Open scientific data
اوپن سائنٹفک ڈیٹا یا اوپن ریسرچ ڈیٹا ایک قسم کا اوپن ڈیٹا ہے جو مشاہدات اور سائنسی سرگرمیوں کے نتائج کو شائع کرنے پر مرکوز ہے جو کسی کے بھی تجزیہ اور دوبارہ استعمال کے لیے دستیاب ہے۔ کھلے ڈیٹا کے لیے مہم کا ایک بڑا مقصد سائنسی دعووں کی تصدیق کی اجازت دینا، دوسروں کو نتائج کی تولید کو دیکھنے کی اجازت دینا، اور نیا علم دینے کے لیے بہت سے ذرائع سے ڈیٹا کو مربوط کرنے کی اجازت دینا ہے۔ سائنسی اعداد و شمار کا جدید تصور 20 ویں صدی کے دوسرے نصف میں سائنسی معلومات اور مشاہدے کی گنتی کے لیے بڑے علمی بنیادی ڈھانچے کی ترقی کے ساتھ ابھرا۔ اعداد و شمار کے اشتراک اور تقسیم کو ابتدائی طور پر ایک اہم داؤ کے طور پر شناخت کیا گیا ہے لیکن بنیادی ڈھانچے کی تکنیکی حدود اور ڈیٹا مواصلات کے لیے مشترکہ معیارات کی کمی کی وجہ سے اس میں رکاوٹ پیدا ہوئی۔ ورلڈ وائڈ ویب کو فوری طور پر سائنسی اعداد و شمار کے اشتراک کے لیے ایک عالمگیر پروٹوکول کے طور پر تصور کیا گیا، خاص طور پر ہائی انرجی فزکس سے آنے والا۔ تعریف سائنسی ڈیٹا کھلے سائنسی ڈیٹا کا تصور سائنسی ڈیٹا کے تصور کے متوازی طور پر تیار ہوا ہے۔ 20 ویں صدی کے آخر تک سائنسی اعداد و شمار کی باضابطہ طور پر وضاحت نہیں کی گئی تھی۔ کمپیوٹیشنل تجزیہ کی عمومی کاری سے پہلے، ڈیٹا زیادہ تر ایک غیر رسمی اصطلاحات رہی ہیں، جو اکثر علم یا معلومات کے ساتھ ایک دوسرے کے ساتھ استعمال ہوتی ہیں۔ ادارہ جاتی اور علمی گفتگو نے سائنسی سرگرمیوں کے بارے میں متبادل تصورات اور نقطہ نظر کی حمایت کی: "یہاں تک کہ سائنس کی تاریخ اور علمیات کے تبصرے، صرف گزرنے میں اعداد و شمار کا ذکر کرتے ہیں۔ سائنس میں معنی سازی سے متعلق دیگر بنیادی کام حقائق، نمائندگی، نوشتہ جات اور اشاعتوں پر تبادلہ خیال کرتے ہیں، جس میں اعداد و شمار پر بہت کم توجہ دی جاتی ہے۔ سائنسی اعداد و شمار کی پہلی بااثر پالیسی کی تعریف 1999 کے آخر میں سامنے آئی، جب نیشنل اکیڈمی آف سائنس نے اعداد و شمار کو "حقائق، حروف، اعداد یا علامتوں کے طور پر بیان کیا جو کسی شے، حالت، صورتحال یا دیگر عوامل کو بیان کرتے ہیں"۔ اصطلاحات کا ارتقاء جاری ہے: 2011 میں، قومی اکیڈمیوں نے تعریف کو اپ ڈیٹ کیا جس میں "سپیکٹروگرافک، جینومک سیکوینسنگ، اور الیکٹران مائکروسکوپی ڈیٹا ؛ مشاہداتی ڈیٹا، جیسے ریموٹ سینسنگ، جیو اسپیشل، اور سماجی و اقتصادی ڈیٹا ؛ اور اعداد و شمار کی دیگر شکلیں یا تو انسانوں یا مشینوں کے ذریعہ تیار یا مرتب کی گئی ہیں" نیز "ادب کی ڈیجیٹل نمائندگی" اگرچہ اعداد و شمار کی شکلیں اور شکلیں وسیع اور غیر متزلزل ہیں، لیکن معیاری تعریفیں اور پالیسیاں حال ہی میں سائنسی اعداد و شمار کو کمپیوٹیشنل یا ڈیجیٹل ڈیٹا تک محدود کرنے کا رجحان رکھتی ہیں۔ ہورائزن 2020 کا اوپن ڈیٹا پائلٹ رضاکارانہ طور پر ڈیجیٹل ریسرچ تک محدود ہے: "" ڈیجیٹل ریسرچ ڈیٹا "ڈیجیٹل شکل میں معلومات ہے (خاص طور پر حقائق یا نمبروں میں)، جو جانچنے کے لیے جمع کی جاتی ہے اور استدلال، بحث یا حساب کتاب کی بنیاد کے طور پر استعمال کی جاتی ہے۔ اس میں اعداد و شمار، تجربات کے نتائج، پیمائش، فیلڈ ورک کے نتیجے میں مشاہدات، سروے کے نتائج، انٹرویو ریکارڈنگ اور تصاویر شامل ہیں" مجموعی طور پر، اسٹیٹس سائنسی ڈیٹا انفرادی محققین، برادریوں اور پالیسی سازوں کے درمیان بحث کا ایک لچکدار نقطہ رہتا ہے: "وسیع تر الفاظ میں، جو بھی 'ڈیٹا' محققین کے لیے دلچسپی کا باعث ہے اسے 'ریسرچ ڈیٹا' کے طور پر سمجھا جانا چاہیے" اہم پالیسی رپورٹس، جیسے کہ ڈیٹا سائٹیشن پر نیشنل اکیڈمی آف سائنس کی 2012 کی اجتماعی ترکیب نے جان بوجھ کر ڈیٹا کی ایک رشتہ دار اور برائے نام تعریف کو اپنایا ہے: " )، سوائے اس بات کو تسلیم کرنے کے کہ اعداد و شمار اکثر دیکھنے والے کی نظر میں موجود ہوتے ہیں۔ کرسٹین بورگ مین کے لیے، اہم مسئلہ سائنسی ڈیٹا ("ڈیٹا کیا ہے") کی وضاحت کرنا نہیں ہے بلکہ اس نقطہ کو سیاق و سباق میں لانا ہے جہاں ڈیٹا کسی شعبے، ادارے یا قومی تحقیقی پروگرام ("ڈیٹا کب ہے") کے اندر بحث کا مرکز بن گیا۔ 2010 کی دہائی میں، دستیاب ڈیٹا ذرائع کی توسیع اور ڈیٹا تجزیہ کے طریقہ کار کی نفاست نے بنیادی طور پر ڈیٹا مینجمنٹ کے مسائل سے متاثر مضامین کی حد کو "کمپیوٹیشنل سوشل سائنس، ڈیجیٹل ہیومینٹیز، سوشل میڈیا ڈیٹا، سٹیزن سائنس ریسرچ پروجیکٹس، اور پولیٹیکل سائنس" تک بڑھا دیا ہے۔ اوپن سائنٹفک ڈیٹا اوپننگ اور شیئرنگ دونوں سائنسی ڈیٹا مینجمنٹ کے حوالے سے بحث کا اہم موضوع رہے ہیں، بلکہ ڈیٹا کو کسی ادارے، نظم و ضبط یا پالیسی فریم ورک کے اندر ایک متعلقہ مسئلے کے طور پر ابھرنے کا محرک بھی رہے ہیں۔ پال ایڈورڈز کے لیے، اعداد و شمار کا اشتراک کرنا ہو یا نہ ہو، اسے کس حد تک شیئر کیا جانا چاہیے اور اعداد و شمار کے رگڑ کی بڑی وجوہات کون رہی ہیں، جس سے سائنس کے دوسری صورت میں پوشیدہ بنیادی ڈھانچے کا انکشاف ہوا: "ایڈورڈز کا ڈیٹا رگڑ کا استعارہ بیان کرتا ہے کہ ڈیٹا 'سطحوں' کے درمیان انٹرفیس پر کیا ہوتا ہے: وہ نکات جہاں ڈیٹا لوگوں، سبسٹریٹس، تنظیموں، یا مشینوں کے درمیان منتقل ہوتا ہے (۔) انٹرفیس میں ڈیٹا کی ہر حرکت وقت، توانائی اور انسانی توجہ کی قیمت پر آتی ہے۔ گروپوں اور تنظیموں کے ساتھ ساتھ مشینوں کے درمیان ہر انٹرفیس مزاحمت کے ایک نقطہ کی نمائندگی کرتا ہے جہاں ڈیٹا کو خراب کیا جا سکتا ہے، غلط تشریح کی جا سکتی ہے، یا کھو دیا جا سکتا ہے۔ سماجی نظاموں میں، اعداد و شمار کا رگڑ توانائی کا استعمال کرتا ہے اور ہنگامہ آرائی اور گرمی پیدا کرتا ہے-یعنی تنازعات، اختلاف رائے، اور غیر درست، غیر منظم عمل۔ سائنسی اعداد و شمار کا کھلنا اپنے آپ میں اعداد و شمار کا رگڑ ہے اور اعداد و شمار کی ملکیت کے پیچیدہ مسائل کو کمزور کرکے اعداد و شمار کے رگڑ کو اجتماعی طور پر منظم کرنے کا ایک طریقہ ہے۔ سائنسی یا علمی ثقافتوں کو کھلی ڈیٹا پالیسیوں کو اپنانے میں بنیادی عوامل کے طور پر تسلیم کیا گیا ہے: "ڈیٹا شیئرنگ کے طریقوں سے توقع کی جائے گی کہ وہ کمیونٹی کے پابند ہوں گے اور بڑے پیمانے پر علمی ثقافت کے ذریعے طے کیے جائیں گے"۔ 2010 کی دہائی میں، سائنس دانوں اور پالیسی سازوں نے نئے تصورات متعارف کرائے ہیں تاکہ زیادہ درست طریقے سے وضاحت کی جا سکے کہ کون سا کھلا سائنسی ڈیٹا ہے۔ 2016 میں اس کے تعارف کے بعد سے، ایف اے آئی آر ڈیٹا کھلی تحقیقی پالیسیوں کا ایک بڑا مرکز بن گیا ہے۔ مخفف تلاش کے قابل، قابل رسائی، انٹرآپریبل، اور دوبارہ قابل استعمال ڈیٹا کی ایک مثالی قسم کی وضاحت کرتا ہے۔ کھلے سائنسی اعداد و شمار کو عام یا عوامی بھلائی کے طور پر درجہ بند کیا گیا ہے، جسے بنیادی طور پر انفرادی عمل کے بجائے اجتماعی طور پر برقرار، افزودہ اور محفوظ کیا جاتا ہے: "جو چیز سائنسی اعداد و شمار کے اشتراک کو سمجھنے میں اجتماعی عمل کو مفید بناتی ہے وہ اس بات پر مرکوز ہے کہ انفرادی فوائد کی تخصیص کا تعین کس طرح مشترکہ وسائل میں شراکت کے ساتھ جمع ہونے والے اخراجات اور فوائد کو ایڈجسٹ کرکے کیا جاتا ہے" علم کے بنیادی ڈھانچے کی تاریخ کی ترقی (1945-1960) سائنسی اعداد و شمار کے ظہور کا تعلق بنیادی سائنسی تصورات جیسے ڈیٹا، معلومات اور علم کو عام طور پر سمجھنے کے انداز میں ایک معنی خیز تبدیلی سے ہے۔ کمپیوٹنگ ٹیکنالوجیز کی ترقی کے بعد، ڈیٹا اور معلومات کو تیزی سے "چیزوں" کے طور پر بیان کیا جاتا ہے: "کمپیوٹیشن کی طرح، ڈیٹا کا ہمیشہ ایک مادی پہلو ہوتا ہے۔ ڈیٹا چیزیں ہیں۔ وہ صرف اعداد نہیں ہیں بلکہ جہت، وزن اور ساخت کے ساتھ اعداد بھی ہیں۔ " دوسری جنگ عظیم کے بعد بڑے سائنسی منصوبوں نے اہم مقدار میں ڈیٹا اکٹھا کرنے، اس پر کارروائی کرنے اور تجزیہ کرنے کے لیے علمی بنیادی ڈھانچے پر تیزی سے انحصار کیا ہے۔ پنچ کارڈ کا نظام پہلی بار 1920 کی دہائی میں آب و ہوا کے اعداد و شمار پر تجرباتی طور پر استعمال کیا گیا تھا اور اگلی دہائی میں بڑے پیمانے پر اس کا اطلاق کیا گیا: "ڈپریشن کے دور کے پہلے حکومتی میک ورک منصوبوں میں سے ایک میں، سول ورکس ایڈمنسٹریشن کے کارکنوں نے 1880-1933 مدت کے لیے تقریبا 20 لاکھ جہاز کے لاگ مشاہدات کیے۔" 1960 تک، یو ایس نیشنل ویدر ریکارڈز سینٹر کے موسمیاتی اعداد و شمار کے مجموعے 400 ملین کارڈز تک پھیل چکے ہیں اور اس کی عالمی رسائی تھی۔ سائنسی اعداد و شمار اس وقت تک مکمل طور پر ظاہر ہو چکے تھے اور پوری عمارتوں کے استحکام کے لیے خطرہ بن چکے تھے: "1966 تک کارڈوں نے اتنی جگہ پر قبضہ کر لیا کہ مرکز نے اپنے مرکزی داخلی ہال کو کارڈ اسٹوریج کابینہ سے بھرنا شروع کر دیا (شکل 5.4)۔ حکام کو شدید تشویش لاحق ہو گئی کہ عمارت ان کے وزن کے نیچے گر سکتی ہے۔ " 1960 کی دہائی کے آخر تک، علمی بنیادی ڈھانچے کو مختلف شعبوں اور برادریوں میں شامل کر لیا گیا ہے۔ کھلی رسائی کے اعداد و شمار کے الیکٹرانک کتابچہ کا ڈیٹا بیس بنانے کا پہلا اقدام 1966 میں تعلیمی وسائل انفارمیشن سینٹر (ای آر آئی سی) تھا۔ اسی سال، میڈ لائن بنایا گیا-ایک مفت رسائی والا آن لائن ڈیٹا بیس جو نیشنل لائبریری آف میڈیسن اور نیشنل انسٹی ٹیوٹ آف ہیلتھ (یو ایس اے) کے زیر انتظام ہے، بائیو میڈیکل ایریا میں جرائد کے کتابی حوالہ جات کے ساتھ، جسے بعد میں پب میڈ کہا جائے گا، فی الحال 14 ملین سے زیادہ مکمل مضامین کے ساتھ۔ خلائی انجینئرنگ (ناسا/ریکون کے ساتھ)، لائبریری سرچ (او سی ایل سی ورلڈ کیٹ کے ساتھ) یا سماجی علوم میں بھی علمی بنیادی ڈھانچے قائم کیے گئے: "1960 اور 1970 کی دہائیوں میں مقداری ڈیٹا اکٹھا کرنے کے لیے ایک درجن سے زیادہ خدمات اور پیشہ ورانہ انجمنوں کا قیام دیکھا گیا۔" اعداد و شمار کو کھولنا اور بانٹنا: ابتدائی کوششیں (1960-1990) کھلے سائنسی اعداد و شمار پر ابتدائی گفتگو اور پالیسی کے ڈھانچے پہلے بڑے علمی بنیادی ڈھانچے کی تخلیق کے فورا بعد سامنے آئے۔ ورلڈ ڈیٹا سینٹر سسٹم (اب ورلڈ ڈیٹا سسٹم)، جس کا مقصد بین الاقوامی جیو فزیکل سال 1957-1958 کی تیاری میں مشاہدے کے ڈیٹا کو زیادہ آسانی سے دستیاب کرنا ہے۔ انٹرنیشنل کونسل آف سائنٹفک یونینز (اب انٹرنیشنل کونسل فار سائنس) نے ڈیٹا کے ضائع ہونے کے خطرے کو کم کرنے اور ڈیٹا تک رسائی کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے کئی ورلڈ ڈیٹا سینٹرز قائم کیے، اور 1955 میں مزید سفارش کی کہ ڈیٹا کو مشین سے پڑھنے کے قابل شکل میں دستیاب کرایا جائے۔ 1966 میں، انٹرنیشنل کونسل فار سائنس نے کوڈاٹا تشکیل دیا، جو "ڈیٹا مینجمنٹ اور استعمال میں تعاون کو فروغ دینے" کے لیے ایک پہل ہے۔ کھلے سائنسی اعداد و شمار کی یہ ابتدائی شکلیں زیادہ آگے نہیں بڑھیں۔ ڈیٹا شیئرنگ کے پائیدار ماحولیاتی نظام کو نافذ کرنے کے لیے بیرونی ڈیٹا کے انضمام کے لیے بہت زیادہ ڈیٹا رگڑ اور تکنیکی مزاحمت تھی۔ ڈیٹا کا بنیادی ڈھانچہ زیادہ تر محققین کے لیے پوشیدہ تھا، کیونکہ زیادہ تر تحقیق پیشہ ور لائبریرین نے کی تھی۔ نہ صرف سرچ آپریٹنگ سسٹم استعمال کرنے میں پیچیدہ تھے، بلکہ طویل فاصلے کے ٹیلی مواصلات کی ممنوعہ لاگت کو دیکھتے ہوئے تلاش کو بہت مؤثر طریقے سے انجام دینا پڑتا ہے۔ اگرچہ ان کے تصور کاروں نے اصل میں محقق کے براہ راست استعمال کی توقع کی ہے، لیکن تکنیکی اور معاشی رکاوٹوں کی وجہ سے یہ حقیقت میں سامنے نہیں آسکی: کرسٹین بورگ مین کو 1966 کے بعد چند مخصوص شعبوں (جیسے آب و ہوا) کے لیے سائنسی اعداد و شمار کے معنی، پیداوار اور گردش پر کوئی اہم پالیسی مباحثے یاد نہیں ہیں۔ موصل شدہ سائنسی بنیادی ڈھانچے کو ویب کی آمد سے پہلے شاید ہی مربوط کیا جا سکتا تھا۔ پروجیکٹس، اور کمیونٹیز قومی یا ادارہ جاتی سطح پر اپنے غیر منسلک نیٹ ورکس پر انحصار کرتے تھے: "یورپ میں انٹرنیٹ تقریبا پوشیدہ تھا کیونکہ وہاں کے لوگ نیٹ ورک پروٹوکول کے ایک علیحدہ سیٹ کا تعاقب کر رہے تھے"۔ سائنسی بنیادی ڈھانچے کے درمیان رابطہ نہ صرف خلا بھر میں بلکہ وقت کے ساتھ ساتھ بھی چیلنجنگ تھا۔ جب بھی کسی مواصلاتی پروٹوکول کو مزید برقرار نہیں رکھا جاتا تھا، اس کے ذریعے پھیلائے جانے والے ڈیٹا اور علم کے بھی غائب ہونے کا امکان ہوتا تھا: "تاریخی تحقیق اور کمپیوٹنگ کے درمیان تعلق ترک شدہ منصوبوں، ڈیٹا کے ضائع ہونے اور ناقابل بازیافت فارمیٹس سے مستقل طور پر متاثر ہوا ہے۔" ویب پر سائنسی ڈیٹا کا اشتراک (1990-1995) ورلڈ وائڈ ویب کا تصور اصل میں کھلے سائنسی ڈیٹا کے لیے ایک بنیادی ڈھانچے کے طور پر کیا گیا تھا۔ ڈیٹا اور ڈیٹا دستاویزات کا اشتراک ورلڈ وائڈ ویب کے ابتدائی مواصلات میں ایک اہم توجہ کا مرکز تھا جب اگست 1991 میں اس منصوبے کی پہلی بار نقاب کشائی کی گئی تھی: "ڈبلیو ڈبلیو ڈبلیو پروجیکٹ کو اعلی توانائی کے طبیعیات دانوں کو ڈیٹا، خبروں اور دستاویزات کا اشتراک کرنے کی اجازت دینے کے لیے شروع کیا گیا تھا۔ ہم ویب کو دوسرے علاقوں میں پھیلانے اور دوسرے ڈیٹا کے لیے گیٹ وے سرورز رکھنے میں بہت دلچسپی رکھتے ہیں۔ " یہ پروجیکٹ ایک قریبی علم کے بنیادی ڈھانچے، ENQUIRE سے نکلا ہے۔ یہ ایک انفارمیشن مینجمنٹ سافٹ ویئر تھا جسے سی ای آر این نے ٹم برنرز-لی کو ہائی انرجی فزکس کی مخصوص ضروریات کے لیے کمیشن کیا تھا۔ ENQUIRE کا ڈھانچہ ڈیٹا کے اندرونی ویب کے قریب تھا: اس نے "نوڈس" کو منسلک کیا جو "کسی شخص، سافٹ ویئر ماڈیول وغیرہ کا حوالہ دے سکتا ہے۔ اور اسے مختلف تعلقات کے ساتھ مربوط کیا جا سکتا ہے جیسے بنایا گیا، شامل کیا گیا، بیان کیا گیا وغیرہ۔ " اگرچہ اس نے "معلومات کے درمیان کچھ بے ترتیب ربط کو آسان بنایا" انکوائر "بین الاقوامی ہائی انرجی فزکس ریسرچ کمیونٹی میں مطلوبہ تعاون کو آسان بنانے" کے قابل نہیں تھا۔ 1990 کی دہائی سے پہلے کے کسی بھی اہم کمپیوٹنگ سائنسی انفراسٹرکچر کی طرح، ENQUIRE کی ترقی بالآخر انٹرآپریبلٹی کی کمی اور نیٹ ورک مواصلات کے انتظام کی پیچیدگی کی وجہ سے متاثر ہوئی: "اگرچہ انکوائر نے دستاویزات اور ڈیٹا بیس کو جوڑنے کا ایک طریقہ فراہم کیا، اور ہائپر ٹیکسٹ نے ایک مشترکہ شکل فراہم کی جس میں انہیں ظاہر کیا جائے، پھر بھی ایک دوسرے کے ساتھ بات چیت کرنے کے لیے مختلف آپریٹنگ سسٹم والے مختلف کمپیوٹرز حاصل کرنے کا مسئلہ تھا۔" ویب نے سائنسی ڈیٹا کے لیے پہلے سے موجود بند انفراسٹرکچر کو تیزی سے پیچھے چھوڑ دیا، یہاں تک کہ جب انہوں نے مزید جدید کمپیوٹنگ خصوصیات کو شامل کیا۔ 1991 سے 1994 تک، ورم کمیونٹی سسٹم کے صارفین، جو کیڑوں پر حیاتیات کا ایک بڑا ڈیٹا بیس ہے، نے ویب اور گوفر کا رخ کیا۔ اگرچہ ویب میں ڈیٹا کی بازیافت اور تعاون کے لیے بہت سے جدید افعال شامل نہیں تھے، لیکن یہ آسانی سے قابل رسائی تھا۔ اس کے برعکس، ورم کمیونٹی سسٹم کو صرف سائنسی اداروں میں مشترکہ مخصوص ٹرمینلز پر براؤز کیا جا سکتا ہے: "اپنی مرضی کے مطابق ڈیزائن کردہ، طاقتور ڈبلیو سی ایس (اس کے آسان انٹرفیس کے ساتھ) پر سوار ہونا کام کی عادات، کمپیوٹر کے استعمال اور لیب کے وسائل کے چوراہے پر تکلیف کا شکار ہونا ہے۔ دوسری طرف ورلڈ وائڈ ویب تک، مختلف قسم کے ٹرمینلز اور کنکشنز سے رسائی حاصل کی جا سکتی ہے، اور انٹرنیٹ کمپیوٹر سپورٹ زیادہ تر تعلیمی اداروں اور نسبتا سستی تجارتی خدمات کے ذریعے آسانی سے دستیاب ہے۔" ویب پر اشاعت نے ڈیٹا پبلشنگ کی معاشیات کو مکمل طور پر تبدیل کر دیا۔ جبکہ پرنٹ میں "بڑے ڈیٹا سیٹس کو دوبارہ پیش کرنے کی لاگت ممنوع ہے"، زیادہ تر ڈیٹا سیٹس کے اسٹوریج کے اخراجات کم ہیں۔ اس نئے ادارتی ماحول میں، ڈیٹا شیئرنگ کے لیے اہم محدود کرنے والے عوامل اب تکنیکی یا معاشی نہیں بلکہ سماجی اور ثقافتی بن جاتے ہیں۔ کھلے سائنسی ڈیٹا کی وضاحت (1995-2010) ورلڈ وائڈ ویب کی ترقی اور عمومی کاری نے متعدد تکنیکی رکاوٹوں کو دور کیا اور رگڑ نے ڈیٹا کی آزاد گردش کو محدود کر دیا تھا۔ پھر بھی، سائنسی اعداد و شمار کی وضاحت ابھی باقی تھی اور نئی تحقیقی پالیسی کو نافذ کرنا پڑا تاکہ ٹم برنرز-لی کے اعداد و شمار کے جال کے اصل وژن کو پورا کیا جا سکے۔ اس موقع پر، سائنسی اعداد و شمار کو بڑی حد تک سائنسی اعداد و شمار کو کھولنے کے عمل کے ذریعے بیان کیا گیا ہے، کیونکہ کھلی پالیسیوں کے نفاذ نے قابل عمل رہنما خطوط، اصولوں اور اصطلاحات کے قیام کے لیے نئی ترغیبات پیدا کیں۔ آب و ہوا کی تحقیق کھلے سائنسی اعداد و شمار کی تصوراتی تعریف میں ایک اہم شعبہ رہا ہے، کیونکہ یہ 1950 اور 1960 کی دہائی میں پہلے بڑے علمی بنیادی ڈھانچے کی تعمیر میں رہا ہے۔ 1995 میں جی سی ڈی آئی ایس نے سائنسی اعداد و شمار کے مکمل اور کھلے تبادلے پر ایک واضح عزم کا اظہار کیا: "عالمی تبدیلی کی تحقیق اور ماحولیاتی نگرانی کے لیے بین الاقوامی پروگرام انتہائی طور پر مکمل اور کھلے اعداد و شمار کے تبادلے کے اصول پر منحصر ہیں (یعنی، اعداد و شمار اور معلومات کو بغیر کسی پابندی کے، غیر امتیازی بنیاد پر، تولید اور تقسیم کی لاگت سے زیادہ دستیاب نہیں کیا جاتا ہے)۔ دائرہ کار کی توسیع اور علمی بنیادی ڈھانچے کے انتظام نے بھی اعداد و شمار کے اشتراک کے لیے ترغیبات پیدا کیں، کیونکہ انفرادی اور ادارہ جاتی اسٹیک ہولڈرز کی ایک بڑی تعداد کے درمیان "ڈیٹا کی ملکیت کی تقسیم" تیزی سے پیچیدہ ہو گئی ہے۔ اوپن ڈیٹا ایک آسان فریم ورک بناتا ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ ڈیٹا کے تمام شراکت داروں اور صارفین کو اس تک رسائی حاصل ہو۔ اوپن ڈیٹا کو ابھرتی ہوئی اوپن سائنس تحریک کے ایک اہم مقصد کے طور پر تیزی سے شناخت کیا گیا ہے۔ اگرچہ ابتدائی طور پر اشاعتوں اور علمی مضامین پر توجہ مرکوز کی گئی تھی، لیکن کھلی رسائی کے حق میں بین الاقوامی اقدامات نے اپنے دائرہ کار کو تمام اہم سائنسی پروڈکشن تک بڑھا دیا۔ 2003 میں برلن اعلامیے نے "اصل سائنسی تحقیقی نتائج، خام ڈیٹا اور میٹا ڈیٹا، ماخذ مواد اور تصویری اور گرافیکل اور علمی ملٹی میڈیا مواد کی ڈیجیٹل نمائندگی" کے پھیلاؤ کی حمایت کی۔ 2000 کے بعد، او ای سی ڈی (اقتصادی تعاون اور ترقی کی تنظیم) جیسی بین الاقوامی تنظیموں نے سائنسی ڈیٹا کی عام اور بین الضابطہ تعریفیں وضع کرنے میں اہم کردار ادا کیا ہے، کیونکہ کھلی ڈیٹا پالیسیوں کو کسی ملک کے شعبے کے مخصوص پیمانے سے باہر نافذ کرنا پڑتا ہے۔ سائنسی اعداد و شمار کی پہلی بااثر تعریف میں سے ایک 1999 میں نیشنل اکیڈمی آف سائنس کی ایک رپورٹ کے ذریعے وضع کی گئی تھی: "ڈیٹا حقائق، اعداد، حروف اور علامتیں ہیں جو کسی شے، خیال، حالت، صورتحال یا دیگر عوامل کو بیان کرتی ہیں۔" 2004 میں او ای سی ڈی کے تمام ممالک کے وزرائے سائنس نے ایک اعلامیے پر دستخط کیے جس میں بنیادی طور پر کہا گیا ہے کہ عوامی طور پر مالی اعانت سے چلنے والے تمام آرکائیو ڈیٹا کو عوامی طور پر دستیاب کرایا جانا چاہیے۔ 2007 میں او ای سی ڈی نے پبلک فنڈنگ سے ریسرچ ڈیٹا تک رسائی کے اصولوں اور رہنما خطوط کے ذریعے "عوامی فنڈنگ سے تحقیقی ڈیٹا تک رسائی کے اصولوں کو مرتب کیا" جس میں سائنسی ڈیٹا کی تعریف "حقائق کے ریکارڈ (عددی اسکور، متن کے ریکارڈ، تصاویر اور آوازیں) کے طور پر کی گئی ہے جو سائنسی تحقیق کے بنیادی ذرائع کے طور پر استعمال ہوتے ہیں، اور جنہیں عام طور پر سائنسی برادری میں تحقیقی نتائج کی توثیق کے لیے ضروری طور پر قبول کیا جاتا ہے۔ اصولوں نے نرم قانون کی سفارش کے طور پر کام کیا اور اس بات کی تصدیق کی کہ "تحقیقی اعداد و شمار تک رسائی اس شعبے میں عوامی سرمایہ کاری سے منافع میں اضافہ کرتی ہے ؛ کھلی سائنسی تحقیقات کو تقویت دیتی ہے ؛ مطالعات اور رائے کے تنوع کی حوصلہ افزائی کرتی ہے ؛ کام کے نئے شعبوں کو فروغ دیتی ہے اور ان موضوعات کی کھوج کے قابل بناتی ہے جن کا تصور ابتدائی تفتیش کاروں نے نہیں کیا تھا۔" پالیسی کے نفاذ (2010-) 2010 کے بعد، قومی اور غیر ملکی اداروں نے زیادہ مداخلت پسندانہ موقف اختیار کیا۔ نئی پالیسیاں نہ صرف سائنسی ڈیٹا کے کھلنے کو یقینی بنانے اور حوصلہ افزائی کے لیے نافذ کی گئی ہیں، عام طور پر موجودہ اوپن ڈیٹا پروگرام کے تسلسل میں۔ یورپ میں، "یورپی یونین کمشنر برائے تحقیق، سائنس، اور انوویشن، کارلوس موئڈاس نے 2015 میں اوپن ریسرچ ڈیٹا کو یورپی یونین کی ترجیحات میں سے ایک بنایا۔" سب سے پہلے 2016 میں شائع ہونے والے ایف اے آئی آر کے رہنما اصول سائنسی ڈیٹا کو کھولنے کے لیے ایک بااثر فریم ورک بن گئے ہیں۔ اصولوں کو اصل میں دو سال قبل لورینٹز میں ایک پالیسی ایڈ ریسرچ ورکشاپ کے دوران ڈیزائن کیا گیا تھا، مشترکہ طور پر ڈیٹا ایف اے آئی آرپورٹ ڈیزائن کرنا۔ ورکشاپ کے مباحثوں کے دوران، "یہ تصور سامنے آیا کہ، کمیونٹی سے متفق رہنما اصولوں اور عمل کے ایک کم سے کم سیٹ کی تعریف، اور وسیع پیمانے پر حمایت کے ذریعے" اصول سائنسی ڈیٹا کی وضاحت کرنے کی کوشش نہیں کرتے ہیں، جو کہ نسبتا پلاسٹک تصور ہے، بلکہ یہ بیان کرنے کی کوشش کرتے ہیں کہ "اچھا ڈیٹا مینجمنٹ" کیا ہے۔ وہ چار بنیادی اصولوں کا احاطہ کرتے ہیں، "جو ڈیٹا پروڈیوسر کی رہنمائی کے لیے کام کرتے ہیں": تلاش، رسائی، باہمی تعاون، اور دوبارہ استعمال۔ اور اس کا مقصد اعداد و شمار کے بنیادی الفاظ کی وضاحت کرکے مشین کے عمل کی طرف ایک قدم فراہم کرنا بھی ہے۔ چونکہ یہ ڈیٹا مینجمنٹ کی پیچیدگی کو مکمل طور پر تسلیم کرتا ہے، اصول سخت سفارشات کا ایک مجموعہ متعارف کرانے کا دعوی نہیں کرتے بلکہ "ڈگری آف فیئرنیس" کا دعوی کرتے ہیں، جسے تنظیمی اخراجات کے لحاظ سے ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے بلکہ کاپی رائٹ یا پرائیویسی کے حوالے سے بیرونی پابندیاں بھی۔ ایف اے آئی آر کے اصولوں کو فوری طور پر بڑی بین الاقوامی تنظیم نے اپنایا ہے: "ایف اے آئی آر نے تیزی سے ترقی کا تجربہ کیا، جس نے یورپی یونین، جی 7، جی 20 اور امریکہ میں قائم بگ ڈیٹا ٹو نالج (بی ڈی 2 کے) سے پہچان حاصل کی" اگست 2016 میں، یورپی کمیشن نے "ایف اے آئی آر ڈیٹا کو حقیقت میں بدلنے" کے لیے ایک ماہر گروپ تشکیل دیا۔ 2020 تک، ایف اے آئی آر کے اصول "کھلے سائنسی ڈیٹا کے لیے اب تک کے جدید ترین تکنیکی معیارات" بنے ہوئے ہیں۔ 2022 میں، فرانسیسی اوپن سائنس مانیٹر نے ٹیکسٹ مائننگ ٹولز سے تحقیقی ڈیٹا کی اشاعتوں کا ایک تجرباتی سروے شائع کرنا شروع کیا۔ قبل از وقت تجزیہ سے پتہ چلتا ہے کہ ان سے وابستہ اشاعتوں کے اشتراک کا ذکر کرنے والی اشاعتوں کی شرح 10 سالوں میں تقریبا دگنی ہو گئی ہے، جو 13 فیصد (2013 میں) سے 22 فیصد (2021 میں) ہو گئی ہے۔ 2010 کی دہائی کے آخر تک، کھلی ڈیٹا پالیسی کو سائنسی برادریوں کی طرف سے اچھی طرح سے حمایت حاصل ہے۔ 2016 اور 2018 میں یوروپی کمیشن کی طرف سے کمیشن کیے گئے دو بڑے سروے عام طور پر سمجھے جانے والے فائدہ کو تلاش کرتے ہیں: "74 ٪ محققین کا کہنا ہے کہ دوسرے ڈیٹا تک رسائی حاصل کرنے سے انہیں فائدہ ہوگا" پھر بھی، اسی تحقیقات میں جمع کیے گئے زیادہ معیاری مشاہدات سے یہ بھی پتہ چلتا ہے کہ "جو سائنس دان مثالی طور پر اعلان کرتے ہیں، بمقابلہ جو وہ اصل میں عمل کرتے ہیں، وہ ایک زیادہ مبہم صورتحال کو ظاہر کرتا ہے"۔ سائنسی اعداد و شمار کی اشاعت اور ایڈیشن کا پھیلاؤ 2010 کی دہائی تک، سائنسی اعداد و شمار کی اشاعت میں زیادہ تر "انفرادی جریدے کے مضمون سے وابستہ ڈیٹا سیٹس کی ریلیز" کا حوالہ دیا جاتا تھا۔ اس ریلیز کو ڈیٹا تک رسائی کے بیان یا ڈی اے ایس کے ذریعے دستاویزی شکل دی گئی ہے۔ کئی ٹائپولوجیز یا ڈیٹا تک رسائی کے بیانات تجویز کیے گئے ہیں۔ 2021 میں، کولاویزا اور دیگر۔ شناخت شدہ تین زمرے یا رسائی کی سطحیں: ڈی اے ایس 1: "درخواست پر دستیاب ڈیٹا یا اسی طرح کا ڈیٹا" ڈی اے ایس 2: "کاغذ اور اس کی اضافی فائلوں کے ساتھ دستیاب ڈیٹا" ڈی اے ایس 3: "ذخیرہ میں دستیاب ڈیٹا" اضافی ڈیٹا فائلیں سائنسی ڈیجیٹل اشاعت کی طرف منتقلی کے ابتدائی مرحلے میں نمودار ہوئی ہیں۔ اگرچہ اشاعتوں کے فارمیٹ نے بڑی حد تک پرنٹنگ فارمیٹ کی رکاوٹوں کو برقرار رکھا ہے، اضافی مواد کو "اضافی معلومات" میں شامل کیا جا سکتا ہے۔ ایک اشاعت کے طور پر اضافی ڈیٹا فائلوں کی مبہم حیثیت ہوتی ہے۔ نظریہ طور پر ان کا مطلب خام دستاویزات ہیں، جو تحقیق کے پس منظر تک رسائی فراہم کرتے ہیں۔ عملی طور پر، جاری کردہ ڈیٹا سیٹس کو اکثر اشاعت کے لیے خاص طور پر تیار کیا جاتا ہے۔ وہ عام طور پر بنیادی ڈیٹا ذرائع پر توجہ مرکوز کریں گے، نہ کہ تحقیق کے مقصد کے لیے کیے گئے مشاہدات یا پیمائش کی پوری رینج پر: "کسی بھی انفرادی مضمون، کانفرنس پیپر، کتاب، یا دیگر اشاعت سے وابستہ" ڈیٹا "کی شناخت کرنا اکثر مشکل ہوتا ہے [کیونکہ] تفتیش کار مسلسل ڈیٹا اکٹھا کرتے ہیں۔" اعداد و شمار کا انتخاب بھی ناشر سے مزید متاثر ہوتا ہے۔ جریدے کی ادارتی پالیسی بڑی حد تک اس بات کا تعین کرتی ہے کہ "مرکزی متن میں کیا ہے، اضافی معلومات میں کیا ہے" اور ایڈیٹرز خاص طور پر بڑے ڈیٹا سیٹس کو شامل کرنے سے تھک جاتے ہیں جنہیں طویل عرصے میں برقرار رکھنا مشکل ہو سکتا ہے۔ سائنسی ڈیٹا سیٹس کو ایک خود مختار سائنسی اشاعت کے طور پر تیزی سے تسلیم کیا گیا ہے۔ تعلیمی مضامین میں اعداد و شمار کو ضم کرنے کا مقصد شائع شدہ ڈیٹا سیٹس کے وقار اور پہچان کو بڑھانا ہے: "اس دلیل میں مضمر یہ ہے کہ واقفیت ڈیٹا ریلیز کی حوصلہ افزائی کرے گی"۔ اس نقطہ نظر کو کئی ناشرین اور ذخائر نے پسند کیا ہے کیونکہ اس نے موجودہ اشاعت کے بنیادی ڈھانچے میں ڈیٹا کو آسانی سے مربوط کرنا اور مضامین کے ارد گرد ابتدائی طور پر بنائے گئے ادارتی تصورات کو بڑے پیمانے پر دوبارہ استعمال کرنا ممکن بنایا ہے۔ ڈیٹا پیپرز کو واضح طور پر "حیاتیاتی تنوع سائنس میں ڈیٹا کی اشاعت کی ترغیب دینے کے طریقہ کار" کے طور پر متعارف کرایا گیا تھا۔ حوالہ جات اور اشاریہ سازی 1950 اور 1960 کی دہائی کے پہلے ڈیجیٹل ڈیٹا بیس نے سائٹ ایبلٹی اور ببلیوگرافک وضاحت کے مسائل کو فوری طور پر اٹھایا ہے۔ کمپیوٹر میموری کی تغیر پذیری خاص طور پر مشکل تھی: طباعت شدہ اشاعتوں کے برعکس، ڈیجیٹل ڈیٹا کے طویل عرصے تک مستحکم رہنے کی توقع نہیں کی جا سکتی تھی۔ 1965 میں، رالف بسکو نے اس بات پر زور دیا کہ اس غیر یقینی صورتحال نے کوڈ نوٹ بکس جیسے تمام متعلقہ دستاویزات کو متاثر کیا، جو تیزی سے پرانی ہو سکتی ہیں۔ ڈیٹا مینجمنٹ کو مسلسل اضافہ اور عام استحکام کی کسی نہ کسی شکل کے درمیان ایک درمیانی بنیاد تلاش کرنی ہوگی: "ایک سیال، بدلنے کے قابل، مسلسل ڈیٹا آرکائیو کو بہتر بنانے کے تصور کا مطلب ہے کہ مطالعہ کی صفائی اور دیگر پروسیسنگ کو اس مقام پر لے جانا چاہیے کہ تبدیلیاں نمایاں طور پر پہلے کے تجزیے کو متاثر نہ کریں" ڈیٹا بیس کے لیے ساختہ کتابچہ میٹا ڈیٹا 1960 کی دہائی سے ایک زیر بحث موضوع رہا ہے۔ 1977 میں، امریکن اسٹینڈرڈ فار ببلیوگرافک ریفرنس نے "ڈیٹا فائل" کی تعریف کو اپنایا جس میں ڈیٹا سیٹ کی مادیت اور تغیر پذیری پر مضبوط توجہ دی گئی: نہ تو تاریخوں اور نہ ہی مصنفین کی نشاندہی کی گئی تھی بلکہ میڈیم یا "پیکیجنگ میتھڈ" کی وضاحت کی جانی تھی۔ دو سال بعد، سو ڈوڈ نے ایک متبادل کنونشن متعارف کرایا، جس نے اعداد و شمار کے حوالہ جات کو دیگر سائنسی اشاعتوں کے حوالہ جات کے معیار کے قریب لایا: ڈوڈ کی سفارش میں عنوانات، مصنف، ایڈیشنز اور تاریخ کے ساتھ ساتھ کوڈ نوٹ بک جیسے ذیلی دستاویزات کے لیے متبادل ذکر شامل تھے۔ ڈیٹا سیٹ کی انڈیکسشن کو ویب کی ترقی سے یکسر تبدیل کر دیا گیا ہے، کیونکہ ڈیٹا شیئرنگ میں رکاوٹیں کافی حد تک کم ہو گئی تھیں۔ اس عمل میں ڈیٹا آرکائیونگ، پائیداری اور استقامت اہم مسائل بن چکے ہیں۔ ٹوٹے ہوئے لنکس سے بچنے کے لیے سائنسی مضامین کے لیے مستقل ڈیجیٹل آبجیکٹ شناخت کار (یا ڈی او آئی) متعارف کرائے گئے ہیں، کیونکہ ویب سائٹ کے ڈھانچے مسلسل تیار ہوتے رہے ہیں۔ 2000 کی دہائی کے اوائل میں، پائلٹ پروگراموں نے ڈی او آئی کو ڈیٹا سیٹ کے لیے بھی مختص کرنا شروع کیا۔ اگرچہ یہ لنک کی پائیداری کے ٹھوس مسائل کو حل کرتا ہے، ڈیٹا ڈی او آئی کی تخلیق اور ڈیٹا سائٹیشن کے اصول بھی قانونی عمل کا حصہ ہیں، جو ڈیٹا سیٹ کو معیاری سائنسی اشاعتوں میں ضم کرتے ہیں اور اسی طرح کے محرکات سے حاصل کر سکتے ہیں (جیسے ببلیومیٹرک انڈیکس) قابل رسائی اور قابل تلاش ڈیٹا سیٹ ایک اہم حوالہ فائدہ حاصل کرتے ہیں۔ پی ایل او ایس کے ذریعہ شائع کردہ 531,889 مضامین کے 2021 کے مطالعے میں اندازہ لگایا گیا ہے کہ "عوامی ذخیرے میں آرکائیو شدہ ڈیٹا کے لنک" کے ساتھ جریدے کے مضمون کے لیے "عام طور پر حوالہ جات کی گنتی میں 25.36% رشتہ دار فائدہ" ہے۔ اضافی مواد کے طور پر اعداد و شمار کے پھیلاؤ سے کوئی اہم حوالہ فائدہ حاصل نہیں ہوتا ہے جس سے پتہ چلتا ہے کہ "ڈی اے ایس [ڈیٹا کی دستیابی کے بیان] کا حوالہ فائدہ ان کی محض موجودگی سے زیادہ متعلق نہیں ہے، بلکہ ان کے مندرجات سے ہے" 2022 تک، کھلے سائنسی اعداد و شمار کی شناخت اب بھی ایک جاری عمل ہے۔ معروف حوالہ سافٹ ویئر زوٹیرو کے پاس ڈیٹا سیٹ کے لیے ابھی تک کوئی مخصوص آئٹم نہیں ہے۔ دوبارہ استعمال اور معاشی اثرات تعلیمی تحقیق کے اندر، اسٹوریج اور فالتو پن کھلے سائنسی ڈیٹا کا ایک اہم فائدہ ثابت ہوا ہے۔ اس کے برعکس، غیر کھلے سائنسی اعداد و شمار کو کمزور طریقے سے محفوظ کیا جاتا ہے اور اگر مکمل طور پر ضائع نہ ہو تو صرف "مصنفین کی کافی کوشش سے ہی حاصل کیا جا سکتا ہے"۔ کھلے سائنسی اعداد و شمار کے استعمال کا تجزیہ وہی مسائل میں چلتا ہے جو کسی بھی کھلے مواد کے لیے ہوتے ہیں: جب کہ آزاد، عالمگیر اور اندھا دھند رسائی نے استقبالیہ کے دائرہ کار، حد اور شدت کو واضح طور پر بڑھا دیا ہے، اس نے لین دین کے عمل کی کمی کی وجہ سے ٹریک کرنا بھی مشکل بنا دیا ہے۔ یہ مسائل ایک سائنسی اشاعت کے طور پر اعداد و شمار کی نیاپن کی وجہ سے مزید پیچیدہ ہیں: "عملی طور پر، اعداد و شمار کے دوبارہ استعمال کی نگرانی کرنا مشکل ہو سکتا ہے، بنیادی طور پر اس وجہ سے کہ محققین شاذ و نادر ہی ذخیرے کا حوالہ دیتے ہیں" 2018 میں، یورپی کمیشن کی ایک رپورٹ میں ایف اے آئی آر کے اصولوں کے مطابق سائنسی اعداد و شمار کو نہ کھولنے کی لاگت کا تخمینہ لگایا گیا: اس کا سالانہ براہ راست اثر 10.2 بلین اور پوری اختراعی معیشت پر بالواسطہ اثر 16 بلین تھا۔ عالمی سطح پر کھلے سائنسی کھلے ڈیٹا کو نافذ کرنے سے "ڈیٹا میں ہیرا پھیری کرنے اور ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے کے طریقے پر کافی اثر پڑے گا"۔ طرز عمل اور ڈیٹا کلچر سائنسی اعداد و شمار کا اشتراک سائنسی ثقافتوں یا طرز عمل کی برادریوں میں جڑا ہوا ہے۔ جیسے جیسے ڈیجیٹل ٹولز وسیع تر ہوتے گئے ہیں، بنیادی ڈھانچے، طریقوں اور تحقیقی برادریوں کی مشترکہ نمائندگی نے تیزی سے مشترکہ معانی پر انحصار کیا ہے کہ ڈیٹا کیا ہے اور اس کے ساتھ کیا کیا جا سکتا ہے۔ پہلے سے موجود علمی مشینری کم و بیش ڈیٹا شیئرنگ سے متاثر ہو سکتی ہے۔ اہم عوامل میں مشترکہ اقدار (انفرادی یا اجتماعی)، ڈیٹا کی ملکیت کی تقسیم اور بیرونی اداکاروں کے ساتھ بار بار تعاون شامل ہو سکتے ہیں جو ڈیٹا شیئرنگ سے گریزاں ہو سکتے ہیں۔ اوپن ڈیٹا کلچر کا ظہور سائنسی اوپن ڈیٹا کی ترقی سائنسی تحقیق تک محدود نہیں ہے۔ اس میں اسٹیک ہولڈرز کا ایک متنوع مجموعہ شامل ہے: "ڈیٹا شیئر کرنے کے لیے دلائل کئی حلقوں سے آتے ہیں: فنڈنگ ایجنسیاں-سرکاری اور نجی دونوں-پالیسی ادارے جیسے قومی اکیڈمیاں اور فنڈنگ کونسلیں، جریدے کے پبلشرز، اساتذہ، بڑے پیمانے پر عوام، اور خود محققین سے۔" اس طرح، سائنسی کھلے ڈیٹا کی نقل و حرکت بڑی حد تک کھلے ڈیٹا کے لیے زیادہ عالمی نقل و حرکت کے ساتھ ٹکرا جاتی ہے۔ عوامی اور نجی اداکاروں کی ایک وسیع رینج کے ذریعہ استعمال ہونے والے کھلے ڈیٹا کی معیاری تعریف کو محققین نے ٹھوس سائنسی مسائل کے ارد گرد جزوی طور پر واضح کیا ہے۔ شفافیت کے تصور نے خاص طور پر اوپن سائنس، اوپن ڈیٹا اور اوپن گورنمنٹ کے درمیان ہم آہنگی پیدا کرنے میں اہم کردار ادا کیا ہے۔ 2015 میں او ای سی ڈی نے شفافیت کو ایک عام "اوپن سائنس اور اوپن ڈیٹا کے لیے استدلال" کے طور پر بیان کیا۔ کرسٹین بورگ مین نے سائنسی کھلے ڈیٹا پر پورے ریگولیٹری اور عوامی بحث میں عام طور پر استعمال ہونے والے ڈیٹا کو شیئر کرنے کے لیے چار بڑے عقلیتوں کی نشاندہی کی ہے: تحقیق کی تولیدی صلاحیت: تولیدی صلاحیت کی کمی کو اکثر تحقیقی شفافیت اور ڈیٹا تجزیہ کے عمل میں خامیوں سے منسوب کیا جاتا ہے۔ نتیجتا، "تحقیقی اعداد و شمار کے اشتراک کے لیے ایک استدلال کے طور پر، [تحقیقی تولیدی صلاحیت] طاقتور لیکن پریشانی کا باعث ہے"۔ تولید کا اطلاق صرف "مخصوص قسم کی تحقیق" پر ہوتا ہے، زیادہ تر تجرباتی علوم کے حوالے سے۔ عوامی رسائی: یہ استدلال کہ "عوامی فنڈنگ کی مصنوعات عوام کے لیے دستیاب ہونی چاہئیں" "کھلی حکومت کے لیے دلائل میں پایا جاتا ہے"۔ اگرچہ اشاعتوں تک کھلی رسائی کے حق میں کیے گئے اسی طرح کے دلائل سے براہ راست متاثر ہے، لیکن اس کی حد زیادہ محدود ہے کیونکہ سائنسی کھلے ڈیٹا سے "بہت کم لوگوں کو براہ راست فائدہ ہوتا ہے، اور وہ فوائد اسٹیک ہولڈرز کے لحاظ سے مختلف ہوتے ہیں" ریسرچ ویلورائزیشن: کھلے سائنسی ڈیٹا نجی شعبے کے لیے کافی قدر لا سکتے ہیں۔ یہ دلیل خاص طور پر "مزید ذخائر کی ضرورت کی حمایت کرنے کے لیے استعمال کی جاتی ہے جو تحقیقی ڈیٹا کو قبول اور درست کر سکیں، ڈیٹا کو بروئے کار لانے کے لیے بہتر ٹولز اور خدمات کے لیے، اور علمی بنیادی ڈھانچے میں دیگر سرمایہ کاری کے لیے"۔ تحقیق اور اختراع میں اضافہ: کھلا سائنسی ڈیٹا نجی اور عوامی تحقیق کے معیار کو نمایاں طور پر بڑھا سکتا ہے۔ اس دلیل کا مقصد "تحقیقی ڈیٹا کو برقرار رکھنے کے لیے علمی بنیادی ڈھانچے میں سرمایہ کاری کرنا ہے، جو پیشہ ورانہ طریقوں کے اعلی معیار کے مطابق ہے" پھر بھی ڈیٹا لائف سائیکل کے مختلف اداکاروں اور اسٹیک ہولڈرز کے درمیان تعاون جزوی ہے۔ یہاں تک کہ تعلیمی ادارے کے اندر بھی تعاون محدود رہتا ہے: "زیادہ تر محققین ڈیٹا مینیجر یا لائبریرین سے مشورہ کیے بغیر [ڈیٹا سے متعلق تلاش] کر رہے ہیں۔" گلوبل اوپن ڈیٹا موومنٹ نے 2010 کی دہائی کے دوران اپنی ہم آہنگی اور شناخت کو جزوی طور پر کھو دیا ہے، کیونکہ ڈیٹا کی دستیابی اور لائسنسنگ پر ہونے والی بحثوں پر ڈومین کے مخصوص مسائل سے قابو پایا گیا ہے: "جب ڈیٹا تک رسائی کے لیے کال کرنے سے لے کر ڈیٹا انفراسٹرکچر بنانے اور ڈیٹا کو کام پر لانے پر توجہ مرکوز ہوتی ہے، تو ابتدائی اوپن ڈیٹا موومنٹ بنانے والوں کے مختلف اہداف واضح طور پر نظر آتے ہیں اور پیدا ہونے والے تناؤ کو سنبھالنا پیچیدہ ہو سکتا ہے۔" اوپن ڈیٹا کی تعریف کا بہت ہی عام دائرہ جس کا مقصد پہلے سے موجود ڈیٹا کلچرز کے ایک بہت وسیع سیٹ کو اپنانا ہے، سائنسی تحقیق کے ذریعہ ضروری رسائی اور سیاق و سباق کی اعلی حد کو اچھی طرح سے مدنظر نہیں رکھتا ہے: "دوبارہ استعمال کے لیے آزاد ہونے کے معنی میں اوپن ڈیٹا ایک ضروری ہے لیکن تحقیقی مقاصد کے لیے کافی شرط نہیں ہے"۔ مثالی اور نفاذ: ڈیٹا شیئرنگ کا تضاد 2000 کی دہائی سے، سائنسی برادریوں کے سروے نے ڈیٹا شیئرنگ کے نظریات اور عملی طور پر ان کے نفاذ کے درمیان ایک مستقل تضاد کو اجاگر کیا ہے: "جب موجودہ دور کے محققین سے پوچھا جاتا ہے کہ کیا وہ اپنا ڈیٹا شیئر کرنے کے لیے تیار ہیں، تو زیادہ تر کہتے ہیں کہ ہاں، وہ ایسا کرنے کے لیے تیار ہیں۔ جب انہی محققین سے پوچھا جاتا ہے کہ کیا وہ اپنا ڈیٹا جاری کرتے ہیں، تو وہ عام طور پر تسلیم کرتے ہیں کہ انہوں نے ایسا نہیں کیا ہے "اوپن ڈیٹا کلچر خلا میں ابھرا نہیں ہے اور اسے سائنسی ڈیٹا کی پہلے سے موجود کلچر اور متعدد نظامی عوامل سے مطمئن ہونا پڑتا ہے جو ڈیٹا شیئرنگ کی حوصلہ شکنی کر سکتے ہیں:" کچھ شعبوں میں، اسکالرز ڈیٹا کو دوبارہ استعمال کرنے سے فعال طور پر حوصلہ شکنی کرتے ہیں۔ (۔) کیریئر ان علاقوں کی فہرست بنا کر بنائے جاتے ہیں جو پہلے نامعلوم تھے۔ 2011 میں، 1329 سائنسدانوں میں سے 67 فیصد اس بات سے متفق ہیں کہ ڈیٹا شیئرنگ کی کمی "سائنس میں ترقی میں بڑی رکاوٹ" ہے۔ اور پھر بھی "جواب دہندگان میں سے صرف ایک تہائی (36 فیصد) اس بات پر متفق ہیں کہ دوسرے لوگ آسانی سے اپنے ڈیٹا تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں" 2016 میں، ماحولیات سائنس کے محققین کے ایک سروے میں آسانی سے قابل رسائی اوپن ڈیٹا (99 فیصد کم از کم کسی حد تک اہم) اور اوپن ڈیٹا (88 فیصد) کے لیے ادارہ جاتی مینڈیٹ کی زبردست حمایت پائی گئی۔ پھر بھی، "اعداد و شمار کا اشتراک کرنے کی آمادگی کے باوجود بھی عام طریقوں کے ساتھ تضادات ہیں، مثال کے طور پر۔ ڈیٹا تیار کرنے اور اپ لوڈ کرنے میں وقت اور وسائل خرچ کرنے کی آمادگی۔ " بائیو میڈ سنٹرل کے 1792 ڈیٹا شیئرنگ بیانات کے 2022 کے مطالعے سے پتہ چلا ہے کہ 7 فیصد سے بھی کم مصنفین (123) نے در اصل درخواستوں پر ڈیٹا فراہم کیا۔ قابل رسائی اور قابل تلاش ڈیٹا کا پھیلاؤ اور بھی کم ہے: "اعداد و شمار تک کھلی رسائی کی طرف کئی دہائیوں کی پالیسی کے اقدامات کے باوجود، دستیاب چند اعداد و شمار اعداد و شمار کو جاری کرنے یا جمع کرنے کی کم شرحوں کی عکاسی کرتے ہیں" سائنس کے 2011 کے سروے میں، صرف 7.6 فیصد محققین نے کمیونٹی کے ذخائر پر اپنے ڈیٹا کا اشتراک کیا جس کے بجائے یونیورسٹیوں یا لیبارٹریوں کی میزبانی میں مقامی ویب سائٹوں کو ترجیح دی گئی۔ نتیجتا "بہت سے لوگوں نے عام میٹا ڈیٹا اور آرکائیوز کی کمی کو ڈیٹا کے استعمال اور ذخیرہ کرنے میں ایک اہم رکاوٹ قرار دیا۔" بورگ مین کے مطابق، ڈیٹا شیئرنگ کی تضاد جزوی طور پر کھلی ڈیٹا پالیسیوں کی حد بندی کی وجہ سے ہے جو "ڈیٹا کی متوقع مانگ یا سائنسی کھلے ڈیٹا کو جاری کرنے اور دوبارہ استعمال کرنے کے لیے ضروری بنیادی ڈھانچے" کو پورا کیے بغیر "اپنے ڈیٹا کو جاری کرنے کے لیے تفتیش کاروں کو لازمی یا حوصلہ افزائی کرنے" پر توجہ مرکوز کرتی ہے۔ 2022 میں، پوجول پریگو، ویئرہم اور روماسانتا نے زور دے کر کہا کہ سائنسی ڈیٹا کے اشتراک کے لیے مراعات بنیادی طور پر اجتماعی تھیں اور اس میں تولیدی صلاحیت، سائنسی کارکردگی، سائنسی معیار کے ساتھ ساتھ ذاتی کریڈٹ جیسے زیادہ انفرادی معاوضے شامل ہیں۔ انفرادی فوائد میں مرئیت میں اضافہ شامل ہے: کھلا ڈیٹا سیٹ ایک اہم حوالہ فائدہ دیتا ہے لیکن صرف اس صورت میں جب انہیں کھلے ذخیرے پر شیئر کیا گیا ہو۔ اہم رکاوٹوں میں پہلے شائع کرنے کی ضرورت، قانونی رکاوٹیں شامل ہیں۔ انفرادی محققین کے لیے، ڈیٹا سیٹ "نئی ملازمتوں یا نئے تعاون" کے لیے تبادلہ کرنے کے لیے بڑے اثاثے ہو سکتے ہیں اور ان کی اشاعت کا جواز پیش کرنا مشکل ہو سکتا ہے جب تک کہ انہیں "بدلے میں کچھ قیمتی چیز نہ ملے"۔ کھلی سائنس کے اصولوں کو براہ راست مسترد کرنے کے بجائے ڈیٹا شیئرنگ سے واقفیت کا فقدان بھی بالآخر ایک اہم رکاوٹ ہے۔ 2010 کی دہائی کے اوائل میں کئی سروے سے پتہ چلا ہے کہ محققین "شاذ و نادر ہی دوسرے تفتیش کاروں سے ڈیٹا لیتے ہیں اور (.) ان سے شاذ و نادر ہی ان کا اپنا ڈیٹا مانگا جاتا ہے"۔ یہ ایک منفی فیڈ بیک لوپ پیدا کرتا ہے کیونکہ محققین ڈیٹا شیئرنگ کو یقینی بنانے کے لیے بہت کم کوشش کرتے ہیں جس کے نتیجے میں موثر استعمال کی حوصلہ شکنی ہوتی ہے جبکہ "ڈیٹا کو دوبارہ استعمال کرنے کی سب سے زیادہ مانگ اعلی باہمی انحصار والے شعبوں میں موجود ہے"۔ ڈیٹا کے دوبارہ استعمال کی حقیقت کو بھی کم سمجھا جا سکتا ہے کیونکہ ڈیٹا کو ایک باوقار ڈیٹا اشاعت نہیں سمجھا جاتا ہے اور اصل ذرائع کا حوالہ نہیں دیا جاتا ہے۔ پی ایل او ایس کے ذریعہ شائع کردہ 531,889 مضامین کے 2021 کے تجرباتی مطالعے سے پتہ چلتا ہے کہ سافٹ ترغیبات اور حوصلہ افزائی کا ڈیٹا شیئرنگ پر محدود اثر پڑتا ہے: "جرنل پالیسیاں جو ڈی اے ایس [ڈیٹا کی دستیابی کے بیان] کی ضرورت یا حکم کے بجائے حوصلہ افزائی کرتی ہیں ان کا صرف ایک چھوٹا سا اثر ہوتا ہے۔" قانونی حیثیت سائنسی اعداد و شمار کے کھلنے سے ملکیت کے حقوق، کاپی رائٹ، رازداری اور اخلاقیات کے حوالے سے مختلف قانونی مسائل پیدا ہوئے ہیں۔ اگرچہ عام طور پر یہ سمجھا جاتا ہے کہ محققین "اپنی تحقیق کے دوران جمع کردہ ڈیٹا کے مالک ہیں"، یہ "نظریہ غلط ہے": ڈیٹا سیٹ کی تخلیق میں ممکنہ طور پر متعدد اضافی اداکاروں جیسے اداروں (تحقیقی ایجنسیوں، فنڈ دینے والوں، عوامی اداروں)، متعلقہ ڈیٹا پروڈیوسروں، نجی شہریوں کے ذاتی ڈیٹا کے حقوق شامل ہیں۔ ڈیجیٹل ڈیٹا کی قانونی صورتحال کو اس حقیقت کی وجہ سے "حقوق کے بنڈل" کے طور پر بیان کیا گیا ہے کہ "پراپرٹی" (.) کا قانونی زمرہ ڈیٹا گورننس کے مسائل کی پیچیدگی سے نمٹنے کے لیے موزوں ماڈل نہیں ہے "کاپی رائٹ کاپی رائٹ 2010 کی دہائی تک کھلے سائنسی ڈیٹا کے قانونی ادب کا بنیادی مرکز رہا ہے۔ ڈیٹا شیئرنگ کی قانونی حیثیت ابتدائی طور پر ایک اہم مسئلے کی نشاندہی کی گئی تھی۔ سائنسی اشاعت کے اشتراک کے برعکس، بنیادی رکاوٹ کاپی رائٹ نہیں بلکہ غیر یقینی صورتحال تھی: "ڈیٹا کا تصور ایک نیا تصور تھا، جو کمپیوٹر کے دور میں تخلیق کیا گیا تھا، جبکہ کاپی رائٹ قانون طباعت شدہ اشاعتوں کے وقت ابھرا تھا۔" نظریہ طور پر، کاپی رائٹ اور مصنف کے حقوق کی دفعات کا اطلاق حقائق اور اعداد و شمار کے سادہ مجموعوں پر نہیں ہوتا ہے۔ عملی طور پر، ڈیٹا کا تصور بہت زیادہ وسیع ہے اور اس میں محفوظ مواد یا غیر کاپی رائٹ مواد کا تخلیقی انتظام شامل ہو سکتا ہے۔ دانشورانہ املاک سے متعلق بین الاقوامی کنونشنوں میں ڈیٹا کی حیثیت مبہم ہے۔ برن کنونشن کے آرٹیکل 2 کے مطابق "ادبی، سائنسی اور فنکارانہ شعبے میں ہر پروڈکشن" محفوظ ہے۔ پھر بھی، تحقیقی ڈیٹا اکثر ایک یا کئی مصنفین کے ذریعہ مکمل طور پر تیار کردہ اصل تخلیق نہیں ہوتا ہے، بلکہ "حقائق کا مجموعہ ہوتا ہے، جو عام طور پر خودکار یا نیم خودکار آلات یا سائنسی آلات کا استعمال کرتے ہوئے جمع کیا جاتا ہے۔" نتیجتا، ڈیٹا کاپی رائٹ پر کوئی عالمگیر کنونشن نہیں ہے اور "کاپی رائٹ کس حد تک لاگو ہوتا ہے" پر بحث اب بھی رائج ہے، جس کے دائرہ اختیار یا ڈیٹا سیٹ کی خصوصیات کے لحاظ سے مختلف نتائج ہوتے ہیں۔ ہم آہنگی کی یہ کمی منطقی طور پر سائنسی تحقیق کے ایک کلیدی تصور کے طور پر "تحقیقی ڈیٹا" کی نیاپن سے پیدا ہوتی ہے: "ڈیٹا کا تصور ایک نیا تصور ہے، جو کمپیوٹر کے دور میں تخلیق کیا گیا ہے، جبکہ کاپی رائٹ کا قانون طباعت شدہ اشاعتوں کے وقت ابھرا تھا۔" ریاستہائے متحدہ، یورپی یونین اور کئی دیگر دائرہ اختیار میں، کاپی رائٹ کے قوانین نے خود ڈیٹا (جو کہ ایک غیر محفوظ "حقیقت" ہو سکتا ہے) اور ڈیٹا کی تالیف (جو کہ ایک تخلیقی انتظام ہو سکتا ہے) کے درمیان فرق کو تسلیم کیا ہے۔ یہ اصول بڑی حد تک سائنسی اعداد و شمار پر عصری پالیسی کی بحث سے پہلے کا ہے، کیونکہ ابتدائی عدالتی مقدمات میں تالیف کے حقوق کے حق میں فیصلہ 19 ویں صدی کا ہے۔ ریاستہائے متحدہ میں 1976 کے کاپی رائٹ ایکٹ میں تالیف کے حقوق کی وضاحت کی گئی ہے جس میں ڈیٹا سیٹس کا واضح ذکر کیا گیا ہے: "ایک کام جو پہلے سے موجود مواد یا ڈیٹا کو جمع کرنے اور جمع کرنے سے تشکیل پاتا ہے" (پار 101)۔ اپنے 1991 کے فیصلے، فیسٹ پبلکیشنز انکارپوریٹڈ، بمقابلہ رورل ٹیلی فون سروس کمپنی میں، سپریم کورٹ نے ڈیٹا بیس کاپی رائٹس کی حدود اور حدود کو واضح کیا ہے، کیونکہ "اسمبلنگ" واضح طور پر اصل ہونی چاہیے اور تالیف میں موجود "خام حقائق" اب بھی غیر محفوظ ہیں۔ یہاں تک کہ اس دائرہ اختیار میں جہاں ڈیٹا آؤٹ پٹ پر کاپی رائٹ کا اطلاق غیر متزلزل اور جزوی طور پر نظریاتی رہتا ہے، اس کے باوجود اس نے اہم قانونی غیر یقینی صورتحال پیدا کی ہے۔ خام حقائق کے ایک سیٹ اور اصل تالیف کے درمیان کی حد واضح طور پر بیان نہیں کی گئی ہے۔ اگرچہ سائنسی تنظیمیں عام طور پر کاپی رائٹ کے قوانین سے بخوبی واقف ہوتی ہیں، لیکن ڈیٹا رائٹس کی پیچیدگی بے مثال چیلنجز پیدا کرتی ہے۔ 2010 کے بعد، قومی اور غیر ملکی دائرہ اختیار نے تحقیقی ڈیٹا کے کاپی رائٹ کے تحفظ کے حوالے سے اپنا موقف جزوی طور پر تبدیل کر دیا ہے۔ جیسا کہ اشتراک کی حوصلہ افزائی کی جاتی ہے، سائنسی اعداد و شمار کو ایک غیر رسمی عوامی بھلائی کے طور پر بھی تسلیم کیا گیا ہے: "پالیسی ساز، فنڈ دینے والے، اور تعلیمی ادارے اس بیداری کو بڑھانے کے لیے کام کر رہے ہیں کہ اگرچہ تحقیقی اعداد و شمار سے حاصل ہونے والی اشاعتیں اور علم مصنفین سے متعلق ہیں، لیکن تحقیقی اعداد و شمار کو عوامی بھلائی سمجھا جانا چاہیے تاکہ اس کی ممکنہ سماجی اور سائنسی قدر کا ادراک کیا جا سکے" ڈیٹا بیس کے حقوق یورپی یونین اعداد و شمار کے لیے سب سے مضبوط دانشورانہ املاک کے فریم ورک میں سے ایک فراہم کرتا ہے، جس میں حقوق کی دوہری پرت ہوتی ہے: اصل تالیفات کے لیے کاپی رائٹ (ریاستہائے متحدہ کی طرح) اور سوئی جینرس ڈیٹا بیس کے حقوق۔ تالیفات کی اصلیت کے معیار کو ممبرشپ ریاستوں میں ہم آہنگ کیا گیا ہے، 1996 کے ڈیٹا بیس ہدایت نامہ اور یورپی عدالت انصاف کے ذریعہ طے شدہ کئی بڑے کیس قوانین جیسے انفوپاک انٹرنیشنل اے/ایس وی ڈانسکے ڈگبلڈس فورنگ سی یا فٹ بال ڈیٹاکو لمیٹڈ وغیرہ۔ وی یاہو! یوکے لمیٹڈ مجموعی طور پر، یہ تسلیم کیا گیا ہے کہ ڈیٹا سیٹ بنانے میں اہم کوششیں تالیف کے حقوق کا دعوی کرنے کے لیے کافی نہیں ہیں، کیونکہ اس ڈھانچے کو "اپنی تخلیقی صلاحیتوں کو اصل انداز میں ظاہر کرنا پڑتا ہے" ڈیٹا بیس ہدایت نامے میں ڈیٹا سیٹ کے تحفظ کا ایک اصل فریم ورک بھی متعارف کرایا گیا ہے، سوئی جنرس حقوق جو کسی بھی ڈیٹا سیٹ کو دیے جاتے ہیں جس کے لیے "خاطر خواہ سرمایہ کاری" کی ضرورت ہوتی ہے۔ جب کہ وہ 15 سال تک چلتے ہیں، سوئی جینریز کے حقوق میں مستقل ہونے کی صلاحیت ہوتی ہے، کیونکہ ڈیٹا سیٹ کی ہر اپ ڈیٹ کے لیے ان کی تجدید کی جا سکتی ہے۔ لمبائی اور تحفظ میں ان کے بڑے دائرہ کار کی وجہ سے، سوئی جینریز کے حقوق کو ابتدائی طور پر یورپی فقہ نے بڑے پیمانے پر تسلیم نہیں کیا ہے، جس نے اس کے نفاذ پر ایک اعلی بار اٹھایا ہے۔ اس محتاط نقطہ نظر کو 2010 کی دہائی میں الٹ دیا گیا ہے، کیونکہ 2013 کے فیصلے اننوب بی وی بمقابلہ ویجنر آئی سی ٹی میڈیا بی وی اور ویجنر میڈیاونشنز نے ڈیٹا بیس مالکان کی پوزیشن کو مضبوط کیا اور ویب سرچ انجنوں میں غیر محفوظ ڈیٹا کے دوبارہ استعمال کی مذمت کی۔ ڈیٹا بیس کے حقوق کا استحکام اور توسیع یورپی قواعد و ضوابط میں ایک متنازعہ موضوع ہے، کیونکہ یہ جزوی طور پر ڈیٹا پر مبنی معیشت اور کھلی سائنس کے حق میں یورپی یونین کے عزم سے متصادم ہے۔ اگرچہ سائنسی اور تدریسی استعمال کے لیے چند مستثنیات موجود ہیں، لیکن وہ دائرہ کار میں محدود ہیں (مزید دوبارہ استعمال کے لیے کوئی حقوق نہیں) اور انہیں تمام رکن ممالک میں فعال نہیں کیا گیا ہے۔ سائنسی ڈیٹا سیٹس کے ساتھ ملکیت کاپی رائٹ کے مسائل ملکیت سے متعلق غیر یقینی صورتحال کی وجہ سے مزید پیچیدہ ہو گئے ہیں۔ تحقیق بڑی حد تک ایک باہمی تعاون پر مبنی سرگرمی ہے جس میں وسیع پیمانے پر تعاون شامل ہوتا ہے۔ سی آر ای ڈی آئی ٹی (کنٹری بیوٹر رولز ٹیکسونومی) جیسے اقدامات نے 14 مختلف کرداروں کی نشاندہی کی ہے، جن میں سے 4 واضح طور پر ڈیٹا مینجمنٹ (رسمی تجزیہ، تفتیش، ڈیٹا کیوریشن اور ویژوئلائزیشن) سے متعلق ہیں۔ ریاستہائے متحدہ میں، تحقیقی ڈیٹا کی ملکیت کا تعین عام طور پر "محقق کے آجر کے ذریعہ کیا جاتا ہے"، جس میں پرنسپل تفتیش کار مالک کے بجائے ڈیٹا کے نگراں کے طور پر کام کرتا ہے۔ ریسرچ اوپن ڈیٹا کی ترقی تک، امریکی ادارے عام طور پر اشاعتوں کے مقابلے ڈیٹا پر کاپی رائٹ معاف کرنے میں زیادہ ہچکچاتے رہے ہیں، کیونکہ انہیں اسٹریٹجک اثاثے سمجھا جاتا ہے۔ یوروپی یونین میں، ڈیٹا کی ملکیت پر کوئی بڑے پیمانے پر متفقہ فریم ورک نہیں ہے۔ بیرونی اسٹیک ہولڈرز کے اضافی حقوق کو بھی اٹھایا گیا ہے، خاص طور پر طبی تحقیق کے تناظر میں۔ 1970 کی دہائی سے، مریضوں نے کلینیکل ٹرائلز کے تناظر میں تیار کردہ ڈیٹا کی کسی نہ کسی شکل کی ملکیت کا دعوی کیا ہے، خاص طور پر اس حوالے سے اہم تنازعات کے ساتھ کہ آیا تحقیقی مضامین اور مریض حقیقت میں اپنے ٹشو یا ڈی این اے کے مالک ہیں۔ پرائیویسی متعدد سائنسی منصوبے افراد کے ڈیٹا اکٹھا کرنے پر انحصار کرتے ہیں، خاص طور پر طبی تحقیق اور سماجی علوم میں۔ ایسے معاملات میں، ڈیٹا شیئرنگ کی کسی بھی پالیسی کو ذاتی ڈیٹا کے تحفظ اور تحفظ کے ساتھ لازمی طور پر متوازن ہونا پڑتا ہے۔ محققین اور، خاص طور پر، پرنسپل تفتیش کاروں کو کئی دائرہ اختیار میں رازداری کی ذمہ داریوں کا نشانہ بنایا گیا ہے۔ 20 ویں صدی کے آخر سے صحت کے اعداد و شمار کو قانون کے ذریعے یا سیکٹرل معاہدوں کے ذریعے تیزی سے منظم کیا جا رہا ہے۔ 2014 میں، یورپی میڈیسن ایجنسی نے کلینیکل ٹرائل ڈیٹا کے اشتراک میں اہم تبدیلیاں متعارف کرائی ہیں، تاکہ تمام ذاتی تفصیلات اور تمام تجارتی طور پر متعلقہ معلومات کے اجرا کو روکا جا سکے۔ یورپی ضابطے کے اس طرح کے ارتقاء سے "کلینیکل ٹرائل ڈیٹا کو کھلے ڈیٹا کے طور پر شیئر کرنے کے عالمی عمل پر اثر انداز ہونے کا امکان ہے"۔ تحقیقی انتظام کے منصوبوں اور طریقوں کو ڈیزائن کے لحاظ سے کھلا، شفاف اور خفیہ ہونا چاہیے۔ مفت لائسنس سائنسی اعداد و شمار کی قانونی تعریف میں پابندیوں اور ابہام کو دور کرنے کے لیے کھلے لائسنس ترجیحی قانونی ڈھانچہ رہے ہیں۔ 2003 میں، برلن اعلامیے میں سائنسی شراکت پر دوبارہ استعمال کے حقوق کی عالمگیر معافی کا مطالبہ کیا گیا جس میں واضح طور پر "خام ڈیٹا اور میٹا ڈیٹا" شامل تھے۔ مختصر وقت کے فریم پر ہونے والی اشاعتوں کے لیے کھلے لائسنسوں کی ترقی کے برعکس، کھلے سائنسی ڈیٹا کے لیے لائسنسوں کی تخلیق ایک پیچیدہ عمل رہا ہے۔ مخصوص حقوق، جیسے یورپی یونین میں سوئی جینریز ڈیٹا بیس کے حقوق یا مخصوص قانونی اصول، جیسے سادہ حقائق اور اصل تالیف کے درمیان فرق کی ابتدائی طور پر توقع نہیں کی گئی ہے۔ 2010 کی دہائی تک، مفت لائسنس متضاد طور پر ڈیٹا سیٹس کے دوبارہ استعمال پر مزید پابندیاں شامل کر سکتے تھے، خاص طور پر انتساب کے حوالے سے (جو کہ خام حقائق جیسی غیر کاپی رائٹ شدہ اشیاء کے لیے ضروری نہیں ہے): "ایسے معاملات میں، جب تحقیقی ڈیٹا سے کوئی حقوق منسلک نہیں ہوتے ہیں، تو ڈیٹا کو لائسنس دینے کی کوئی بنیاد نہیں ہوتی ہے" اس مسئلے کو روکنے کے لیے ہارورڈ-ایم آئی ٹی ڈیٹا سینٹر جیسے کئی اداروں نے پبلک ڈومین میں ڈیٹا شیئر کرنا شروع کر دیا۔ یہ نقطہ نظر اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ غیر کاپی رائٹ شدہ اشیاء پر کوئی حق لاگو نہیں ہوتا ہے۔ پھر بھی، پبلک ڈومین اور کچھ متعلقہ ٹولز جیسے پبلک ڈومین مارک مناسب طریقے سے متعین قانونی معاہدہ نہیں ہیں اور ایک دائرہ اختیار سے دوسرے میں نمایاں طور پر مختلف ہوتے ہیں۔ سب سے پہلے 2009 میں متعارف کرایا گیا، ڈیٹا لائسنسنگ کے لیے کریٹیو کامنز زیرو (یا سی سی 0) لائسنس پر فوری طور پر غور کیا گیا ہے۔ اس کے بعد سے یہ "ریسرچ ڈیٹا کو پبلک ڈومین میں جاری کرنے کے لیے تجویز کردہ ٹول" بن گیا ہے۔ برلن اعلامیے کے اصولوں کے مطابق یہ لائسنس نہیں بلکہ چھوٹ ہے، کیونکہ ڈیٹا تیار کرنے والا "واضح طور پر، مکمل طور پر، مستقل طور پر، اٹل اور غیر مشروط طور پر افیرمر کے تمام کاپی رائٹ اور متعلقہ حقوق کو معاف کرتا ہے، ترک کرتا ہے، اور ہتھیار ڈال دیتا ہے"۔ متبادل طریقوں میں ڈیٹا بیس کے حقوق کے لیے مخصوص انتساب اسٹیکنگ کو الگ کرنے کے لیے نئے مفت لائسنس کا ڈیزائن شامل ہے۔ 2009 میں، اوپن نالج فاؤنڈیشن نے اوپن ڈیٹا بیس لائسنس شائع کیا جسے اوپن اسٹریٹ میپ جیسے بڑے آن لائن منصوبوں نے اپنایا ہے۔ 2015 کے بعد سے، تمام مختلف کریٹیو کامنز لائسنسوں کو ڈیٹا سیٹ پر مکمل طور پر موثر بننے کے لیے اپ ڈیٹ کیا گیا ہے، کیونکہ 4.0 ورژن میں ڈیٹا بیس کے حقوق کی واضح طور پر توقع کی گئی ہے۔ اوپن سائنٹفک ڈیٹا مینجمنٹ ڈیٹا مینجمنٹ حال ہی میں اوپن سائنٹفک ڈیٹا پر پالیسی اور تحقیقی بحث کا بنیادی مرکز بن گیا ہے۔ ایف اے آئی آر کے بااثر اصول رضاکارانہ طور پر سائنسی تناظر میں "اچھے ڈیٹا مینجمنٹ" کی کلیدی خصوصیات پر مرکوز ہیں۔ تحقیقی تناظر میں، ڈیٹا مینجمنٹ اکثر ڈیٹا لائف سائیکل سے وابستہ ہوتا ہے۔ مختلف مراحل میں زندگی کے چکروں کے مختلف نمونوں کو اداروں، بنیادی ڈھانچے اور سائنسی برادریوں نے نظریہ بنایا ہے، حالانکہ "اس طرح کے زندگی کے چکر حقیقی زندگی کو آسان بناتے ہیں، جو عملی طور پر بہت کم لکیری اور زیادہ تکرار والے ہوتے ہیں"۔ تحقیقی ورک فلو میں انضمام کھلے سائنسی ڈیٹا کے حق میں ابتدائی پالیسیوں میں شامل ڈیٹا شیئرنگ کے لیے وسیع تر اشتعال انگیزی کے برعکس، سائنسی ڈیٹا مینجمنٹ کی پیچیدگی اور بنیادی اخراجات اور ضروریات کو تیزی سے تسلیم کیا جاتا ہے: "ڈیٹا شیئرنگ کرنا مشکل ہے اور سرمایہ کاری پر واپسی کے ذریعے اس کا جواز پیش کرنا مشکل ہے۔" کھلا ڈیٹا محض ایک اضافی کام نہیں ہے بلکہ اسے پورے تحقیقی عمل میں تصور کرنا پڑتا ہے کیونکہ اس کے لیے "تحقیق کے طریقوں اور طریقوں میں تبدیلیوں کی ضرورت ہوتی ہے"۔ تحقیقی اعداد و شمار کا کھلنا اخراجات اور فوائد کا ایک نیا تصفیہ پیدا کرتا ہے۔ عوامی ڈیٹا شیئرنگ ایک نئی مواصلاتی ترتیب متعارف کراتی ہے جو بڑی حد تک تحقیقی شراکت داروں یا شراکت داروں کے ساتھ ڈیٹا کے نجی تبادلے سے متصادم ہے۔ ڈیٹا اکٹھا کرنے، مقصد اور اس کی حد کو واضح کرنا ہوگا کیونکہ پہلے سے موجود غیر رسمی علم پر انحصار کرنا ممکن نہیں ہے: "ڈیٹا تخلیق کار اور صارف کے درمیان بات چیت کا واحد ذریعہ دستاویزات اور نمائشیں ہیں"۔ مناسب دستاویزات کی کمی کا مطلب یہ ہے کہ دوبارہ سیاق و سباق کا بوجھ ممکنہ صارفین پر پڑتا ہے اور ڈیٹا سیٹ کو بالآخر بیکار بنا سکتا ہے۔ اشاعت کے لیے ڈیٹا کی ملکیت اور ممکنہ طور پر ڈیٹا کا غلط استعمال ہونے کی صورت میں ممکنہ قانونی ذمہ داری کے حوالے سے مزید تصدیق کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ وضاحت کا مرحلہ بین الاقوامی تحقیقی منصوبوں میں اور بھی پیچیدہ ہو جاتا ہے جو کئی دائرہ اختیار کو اوورلیپ کر سکتے ہیں۔ ڈیٹا شیئرنگ اور اوپن سائنس کے اصولوں کا اطلاق بھی اہم طویل مدتی فوائد لاتا ہے جو فوری طور پر نظر نہیں آتے ہیں۔ ڈیٹا سیٹ کی دستاویزات ان کی اصلیت کے سلسلے کو واضح کرنے میں مدد کرتی ہیں اور اس بات کو یقینی بناتی ہیں کہ اصل ڈیٹا میں نمایاں تبدیلی نہیں کی گئی ہے یا، اگر ایسا ہے تو، کہ مزید تمام خزانے مکمل طور پر دستاویزی ہیں۔ مفت لائسنس کے تحت اشاعت سے کچھ کاموں کو تفویض کرنا بھی ممکن ہو جاتا ہے جیسے کہ طویل مدتی تحفظ بیرونی اداکاروں کو۔ 2010 کی دہائی کے آخر تک، موجودہ طریقوں اور ریگولیٹری اصولوں کو مرتب کرنے کے لیے تحقیق کے لیے ڈیٹا مینجمنٹ پر ایک نیا خصوصی ادب ابھرا ہے۔ ذخیرہ اور تحفظ غیر کھلے سائنسی اعداد و شمار کی دستیابی تیزی سے کم ہوتی ہے: 2014 میں حیاتیاتی ڈیٹا سیٹوں کے ایک ماضی سے متعلق مطالعے سے پتہ چلتا ہے کہ "ڈیٹا سیٹ کے موجودہ ہونے کے امکانات میں ہر سال 17 فیصد کی کمی واقع ہوئی ہے" اس کے نتیجے میں، "ڈیٹا سیٹوں کا تناسب جو اب بھی موجود ہے 2011 میں 100% سے گر کر 1991 میں 33 فیصد ہو گیا۔" تحقیقی طریقوں کے نیچر یا سائنس سروے جیسے بڑے جرائد میں ڈیٹا کے نقصان کو بھی ایک اہم مسئلے کے طور پر الگ کیا گیا ہے جس سے مستقل طور پر یہ ظاہر ہوتا ہے کہ زیادہ تر شعبوں میں اسٹوریج کے معیارات، انفراسٹرکچر اور ورک فلو ناگوار ہیں۔ سائنسی اعداد و شمار کے ذخیرہ اور تحفظ کو ابتدائی طور پر اہم مسائل کے طور پر شناخت کیا گیا ہے، خاص طور پر مشاہداتی اعداد و شمار کے سلسلے میں جنہیں محفوظ کرنا ضروری سمجھا جاتا ہے، کیونکہ ان کی نقل کرنا سب سے مشکل ہے۔ امریکن جیو فزیکل یونین کے ذریعے رابطہ کیے گئے 1372 محققین کے ایک 2017-2018 سروے سے پتہ چلتا ہے کہ صرف "جواب دہندگان کا ایک چوتھائی اور پانچواں حصہ" ڈیٹا اسٹوریج کے اچھے طریقوں کی اطلاع دیتا ہے۔ 61 ٪ جواب دہندگان ذاتی کمپیوٹرز پر اپنا زیادہ تر یا تمام ڈیٹا محفوظ کرنے کے ساتھ قلیل مدتی اور غیر مستحکم اسٹوریج وسیع پیمانے پر موجود ہے۔ انفرادی پیمانے پر ان کے استعمال میں آسانی کی وجہ سے، غیر مستحکم اسٹوریج حل کو زیادہ تر شعبوں میں سازگار طور پر دیکھا جاتا ہے: "اچھے طریقوں اور اطمینان کے درمیان یہ مماثلت ظاہر کر سکتی ہے کہ ڈیٹا اسٹوریج ان کے لیے ڈیٹا اکٹھا کرنے اور تجزیہ سے کم اہم ہے۔" پہلی بار 2012 میں شائع ہونے والے اوپن آرکائیول انفارمیشن سسٹم کے حوالہ ماڈل میں کہا گیا ہے کہ سائنسی بنیادی ڈھانچے کو طویل مدتی تحفظ کی تلاش کرنی چاہیے، جو کہ "بدلتی ہوئی ٹیکنالوجیز کے اثرات، بشمول نئے میڈیا اور ڈیٹا فارمیٹس کی حمایت، یا بدلتی ہوئی صارف برادری کے ساتھ متعلق ہونے کے لیے کافی ہے"۔ نتیجتا، ڈیٹا مینجمنٹ کے اچھے طریقوں کا مطلب اسٹوریج (ڈیٹا کو مادی طور پر محفوظ کرنا) اور اس سے بھی زیادہ اہم طور پر کیوریشن، "دوبارہ استعمال کو آسان بنانے کے لیے ڈیٹا کے بارے میں علم کو محفوظ کرنا" دونوں پر ہوتا ہے۔ عوامی ذخیرے پر ڈیٹا شیئرنگ نے ڈیٹا انفراسٹرکچر کی طویل مدتی وابستگی اور کھلے ڈیٹا کی ممکنہ بے کارگی کی وجہ سے تحفظ کے خطرات کو کم کرنے میں اہم کردار ادا کیا ہے۔ پی ایل او ایس ون میں شائع ہونے والے 50,000 ڈیٹا کی دستیابی کے بیان کے 2021 کے مطالعے سے پتہ چلتا ہے کہ 80 ٪ ڈیٹا سیٹ کو خود بخود بازیافت کیا جاسکتا ہے اور ڈیٹا ڈی او آئی کے ساتھ 98 ٪ ڈیٹا سیٹ کو خود بخود یا دستی طور پر بازیافت کیا جاسکتا ہے۔ مزید برآں، پرانی اشاعتوں کے لیے رسائی نمایاں طور پر کم نہیں ہوئی: "یو آر ایل اور ڈی او آئی کاغذات سے وابستہ ڈیٹا اور کوڈ کو وقت کے ساتھ دستیاب ہونے کا زیادہ امکان بناتے ہیں"۔ جب کھلے ڈیٹا کو مناسب طریقے سے منسلک یا دستاویزی نہیں کیا گیا تو اہم فوائد نہیں ملے ہیں: "صرف اس ڈیٹا کو کسی شکل میں شیئر کرنے کی ضرورت سائنسی ڈیٹا کو ایف اے آئی آر بنانے کا مطلوبہ اثر نہیں ڈال سکتی ہے، کیونکہ مطالعات نے بار بار یہ ظاہر کیا ہے کہ بہت سے ڈیٹا سیٹ جو بظاہر شیئر کیے جاتے ہیں وہ حقیقت میں قابل رسائی نہیں ہو سکتے ہیں۔" پلان اینڈ گورننس ریسرچ ڈیٹا مینجمنٹ کو ڈیٹا مینجمنٹ پلان یا ڈی ایم پی میں رکھا جا سکتا ہے۔ ایروناٹک اور انجینئرنگ ریسرچ کی مخصوص ضروریات کے لیے 1966 میں ڈیٹا مینجمنٹ کے منصوبے شروع کیے گئے تھے، جنہیں پہلے ہی تیزی سے پیچیدہ ڈیٹا رگڑ کا سامنا کرنا پڑا تھا۔ یہ پہلی مثالیں اعداد و شمار تک رسائی، منتقلی اور ذخیرہ کرنے سے وابستہ مادی مسائل پر مرکوز تھیں: "2000 کی دہائی کے اوائل تک، ڈی ایم پیز کو اس طریقے سے استعمال کیا جاتا تھا: محدود شعبوں میں، بڑی تکنیکی پیچیدگی کے منصوبوں کے لیے، اور محدود وسط مطالعہ کے ڈیٹا اکٹھا کرنے اور پروسیسنگ کے مقاصد کے لیے" 2000 کے بعد، بڑے تحقیقی بنیادی ڈھانچے کے نفاذ اور اوپن سائنس کی ترقی نے ڈیٹا مینجمنٹ منصوبوں کے دائرہ کار اور مقصد کو تبدیل کر دیا ہے۔ سائنس دانوں کے بجائے پالیسی سازوں نے اس پیش رفت میں اہم کردار ادا کیا ہے: "ڈی ایم پیز کی تخلیق کے ارد گرد محققین کو عمومی مشورے اور رہنمائی فراہم کرنے والی پہلی اشاعتیں 2009 سے جے آئی ایس سی اور او ای سی ڈی کی اشاعتوں کے بعد شائع ہوئی تھیں۔ ڈی ایم پی کا استعمال، ہم اندازہ لگاتے ہیں، بیرونی قوتوں کے ذریعے تحقیقی برادری پر مسلط کیا گیا ہے" تحقیق میں ڈیٹا کے طریقوں کے تجرباتی مطالعات نے "تنظیموں کی ضرورت کو اجاگر کیا ہے کہ وہ سائنسدانوں کو ڈیٹا مینجمنٹ میں زیادہ رسمی تربیت اور مدد فراہم کریں" 1372 کے سائنسدانوں کے ایک بین الاقوامی سروے میں، مدد اور رسمی شکل دینے کی زیادہ تر درخواستیں ڈیٹا مینجمنٹ پلان سے وابستہ تھیں: "ڈیٹا مینجمنٹ پلان (33.3%) بنانا ؛ ڈیٹا مینجمنٹ میں بہترین طریقوں پر تربیت (31.3%) ؛ ڈیٹا مینجمنٹ بنانے میں مدد (31.3%) ؛ تحقیقی منصوبوں میں بیرونی حصص یافتگان کے مضمرات کھلے ڈیٹا کے اشتراک کے اصولوں کے ساتھ اہم ممکنہ تناؤ پیدا کرتے ہیں۔ تجارتی اداکاروں کے تعاون خاص طور پر کسی نہ کسی طرح کی استثنی اور حتمی تحقیقی نتائج کی تخصیص پر انحصار کر سکتے ہیں۔ 2022 میں، پوجول پریگو، ویئرہم اور روماسانتا نے ان مسائل پر قابو پانے کے لیے رہائش کی کئی حکمت عملی تیار کیں، جیسے ڈیٹا ماڈیولرٹی (ڈیٹا کے کچھ حصے تک محدود اشتراک کے ساتھ) اور وقت کی تاخیر (ڈیٹا کے حتمی ریلیز سے پہلے سال بھر کی پابندیوں کے ساتھ)۔ اوپن سائنس انفراسٹرکچر نومبر 2021 میں منظور شدہ اوپن سائنس کی یونیسکو کی سفارش اوپن سائنس انفراسٹرکچر کی تعریف "مشترکہ تحقیقی انفراسٹرکچر کے طور پر کرتی ہے جو اوپن سائنس کی حمایت کرنے اور مختلف برادریوں کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے درکار ہیں" اوپن سائنس انفراسٹرکچر کو تسلیم کیا گیا ہے جس کے نفاذ اور ڈیٹا شیئرنگ پالیسیوں کی ترقی میں اہم عنصر ہے۔ کھلے سائنسی ڈیٹا کے لیے بنیادی ڈھانچے کی معروف شکلوں میں ڈیٹا ریپوزیٹریز، ڈیٹا تجزیہ پلیٹ فارم، انڈیکس، ڈیجیٹائزڈ لائبریری یا ڈیجیٹائزڈ آرکائیوز شامل ہیں۔ انفراسٹرکچر اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ڈیٹا سیٹس کی اشاعت، دیکھ بھال اور انڈیکسنگ کے اخراجات کو انفرادی محققین اور اداروں کی طرف سے مکمل طور پر سپورٹ نہیں کیا جاتا ہے۔ وہ کھلے ڈیٹا کے معیارات کی تعریف اور اپنانے میں اضافی طور پر کلیدی اسٹیک ہولڈر ہیں، خاص طور پر لائسنسنگ یا دستاویزات کے حوالے سے۔ 1990 کی دہائی کے آخر تک، عوامی سائنسی کمپیوٹنگ انفراسٹرکچر کی تخلیق ایک بڑا پالیسی مسئلہ بن گیا: "ڈیٹا شیئرنگ سے متعلق کچھ ابتدائی پالیسی رپورٹس میں ریلیز اور دوبارہ استعمال کی حمایت کرنے کے لیے انفراسٹرکچر کی کمی کو تسلیم کیا گیا۔" 1990 کی دہائی اور 2000 کی دہائی کے اوائل میں ویب پر مبنی سائنسی منصوبوں کی پہلی لہر نے پائیداری کے اہم مسائل کو ظاہر کیا۔ چونکہ فنڈنگ ایک مخصوص مدت پر مختص کی گئی تھی، اس لیے اہم ڈیٹا بیس، آن لائن ٹولز یا پبلشنگ پلیٹ فارم کو شاید ہی برقرار رکھا جا سکے اور پروجیکٹ مینیجرز کو "گرانٹ فنڈنگ اور جاری آپریشنل فنڈنگ کے درمیان" موت کی وادی کا سامنا کرنا پڑا۔ 2010 کے بعد، تجارتی سائنسی بنیادی ڈھانچے کے استحکام اور توسیع جیسے کہ ایلسیوی کے ذریعہ اوپن ریپوزیٹریز ڈیجیٹل کامنز اور ایس ایس آر این کے حصول نے "کمیونٹی کے زیر کنٹرول بنیادی ڈھانچے" کو محفوظ بنانے کے مطالبات کو مزید بڑھاوا دیا۔ 2015 میں، کیمرون نیلون، جیفری بلڈر اور جینیفر لن نے اوپن اسکالرلی انفراسٹرکچر کے اصولوں کی ایک بااثر سیریز کی وضاحت کی جس کی توثیق کراس ریف، اوپن سائٹیشنز یا ڈیٹا ڈرائیڈ جیسے سرکردہ انفراسٹرکچرز نے کی ہے۔ 2021 تک، عوامی خدمات اور تحقیق کے لیے بنیادی ڈھانچے نے بڑی حد تک اوپن سائنس کو اپنی سرگرمی اور شناخت کا ایک لازمی حصہ قرار دیا ہے: "اوپن سائنس وہ غالب گفتگو ہے جس کا حوالہ تحقیق کے لیے نئی آن لائن خدمات دیتی ہیں۔" یورپی اسٹریٹجی فورم آن ریسرچ انفراسٹرکچر (ای ایس ایف آر آئی) کے 2021 کے روڈ میپ کے مطابق، یورپ میں بڑے میراث کے بنیادی ڈھانچے نے کھلے سائنس کے اصولوں کو قبول کیا ہے۔ ای ایس ایف آر آئی روڈ میپ پر زیادہ تر تحقیقی بنیادی ڈھانچے اوپن سائنس تحریک میں سب سے آگے ہیں اور اوپن سائنس کے نمونے کے مطابق پورے تحقیقی عمل کو تبدیل کرکے ڈیجیٹل تبدیلی میں اہم کردار ادا کرتے ہیں۔ اوپن سائنس انفراسٹرکچر ڈیٹا شیئرنگ پر اعلی سطح کے عزم کی نمائندگی کرتا ہے۔ وہ اس بات کو یقینی بنانے کے لیے اہم اور بار بار ہونے والی سرمایہ کاریوں پر انحصار کرتے ہیں کہ ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے برقرار رکھا جائے اور دستاویز کیا جائے اور "میٹا ڈیٹا، ثبوت، درجہ بندی، ڈیٹا ڈھانچے کے معیارات، اور منتقلی کے ذریعے ڈیٹا میں قدر کا اضافہ کریں"۔ مزید برآں، بنیادی ڈھانچے کو ان سائنسی برادریوں کے اصولوں اور متوقع استعمال کے ساتھ مربوط کرنے کی ضرورت ہے جن کی وہ خدمت کرنا چاہتے ہیں: "سب سے زیادہ کامیاب حوالہ جات کا مجموعہ بن جاتا ہے جو طویل مدتی فنڈنگ کو راغب کرتا ہے اور اپنی برادریوں کے لیے معیارات طے کر سکتا ہے" کھلے معیارات کو برقرار رکھنا ایک اہم چیلنج ہے جس کی نشاندہی معروف یورپی کھلے بنیادی ڈھانچے کرتے ہیں، کیونکہ اس کا مطلب کچھ معاملات میں مسابقتی معیارات میں سے انتخاب کرنا ہے، نیز اس بات کو یقینی بنانا ہے کہ معیارات کو درست طریقے سے اپ ڈیٹ کیا گیا ہے اور APIs یا دیگر اختتامی نکات کے ذریعے قابل رسائی ہے۔ اوپن سائنس انفراسٹرکچر کی تصوراتی تعریف بڑی حد تک ایلینور آسٹروم کے کامنز اور خاص طور پر نالج کامنز کے تجزیے سے متاثر ہوئی ہے۔ آسٹروم کے مطابق، کیمرون نیلون اس بات کو واضح کرتے ہیں کہ کھلے بنیادی ڈھانچے کی خصوصیت نہ صرف مشترکہ وسائل کے تالاب کے انتظام سے ہوتی ہے بلکہ مشترکہ حکمرانی اور اصولوں کی وضاحت سے بھی ہوتی ہے۔ کھلے سائنسی اعداد و شمار کا پھیلاؤ بھی حکمرانی کے سخت مسائل کو جنم دیتا ہے۔ اعداد و شمار کی ملکیت کے تعین، مفت لائسنس کو اپنانے اور رازداری کے حوالے سے قواعد و ضوابط کے نفاذ کے حوالے سے، "مسلسل گفت و شنید ضروری ہے" اور اس میں اسٹیک ہولڈرز کی ایک وسیع رینج شامل ہے۔ مخصوص سائنسی برادریوں میں ان کے انضمام کے علاوہ، اوپن سائنس کے بنیادی ڈھانچے کے اوپن سورس اور اوپن ڈیٹا کی نقل و حرکت کے ساتھ مضبوط تعلقات ہیں۔ ایس پی اے آر سی کے ذریعہ سروے کیے گئے 82 فیصد یورپی انفراسٹرکچر کا دعوی ہے کہ جزوی طور پر اوپن سورس سافٹ ویئر بنایا گیا ہے اور 53 فیصد کا پورا تکنیکی انفراسٹرکچر اوپن سورس میں ہے۔ اوپن سائنس انفراسٹرکچر ترجیحی طور پر دیگر اوپن سائنس انفراسٹرکچر سے معیارات کو مربوط کرتے ہیں۔ یورپی بنیادی ڈھانچوں میں: "سب سے زیادہ حوالہ شدہ نظام-اور اس طرح بہت سے لوگوں کے لیے ضروری بنیادی ڈھانچہ-او آر سی آئی ڈی، کراس ریف، ڈی او اے جے، بی اے ایس ای، اوپن ایئر، آلٹمیٹرک، اور ڈیٹا سائٹ ہیں، جن میں سے زیادہ تر غیر منافع بخش ہیں۔" اوپن سائنس کا بنیادی ڈھانچہ پھر ایک ابھرتے ہوئے "حقیقی معنوں میں انٹرآپریبل اوپن سائنس کامنز" کا حصہ ہے جو "محقق پر مرکوز، کم لاگت والے، اختراعی، اور تحقیق کے لیے انٹرآپریبل ٹولز، موجودہ، بڑے پیمانے پر بند نظام سے بہتر" کی بنیاد رکھتا ہے۔ کوڈاٹا ڈیٹا آرکائیو ڈیٹا پبلشنگ ڈیٹاورس جرنل آرٹیکل ٹیگ سویٹ (جے اے ٹی ایس) اوپن سائنس سائنس کامنز اوپن اسٹینڈرڈ ریفرنسز ببلیوگرافی رپورٹس جرنل کے مضامین بھی دیکھیں حالانکہ اب کچھ سائنس دان اس بات پر متفق ہیں کہ ایسا کرنے سے مستقبل میں سائنسی نسخوں کی واپسی کو روکنے میں مدد مل سکتی ہے۔ کتابیں اور مقالے دیگر ذرائع بیرونی روابط ریسرچ ڈیٹا کینیڈا اوپن ڈیٹا ان سائنس مضمون (پی مرے-رسٹ) برازیل کے ایمیزون رین فارسٹ میں جنگلات کی کٹائی کی نگرانی کے بارے میں اوپن ڈیٹا اوپن ویٹ ویئر اوپن کنیکٹوم پروجیکٹ LinkedScience.org کمپیوٹر انجینئرنگ کے لیے کلیکٹو مائنڈ ریپوزیٹری اوپن ڈیٹا اوپن سائنس