开放式科研模式分析及对高校科研运作的改变*

□樊文强　王志博　韩颖颖



开放式科研模式分析及对高校科研运作的改变*

□樊文强王志博韩颖颖

摘要：网络时代的科学研究在研究方法、运作方式、传播交流等方面正发生着深刻变革，开放式是重要趋势之一。开放式科研是网络时代科研模式的创新，其本质在于尽可能广泛地与网络民众建立连接，将分散在网络各处的各专业才能汇集成强大的集体智慧。开放式科研模式多样，主要包括：开放解题、开放竞赛、社会化科学观察、开放式信息识别、趣味性公众科学、研究众筹、群体化合作知识构建、社会化编码、基于开放数据的科学研究、基于开放创新的产学合作等。这些开放式科研模式在参与群体、众包形式、所得回报、运作环境以及适用的科研环节等方面有一定差异。开放式科研重在构建一个开放的、动态的创新网络，有助于提升科研效率、节省科研成本。高校应以更加开放的理念和形式开展科研活动，充分借助网络与各类资源建立开放式的动态连接，并对科研人员开展和参与开放式科研提供支持、予以认可。

关键词：开放式科研；开放创新；科研众包；公众科学；开放科学

网络时代的科学研究正发生着深刻改变，其中开放式是重要趋势之一。以网格计算为核心的e-Science系统将分布在不同地理区域的科研资源和计算能力进行有机整合，极大地促进了大规模协同研究的开展，使科研活动更加开放。基于社交网媒的科学交流使正式科学交流和非正式科学交流都变得更加开放，促进了科研信息的公开分享以及面向公众的科学传播。开放存取运动在不断消除科研成果的传播壁垒，降低了科研人员和社会大众获取科研成果的成本。可以说，网络时代具有开放性的协同研究越来越多，科研资源的公开程度越来越大，共享合作行为不断增加。在此背景下，各种开放式科研（Open Research）模式不断涌现，扩展了科研选题、数据获取、研究过程及成果生成等不同科研环节的开放性。本文结合具体案例对已有开放式科研模式进行总结，并探讨其对大学科研的启示。

一、开放式科研的主要模式

传统上，科学家或其团队主要采取孤军奋战的模式开展科学研究，并主要通过发表论文、参加学术会议等方式分享和交流学术成果。开放式科研则在科学研究过程中的某个环节或多个环节上对外开放，邀请外部力量参与其中。迈克尔·尼尔森（2012）较早对开放式科研进行了关注，在《重塑发现：网络化科学的新时代》中描述和分析了众多开放式科研案例。张晓林（2013）指出这些案例运用了开放解题、开放研究竞赛、研究众包、研究众投、社会化科学观察分析等创新机制。本文在已有开放式科研实践和研究基础上，将开放式科研归纳为如下几种模式。

1.开放解题

Polymath Projects是开放解题模式的典型案例。Polymath Projects的含义是大规模在线协作式数学项目。这一模式起源于剑桥大学数学家Tim Gowers开展的一项解题实验，他将一道数学难题发布在自己的博客上，并公开邀请网民一起求解，希望具有不同专长的人参与到解题中来，提供不同视角，彼此启发（Wikipedia，2015a）。Tim Gowers的开放解题邀请得到了积极的回应，在开始的37天内，共有27人参与，共发表相关评论800多条（迈克尔·尼尔森，2012）。Tim Gowers在7周后发表博客表示问题已经被解决，而且至少发表了两篇相关成果的论文（Wikipedia，2015a）。在第一道难题被集体攻克后，Polymath Projects这种开放解题模式被延续下来，构建了一个专门支持在线协作式数学解题的平台，逾百名数学家及其他领域的科学家参与其中。

大规模在线协作在解决数学难题上的成功表明，众人同心协力要比一个人冥思苦想的力量更大。即使最顶尖的数学家也有自己的思维定式，也会有自己想不到的分析角度与方法，也可以从不同知识背景的人那里受到启发，学到大量能够弥补自身不足的东西。同时，网络工具创造了一个共享空间，提供了协作的平台，具有短期集体工作存储功能，能够让许多人参与进来，迅速改进各家观点，从而成倍地扩大创意交流（迈克尔·尼尔森，2012）。

