ने जोर देकर कहा कि वैज्ञानिक डेटा को साझा करने के लिए प्रोत्साहन मुख्य रूप से सामूहिक थे और इसमें प्रजनन क्षमता, वैज्ञानिक दक्षता, वैज्ञानिक गुणवत्ता के साथ-साथ व्यक्तिगत क्रेडिट जैसे अधिक व्यक्तिगत प्रतिशोध शामिल हैं। व्यक्तिगत लाभों में दृश्यता में वृद्धि शामिल हैः खुला डेटासेट एक महत्वपूर्ण उद्धरण लाभ देता है लेकिन केवल तभी जब उन्हें एक खुले भंडार पर साझा किया जाता है महत्वपूर्ण बाधाओं में पहले प्रकाशित करने की आवश्यकता, कानूनी बाधाएं शामिल हैं। व्यक्तिगत शोधकर्ताओं के लिए, "नई नौकरियों या नए सहयोग" के लिए आदान-प्रदान करने के लिए डेटासेट प्रमुख संपत्ति हो सकते हैं और उनके प्रकाशन को तब तक उचित ठहराना मुश्किल हो सकता है जब तक कि उन्हें "बदले में कुछ मूल्यवान न मिले।" मुक्त विज्ञान के सिद्धांतों की सीधी अस्वीकृति के बजाय डेटा साझाकरण के साथ परिचितता की कमी भी अंततः एक प्रमुख बाधा है। 2010 के दशक की शुरुआत में कई सर्वेक्षणों से पता चला है कि शोधकर्ता "शायद ही कभी अन्य जांचकर्ताओं से डेटा लेते हैं और (.) उनसे शायद ही कभी उनका अपना डेटा मांगा जाता है।" यह एक नकारात्मक प्रतिक्रिया लूप बनाता है क्योंकि शोधकर्ता डेटा साझाकरण सुनिश्चित करने के लिए बहुत कम प्रयास करते हैं जो बदले में प्रभावी उपयोग को हतोत्साहित करता है जबकि "उच्च पारस्परिक निर्भरता वाले क्षेत्रों में डेटा के पुनः उपयोग की सबसे अधिक मांग मौजूद है"। डेटा के पुनः उपयोग की वास्तविकता को भी कम करके आंका जा सकता है क्योंकि डेटा को एक प्रतिष्ठित डेटा प्रकाशन नहीं माना जाता है और मूल स्रोतों को उद्धृत नहीं किया जाता है। पी. एल. ओ. एस. द्वारा प्रकाशित 531,889 लेखों के 2021 के अनुभवजन्य अध्ययन के अनुसार, नरम प्रोत्साहन और प्रोत्साहन का डेटा साझाकरण पर सीमित प्रभाव पड़ता हैः "पत्रिका नीतियां जो डी. ए. एस. [डेटा उपलब्धता कथन] की आवश्यकता या अधिदेश के बजाय प्रोत्साहित करती हैं, उनका केवल एक छोटा प्रभाव होता है।" कानूनी स्थिति वैज्ञानिक डेटा के खुलने से स्वामित्व अधिकारों, कॉपीराइट, गोपनीयता और नैतिकता के संबंध में कई तरह के कानूनी मुद्दे उठे हैं। हालांकि आमतौर पर यह माना जाता है कि शोधकर्ता "अपने शोध के दौरान एकत्र किए गए डेटा के मालिक हैं", यह "दृष्टिकोण गलत है": डेटासेट के निर्माण में संभावित रूप से कई अतिरिक्त अभिनेताओं जैसे संस्थानों (अनुसंधान एजेंसियों, फंडर्स, सार्वजनिक निकायों), संबद्ध डेटा उत्पादकों, निजी नागरिकों पर व्यक्तिगत डेटा के अधिकार शामिल हैं। डिजिटल डेटा की कानूनी स्थिति को इस तथ्य के कारण "अधिकारों के बंडल" के रूप में वर्णित किया गया है कि "संपत्ति" (.) की कानूनी श्रेणी डेटा प्रशासन समस्याओं की जटिलता से निपटने के लिए एक उपयुक्त मॉडल नहीं है "कॉपीराइट कॉपीराइट 2010 के दशक तक खुले वैज्ञानिक डेटा के कानूनी साहित्य का प्राथमिक केंद्र रहा है। डेटा साझाकरण की वैधता की पहचान एक महत्वपूर्ण मुद्दे पर की गई थी। वैज्ञानिक प्रकाशन को साझा करने के विपरीत, मुख्य बाधा कॉपीराइट नहीं बल्कि अनिश्चितता थीः 'डेटा' की अवधारणा एक नई अवधारणा थी, जो कंप्यूटर युग में बनाई गई थी, जबकि कॉपीराइट कानून मुद्रित प्रकाशनों के समय उभरा था। सिद्धांत रूप में, कॉपीराइट और लेखक अधिकार प्रावधान तथ्यों और आंकड़ों के सरल संग्रह पर लागू नहीं होते हैं। व्यवहार में, डेटा की धारणा बहुत अधिक विस्तृत है और इसमें संरक्षित सामग्री या गैर-कॉपीराइट सामग्री की रचनात्मक व्यवस्था शामिल हो सकती है। बौद्धिक संपदा पर अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलनों में डेटा की स्थिति अस्पष्ट है। बर्न कन्वेंशन के अनुच्छेद 2 के अनुसार "साहित्यिक, वैज्ञानिक और कलात्मक