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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，例如BMJ，ICMJE；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，例如PLOS Medicine, Nature, PNAS。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。Scientific Data (Nature); Data in Brief (Elsevier), GigaScience (BMC) 等便是数据期刊。

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。