2.开放竞赛

与开放解题中参与者之间是协作共创关系不同，开放竞赛模式中的参与者之间存在竞争关系。开放竞赛模式以竞赛形式组织运行，利用奖金激励网民参与，在数据科学领域有着比较广泛的应用。Kaggle是一个支持开放式预测建模和分析竞赛项目的典型平台，用户包括竞赛发起者和竞赛参与者两类，发起者提供数据和任务描述，参与者提交任务解决方案。对一项预测建模任务来说，其解决思路、方法策略往往很多，通过竞赛可获得多样化的解决方案，然后根据问题解决效率选出最佳方案，最佳方案将获得事先约定的奖金（Wikipedia，2015b）。

开放竞赛模式可以吸引大量相关人才参与，充分利用集体的力量，从而在短期内获得高效的解决方案。参与者提交的解决方案往往是公开的，其他参与者可以在已有方案基础上进一步改进，也许只是细微的贡献，但解决方案会越来越完善，这种集思广益的方式可以集有限个人智慧为无限集体智慧（迈克尔·尼尔森，2012）。另外，开放竞赛的题目多来自企业的实际需求，科研人员特别是数据科学家可以直接参与竞赛，也可以参考这些竞赛题目选取研究方向。

3.社会化科学观察

开放解题和开放竞赛模式吸引的参与者是同行和专家，而社会化科学观察模式则将大量志愿者和业余爱好者吸引到科学研究过程中来。该模式对参与者的门槛要求不高，参与者只需具备一定的认知能力即可。由康奈尔大学鸟类学实验室和奥杜邦学会于2002年创建的Project eBird是社会化科学观察的典型案例，现已汇聚了世界各地的鸟类密度和分布数据，成为鸟类学及相关研究的重要数据资源（Wikipedia，2015c）。该项目吸引了大量鸟类爱好者和观察者的加入，参与者可以按照特定的表单格式将自己观察到的信息在线提交给Project eBird网站，为之贡献数据，属于一种公众科学（Citizen Science）形式。这些数据对所有观察者开放，观察者在提交自己数据的同时，也可以分享到他人提交的数据，实现了数据的共同收集和共同利用。

仅依靠专业人员的力量收集全球各地的鸟类信息是件十分困难的事情，而要实时地、连续地收集信息更是不可能。社会化科学观察模式发动分布在世界各地的广大爱好者和志愿者参与，邀请他们记录和提交当地数据，并将志愿者的观察数据和专业人员的观察数据进行整合，从而汇聚成一个包含不同地形和气候条件下的鸟类信息数据库。可见，社会化科学观察模式可以有效地实现大规模、分散式、实时性数据观察和采集任务，从而为相关研究提供强有力的数据支持。

4.开放式信息识别

社会化科学观察模式主要借助大众力量进行分布式数据采集，以解决数据获取难的问题，而开放式信息识别模式主要借助大众力量进行科学数据的分类、识别、标注等处理任务。Galaxy Zoo是开放式信息识别模式的一个典型案例，由天文学研究人员Schawinski等人创建，目的是借助网民力量进行星系的形态分类。斯隆数字巡天（Sloan Digital Sky Survey）项目通过程控望远镜自动拍摄获取了超过90万张星系照片，为天文研究提供了很好的数据支持。然而，这些大量照片的处理成为科学家进一步开展研究的“拦路虎”。据估计，如果一个研究生以每天24小时的方式进行照片识别，需要花费3～5年的时间才能够完成所有图片的分类。为了缩短研究时间，Schawinski等人创建了Galaxy Zoo项目，邀请大量志愿者帮助进行图片分类。结果这一项目吸引了超过10万名志愿者参加，在数月内就完成了星系图片的分类。天文学家在这些分类结果的基础上进一步开展研究，获得了若干重要发现，现已发表相关论文50多篇（Wikipedia，2015d）。

