「オープンサイエンス」抜きでは語れない

私がデータスチュワードをしている原動力は、フィリピンの大学時代の２つの思いが原点になっていると思います。心理学を専攻していた当時、大学が契約していたのは看護学系ジャーナルのみで、読みたい論文に全くアクセスできませんでした 。しかし、インターネットで検索すると、研究者自身が（契約上はグレーかもしれないが）Webサイトで公開している論文PDFを見つけることができました。この経験から、二つの強い思いを抱きました。一つ目は「オープンデータの力強さ」。オープンになったデータに後押しされ、「研究がしたい」と強く思うことができました。二つ目は「不平等への憤り」です。先進国ではアクセスできる情報に、フィリピンではアクセスできないという強いフラストレーションを感じました。この「オープンサイエンスの力」と「不平等への憤り」こそが、社会心理学で博士号（PhD）を取得した後、オランダでデータスチュワードとして研究者を支援する現在のキャリアの原動力となっていると思います 。

データスチュワードシップが生み出すもの
データスチュワード、あるいはデータスチュワードシップが不在の場合、プロジェクト終了後の研究データは深刻な問題を抱えることになります。最大の問題は、「データロス（消失）」の危険性です。研究プロジェクトでは、データを収集・分析して論文が出版されると、そこで一区切りとなりがちです。しかし、その根拠となったデータ自体は、論文出版後に忘れ去られてしまうケースが少なくありません。プロジェクトが終わり、研究者の関心が次のテーマに移ると、データは管理されなくなり、最悪の場合は失われてしまいます。これは貴重な研究成果の「浪費」につながる危険な状態です。

―角南氏のスライドより―

これに対し、データスチュワードシップは、研究データを「ライフサイクル」で捉える視点を提供します 。データが「計画（Plan）」され、「収集（Collect）」「処理・分析（Process/Analyse）」され、「出版（Publish）」された後も、「保存・共有・再利用（Preserve/Share/Reuse）」され、次の新しい研究の「計画」に繋がっていく──この循環を生み出すことが重要です。この活動の根本には、「データはみんなの財産である」という思想があり、公共の研究機関としてデータを適切に管理する責任があります。そして、こうしたことは2007年頃から言われてきたことですが、まだまだやるべきことが多くあると感じています。

　　オランダにデータスチュワードが生まれる背景

2013年オランダ政府が「論文の100%をオープンアクセスにする」という目標を掲げました。これでオープンサイエンスに対する活気が一気に高まりました。次に2014年、「FAIR原則」がライデンで草稿され、オープンアクセス（論文）からデータへと関心が移ってきました。2015年には「デン・ハーグ宣言」が出され、「データは誰でも平等にアクセスされるべき」ということが宣言されました。このように、論文のオープン化（オープンアクセス）をしようという気風から、研究データについて焦点が当たってきたということです。そして、2016年に、NWO（オランダ科学研究機構）において、DMP（データマネジメントプラン）の提出がプロジェクト開始前に義務化されました。2017年～2018年にかけては、「デジタル化推進補助金」といったものが各大学に支給され、データスチュワードの雇用が積極的に行われるようになります。
オランダのポリシーやオープンサイエンスへの動きは、EUとの相乗効果もあると思っています。EU委員会は、2019年「データ管理計画（DMP）は必須」であり、「研究支出の平均5%がデータの適切な管理と運用に使われるべきだ」という指針を出しています。

　　アイントホーフェン工科大学（TU/e）における実践

アイントホーフェン工科大学のデータスチュワードチームは7名で約3,400人の研究者をサポートしており、中央の図書館・情報サービスに所属しています。
主な業務は、DMP作成のアドバイスです。DMPは「流動的な文書（Living document）」として、研究の進行に伴い随時アップデートが推奨されます。当大学では今年より全ての研究プロジェクト（PhD学生の研究等も含む）でDMPが必須となっています。随時アップデートされた流動的であることが、重要な点であると考えています。
データスチュワードはDMPを代筆するわけではありませんが、研究者と一緒に作成をサポートします。DMPの提出とレビューには「Research Cockpit」というプラットフォームが共同開発され利用されています。
データスチュワードが提供するアドバイスは、「コンプライアンス・法的アドバイス」（GDPR、データ契約書、倫理委員会関連）と「FAIR＆オープンデータ」（研究革新）の2種類に大別されます。ただし、オランダ国内であっても、データスチュワードの業務内容は大学によって様々であるようです。

