К вопросу о том где и как искать данные и что такое каталоги данных, есть отдельная категория каталогов данных в виде репозиториев результатов научной деятельности в которых чего только нет, но обычно это статьи, диссертации, магистерские работы, книги и реже медиафайлы и курсы. Но там бывают и данные, чаще всего их доля не очень велика, если это не специализированный репозиторий именно для данных.

Университеты таким образом публикующие данные, чаще всего используют продукты вроде DSpace, Eprints, Elsevier Pure и ещё ряд других, менее популярных.

Ключевой вопрос включать ли их все в реестр каталогов Dateno? Если да, то по каким критериям? По числу датасетов? По доле датасетов от общей доли публикации? По потенциальной возможности что датасеты там могут появится в будущем?

Вот живой пример Архив открытого доступа Санкт-Петербургского государственного университета [1], один из немногих и возможно крупнейший ресурс раскрытия публикаций университетов в России. Всего в нём сейчас 47619 публикаций. И это не то чтобы мало, даже много. Но из них всего 17 публикаций являются наборами данных и помечены как тип Dataset. Это 0.03% от общего числа публикаций. Можно ли его считать каталогом открытых данных или нет? Добавлю что ещё и то что инсталляции DSpace без доп настроек не дают поиска по типу ресурса и чтобы найти даже эти 17 датасетов пришлось скачать метаданных все 47+ тысяч записей.

А также добавлю что есть множество репозиториев научных публикаций где датасетов совсем нет, это почти все репозитории публикаций в Армении, в Казахстане и многие репозитории российских университетов.

Но ведь данные там появится могут, так что же регулярно проверять что там данные появились и только тогда вносить их как каталоги данных?

Ссылки:
[1] https://dspace.spbu.ru
[2] https://dspace.spbu.ru/handle/11701/17114?mode=full

#opendata #openaccess #researchdata #datasets

Подборка чтения про данные, технологии и не только:

- SOAR - крупнейший в мире атлас, каталог и архив карт, привязанных к карте мира. Более 712 тысяч карт по десяткам тематик, особенно интересны исторические карты, на мой взгляд. Поиск скорее неудобный, а вот отображение на карте мира очень неплохо [1]

- Open Science rewarded: Four Projects to receive the National Prize for Open Research Data [2] в Швейцарии есть премия Open Research Data (ORD) которой ежегодно награждаются исследователи делающие проекты и помогающие публиковать и развивать среду открытых исследовательских данных. Среди победителей такой проект как Pathoplexus [3] онлайн сервис и база данных человеческих патогенов включая геномные данные. Открытый код и открытые данные вместе. Проекты других победителей не менее интересны.

- OpenUK New Year Honours List [4] список персон отмеченных за вклад в открытый код и в открытые данные в Великобритании. Ежегодно публикуется НКО OpenUK одна из важных особенностей которой в том что финансируется она не госгрантами, а корпоративными спонсорами: Google, Github, Microsoft, Arm, Red Hat и другими.

- Web Almanac 2024 [5] ежегодный доклад о состоянии веба от HTTP Archive создан по итогам анализа 16.9М сайтов и 83ТБ данных, описан в 19 разделах включая разделы про структурированные данные, размеры веб страниц, шрифты, изображения, разметка и многое другое.

- What happens with legislative initiatives in the committees? [6] дата-сторителлинг в Парламенте Австрии с визуализацией законодательных инициатив, на немецком, но поддаётся автопереводу. К публикации приложены данные и код на языке R.

Ссылки:
[1] https://soar.earth/
[2] https://akademien-schweiz.ch/en/medien/press-releases/2024/offene-wissenschaft-ausgezeichnet-vier-projekte-erhalten-den-nationalen-preis-fur-offene-forschungsdaten/
[3] https://pathoplexus.org/
[4] https://openuk.uk/honours/
[5] https://almanac.httparchive.org/en/2024/
[6] https://www.parlament.gv.at/recherchieren/open-data/showcases/Was-passiert-mit-Gesetzesinitiativen-in-den-Ausschuessen

