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学术研究的数据都包含什么？

不同的学术领域和研究资助方式对此有不一样的定义。概括而言，研究数据被定义为科学界用来验证研究结果的被保留和接受的事实记录材料。无论创建形式是数字格式还是其他方式，不管实验结果是来自天文学的望远镜，还是来自生物学的显微镜，研究数据包含所有用来验证结果的观察和材料：原始或处理的数据文件、软件、代码、算法、模型以及方法。手稿和最终发表的期刊文章不算是研究数据。

公开分享科研数据对研究者、学术界，甚至普通大众都有益处。

对于科研人员，发表科研数据不仅能使你的研究工作得到认可和赞赏，还能带来更多的引用，增加曝光率和新的合作机会。

对于学术界，公开研究数据可以让重新使用或解释数据更加容易，避免重复实验；还能获得新的见解，引发新的探索，提高整体科研质量。对于社会大众，更高的透明度会增强公众对科研的信任，指导政府制定公共政策，减少重复工作的资源浪费。

在学术出版领域，越来越多的期刊考虑制定研究数据共享的政策。有些期刊要求作者声明愿意分享研究数据；有些期刊则要求作者在没有限制或最小的限制下提供所有的研究数据。研究者可以根据学术期刊的要求，选择公开发表研究数据的方式。

下面介绍两种最常见的分享数据的方式：一是把研究数据发表在数据期刊。数据期刊越来越普遍，内容专门针对收集数据而并非研究文章。提供详细的数据信息，例如数据收集、处理的方法、及软件的选择等。期刊并没有对数据进行分析和检查，而是为同行审查和引用提供了研究的原始数据，发表在数据期刊上的文章可以被独立引用。

另一种方式是把研究数据上传到数据库。例如Elsevier的数据库Mendeley Data就是一个经过认证的免费使用的存储库，能存储来自所有学科的开放数据，无论其格式是什么（原始数据、处理数据、表格、代码、软件程序等）。你可以在提交稿件的过程中上传，或者将数据直接上传并存储到数据库。不管哪种情况，上传到数据库的数据都会收到一个可以独立被引用的DOI，并且链接到Science Direct上任何相关文章，使读者可以轻松查找和重复使用。

发表在数据期刊上的数据文章短小精悍，提交程序简单，同行评审流程快速透明，与完整的研究论文相互补充、相得益彰，是科研人员获得信誉和认可的很好方式。尤其是重复数据、负相关或零相关的数据、或无统计学显著区别的数据，一般都未被发表过，可以在数据文章中报告出来，还是很有意义的。

任何可能影响科研成果客观性和公正性的因素，都会导致学术环境中的利益冲突。

科研利益冲突包括经济和非经济收益。例如，同行评审员评估的学术结果与其自己的研究结果相悖或降低其研究的重要性，这种情况可能导致同行评审员建议拒稿，这就是非经济利益冲突。经济利益冲突最为常见，包括企业捐助资金、通过研究成果而获得的公司股票所有权、可从研究成果中受益的公司提供的咨询费等。比如，赞助者通常拥有研究数据，使数据易受操纵，影响发表的结果。

在学术科研界，利益冲突是不可避免的。如何建立统一明确的标准来定义利益冲突，哪些算是利益冲突，哪些利益关系应该被揭露，如何来管理利益冲突，都是界内被激烈讨论的问题。

学术期刊，尤其是医学类论文，要求作者声明潜在的或存在的与其科研相关的利益冲突。研究者需要提供详细的财务支持经费、知识产权收益、专利申请。研究者还必须阐述资助机构在研究设计和实施、数据收集分析和解释、以及文章审稿中所起的作用。利益冲突的声明建立在信誉制度之上，很多时候并没有核查。然而，作者一旦被发现确实存在问题而未如实申报，则面临被调查，论文被撤销的严重后果。学术期刊通常不会对利益冲突问题进行监督，而是由大学或研究机构负责政策的制定，实施和监督。

利益冲突不仅仅限于作者，编辑也有义务根据期刊提出的标准，将自己可能涉嫌的社会关系和经济关系告知于众。然而一项研究表明，仅有12%的医学期刊要求其编辑公开声明利益冲突。这个发表在BMJ Open杂志的研究发现约50%的医学编辑拥有来自企业的收入。在其调查的130个期刊26个类别中，半数的类别期刊里没有一个编辑声明利益冲突。具有讽刺意味的是，许多没有披露冲突的期刊却已经批准了鼓励披露的出版政策，73%的期刊属于出版道德委员会（COPE），该委员会建议“编辑应该宣布利益冲突，理想情况下是公开的。”45%的期刊表示他们遵循国际医学期刊编辑委员会（ICMJE）标准，该标准建议中整个出版过程中保持透明度，以促进信任和信誉。

学术出版过程中涉及的所有人员---编辑，审稿人，编委，作者，都应该声明所有的利益冲突。这样才能使其他人对潜在的利益冲突或存在的偏见和影响各抒己见，使偏见问题的处理上有更好的准备，使读者和大众有更多的信息来认识和鉴别学术成果。这些都是保证研究成果的信誉和公众信任的基础。只有维护研究发表制度的透明性和可信性，才能建立良性的学术环境，提高整体的学术质量。