Dans le cadre du Plan national pour la science ouverte et en réponse aux recommandations du Comité pour la science ouverte, Biens symboliques / Symbolic Goods recommande à ses auteur·rices d’œuvrer autant que possible à la diffusion des données de la recherche liées à leur(s) publication(s).

La diffusion des données de recherche est encadrée notamment par la Loi pour une république numérique (Article 30) qui institue l’ouverture par défaut des données de recherche, mais aussi par le Règlement général pour la protection des données, qui protège les données personnelles. Le principe directeur à retenir pour l’ouverture des données est « aussi ouvert que possible, aussi fermé que nécessaire ».

Les auteur·rices sont invité·es à établir dès le début de leur(s) projet(s) de recherche un plan de gestion de données pour prévoir, autant que possible, la diffusion des données de recherche lié à leur(s) publication(s).

Définitions

Les données de recherche peuvent être définies comme l’ensemble des informations collectées, observées ou créées sous une forme numérique dans le cadre d’un projet de recherche, qu’il s’agisse de données quantitatives ou qualitatives. Corpus, bases de données, textes, images, sons, entretiens, notes de terrain, codes, et autres matériaux mobilisés dans le cadre d’une recherche et d’une publication afférente peuvent être des « données ».

Le plan de gestion de données est un document précisant la manière dont les données seront produites, traitées, décrites, partagées ou protégées et conservées au cours et à l’issue du projet. Il permet, à l’aide d’une succession d’interrogations, d’anticiper les questions de gestion des données, concernant par exemple la sécurité technique (stockage, sauvegarde) et juridique (éthique, propriété intellectuelle) des données, dans la perspective de leur diffusion et conservation futures. Il est également évolutif en fonction du cycle de vie des données et répond aux principes « FAIR » de gestion des données.

Les principes « FAIR » de gestion des données :

• les données sont Faciles à trouver pour des humains et des ordinateurs, en étant décrites au travers de métadonnées et déposées dans un entrepôt connu, pérenne et sécurisé ;

• les données sont Accessibles à travers un protocole de communication standard, par authentification si besoin ;

• les données sont Interopérables quel que soit l'environnement informatique utilisé, en particulier les données sont décrites avec un vocabulaire contrôlé ;

• les données sont Réutilisables pour de futures recherches : on doit disposer de l’information concernant leur provenance, leurs conditions d’accès, libre ou non.

Ressources et outils

La revue invite les auteur·rices à mobiliser les ressources et outils suivants :

• le guide « Partager les données liées aux publications scientifiques » rédigé par le Collège des données de la recherche du Comité pour la science ouverte ;

• les ressources mises à disposition par DoRANum : par exemple, DMP-Opidor, pour rédiger un plan de gestion de données collaboratif (un tutoriel peut être consulté sur DoRANum) ;

• les ressources mises à disposition par l’infrastructure de recherche nationale Huma-Num (Huma-Num pouvant apporter une solution adaptée pour échanger et stocker de manière sécurisée des données en cours de projet) ;

• le catalogue d’entrepôts nationaux et internationaux Re3Data (Registry of Research Data Repository) et la liste établie par le CoSO pour identifier l’entrepôt de données le plus adapté. Les données de recherche peuvent être déposées dans des entrepôts de données généralistes comme Nakala (Huma-Num) ou ResearchDataGouv (voir aussi l’entrepôt CNRS dans ResearchDataGouv). Nakala peut notamment héberger des fichiers audio ou audio-visuels produits par les auteur·rices, et qui peuvent être mobilisés comme des sources ou matériaux dans leur article. Il existe également des entrepôts institutionnels et/ou spécialisés (beQuali pour les données d’enquêtes qualitatives, par exemple). Pour choisir un entrepôt de données, plusieurs critères doivent être pris en compte (pérennité de l’entrepôt, volume des données, conditions d’accès et degré d’ouverture, etc.) ;

• à l’échelle locale, les collectifs de professionnels regroupés en ateliers de la donnée proposent un accompagnement personnalisé.

Bonnes pratiques pour lier des données déposées à une publication scientifique

Les auteur·rices ayant déposé dans un entrepôt des données liées à leur contribution dans Biens symboliques / Symbolic Goods sont invité·es à en informer la rédaction le plus en amont possible, afin qu’une liaison soit faite entre leur publication et les données associées.

Conformément à la charte éthique de la revue, la mise à disposition des données liées à la publication reste du ressort des auteur·rices, et ne conditionnera en aucun cas l’acceptation du manuscrit. La revue encourage le dépôt des données avec le souci d’œuvrer à leur reproductibilité et parce que ces données peuvent être des prolongements de l’article pertinents pour son lectorat.

Ces recommandations ont été rédigées par Nathalie Reymonet, chargée de mission Science ouverte de l’université Paris-Nanterre / ComUE Paris Lumières, avec le concours de Lison Burlat, éditrice, et du comité de rédaction de la revue. Dernière mise à jour : juillet 2023.