随着技术的发展，对某些研究领域来说，科学家面临的不再是数据的稀缺，而是如何处理大量数据的难题。凭借一个人或少数人的力量处理大量数据越来越不现实，而吸引一定规模的人群同步处理则可以有效解决这一问题。开放式信息识别也是一种公众科学形式，旨在借助大众志愿者的力量来处理大量科学数据，以期提升数据处理效率、节省数据处理时间。这种模式需要将数据处理工作进行分解，简化成普通志愿者凭借一般技能，或者经过简单学习就可以胜任，但这种“简单”的数据处理任务却又无法让计算机自动完成，必须借助人的智能。

5.趣味性公众科学

社会化科学观察和开放式信息识别是两种典型的公众科学形式，此外还有一些公众科学项目往往以游戏的方式开展，具有很强的趣味性，吸引大众间接地参与科学研究，本文称之为“趣味性公众科学”。趣味性公众科学的一个典型案例是Foldit，是一个关于蛋白质折叠（Protein Folding）的在线视频拼图游戏，但它并不是单纯以娱乐消遣为目的的游戏，而是由华盛顿大学开发的一款旨在吸引大众参与、帮助生物学家进行科学研究的游戏。游戏者利用游戏中提供的工具对蛋白质的结构进行折叠，依据一定的规则计算得分，科学家将在得分高的折叠方案基础上进一步开展研究，尝试创新（Wikipedia，2015e）。开放式信息识别和社会化科学观察模式往往比较单调，对志愿者的意志力有一定要求，而趣味性公众科学项目充满了趣味性，参与者以游戏的方式向科学家提供一些有潜在价值的方案。

趣味性公众科学也充分利用了大众的智慧。Foldit项目结果表明，参与者提供的一些折叠方案优于由算法得来的方案。Foldit中游戏机制的应用对项目的成功功不可没，所设计的折叠游戏充满趣味性和挑战性，能够激发人们持续参与的兴趣。此外，参与者还可以组队集体解决问题，通过论坛和维基分享和交流经验。

6.研究众筹

上述模式中，参与者为科学研究贡献的是时间、数据、才能等，而研究众筹模式则希望大众参与者直接给予资金上的支持。研究众筹包括对研究项目开展的众筹和对研究成果出版的众筹。前者是指科研人员提出研究计划，希望通过大众支持来获取项目开展所需资金；后者是指通过大众支持获取足够资金，以满足出版科研成果的资金需要。

Experiment.com是最早的科研众筹平台，由华盛顿大学两名科研人员在2012年创建，旨在为研究项目的开展筹集资金。科研众筹的运行方式比较简单，然而由于科研活动的不可预见性，以及科研活动对投资者的回报极其有限，因而吸引到足够的大众投资并不容易。一般而言，给予投资者的回报是科研进展、科研成果、致谢等，而非实物或资金。随着科研资助申请竞争的加剧，以及社会公众对科研的兴趣不断增强，科研众筹也许会在将来成为一种重要而独特的科研资金来源（《中国科技论坛》编辑部，2015）。

7.群体化合作知识构建

群体化合作知识构建模式主要应用于科研写作。以维基（Wiki）为代表的协作著作技术为群体化合作知识构建提供了技术基础，基于此可邀请网络大众合作撰写科研作品。维基百科（Wikipedia）是群体化合作知识构建模式的典型代表，由Jimmy Wales和Larry Sanger在2001年创建。维基百科是由不计其数的网民协作完成的一个内容极为丰富的百科全书，它改变了原来由大规模专家团队耗时长久才能完成编撰的模式，成为一种时刻处于动态更新之中的、更加平民化的百科全书。维基百科影响广泛，参与者与接受者众多，可谓是众人构建知识、众人共享知识。