क्षेत्र में हर उत्पादन" संरक्षित है। फिर भी, शोध डेटा अक्सर एक या कई लेखकों द्वारा पूरी तरह से निर्मित एक मूल रचना नहीं है, बल्कि "तथ्यों का संग्रह है, जो आमतौर पर स्वचालित या अर्ध-स्वचालित उपकरणों या वैज्ञानिक उपकरणों का उपयोग करके संकलित किया जाता है।" नतीजतन, डेटा कॉपीराइट पर कोई सार्वभौमिक परंपरा नहीं है और "किस हद तक कॉपीराइट लागू होता है" पर बहस अभी भी प्रचलित है, जिसमें अधिकार क्षेत्र या डेटासेट की विशिष्टताओं के आधार पर अलग-अलग परिणाम हैं। सामंजस्य की यह कमी तार्किक रूप से वैज्ञानिक अनुसंधान की एक प्रमुख अवधारणा के रूप में "शोध डेटा" की नवीनता से उपजी हैः "डेटा की अवधारणा एक नई अवधारणा है, जो कंप्यूटर युग में बनाई गई है, जबकि कॉपीराइट कानून मुद्रित प्रकाशनों के समय उभरा"। संयुक्त राज्य अमेरिका, यूरोपीय संघ और कई अन्य क्षेत्राधिकारों में, कॉपीराइट कानूनों ने स्वयं डेटा (जो एक असुरक्षित "तथ्य" हो सकता है) और डेटा के संकलन (जो एक रचनात्मक व्यवस्था हो सकती है) के बीच अंतर को स्वीकार किया है। यह सिद्धांत काफी हद तक वैज्ञानिक आंकड़ों पर समकालीन नीतिगत बहस से पहले का है, क्योंकि संकलन अधिकारों के पक्ष में फैसला देने वाले शुरुआती अदालती मामले 19वीं शताब्दी के हैं। संयुक्त राज्य अमेरिका में संकलन अधिकारों को 1976 के कॉपीराइट अधिनियम में डेटासेट के स्पष्ट उल्लेख के साथ परिभाषित किया गया हैः "पहले से मौजूद सामग्री या डेटा के संग्रह और संयोजन द्वारा गठित एक कार्य" (पैरा 101)। अपने 1991 के निर्णय, फीस्ट पब्लिकेशंस, इंक., बनाम रूरल टेलीफोन सर्विस कंपनी में, सुप्रीम कोर्ट ने डेटाबेस कॉपीराइट पर विस्तार और सीमाओं को स्पष्ट किया है, क्योंकि "संयोजन" स्पष्ट रूप से मूल होना चाहिए और संकलन में निहित "कच्चे तथ्य" अभी भी असुरक्षित हैं। यहां तक कि उस अधिकार क्षेत्र में भी जहां डेटा आउटपुट पर कॉपीराइट का आवेदन अस्थिर और आंशिक रूप से सैद्धांतिक बना हुआ है, फिर भी इसने महत्वपूर्ण कानूनी अनिश्चितताएं पैदा की हैं। कच्चे तथ्यों के एक समूह और एक मूल संकलन के बीच की सीमा स्पष्ट रूप से चित्रित नहीं की गई है। यद्यपि वैज्ञानिक संगठन आमतौर पर कॉपीराइट कानूनों के बारे में अच्छी तरह से जानते हैं, डेटा अधिकारों की जटिलता अभूतपूर्व चुनौती पैदा करती है। 2010 के बाद, राष्ट्रीय और अति-राष्ट्रीय क्षेत्राधिकार ने अनुसंधान डेटा के कॉपीराइट संरक्षण के संबंध में अपने रुख को आंशिक रूप से बदल दिया है। जैसे-जैसे साझा करने को प्रोत्साहित किया जाता है, वैज्ञानिक डेटा को एक अनौपचारिक सार्वजनिक भलाई के रूप में भी स्वीकार किया गया हैः "नीति निर्माता, वित्त प्रदाता और शैक्षणिक संस्थान जागरूकता बढ़ाने के लिए काम कर रहे हैं कि, जबकि शोध डेटा से प्राप्त प्रकाशन और ज्ञान लेखकों से संबंधित हैं, शोध डेटा को एक सार्वजनिक भलाई माना जाना चाहिए ताकि इसके संभावित सामाजिक और वैज्ञानिक मूल्य का एहसास किया जा सके" डेटाबेस अधिकार यूरोपीय संघ डेटा के लिए सबसे मजबूत बौद्धिक संपदा ढांचे में से एक प्रदान करता है, जिसमें अधिकारों की दोहरी परत होती हैः मूल संकलनों के लिए कॉपीराइट (संयुक्त राज्य अमेरिका के समान) और सुई जेनरिस डेटाबेस अधिकार। संकलनों की मौलिकता के लिए मानदंडों को 1996 के डेटाबेस निर्देश द्वारा और यूरोपीय न्यायालय द्वारा सुलझाए गए कई प्रमुख मामले कानूनों जैसे कि इंफोपैक इंटरनेशनल ए/एस बनाम डांस्के डागब्लाडेस फोरनिंग सी या फुटबॉल डेटाको लिमिटेड आदि द्वारा सदस्यता राज्यों में सामंजस्य स्थापित किया गया है। वी याहू! यूके लिमिटेड. कुल मिलाकर, यह स्वीकार किया गया है कि डेटासेट के निर्माण में महत्वपूर्ण प्रयास संकलन अधिकारों का दावा करने के लिए