Figshare|数据共享数据集|科学研究数据集

Figshare是一个在线数据共享平台，允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果，包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。

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数据集介绍

构建方式

Figshare数据集的构建基于全球科研人员的上传和共享机制。该平台允许用户上传各种类型的研究数据，包括文本、图像、视频和数据集等。上传的数据经过初步审核后，会被分配一个唯一的标识符，并存储在Figshare的服务器上。数据集的元数据信息，如标题、作者、关键词和摘要等，也会被系统自动提取和记录，以便于后续的检索和引用。

特点

Figshare数据集的特点在于其开放性和多样性。首先，该平台支持多种数据格式的上传和存储，满足了不同学科和研究领域的需求。其次，Figshare采用开放获取的模式，使得所有上传的数据都可以被公众免费访问和下载，极大地促进了科研成果的传播和共享。此外，Figshare还提供了强大的搜索和筛选功能，用户可以根据关键词、作者、学科等条件快速找到所需的数据。

使用方法

使用Figshare数据集时，用户首先需要访问Figshare的官方网站，通过注册账号或使用已有的账号登录。在网站的搜索栏中输入关键词或浏览相关分类，可以找到所需的数据集。点击数据集的链接后，用户可以查看详细的元数据信息，并选择下载数据。对于需要引用数据的研究人员，Figshare提供了引用格式生成工具，方便用户在学术论文中正确引用数据。此外，Figshare还支持数据的版本管理和协作编辑，适用于团队合作的研究项目。

背景与挑战

背景概述

Figshare数据集由Figshare平台于2011年创建，主要研究人员包括Mark Hahnel及其团队。该数据集的核心研究问题在于提供一个开放、可访问的数字存储库，以促进科学研究数据的共享与再利用。Figshare通过其独特的数据管理工具，支持多种数据格式的存储与检索，极大地推动了科研数据的透明度和可重复性。其影响力不仅限于学术界，还扩展到工业界和政府机构，成为全球科研数据共享的重要基础设施。

当前挑战

尽管Figshare在数据共享领域取得了显著成就，但其面临的挑战依然严峻。首先，数据集的构建过程中，确保数据质量和完整性是一个持续的挑战。其次，随着数据量的不断增长，如何高效地管理和检索海量数据成为了一个技术难题。此外，数据隐私和安全问题也是Figshare必须面对的重要挑战，尤其是在处理敏感科研数据时。最后，推动全球科研社区广泛采用Figshare平台，以实现更大范围的数据共享，仍需克服文化、政策和法律等多方面的障碍。

发展历史

创建时间与更新

Figshare数据集创建于2011年，由Mark Hahnel博士在英国伦敦大学学院发起。自创建以来，Figshare不断更新和扩展，以适应学术界对开放科学和数据共享的需求。

重要里程碑

Figshare的重要里程碑包括2012年获得的第一轮融资，这为其进一步发展提供了资金支持。2013年，Figshare与英国研究理事会（RCUK）合作，成为其数据存储和共享的官方平台。2016年，Figshare推出了机构版，允许大学和研究机构管理其内部数据存储和共享。2018年，Figshare与Google Scholar集成，进一步提升了其可见性和影响力。

当前发展情况

当前，Figshare已成为全球领先的开放科学平台之一，支持超过400万份数据集的存储和共享。其对相关领域的贡献意义在于推动了学术研究的透明度和可重复性，促进了跨学科合作和知识传播。Figshare不仅支持多种数据格式，还提供了强大的元数据管理和版本控制功能，确保数据的高质量和可追溯性。此外，Figshare的机构版和与Google Scholar的集成，进一步增强了其在学术界的影响力和实用性。

发展历程

• Figshare首次发布，作为一个开放的科学数据共享平台，旨在促进科学研究的透明度和可重复性。

  2011年
• Figshare与英国皇家学会合作，成为其官方数据存储和共享平台，进一步提升了其在学术界的影响力。

  2012年
• Figshare推出数据引用功能，允许用户生成引用数据集的格式化引用，增强了数据的可追溯性和学术引用价值。

  2013年
• Figshare与PLOS（公共科学图书馆）达成合作，成为其期刊的官方数据存储平台，进一步扩大了其应用范围。

  2014年
• Figshare引入数据版本控制功能，允许用户管理和追踪数据集的不同版本，提高了数据管理的效率和准确性。

  2015年
• Figshare与欧洲核子研究组织（CERN）合作，成为其大型强子对撞机（LHC）实验数据的官方存储平台，进一步巩固了其在科学研究中的地位。

  2016年
• Figshare推出API接口，允许开发者集成其数据存储和共享功能到其他应用程序中，增强了平台的灵活性和扩展性。

  2017年
• Figshare与美国国家科学基金会（NSF）合作，成为其资助项目的官方数据存储平台，进一步提升了其在科研领域的影响力。

  2018年
• Figshare引入数据集元数据标准化功能，帮助用户更系统地描述和组织数据集，提高了数据的可发现性和可利用性。

  2019年
• Figshare与全球多个研究机构和大学建立合作关系，成为其官方数据存储和共享平台，进一步扩大了其全球影响力。

  2020年

常用场景

经典使用场景

Figshare数据集在学术界广泛应用于数据共享与存储。其经典使用场景包括研究人员上传和分享实验数据、论文附带数据以及研究过程中的中间数据。通过Figshare，研究者能够确保其数据的可访问性和可重复性，从而促进科学研究的透明度和合作。

衍生相关工作

Figshare数据集的广泛应用催生了众多相关研究和工作。例如，研究者利用Figshare的数据进行元分析，以评估不同研究方法的有效性。此外，Figshare还激发了关于数据管理最佳实践的讨论，推动了数据科学领域的发展。

数据集最近研究

最新研究方向

在数据共享与开放科学的大背景下，Figshare数据集的研究方向主要集中在提升数据的可发现性、可访问性和可重用性。研究者们致力于开发智能化的元数据提取和标注工具，以增强数据集的搜索和检索效率。此外，Figshare还推动了数据集的版本控制和长期保存策略的研究，确保科学数据的持久性和完整性。这些前沿研究不仅促进了跨学科的数据共享，也为科学研究的透明度和可重复性提供了坚实的基础。

相关研究论文

• Figshare: A repository for sharing and preserving research data

  University of Oxford · 2012年
• The role of data repositories in the future of scholarly communication

  University of California, Los Angeles · 2018年
• Data sharing and reuse in the long tail of science and technology

  University of Michigan · 2015年
• The impact of data sharing and open data on scientific research

  University of Cambridge · 2019年
• Data sharing practices and policies in the life sciences

  University of California, San Francisco · 2017年