科学数据共享研究的多视角分析与整合框架构建

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科学数据是国家科技创新、经济社会发展和国家安全的基础性战略资源，而共享是其价值充分发挥的重要途径。近年来，相关研究成果不断涌现，尤其是针对科学数据共享影响因素的实证研究居多，且理论模型丰富，也不乏相关的研究综述。但大多从内容角度对影响因素进行归类，分析产生差异的原因，鲜有学者从理论视角对相关实证文献进行分类与整合，不同学科视角下理论框架尚不清晰。鉴于此，本文在深入分析152篇实证文献的基础上，揭示社会学、心理学、管理学视角下的科学数据共享研究的优势和局限性，构建整合理论框架，并指出未来可能的研究方向，以期为后续学者提供一定的理论参考。

一

不同视角下科学数据共享研究的比较分析

社会学视角下的研究主要从外部环境和人际关系交互两个方面展开，并将科学数据共享视为社会化交互的过程，应用的理论主要有社会交换理论、制度理论、仿真理论。该视角的优势在于从社会整体角度，充分考虑人际关系和社会网络的影响，其局限性在于容易忽略科研人员个人心理的动态变化以及系统或平台方面的客观问题。

心理学视角下的研究重点考察科研人员的心理状态及个人动机对科学数据共享意愿及行为的影响，应用的理论主要有社会认知理论、计划行为理论和双路径理论。该视角的优势在于充分考虑科研人员自身情感因素，基于不同身份特征探讨了心理动态对共享意愿和行为的影响，其局限性在于提出的影响因素较为主观，且不同个体对自身情况的估计可能会出现偏差，难以揭示社会环境、政策文化以及技术平台等方面的客观条件的作用。

管理学视角下的相关研究重点关注科研人员在数据共享过程中对相关技术的接受程度以及不同参与主体的利益诉求和行为逻辑，并基于技术接受模型、利益相关者理论进行实证分析。该视角的优势在于分析了系统平台等方面的客观因素的作用，强调不同利益主体的意愿与行为之间的差异，但研究结论过于依赖利益主体的主观感知。

总体上看，各视角下的理论虽有一定的适用性，但也有一些自身的局限性。科学数据共享是一个较为复杂的过程，仅基于某一视角下的理论进行研究，容易忽略实践中面临的一些问题。因此，特定场景下多理论的融合使用有助于取长补短，更好地解释与预测科学数据共享行为。

二

科学数据共享研究的整合框架

基于前文研究视角的总结与大量相关文献的内容分析，本研究从理论基础、研究方法、研究对象、研究内容四个方面构建了科学数据共享研究的整合框架。科学数据共享研究的理论基础包括社会学、心理学和管理学三个视角下的八种理论。研究方法可以简单地划分为数据收集方法和数据分析方法，其中，前者主要有文献调研、问卷调查、访谈等，后者主要有描述性分析、相关分析、因子分析、多元回归分析、结构方程建模、文本分析等。从研究对象来看，数据提供者、使用者、管理者等不同主体的行为特征被不少研究所关注，这也许是因为共享参与主体是多元与动态的，其动机是个体理性而非集体理性的。从研究内容来看，学者遵循“起因—经过—结果”的基本逻辑思路，研究重点集中于科学数据共享的动因、实现方式与各主体的共享结果。科学数据共享的动因归纳为价值、认知和情境三个维度。实现方式主要包括基于信任关系的直接共享、基于数据集市的间接共享、基于学术期刊和数据存储库的共享、基于数据门户的共享。不同利益相关者进行科学数据共享的结果，可根据科学研究效率、绩效以及科学数据共享实现的效果来衡量。

三

研究结论与展望

现有研究尚存在一些问题，需要未来研究持续关注与探索。

1. 理论基础依然不够丰富，已有研究主要应用社会学、心理学、管理学视角下的相关理论构建模型，并且管理学视角下的理论应用较少。面对海量的科学数据资源重复投资生产与闲置的现象，理应优化资源配置，而资源配置理论应用却极少。因此，未来研究可考虑融合多种理论构建模型，不仅要关注社会学、心理学、管理学视角下的诸多理论基础，还要探寻经济学、伦理学等视角下的相关理论，丰富理论框架和研究内容。

2. 众多影响因素虽已被发现，但同一作用路径的结果不尽一致。针对不同科研领域、情境的科学数据共享实践研究有待进一步加强，以提升研究结果的针对性和现实意义。

3. 相关研究多采用定量的方法，样本数据多来源于作者采集，科学数据复用的情况较少，且变量测量标准和样本选择的代表性难免有一定的主观性。未来研究可尝试利用大规模客观数据集进行跨学科领域的交叉探索，以增强研究结论的可靠性。

作者：支凤稳^1,2,3，张萌²，郑彦宁¹

1.中国科学技术信息研究所 北京 100038；

2.河北大学管理学院 河北保定 071002；

3.河北省数字治理与协同治理研究基地，河北保定 071002

来源：此文为缩减版，《中国科技资源导刊》2023 Vol.(2):1-9,33

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