维基百科所采用的知识构建模式也可应用于更加专业性的科研作品写作中。Wikispace是支持群体化合作知识构建的一个典型平台，基于这类平台的合作写作能够充分发挥集体的智慧和力量。原则上任何人都可以在写作过程中贡献内容，可以对他人的内容进行修改，或对他人的内容进行评论。当发生争论的时候，往往采纳大多数人认可的意见。写作的历史过程在后台被详细记录，每个人的贡献清晰可见。总体上，这种科研写作模式提升了写作效率，实现了个体对专家能力的超越。

8.社会化编码

对部分科研人员来说，软件也是一类重要的科研成果。社会化编码（Social Coding）模式应用于软件工具开发，与群体化合作知识构建模式有很多相似之处。GitHub是一个为社会化编码提供支持的典型平台，成立于2008年。GitHub既是一个软件版本控制系统，也是一个开源代码库。作为版本控制系统，GitHub可用来管理软件的开发过程；作为开源代码库，可以从GitHub中获取已有代码用于自己的软件开发中（Wikipedia，2015f）。科研人员通过GitHub可以邀请有兴趣的网民共同开发软件，也可以将已有的开源代码用于自己的软件开发。与群体化合作知识构建一样，在社会化编码过程中参与者也会发生各种分歧，此时需要通过协商解决。当意见无法达成一致时，也可以在已有进程基础上形成一个新的软件。

实际上，开源软件开发已有很长的历史，Linux系统是开源软件开发的著名案例。开源软件的代码向所有人公开，公众可以对其进行修改和改编，为改进代码做出贡献。GitHub为开源软件的开发提供了有力的支撑平台，基于GitHub的社会化编码充分借助社会群体的力量，发挥了集体的智慧，虽然每个参与者的能力有限，但将所有参与者的力量汇集在一起时，就可能开发出功能复杂、质量可靠的软件。

9.基于开放数据的科学研究

在网络时代，科研人员可以将最终的科研成果公开发布，分享自己的研究思想、进程，也可以将自己的数据对外公开，像开源代码一样供任何科研人员使用。开放数据（Open Data）倡导科学数据的集中存储和公开获取，包括通过收集、观察和创造的各种实验数据、观测数据、统计数据、仿真数据等（黄永文等，2013）。数据是产生科研成果的基础，传统科研模式下，数据仅被特定科研人员使用，并不对外开放。随着开放理念在科学界不断受到推崇，越来越多的科研人员和机构开始选择将所获取的科学数据对外开放。科研人员可以将自己的数据存放在科研数据库（Research Data Repositories，RDR）中供他人研究使用，也可以基于科研数据库中他人分享的数据开展研究。re3data.org（the Registry of Research Data Repositories）是一个涵盖多个学科领域的科研数据库目录，已收录了超过1000个科研数据库，科研人员可以通过re3data.org寻找自己需要的科研数据库和开放数据。

科学数据的开放具有诸多益处。首先，可以避免数据的重复收集，减少人力物力财力的浪费。其次，不同来源的数据汇集在一起形成更加综合的数据，有利于开展更加深入和系统的研究。最为重要的是，数据所有者及其他科研人员共同使用数据，使数据的价值得以最大程度的挖掘和利用，甚至产生意想不到的成果。

10.基于开放创新的产学合作

开放创新（Open Innovation）是一种新的技术创新模式，要求企业改变原来单纯依靠内部研发部门进行创新的做法，提倡企业充分利用各种内外部资源进行开放式创新（Chesbrough，2003）。基于开放创新的产学合作可以由企业主导，也可以由科技人员主导。

当由企业主导时，企业将创新需求和任务在网络上公开发布，任何科研人员或机构都可以接受这一挑战，提交任务解决方案。在对所有解决方案进行评估之后，最佳方案或所有符合要求的方案将获得奖励。InnoCentive是支持开放创新模式的典型平台，由美国礼来公司于2001年创立。InnoCentive首先吸引企业发布创新需求，然后通过激励机制吸引大众解决创新难题。目前，InnoCentive已经汇集了全球超过20万名科技人才，他们为包括NASA、波音、宝洁、礼来等大型机构和跨国企业的创新需求提供解决方案。