पर्याप्त नहीं हैं, क्योंकि संरचना को "अपनी रचनात्मकता को मूल तरीके से व्यक्त करना है" डेटाबेस निर्देश ने डेटासेट के लिए सुरक्षा का एक मूल ढांचा भी पेश किया है, सुई जेनरिस अधिकार जो किसी भी डेटासेट को प्रदान किए जाते हैं जिसके लिए "पर्याप्त निवेश" की आवश्यकता होती है। जबकि वे 15 साल तक चलते हैं, सुई जेनरिस अधिकारों में स्थायी होने की क्षमता है, क्योंकि उन्हें डेटासेट के प्रत्येक अद्यतन के लिए नवीनीकृत किया जा सकता है। लंबाई और संरक्षण में उनके बड़े दायरे के कारण, सुई जेनरिस अधिकारों को शुरू में यूरोपीय न्यायशास्त्र द्वारा बड़े पैमाने पर स्वीकार नहीं किया गया है, जिसने इसके प्रवर्तन पर एक उच्च प्रतिबंध लगा दिया है। इस सतर्क दृष्टिकोण को 2010 के दशक में उलट दिया गया है, क्योंकि 2013 के निर्णय इननोब बीवी बनाम वेजनर आईसीटी मीडिया बीवी और वेजनर मीडिया वेंशंस ने डेटाबेस मालिकों की स्थिति को मजबूत किया और वेब खोज इंजनों में गैर-संरक्षित डेटा के पुनः उपयोग की निंदा की। डेटाबेस अधिकारों का समेकन और विस्तार यूरोपीय नियमों में एक विवादास्पद विषय बना हुआ है, क्योंकि यह आंशिक रूप से डेटा-संचालित अर्थव्यवस्था और खुले विज्ञान के पक्ष में यूरोपीय संघ की प्रतिबद्धता के विपरीत है। जबकि वैज्ञानिक और शैक्षणिक उपयोगों के लिए कुछ अपवाद मौजूद हैं, वे दायरे में सीमित हैं (आगे के पुनः उपयोग के लिए कोई अधिकार नहीं) और उन्हें सभी सदस्य राज्यों में सक्रिय नहीं किया गया है। वैज्ञानिक डेटासेट के साथ स्वामित्व कॉपीराइट के मुद्दे स्वामित्व के बारे में अनिश्चितताओं के कारण और अधिक जटिल हो गए हैं। अनुसंधान काफी हद तक एक सहयोगी गतिविधि है जिसमें योगदान की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है। सी. आर. ई. डी. आई. टी. (योगदानकर्ता भूमिका वर्गीकरण) जैसी पहलों ने 14 अलग-अलग भूमिकाओं की पहचान की है, जिनमें से 4 स्पष्ट रूप से डेटा प्रबंधन (औपचारिक विश्लेषण, जांच, डेटा क्यूरेशन और विज़ुअलाइज़ेशन) से संबंधित हैं। संयुक्त राज्य अमेरिका में, अनुसंधान डेटा का स्वामित्व आमतौर पर "शोधकर्ता के नियोक्ता द्वारा निर्धारित किया जाता है", जिसमें प्रमुख अन्वेषक मालिक के बजाय डेटा के कार्यवाहक के रूप में कार्य करता है। शोध मुक्त डेटा के विकास तक, अमेरिकी संस्थान आमतौर पर प्रकाशनों की तुलना में डेटा पर कॉपीराइट को माफ करने के लिए अधिक अनिच्छुक रहे हैं, क्योंकि उन्हें रणनीतिक संपत्ति माना जाता है। यूरोपीय संघ में, डेटा के स्वामित्व पर कोई व्यापक रूप से सहमत ढांचा नहीं है। बाहरी हितधारकों के अतिरिक्त अधिकारों को भी उठाया गया है, विशेष रूप से चिकित्सा अनुसंधान के संदर्भ में। 1970 के दशक से, रोगियों ने नैदानिक परीक्षणों के संदर्भ में उत्पादित डेटा के स्वामित्व के किसी रूप का दावा किया है, विशेष रूप से इस बारे में महत्वपूर्ण विवादों के साथ कि क्या शोध विषय और रोगी वास्तव में अपने स्वयं के ऊतक या डीएनए के मालिक हैं। गोपनीयता कई वैज्ञानिक परियोजनाएं व्यक्तियों के डेटा संग्रह पर निर्भर करती हैं, विशेष रूप से चिकित्सा अनुसंधान और सामाजिक विज्ञान में। ऐसे मामलों में, डेटा साझा करने की किसी भी नीति को आवश्यक रूप से व्यक्तिगत डेटा के संरक्षण और सुरक्षा के साथ संतुलित होना चाहिए। शोधकर्ताओं और, विशेष रूप से, प्रमुख जांचकर्ताओं को कई क्षेत्राधिकारों में गोपनीयता के दायित्वों के अधीन किया गया है। 20वीं शताब्दी के उत्तरार्ध से स्वास्थ्य डेटा को या तो कानून द्वारा या क्षेत्रीय समझौतों द्वारा तेजी से विनियमित किया जा रहा है। 