「データセットを作っても誰も見つけられなかったら、役に立つのでしょうか？」7月1日付のNatureのニュース記事はこう問いかける。「本来の価値ほどには役に立たない」。この質問は修辞的だが、その重要性は修辞にとどまらない。科学への信頼が党派的なアクターやバイラルな誤情報によって持続的な圧力にさらされる中、科学情報のアクセシビリティと透明性は制度上の緊急課題となっている。
本記事は、FAIRデータ原則が初めて起草されてから10年後の現状を考察する。FAIR,Findable（見つけられる）、Accessible（アクセス可能）、Interoperable（相互運用可能）、Reusable（再利用可能）,は、研究データが発見され、開かれ、他のデータセットと組み合わされ、元の研究が発表された後も長く他の研究者によって利用されることを保証するために設計された枠組みである。この原則は2016年にScientific Data誌でWilkinsonと40名以上の共著者によってFORCE11の下で正式に発表され、その後約16,000件の引用を蓄積している。
FAIR枠組みを考案したオランダの分子生物学者Barend Monsは、その核心的な目的は説明責任であるとNatureに語った。「データが作成者以外の人々にも理解可能であればあるほど、データセット自体の信頼性だけでなく、その作成者とされる人々の信頼性も判断できるようになるのです。」
FAIRが実際に求めるもの
本記事で説明されている理想的なFAIRデータセットは、詳細なメタデータ（データがいつ、どこで、どのように作成されたか）を伴って適切に文書化されている。データ収集が始まる前に設計され、適切なライセンスと永続的識別子を指定するデータ管理計画が立てられる。コンピュータと人間の両方がそれを見つけ、他のデータセットと統合できるように構造化されている。
原則は意図的に一般的なものとなっている。Monsが指摘したように、FAIRは「すべてのアプリケーションの詳細に対応することはできません」。他の研究者たちはその後、FAIR4RSやFAIR-USE4OSなどのイニシアチブを通じて、アルゴリズム、研究ソフトウェア、オープンソースプロジェクトをカバーするように枠組みを拡張している。
FAIRの実践
本記事はいくつかの分野別実装に焦点を当てている。高エネルギー物理学では、FAIR4HEPプロジェクトが大型ハドロン衝突型加速器のデータをFAIR準拠の観点から評価している。カーネギーメロン大学は化学、数学、神経科学、心理学向けのFAIRガイドを公開している。英国生態学会はFAIR原則に根ざした再現可能なコードのガイドを発表した。人工知能分野では、HuggingFaceプラットフォームが使用目的、パフォーマンス指標、学習データ、制限事項を文書化した「モデルカード」を推進している。
「多くの点で、これは料理のようなものです」とバルセロナ大学のデータ整合性研究者Amelia Jimenez-Sanchezは述べた。「適切な材料を手に入れ、FAIRの実践に慣れてしまえば、料理を作るのはずっと簡単になります。やがてそれは仕事のやり方の一部になるのです。」
ロンドン自然史博物館のマクロ生態学者Natalie Cooperは、データだけでは不十分だと強調した。「データはデータですが、それを保存、共有、分析するためのインフラシステム全体も存在します。そしてそれらのツールもFAIRで再現可能である必要があります。」
エジンバラ大学ソフトウェア・サステナビリティ研究所のNeil Chue Hongは次のように付け加えた。「現在、ソフトウェアなしでデータを分析したり可視化したりすることは非常に困難です。同時に、高品質なデータなしでソフトウェアが存在することも非常に困難です。」
政策的な勢い
政府、資金提供機関、出版社は、FAIR準拠のデータ共有を要件とする動きを強めている。オーストラリア研究データコモンズは、FAIRnessを改善するための実践的なガイダンスを提供するFAIRデータ自己評価ツールを提供している。天文学、材料科学、遺伝学、単一細胞ゲノミクス向けの分野別FAIRリソースも現在存在する。
本記事は、科学への信頼が本当に低下したのかを問うNatureの姉妹記事と並んで掲載されている。世論調査データに基づくその答えは、単純な物語が示唆するよりも複雑である。しかしFAIR枠組みは、懐疑論者を説得するキャンペーンではなく、科学を設計によって検証可能にする技術的インフラとして、構造的な対応を目指している。
誕生から10年を経て、この概念はバイオインフォマティクスにおける起源をはるかに超えて広がっている。再現性を科学実践のDNAに埋め込むという創設者の野心に応えられるかどうかは、結局のところ、あらゆる分野の研究者がそのレシピを学ぼうとするかどうかにかかっている。
雅子 訳