当由科技人员主导时，科技人员将自己的发明发现进行公开发布，寻找可以将其进行实际应用的方案。支持这种开放创新模式的平台有Marblar，由英国牛津大学的Daniel Perez创建。Marblar的运营目标是使科技发现得以应用，为科学家发布他们尚未找到实际应用的科技成果提供空间，使科研转化的过程向世界开放（陈轶翔，2014）。科学家在该网站公开发布自己的科研成果，网站成员被邀请对科研成果的可能性应用进行讨论，参与者可以提供应用方案，也可以对已有的方案进行投票，受欢迎并具有可行性的建议将得到应用。Marblar采取面向公众和游戏化的方法为科技专利寻找市场，将科学家和有商业头脑的众人进行连接，一起集思广益，希望改变原有封闭的科技转化模式（董芷菲，2012）。

基于开放创新的产学合作模式可以实现产业界和学术界的有效对接。对产业界而言，可以充分借助外部知识资源进行创新，减小风险，提高效率，节省研发成本。对学术界而言，可以利用外部各种资源和力量实现科研成果的商业化，也可以合作解决科研难题，激发创新思维。

表　开放式科研模式的比较

二、各种开放式科研模式的比较分析

将科学研究活动向网络开放是各种开放式科研模式的共性，同时开放式科研具有多样性，各种模式在参与群体、众包方式、协作关系、所得回报、运作环境要求及适用科研环节等方面存在不同，如表1所示。

1.主导者和参与者

开放式科研的主导者一般是科研人员或企业，参与者包括科研人员、企业及社会大众。各种开放式科研模式的主导者和参与者有所不同。有些模式的参与者需要是科研人员或具有特定才能的专业人士。比如，开放解题一般由数学家主导发起，其参与者也是具有一定数学才能的专业人士。该模式对参与者有一定要求，普通大众因缺乏必要的专业能力无法参与其中。也正因为对专业能力要求较高，该模式的参与者规模不会太大。开放竞赛模式一般由企业主导，大量数据科学人才作为参与者。企业提出预测建模任务，参与者根据兴趣和能力参与竞赛。这种模式对参与者也有比较高的要求，参与者需要具备一定的数据建模和分析才能。

有些模式对参与者的专业水平要求不高，比如社会化科学观察、开放式信息识别和趣味性公众科学三种模式的主导者都是科学家，而参与者均为社会大众。这三种模式都属于公众科学，吸引了大量感兴趣的志愿者、爱好者参加。这些模式并不是对参与者没有任何要求，只是大部分人可以轻易满足这些要求，或者只要简单学习就可以胜任。因为对参与者的专业要求较低，故参与者在规模上较大，有些项目吸引了超过10万的志愿者参与其中。科研众筹模式的主导者和参与者也分别是科学家和普通大众，但因为需要参与者提供资金资助，目前还难以吸引大量参与者。

虽然原则上讲任何人都可以作为群体化合作知识构建、社会化编码和基于开放数据的科学研究这三种模式的主导者，但对于专业性较强的学术研究来说，科学家一般处于主导地位，参与者也是相关专业人士，需要具有相关领域的学术积累、编码才能或科研能力。在基于开放创新的产学合作模式中，企业可以作为主导者，提出创新需求，专业人士作为参与者提供解决方案；反之，科学家也可以作为主导者，提出成果转化需求，此时的参与者主要为企业。