2014 में, यूरोपीय मेडिसिन एजेंसी ने सभी व्यक्तिगत विवरणों और सभी व्यावसायिक रूप से प्रासंगिक जानकारी को जारी करने से रोकने के लिए नैदानिक परीक्षण डेटा को साझा करने में महत्वपूर्ण बदलाव किए हैं। यूरोपीय विनियमन के इस तरह के विकास से "नैदानिक परीक्षण डेटा को खुले डेटा के रूप में साझा करने के वैश्विक अभ्यास को प्रभावित करने की संभावना है।" अनुसंधान प्रबंधन योजनाओं और प्रथाओं को डिजाइन द्वारा खुला, पारदर्शी और गोपनीय होना चाहिए। मुफ्त लाइसेंस खुले लाइसेंस वैज्ञानिक डेटा की कानूनी परिभाषा में प्रतिबंधों और अस्पष्टताओं को दूर करने के लिए पसंदीदा कानूनी ढांचा रहे हैं। 2003 में, बर्लिन घोषणा में वैज्ञानिक योगदान पर पुनः उपयोग के अधिकारों की सार्वभौमिक छूट का आह्वान किया गया था जिसमें स्पष्ट रूप से "कच्चे डेटा और मेटाडेटा" शामिल थे। कम समय सीमा में हुए प्रकाशनों के लिए खुले लाइसेंस के विकास के विपरीत, खुले वैज्ञानिक डेटा के लिए लाइसेंस का निर्माण एक जटिल प्रक्रिया रही है। विशिष्ट अधिकार, जैसे यूरोपीय संघ में सुई जेनरिस डेटाबेस अधिकार या विशिष्ट कानूनी सिद्धांत, जैसे सरल तथ्यों और मूल संकलन के बीच अंतर का शुरू में अनुमान नहीं लगाया गया है। 2010 के दशक तक, मुफ्त लाइसेंस विरोधाभासी रूप से डेटासेट के पुनः उपयोग के लिए अधिक प्रतिबंध जोड़ सकते थे, विशेष रूप से एट्रिब्यूशंस के संबंध में (जो कच्चे तथ्यों जैसी गैर-कॉपीराइट वस्तुओं के लिए आवश्यक नहीं है): "ऐसे मामलों में, जब कोई अधिकार अनुसंधान डेटा से जुड़ा नहीं होता है, तो डेटा को लाइसेंस देने का कोई आधार नहीं होता है" इस मुद्दे को दरकिनार करने के लिए हार्वर्ड-एमआईटी डेटा सेंटर जैसे कई संस्थानों ने सार्वजनिक डोमेन में डेटा साझा करना शुरू कर दिया। यह दृष्टिकोण यह सुनिश्चित करता है कि गैर-कॉपीराइट वस्तुओं पर कोई अधिकार लागू न हो। फिर भी, सार्वजनिक क्षेत्र और सार्वजनिक क्षेत्र चिह्न जैसे कुछ संबद्ध उपकरण एक ठीक से परिभाषित कानूनी अनुबंध नहीं हैं और एक क्षेत्राधिकार से दूसरे क्षेत्राधिकार में काफी भिन्न होते हैं। पहली बार 2009 में पेश किया गया, क्रिएटिव कॉमन्स ज़ीरो (या CC0) लाइसेंस को डेटा लाइसेंस के लिए तुरंत विचार किया गया है। यह तब से "सार्वजनिक डोमेन में अनुसंधान डेटा जारी करने के लिए अनुशंसित उपकरण" बन गया है। बर्लिन घोषणा के सिद्धांतों के अनुसार यह एक लाइसेंस नहीं है, बल्कि एक छूट है, क्योंकि डेटा का निर्माता "स्पष्ट रूप से, पूरी तरह से, स्थायी रूप से, अपरिवर्तनीय रूप से और बिना शर्त सभी अधिकार और संबंधित अधिकारों को माफ करता है, छोड़ देता है और समर्पण करता है।" वैकल्पिक दृष्टिकोणों में डेटाबेस अधिकारों के लिए विशिष्ट एट्रिब्यूशन स्टैकिंग को अलग करने के लिए नए मुफ्त लाइसेंस का डिज़ाइन शामिल है। 2009 में, ओपन नॉलेज फाउंडेशन ने ओपन डेटाबेस लाइसेंस प्रकाशित किया जिसे ओपनस्ट्रीटमैप जैसी प्रमुख ऑनलाइन परियोजनाओं द्वारा अपनाया गया है। 2015 से, सभी अलग-अलग क्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंसों को डेटासेट पर पूरी तरह से प्रभावी होने के लिए अद्यतन किया गया है, क्योंकि 4.0 संस्करण में डेटाबेस अधिकारों का स्पष्ट रूप से अनुमान लगाया गया है। मुक्त वैज्ञानिक डेटा प्रबंधन डेटा प्रबंधन हाल ही में मुक्त वैज्ञानिक डेटा पर नीति और अनुसंधान बहस का प्राथमिक केंद्र बन गया है। प्रभावशाली एफ. ए. आई. आर. सिद्धांत स्वेच्छा से वैज्ञानिक संदर्भ में "अच्छे डेटा प्रबंधन" की प्रमुख विशेषताओं पर केंद्रित हैं। एक शोध संदर्भ में, डेटा प्रबंधन अक्सर डेटा जीवनचक्र से जुड़ा होता है। विभिन्न चरणों में जीवन चक्रों के विभिन्न मॉडलों को संस्थानों, बुनियादी ढांचे और वैज्ञानिक समुदायों द्वारा सिद्धांतित किया गया है, हालांकि "इस तरह के जीवन चक्र वास्तविक जीवन का सरलीकरण हैं, जो व्यवहार में