　　「FAIRデータとは一体何か」～データスチュワードによる研究者のためのトレーニング疑似体験～

ここで実際に、「FAIRデータとは一体何か」について、少しご説明したいと思います。
FAIRデータとは、F・A・I・R、それぞれの頭文字を取っています。
1つ目、F=Findable（見つけられる）データに関して言えば、リポジトリに登録されているか、インターネットの検索で見つかるか、ということです。
2つ目、A=Accessible（アクセスできる）データでいうと、データがダウンロードできるかどうか。
3つ目、I=Interoperable（相互運用できる）これは少し難しいですが、テクニカルな話です。一つのフォーマットのデータが、他の環境（他のソフトウェアなど）で読み込めるかどうか、ということです。
最後、R=Reusable（再利用できる）そのデータを使って、新しい研究や新しい知見を作れるかどうか、ということです。
家を例えに使って、説明することがあります。
まずは、Findable；住所録や電話帳で、家の住所や電話番号が見つけられるか、ということです。「見つけられる」だけです。
つぎに、Accessible；家を見つけられて、そこに行って、ドアを開けて中に入れるかどうか。
そして、Interoperable；日本の家に入って電化製品を使おうと思った時、そこにあるコンセントはヨーロッパのプラグ（形状）だった。これはで相互運用できません。
最後に、Reusable；家が見つけられ、家に入れて、電化製品が使えて、そこで新しい人生が歩めるかどうか。

もう一つ、オープンデータとFAIRデータの違いです。オープンデータというのは、主に「見つけられて、ダウンロードできるか（Findable,Accessible）」というところに焦点が当たっていると思います。しかし、FAIRデータはそれ以上、F・A・I・Rの全てを網羅しています。もう一つ面白いのが、FAIRデータは「みんながアクセスできる」わけではない、ということです。機微情報や個人情報が入っているデータであっても、FAIRにすることは可能です（※アクセス権限を管理する、など）。
今日覚えていただきたいのは、「FAIRは必ずしもOpenではない」ということです。

　　現役データスチュワードの課題

もちろん、アイントホーフェンでやっているデータスチュワードシップのサポートは、完璧なわけではありません。課題もあります。現場の課題として以下のようなことがあげられるのではないかと考えています。

１．データスチュワードサービスの周知不足
サービスの周知はなかなか難しいです。大学内のコミュニケーションルートが確立されていない面もあります。

２．専門領域に特化したアドバイスの難しさ
データ管理の一般論は大丈夫ですが、分野に特化したオントロジーやメタデータ・スタンダードに関するアドバイスは、難しい側面があります。

３．業務のバランス
　　どちらかというと、コンプライアンス活動が優先され、FAIR化などの革新活動とのバランスが取りにくいことが課題です。それらが必須のものだからです。FAIRデータや新しいメタデータについて考える時間は少し後回しになってしまいます。

４．教育体系
　　教育体系は確立途中といえます。体系化されたものとしては、ユトレヒト大学のコース（これはOJT（実地研修）です）や、オランダの研究データ管理機関（RDNL）の「Essentials4DataSupport」というコースがあります。データスチュワードに興味がある方はぜひチェックしてください。

教育体系ということで言えば、ピア・ラーニング（仲間同士の学び合い）が大切だと思います。そのためにはコミュニティが必要です。オランダには「DSCC-NL(DutchDataStewardshipCompetenceCenter)」という非常に大きなコミュニティがあり、オランダ国外からの参加もOKです。参加してみてください。もう一つ、コミュニティ関係で申し上げたいのが「オープンサイエンス・コミュニティ」です。オランダや欧州、アフリカ、最近では日本でも立ち上がってきていますが、オープンサイエンスに興味がある人が集まる場を作り、皆でオープンサイエンスについて考えていく活動です。私もアイントホーフェンのミートアップでお話しさせていただいたりします。日本でもこういうことができるのかな、と思ったりしています。

　　最後に、日本におけるデータスチュワードのあり方に想いを巡らす

確かに、日本に「データスチュワード」という専門職があれば、周知しやすい側面もあるかもしれません、しかし、現状、日本のDMPは提出時のチェック等が必須ではないように見受けられ、その必要性がどのように認識されるのか、少し気になります。また、被験者のプライバシーや個人情報保護に関して、誰がサポートされているのかも気になりました。
そして、これはもっと大きなテーマですが、データスチュワードシップやオープンサイエンスは、非常に良いアイデアであり、盛り上げていきたいと思っています。しかし近年、特にオランダでは、オープンサイエンスが政府や大学から「やらなければいけない（Requirement）」、必須である、というものになってきています。しかし、忘れてはならないのは、これは元々、研究者コミュニティが「お互いに、これは良いことなのだ」と同意して作っていったポリシーだと思うのです。ずっとそうあってほしい、ボトムアップ、草の根（Grassroots）の部分であってほしいと思っています。日本はどうでしょうか？
確かに先行事例（ヨーロッパ）から学べる教訓は多々あります。しかし、グローバルな視点で見た時、日本は先進国だと思います。色々なことができるのではないかと、考えるとすごくワクワクします。RDM関係では、まだ「グリーンフィールド」ではないかと。データ（基盤）もまだなく、体制も確立されていないからこそできるRDM支援の形があるのではないか、と思っています。

以上で終わらせていただきます。ありがとうございました。