2.众包方式

开放式科研基本都采用了众包（Crowd Sourcing）机制，因此很多时候开放式科研也称作科研众包。众包可以看作是一种新的生产组织形式，是一个公司或机构把过去由员工执行的工作任务，以自由自愿的形式，外包给非特定的大众网络的做法（Howe，2006）。众包是一种外包，但并不是通过购买来将部分业务或工作转包给其他特定组织或个体来完成，而是一种强调合作创新、充分利用大众集体智慧的组织形式，它是互联网发展的产物（魏拴成，2010）。众包涉及发包方、接包方、众包中介平台三个主要部分：发包方往往根据自己的需求，选择合适的中介平台，提出问题及要求；中介平台通过发布任务，采用举办竞赛、给予精神或物质奖励等形式吸引接包方完成任务；接包方是由网络聚集起的众多离散资源，这些资源可以是个人（如科学家、工程师等），也可以是团队（Chanal et al.，2008）。

各种开放式科研模式具有不同的众包方式。有些模式中的接包方之间是协同合作的关系。比如，开放解题模式的实质是将数学难题众包给众多具有数学才能的人才，数学家们通过合作将每个人的才能和智慧有效汇集起来，集体攻克难题。社会化科学观察、开放式信息识别、研究众筹、群体化合作知识构建和社会化编码的众包方式与开放解题模式比较相似，都需要参与者共同合作来完成众包任务。社会化科学观察是将数据采集的任务众包给分布在世界各地的爱好者，爱好者提交个人观察数据，然后汇集成共享数据库。开放式信息识别是将科学信息识别和处理问题众包给数量众多的志愿者，每个志愿者完成一小部分任务，是一个积少成多的过程。研究众筹中，科研人员将科研开展或出版需要的资金众包给社会大众，社会大众以自愿集资的方式资助科研。群体化合作知识构建可以看作是将科研写作任务众包给多个科研人员，科研人员之间分工合作完成写作任务。社会化编码是将软件开发任务众包给众多软件人才，参与者相互合作，每个个体的贡献聚集为最终成果。

有些模式中的接包方之间存在竞争关系。比如，开放竞赛模式中，企业将数据分析任务众包给专业人才，专业人才提交解决方案，最佳方案获得奖励。这种模式中的参与者之间相互竞争，参与者在相互交流和学习的基础上需要提出自己的解决方案，而不是集体提出一个方案。趣味性公众科学、基于开放数据的科学研究、基于开放创新的产学合作等的众包方式与开放竞赛模式比较相似，参与者之间既有合作又有竞争，但以竞争为主。趣味性公众科学中，科学家将科研任务以游戏的形式众包给数量众多的志愿者，志愿者之间以游戏的形式展开竞争，领先的方案将优先被科学家选用。基于开放数据的科学研究模式相当于是将科学数据的利用众包给科研人员，科研人员可以利用数据开展独立或合作研究，可以看作是针对科学数据价值挖掘展开的竞争。基于开放创新的产学合作是企业将创新任务众包给诸多科研人员，或者科研人员将发明发现的应用转化众包给他人，参与者之间存在竞争，符合要求的方案将获得奖励。

3.协作关系

由于众包方式不同，各种开放式科研模式中，主导者与参与者之间、不同参与者之间形成不同的协作关系。有些模式中主导者与参与者之间是平等合作的关系。比如，在开放解题模式中，数学家之间通过协作共同完成解题，参与者的地位基本平等，以集体化名发表论文。在群体化合作知识构建中，科研人员之间有分工有合作，共同完成写作任务。在社会化编码中，参与者在他人的基础上进行改进或做出崭新的贡献，参与者之间是平等合作的关系，共同完成软件开发任务。

以上三种模式主要依靠科学家或专业人士之间的协同合作，而社会化科学观察、开放式信息识别和趣味性公众科学主要依靠科学家与志愿者群体之间的协同合作。在这些模式中，参与者是主导者的助手，按照主导者的要求完成特定任务。比如在社会化科学观察中，爱好者帮助科学家进行数据的采集，实现了分布式、大范围、持续性的数据采集，是科学家的助手，但不直接生成科研成果。在开放式信息识别中，科学家将科研任务进行分解，简化成志愿者可以完成的任务；志愿者作为科学家的助手，帮助完成琐碎的信息识别任务，并不直接生成科研成果。趣味性公众科学模式中，志愿者也是科学家的助手，帮助科学家筛选好的方案或完成其他科研任务，间接地参与到研究过程中，为科学家进一步开展科研提供基础。