बहुत कम रैखिक और अधिक पुनरावृत्ति है"। अनुसंधान कार्यप्रवाह में एकीकरण मुक्त वैज्ञानिक डेटा के पक्ष में प्रारंभिक नीतियों में शामिल डेटा साझाकरण के लिए व्यापक उत्तेजनाओं के विपरीत, वैज्ञानिक डेटा प्रबंधन की जटिलता और अंतर्निहित लागतों और आवश्यकताओं को तेजी से स्वीकार किया जाता हैः "डेटा साझाकरण करना मुश्किल है और निवेश पर लाभ द्वारा उचित ठहराया जा सकता है।" खुला डेटा केवल एक पूरक कार्य नहीं है, बल्कि पूरी शोध प्रक्रिया के दौरान इसकी कल्पना की जानी चाहिए क्योंकि इसके लिए "अनुसंधान के तरीकों और प्रथाओं में बदलाव की आवश्यकता होती है।" शोध डेटा के खुलने से लागत और लाभों का एक नया निपटान होता है। सार्वजनिक डेटा साझाकरण एक नई संचार सेटिंग पेश करता है जो अनुसंधान सहयोगियों या भागीदारों के साथ डेटा के निजी आदान-प्रदान के साथ काफी हद तक विपरीत है। डेटा के संग्रह, उद्देश्य और सीमा को स्पष्ट करना होगा क्योंकि पहले से मौजूद अनौपचारिक ज्ञान पर भरोसा करना संभव नहीं हैः "प्रलेखन और प्रतिनिधित्व डेटा निर्माता और उपयोगकर्ता के बीच संचार का एकमात्र साधन हैं।" उचित प्रलेखन की कमी का मतलब है कि पुनर्संयोजन का बोझ संभावित उपयोगकर्ताओं पर पड़ता है और डेटासेट को अंततः बेकार कर सकता है। प्रकाशन के लिए डेटा के स्वामित्व और संभावित कानूनी दायित्व के संबंध में अतिरिक्त सत्यापन की आवश्यकता होती है यदि डेटा का संभावित रूप से दुरुपयोग किया जाता है। यह स्पष्टीकरण चरण अंतर्राष्ट्रीय अनुसंधान परियोजनाओं में और भी जटिल हो जाता है जो कई क्षेत्राधिकारों को ओवरलैप कर सकते हैं। डेटा साझाकरण और मुक्त विज्ञान सिद्धांतों का अनुप्रयोग भी महत्वपूर्ण दीर्घकालिक लाभ लाता है जो तुरंत दिखाई नहीं दे सकते हैं। डेटासेट का प्रलेखन उनकी उत्पत्ति की श्रृंखला को स्पष्ट करने में मदद करता है और यह सुनिश्चित करता है कि मूल डेटा में महत्वपूर्ण बदलाव नहीं किया गया है या, यदि ऐसा है, तो आगे के सभी खजाने पूरी तरह से प्रलेखित हैं। एक मुफ्त लाइसेंस के तहत प्रकाशन से बाहरी अभिनेताओं को दीर्घकालिक संरक्षण जैसे कुछ कार्यों को सौंपना भी संभव हो जाता है। 2010 के दशक के अंत तक, मौजूदा प्रथाओं और नियामक सिद्धांतों को संहिताबद्ध करने के लिए अनुसंधान के लिए डेटा प्रबंधन पर एक नया विशेष साहित्य उभरा है। भंडारण और संरक्षण गैर-खुले वैज्ञानिक डेटा की उपलब्धता तेजी से घटती हैः 2014 में जैविक डेटासेट के एक पूर्वव्यापी अध्ययन से पता चला कि "एक डेटा सेट के मौजूद होने की संभावना प्रति वर्ष 17 प्रतिशत गिर गई" परिणामस्वरूप, "डेटा सेट का अनुपात जो अभी भी मौजूद है, 2011 में 100% से गिरकर 1991 में 33 प्रतिशत हो गया।" अनुसंधान प्रथाओं के प्रकृति या विज्ञान सर्वेक्षणों जैसी प्रमुख पत्रिकाओं में डेटा हानि को एक महत्वपूर्ण मुद्दे के रूप में भी देखा गया है जो लगातार दर्शाता है कि अधिकांश विषयों में भंडारण मानदंड, अवसंरचना और कार्यप्रवाह असंवेदनशील बने हुए हैं। वैज्ञानिक आंकड़ों के भंडारण और संरक्षण को महत्वपूर्ण मुद्दों के रूप में पहचाना गया है, विशेष रूप से अवलोकन संबंधी आंकड़ों के संबंध में जिन्हें संरक्षित करने के लिए आवश्यक माना जाता है, क्योंकि उन्हें दोहराना सबसे कठिन है। अमेरिकन जियोफिजिकल यूनियन के माध्यम से संपर्क किए गए 1372 शोधकर्ताओं के एक 2017-2018 सर्वेक्षण से पता चलता है कि केवल "एक चौथाई और उत्तरदाताओं का पांचवां हिस्सा" अच्छी डेटा भंडारण प्रथाओं की रिपोर्ट करता है। अल्पकालिक और अस्थिर भंडारण व्यापक रूप से बना हुआ है जिसमें 61 प्रतिशत उत्तरदाता अपने अधिकांश या सभी डेटा को व्यक्तिगत कंप्यूटर पर संग्रहीत करते हैं। व्यक्तिगत स्तर पर उनके उपयोग में आसानी के कारण, अस्थिर