#opendata #opensource #openaccess #readings #geo #spatial

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- I Have Written You A Book On Forensic Metascience [1] о книге по перепроверке научных работ, книга небольшая и очень практически ориентированная
- GovWayback [2] сервис для простого просмотра сайтов органов власти США до 20 января 2025 года (инаугурации пр-та Трампа). Надстройка над Интернет Архивом, повышающее удобство проверки изменений на этих сайтах
- Kroki. Creates diagrams from textual descriptions! [3] бесплатное API и открытый код по генерации диаграмм и графиков из текстового описания. Поддерживает множество нотаций: BlockDiag (BlockDiag, SeqDiag, ActDiag, NwDiag, PacketDiag, RackDiag), BPMN, Bytefield, C4 (with PlantUML) и многие другие

Ссылки:
[1] https://jamesclaims.substack.com/p/i-have-written-you-a-book-on-forensic
[2] https://govwayback.com/
[3] https://kroki.io

#digitalpreservation #digramming #openaccess

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- The data validation landscape in 2025 [1] обзор библиотек для языка Python по проверке данных, охватывает только open source, без SaaS зависимостей типа Soda, но с перечислением альтернатив для great expectations. Полезно всем кто пишет тесты по проверке датасетов.

- Cutting-edge web scraping techniques workshop at NICAR 2025 [2] лонгрид/обзор/материал семинара по продвинутым техникам скрейпинга сайтов, включая использование LLM, GitHub Actions, Google AI Studio и других. Автор Simon Wilson хорошо известный многим дата журналистам, автор проекта Datasette

- NVIDIA-Ingest: Multi-modal data extraction [3] ускоренное извлечение метаданных из офисных документов и pdf с помощью сервисов NDIVIA. Не пробовал ещё, но потенциально важная штука для ускорения таких задач

- Defog Introspect: Deep Research for your internal data [4] выглядит как интересный пока ещё не продукт, но демо по исследованию датасетов и PDF файлов как структурированных источников, использует несколько внешних LLM.

- Introducing the New OpenAIRE Graph API: Enhanced functionalities and real-world applications [5] у проекта поисковика/агрегатора Евросоюза по научным результатам (статьи, данные, записи в базах и тд) появилось новое графовое API. Обещают представить его 3 апреля.

- Updating the Beneficial Ownership Data Standard RDF vocabulary to help linked data users [6] обновлённый стандарт публикации данных о конечных владельцах компаний, на сей раз для тех кто хочет использовать эти данные как связанные данные.

Ссылки:
[1] https://aeturrell.com/blog/posts/the-data-validation-landscape-in-2025/
[2] https://github.com/simonw/nicar-2025-scraping/
[3] https://github.com/NVIDIA/nv-ingest
[4] https://github.com/defog-ai/introspect
[5] https://www.openaire.eu/eventdetail/1427/introducing-the-new-openaire-graph-api-enhanced-functionalities-and-real-world-applications
[6] https://www.openownership.org/en/blog/updating-the-beneficial-ownership-data-standard-rdf-vocabulary-to-help-linked-data-users/

#opendata #linkeddat #opensource #webscraping #dataquality #openaire #openaccess

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:

AI & Science
- AI Scientist [1] фреймворки и примеры научных статей созданных полностью с помощью больших языковых моделей. Создано в японской AI лаборатории Sakana, у них же в блоге подробности [2]
- Accelerating scientific breakthroughs with an AI co-scientist [3] в блоге Google о мультиагентной системе на базе Gemini 2.0 для помощи исследователям в формировании гипотез и предложений исследователям. С акцентом на биомедицину, ожидаемо. Кстати, я до сих пор не видел ни одного исследования о потенциальном влиянии ИИ на разные научные дисциплины, а ведь потребность в таком анализе есть.
- ScienceOS [4] коммерческий сервис помощи исследователям с помощью ИИ. Как я понимаю пока там три основных сервиса: поговорить о науке в чате, поговорить вокруг PDF документа и управление ссылками.
- Awesome MCP Servers [5] большая коллекция серверов с Model Context Protocol в самых разных областях, в том числе с интеграцией с СУБД: Clickhouse, Elastic, BigQuery, Postgres и др.

Open Source
- Make Ubuntu packages 90% faster by rebuilding them [6] автор рассказывает как пересобирать пакеты для Linux ускоряя их приложения на примере утилиты jq. Почему это важно? jq используется во многих системах преобразования данных (ELT/ETL/скрейпинг) и сами советы дают некоторое понимание того как оптимизировать приложения с открытым кодом не меняя сам код
- Plane [7] аналог системы управления проектами Asana/Monday с открытым кодом. У открытой версии лицензия AGPL-3.0, так что использовать локально можно, а вот перепродавать свой сервис на их основе не получится.