有些模式中的主导者与参与者形成一种产学合作关系。比如基于开放创新的产学合作中，主导者是方案需求者，参与者是方案提供者，方案提供者之间存在竞争关系，最佳方案被奖励或认可，主导者与参与者形成产学合作关系。开放竞赛模式中企业与数据科学家也是一种产学合作，企业首先提出任务，科学家根据任务相互交流学习，并为获取奖励展开竞争。

研究众筹中，参与者与科学家之间是资助者和被资助者的关系，资助者根据科研的意义和重要性选择是否进行资助，不参与科研过程。基于开放数据的科学研究中，参与者可以同时是数据的贡献者和使用者，也可以仅是使用者，参与者以独立或合作形式开展科研。

4.所得回报

主导者在开放式科研中所获得的回报比较显著。比如，在社会化科学观察、开放式信息识别、趣味性公众科学三种模式中，在大量志愿者的帮助下，科学家可以大大节省时间和成本，提升科研效率。在开放解题、群体化合作知识构建、社会化编码三种模式中，主导者借助专业人士之间的协同合作，以集体之力攻克个体难以完成的难题和复杂任务。对于研究众筹，科学家有可能获得支持研究开展的资金。在开放竞赛、基于开放创新的产学合作中，企业的任务需求得到满足，科学家的成果有可能得以转化。

参与者在各种开放式科研活动中所能获得的回报有所不同。大部分模式中，参与者基本没有什么回报。参与者参与其中，主要是基于兴趣（如社会化科学观察、社会化编码），基于与同行合作的满足感（如开放解题、群体化合作知识构建），基于攻克难题与解决问题的成就感（如开放解题、社会化编码），基于分享的快乐感（如社会化科学观察），基于为科学研究事业做出贡献的参与感（如开放式信息识别）等精神层面的激励。在一些模式中，参与者还将获得致谢（如趣味性公众科学），或优先了解到研究的进展情况（如研究众筹）等非物质性回报。总之，大部分情况下参与者之所以参与开放式科研，主要是因为他们认为这种参与是一种有价值、有意义的事情。

也有一些开放式科研模式提供了物质性奖励。在开放竞赛和基于开放创新的产学合作模式中，科研人员有可能获得奖金，但能赢取奖金的只是很小一部分，对大部分参与者来说重在参与。此外，在开放竞赛、基于开放创新的产学合作中，还有助于参与者构建产学合作关系。群体化合作知识构建中，科研人员还将作为成果的贡献者之一，获得所负责部分的署名权。基于开放数据的科学研究中，参与者可以免费利用数据开展研究。

5.运作环境

各种开放式科研模式的运作需要不同的支撑环境。有些模式对运行环境的要求并不高，通用的网络工具或平台就可胜任。比如，对于开放解题，一般的网络工具（如博客）就可以满足协作解题的需要。对于群体化合作知识构建，可以基于支持协作著作技术的平台或工具（如Wikispace）。对于社会化编码，有效支持社会化编程的平台必不可少（如GitHub）。

有些模式需要专门构建平台来支撑相关活动开展。比如，对于社会化科学观察，需要构建专门的数据提交平台。对于开放式信息识别，需要构建专门平台来支持志愿者完成大量信息的识别、分类等任务。对于趣味性公众科学，还需要特别开发相应的游戏平台，为志愿者辅助完成科研任务提供支持。

有些模式需要中介平台的支持才能有效开展。比如，对于开放竞赛，需要特定的中介平台来专门连接企业和数据科学家，供企业提交数据和需求，供数据科学家提交和运行解决方案。对于研究众筹，需要构建连接科研资金需求者和资助者的中介平台。基于开放创新的产学合作则需要连接基于方案需求者与方案提供者的中介平台来开展。此外，对于基于开放数据的科学研究，则需要有支持数据共享的科研数据库系统来做支撑。