भंडारण समाधान को अधिकांश विषयों में अनुकूल रूप से देखा जाता हैः "अच्छी प्रथाओं और संतुष्टि के बीच यह बेमेल यह दिखा सकता है कि डेटा संग्रह उनके लिए डेटा संग्रह और विश्लेषण की तुलना में कम महत्वपूर्ण है।" पहली बार 2012 में प्रकाशित, ओपन आर्काइवल इंफॉर्मेशन सिस्टम के संदर्भ मॉडल में कहा गया है कि वैज्ञानिक बुनियादी ढांचे को दीर्घकालिक संरक्षण की तलाश करनी चाहिए, जो कि "नए मीडिया और डेटा प्रारूपों के लिए समर्थन सहित, या बदलते उपयोगकर्ता समुदाय के साथ बदलती प्रौद्योगिकियों के प्रभावों से संबंधित होने के लिए पर्याप्त है।" नतीजतन, डेटा प्रबंधन की अच्छी प्रथाओं का मतलब भंडारण (डेटा को भौतिक रूप से संरक्षित करने के लिए) और इससे भी अधिक महत्वपूर्ण रूप से क्यूरेशन पर, "पुनः उपयोग की सुविधा के लिए डेटा के बारे में ज्ञान को संरक्षित करना" दोनों है। सार्वजनिक भंडार पर डेटा साझाकरण ने डेटा अवसंरचना की दीर्घकालिक प्रतिबद्धता और खुले डेटा की संभावित अतिरेकता के कारण संरक्षण जोखिमों को कम करने में योगदान दिया है। पीएलओएस वन में प्रकाशित 50,000 डेटा उपलब्धता विवरण के 2021 के एक अध्ययन से पता चला है कि 80 प्रतिशत डेटासेट को स्वचालित रूप से पुनर्प्राप्त किया जा सकता है और डेटा डीओआई के साथ 98 प्रतिशत डेटासेट को स्वचालित रूप से या मैन्युअल रूप से पुनर्प्राप्त किया जा सकता है। इसके अलावा, पुराने प्रकाशनों के लिए पहुंच में काफी कमी नहीं आईः "यू. आर. एल. और डी. ओ. आई. पत्रों से जुड़े डेटा और कोड को समय के साथ उपलब्ध होने की अधिक संभावना बनाते हैं।" महत्वपूर्ण लाभ तब नहीं पाए गए जब खुले डेटा को ठीक से जोड़ा या प्रलेखित नहीं किया गया थाः "केवल उस डेटा को किसी रूप में साझा करने की आवश्यकता का वैज्ञानिक डेटा को एफ. ए. आई. आर. बनाने का वांछित प्रभाव नहीं हो सकता है, क्योंकि अध्ययनों ने बार-बार प्रदर्शित किया है कि कई डेटासेट जो स्पष्ट रूप से साझा किए जाते हैं वे वास्तव में सुलभ नहीं हो सकते हैं।" योजना और शासन अनुसंधान डेटा प्रबंधन को डेटा प्रबंधन योजना या डीएमपी में रखा जा सकता है। एयरोनॉटिक और इंजीनियरिंग अनुसंधान की विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए 1966 में डेटा प्रबंधन योजनाओं की शुरुआत की गई थी, जो पहले से ही तेजी से जटिल डेटा घर्षण का सामना कर रहे थे। ये पहले उदाहरण डेटा की पहुंच, हस्तांतरण और भंडारण से जुड़े भौतिक मुद्दों पर केंद्रित थेः "2000 के दशक की शुरुआत तक, डी. एम. पी. का उपयोग इस तरह से किया जाता थाः सीमित क्षेत्रों में, बड़ी तकनीकी जटिलता की परियोजनाओं के लिए, और सीमित मध्य-अध्ययन डेटा संग्रह और प्रसंस्करण उद्देश्यों के लिए" 2000 के बाद, बड़े शोध बुनियादी ढांचे के कार्यान्वयन और मुक्त विज्ञान के विकास ने डेटा प्रबंधन योजनाओं के दायरे और उद्देश्य को बदल दिया है। वैज्ञानिकों के बजाय नीति-निर्माताओं ने इस विकास में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई हैः "डी. एम. पी. के निर्माण के बारे में शोधकर्ताओं को सामान्य सलाह और मार्गदर्शन प्रदान करने वाले पहले प्रकाशन 2009 से जे. आई. एस. सी. और ओ. ई. सी. डी. के प्रकाशनों के बाद प्रकाशित किए गए थे। डी. एम. पी. का उपयोग, हम अनुमान लगाते हैं, बाहरी ताकतों के माध्यम से अनुसंधान समुदाय पर थोपा गया है" अनुसंधान में डेटा प्रथाओं के अनुभवजन्य अध्ययनों ने संगठनों को वैज्ञानिकों को डेटा प्रबंधन में अधिक औपचारिक प्रशिक्षण और सहायता प्रदान करने की आवश्यकता पर प्रकाश डाला है "1372 वैज्ञानिकों के एक 2017-2018 अंतर्राष्ट्रीय सर्वेक्षण में, सहायता और औपचारिकरण के लिए अधिकांश अनुरोध डेटा प्रबंधन योजना से जुड़े थेः" डेटा प्रबंधन योजनाओं का निर्माण (33.3%); डेटा प्रबंधन में सर्वोत्तम प्रथाओं पर प्रशिक्षण (31.3%); डेटा प्रबंधन (31.3%) बनाने में सहायता। शोध परियोजनाओं में बाहरी शेयरधारकों का प्रभाव खुले डेटा को साझा करने के सिद्धांतों के साथ महत्वपूर्ण संभावित तनाव पैदा करता है। वाणिज्यिक अभिनेताओं का योगदान विशेष रूप से किसी प्रकार की विशिष्टता और अंतिम शोध परिणामों के विनियोग पर निर्भर कर सकता है। 