Government & Data
- Government data is disappearing before our eyes [8] в целом ничего нового, но много ссылок на старое и происходящее сейчас с исчезновением открытых госданных в США.
- The State of Open Humanitarian Data 2025 [9] обзор состояния данных в сфере гуманитарной помощи от United Nations Office for the Coordination of Humanitarian Affairs (OCHA).

Ссылки:
[1] https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist
[2] https://sakana.ai/ai-scientist-first-publication/
[3] https://research.google/blog/accelerating-scientific-breakthroughs-with-an-ai-co-scientist/
[4] https://www.scienceos.ai/
[5] https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers
[6] https://gist.github.com/jwbee/7e8b27e298de8bbbf8abfa4c232db097
[7] https://github.com/makeplane/plane
[8] https://thehill.com/opinion/technology/5201889-government-data-is-disappearing-before-our-eyes/

#opendata #opensource #openaccess #ai #science #government #data

Совсем не первоапрельская новость, закрывается проект openSNP [1] о чём пишет его создатель у себя в блоге [2]. Это была и пока ещё есть открытая база расшифрованных геномов позволявшая искать родственников, делиться результатами расшифровки генома с другими, а исследователям ещё и находить связи между генотипом и фенотипом.

Причин закрытия проекта множество, важнейшая озвучиваемая автором - это всё большее внимание к этим данным со стороны авторитарных властей. Важно то что пользователи могли делиться добровольно своими данными с исследователями.

В рассуждениях автора стоит ещё и почитать об общем кризисе открытых проектов - открытого кода, репозиториев, Википедии и др. Причины разные, но связанные - это хайп вокруг ИИ, неэтичные ИИ боты и др.

Я к этим мыслям добавлю лишь то что о кризисе движений за открытость слышу уже давно и оно звучит именно в контекстах отступления от демократии и том что "ИИ пожирает всё". Это демотивирует многих

А судьба проекта openSNP, безусловно, печалит.

Ссылки:
[1] https://opensnp.org
[2] https://tzovar.as/sunsetting-opensnp/

#opendata #openaccess #genetics #data

Я лично не пишу научных статей, потому что или работа с данными, или писать тексты. Но немало статей я читаю, почти всегда по очень узким темам и пользуюсь для этого, в основном, Semantic Scholar и подобными инструментами. Смотрю сейчас Ai2 Paper Finder [1] от института Аллена и они в недавнем его анонсе [2] пообещали что он умеет находить очень релевантные ответы по по очень узким темам. Собственно вот пример запроса по узкой интересной мне теме и он нашёл по ней 49 работ.

Вот это очень интересный результат, в списке интересных мне инструментов прибавилось однозначно.

Там же в анонсе у них есть ссылки на схожие продукты в этой области и на бенчмарки LitSearch [3] и Pasa [4] для измерения качества поиска по научным работам работам.

Ссылки:
[1] https://paperfinder.allen.ai/
[2] https://allenai.org/blog/paper-finder
[3] https://github.com/princeton-nlp/LitSearch
[4] https://github.com/bytedance/pasa

#ai #openaccess #opensource #science

Anthropic запустили программу AI for Science [1] обещая выдавать существенное количество кредитов для запросов к их AI моделям. Акцент в их программе на проекты в областях биологии и наук о жизни, обещают выдавать кредитов до 20 тысяч USD, так что это вполне себе серьёзные гранты для небольших целевых проектов. Ограничения по странам не указаны, но указание научного учреждения и ещё многих других данных в заявке обязательно.

И на близкую тему Charting the AI for Good Landscape – A New Look [2] о инициативах в области ИИ затрагивающих НКО и инициативы по улучшению жизни, так называемые AI for Good. Применение AI в науках о жизни - это почти всегда AI for Good, так что всё это очень взаимосвязано.

Ссылки:
[1] https://www.anthropic.com/news/ai-for-science-program
[2] https://data.org/news/charting-the-ai-for-good-landscape-a-new-look/

#openaccess #openscience #ai #grants #readings