2022 में, पुजोल प्रीगो, वेयरहैम और रोमसांता ने इन मुद्दों को दूर करने के लिए कई समायोजन रणनीतियाँ तैयार कीं, जैसे कि डेटा मॉडुलरिटी (डेटा के कुछ हिस्से तक सीमित साझाकरण के साथ) और समय में देरी (डेटा के अंतिम रिलीज से पहले साल भर के प्रतिबंधों के साथ)। मुक्त विज्ञान अवसंरचना नवंबर 2021 में स्वीकृत मुक्त विज्ञान की यूनेस्को की सिफारिश ने मुक्त विज्ञान अवसंरचना को "साझा अनुसंधान अवसंरचना के रूप में परिभाषित किया है जो मुक्त विज्ञान का समर्थन करने और विभिन्न समुदायों की जरूरतों को पूरा करने के लिए आवश्यक हैं" मुक्त विज्ञान अवसंरचना को मान्यता दी गई है जो डेटा साझाकरण नीतियों के कार्यान्वयन और विकास में प्रमुख कारक है। मुक्त वैज्ञानिक डेटा के लिए बुनियादी ढांचे के प्रमुख रूपों में डेटा रिपॉजिटरी, डेटा विश्लेषण मंच, अनुक्रमणिका, डिजिटाइज्ड लाइब्रेरी या डिजिटाइज्ड अभिलेखागार शामिल हैं। अवसंरचना यह सुनिश्चित करती है कि डेटासेट के प्रकाशन, रखरखाव और अनुक्रमण की लागत पूरी तरह से व्यक्तिगत शोधकर्ताओं और संस्थानों द्वारा समर्थित नहीं है। वे विशेष रूप से लाइसेंस या प्रलेखन के संबंध में खुले डेटा मानकों की परिभाषा और उन्हें अपनाने में प्रमुख हितधारक भी हैं। 1990 के दशक के अंत तक, सार्वजनिक वैज्ञानिक कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे का निर्माण एक प्रमुख नीतिगत मुद्दा बन गयाः "डेटा साझाकरण पर कुछ शुरुआती नीतिगत रिपोर्टों में रिलीज और पुनः उपयोग का समर्थन करने के लिए बुनियादी ढांचे की कमी को स्वीकार किया गया था।" 1990 के दशक और 2000 के दशक की शुरुआत में वेब-आधारित वैज्ञानिक परियोजनाओं की पहली लहर ने स्थिरता के महत्वपूर्ण मुद्दों को उजागर किया। चूंकि एक विशिष्ट समय अवधि पर धन आवंटित किया गया था, इसलिए महत्वपूर्ण डेटाबेस, ऑनलाइन उपकरण या प्रकाशन मंचों को मुश्किल से बनाए रखा जा सका और परियोजना प्रबंधकों को "अनुदान वित्त पोषण और चल रहे परिचालन वित्त पोषण के बीच" मृत्यु की घाटी का सामना करना पड़ा। 2010 के बाद, एल्सेवी द्वारा मुक्त भंडार डिजिटल कॉमन्स और एसएसआरएन के अधिग्रहण जैसे वाणिज्यिक वैज्ञानिक बुनियादी ढांचे के समेकन और विस्तार ने "समुदाय-नियंत्रित बुनियादी ढांचे" को सुरक्षित करने के लिए और अधिक आह्वान किया था। 2015 में, कैमरून नेयलॉन, जेफ्री बिल्डर और जेनिफर लिन ने ओपन स्कॉलरली इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए सिद्धांतों की एक प्रभावशाली श्रृंखला को परिभाषित किया जिसे क्रॉसरेफ, ओपनसाइटेशन या डेटा ड्राइड जैसे प्रमुख बुनियादी ढांचे द्वारा समर्थित किया गया है 2021 तक, सार्वजनिक सेवाओं और अनुसंधान के लिए बुनियादी ढांचे ने अपनी गतिविधि और पहचान के एक अभिन्न अंग के रूप में खुले विज्ञान का काफी हद तक समर्थन किया हैः "मुक्त विज्ञान वह प्रमुख प्रवचन है जिसके लिए अनुसंधान के लिए नई ऑनलाइन सेवाएं संदर्भित होती हैं।" यूरोपीय रणनीति मंच अनुसंधान अवसंरचना (ई. एस. एफ. आर. आई.) के 2021 रोडमैप के अनुसार, यूरोप में प्रमुख विरासत अवसंरचनाओं ने मुक्त विज्ञान सिद्धांतों को अपनाया है। ई. एस. एफ. आर. आई. रोडमैप पर अधिकांश अनुसंधान बुनियादी ढांचे मुक्त विज्ञान आंदोलन में सबसे आगे हैं और मुक्त विज्ञान प्रतिमान के अनुसार पूरी अनुसंधान प्रक्रिया को बदलकर डिजिटल परिवर्तन में महत्वपूर्ण योगदान देते हैं। मुक्त विज्ञान अवसंरचना डेटा साझाकरण पर उच्च स्तर की प्रतिबद्धता का प्रतिनिधित्व करती है। वे यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण और आवर्ती निवेशों पर भरोसा करते हैं कि डेटा को प्रभावी ढंग से बनाए रखा जाए और प्रलेखित किया जाए और "मेटाडेटा, उत्पत्ति, वर्गीकरण, डेटा संरचनाओं के लिए मानकों और प्रवास के माध्यम से डेटा में मूल्य जोड़ें"। इसके अलावा, बुनियादी ढांचे को उन वैज्ञानिक समुदायों के मानदंडों और अपेक्षित उपयोगों के साथ एकीकृत करने की आवश्यकता है जो वे सेवा करना चाहते हैंः "सबसे सफल संदर्भ संग्रह बन जाते हैं जो दीर्घकालिक धन को आकर्षित करते हैं और अपने समुदायों के लिए मानक निर्धारित कर सकते हैं" खुले मानकों को बनाए रखना प्रमुख यूरोपीय खुले बुनियादी ढांचे द्वारा पहचाने जाने वाली मुख्य चुनौतियों में से एक है, क्योंकि इसका तात्पर्य कुछ मामलों में प्रतिस्पर्धी मानकों के बीच चयन करना है, साथ ही यह सुनिश्चित करना है कि मानक एपीआई या अन्य अंतिम बिंदुओं के माध्यम से सही ढंग से अद्यतन और सुलभ हैं। मुक्त विज्ञान अवसंरचना की वैचारिक परिभाषा काफी हद तक आम लोगों पर और विशेष रूप से सामान्य ज्ञान पर एलिनोर ओस्ट्रोम के विश्लेषण से प्रभावित हुई है। ओस्ट्रोम के अनुसार, कैमरून नेयलॉन ने कहा कि खुले बुनियादी ढांचे की विशेषता न केवल सामान्य संसाधनों के एक समूह के प्रबंधन से है, बल्कि सामान्य शासन और मानदंडों के विस्तार से भी है। खुले वैज्ञानिक आंकड़ों का प्रसार भी शासन के कड़े मुद्दों को उठाता है। डेटा के स्वामित्व के निर्धारण, मुफ्त लाइसेंस को अपनाने और गोपनीयता के संबंध में नियमों के प्रवर्तन के संबंध में, "निरंतर बातचीत आवश्यक है" और इसमें हितधारकों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है। विशिष्ट वैज्ञानिक समुदायों में उनके एकीकरण के अलावा, मुक्त विज्ञान अवसंरचना का मुक्त स्रोत और मुक्त डेटा आंदोलनों के साथ मजबूत संबंध है। एस. पी. ए. आर. सी. द्वारा सर्वेक्षण किए गए 82 प्रतिशत यूरोपीय बुनियादी ढांचे का दावा है कि उनके पास आंशिक रूप से निर्मित ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर है और 53 प्रतिशत के पास अपना पूरा तकनीकी बुनियादी ढांचा ओपन सोर्स में है। मुक्त विज्ञान अवसंरचना अधिमानतः अन्य मुक्त विज्ञान अवसंरचना से मानकों को एकीकृत करती है। यूरोपीय अवसंरचनाओं में सेः "सबसे अधिक उद्धृत प्रणालियाँ-और इस प्रकार कई लोगों के लिए आवश्यक अवसंरचना-ओआरसीआईडी, क्रॉसरेफ, डीओएजे, बेस, ओपनएयर, ऑल्टमेट्रिक और डेटासाइट हैं, जिनमें से अधिकांश गैर-लाभकारी हैं।" मुक्त विज्ञान अवसंरचना तब एक उभरते हुए "वास्तव में अंतर-संचालित मुक्त विज्ञान सामान्य" का हिस्सा है जो "अनुसंधान के लिए शोधकर्ता-केंद्रित, कम लागत, नवीन और अंतर-संचालित उपकरण, वर्तमान, बड़े पैमाने पर बंद प्रणाली से बेहतर" का आधार रखता है। सी. ओ. डी. ए. टी. ए. डेटा संग्रह डेटा प्रकाशन डेटावर्स जर्नल लेख टैग सूट (जे. ए. टी. एस.) ओपन साइंस साइंस कॉमन्स ओपन स्टैंडर्ड रेफरेंस बिब्लियोग्राफी रिपोर्ट्स जर्नल लेख भी देखें, हालांकि कुछ वैज्ञानिक अब इस बात से सहमत हैं कि ऐसा करने से भविष्य में वैज्ञानिक पांडुलिपियों को वापस लेने से रोकने में मदद मिल सकती है। किताबें और थीसिस अन्य स्रोत बाहरी लिंक रिसर्च डेटा कनाडा ओपन डेटा इन साइंस लेख (पी. मुर्रे-रस्ट) ब्राजील के अमेज़न रेनफॉरेस्ट में वनों की कटाई की निगरानी के बारे में ओपन डेटा ओपनवेटवेयर ओपन कनेक्टमप्रोजेक्ट LinkedScience.org कंप्यूटर इंजीनियरिंग के लिए सामूहिक मन भंडार ओपन डेटा ओपन साइंस