6.适用的科研环节

各种开放式科研模式适用于不同的科研环节和任务，包括项目资助、科研选题、数据采集、数据处理、研究过程、成果撰写、成果转化等。比如，研究众筹模式可应用于科研项目资金的申请。对于开放竞赛，数据科学领域的科研人员可以按照企业需求开展科学研究。对于由企业主导的基于开放创新的产学合作，科学家可以根据企业的创新需求调整科研方向，使科研真正与社会需求结合起来。

对于社会化科学观察，可以帮助科学家进行分布式、大范围、持续性数据采集，代表领域有鸟类学、生态学。开放式信息识别模式主要应用于科研数据收集之后、数据分析之前，帮助科学家对数据进行识别、分类、标示等，代表领域是天文学。趣味性公众科学模式应用于科研初期，可帮助科学家在大量方案中筛选好的方案，代表领域是生物学。

开放解题模式主要用于数学领域的协作研究。在基于开放数据的科学研究中，科研人员可直接利用他人共享的数据开展研究。群体化合作知识构建模式适用于科研写作任务，而社会化编码模式则适用于软件开发任务。对于由科研人员主导的基于开放创新的产学合作，可以用于成果转化。

三、开放式科研模式对高校科研运作的改变

开放式科研能够构建出动态的、开放的创新网络，具有提升科研效率、缩短科研难题攻克周期等诸多优势。这些创新网络改变着大学科研人员的工作模式，改变着科研项目的运作形式，也改变着大学与社会的关系。开放式科研为网络时代的大学科研发展和推动带来了很好的启示。

1.以更加开放的理念和形式开展大学科研

开放式科研的核心在于开放，在于突破封闭的科研运作方式，从而实现个体或单个团队能力的超越，使创新更加有效。作为创新的重要来源，大学科研可积极采用各种开放式科研的运作模式，充分发挥其优势，提升科研创新的效率和质量。

开放式科研将科研创新任务面向尽可能广泛的群体开放。比如，开放解题、社会化编码等模式，将数学难题解答、复杂软件开发等任务，面向世界范围的数学家、软件技能人员开放，汇聚集体之力攻克难题、完成任务。同时，难题求解参与者所提供的所有信息、软件开发的整个过程也都面向公众开放，原则上任何人在任何阶段都可加入，继续在已有基础上贡献力量。在社会化科学观察、开放式信息识别、趣味性公众科学等模式中，则是将繁复的信息收集和处理任务面向所有人开放，寻求网络大众的帮助。在开放竞赛和基于开放创新的产学合作模式中，创新任务和科研成果转化任务也面向网络开放，可以产生丰富而多样的解决方案。总之，这种将科研活动整体或者部分环节面向更广泛群体开放的做法，可以将分布在网络中的分散力量有效地汇聚起来，从而形成超乎想象的能力，产生意想不到的突破。大学可积极利用这些模式，以更加开放的理念和形式开展大学科研，将科研活动面向广泛的专业人士、企业和社会大众开放，以提升科研效率，节省时间成本和资金成本。

2.与大学外部资源建立开放式的动态连接

传统上，大学科研活动具有很强的封闭性，局限于研究者、实验室或研究团队内部。随着产学研合作理念的不断深化，对跨学科、跨组织的强调，以及知识生产模式的不断转变，大学与外部资源的联系越来越多，也越来越紧密。与此同时，科研人员与外部资源建立连接、维护关系的成本也越来越高。在开放式科研模式中，主导者和参与者之间的连接并不是固定的、一成不变的，而是根据具体任务构建的开放式的动态连接。

以开放解题模式为例，数学家之间进行大规模协作，这种协作关系的建立是基于网络动态生成的，而不是建立在传统人际关系基础上。个别数学家之间可能曾经有过合作，但大部分彼此并未谋面，而是基于解题的兴趣连接在一起。而且不同数学难题的参与者会有很大差异，数学家完全可以自主决定是否参与难题求解，参与哪个难题的求解，参与的程度，以及何时退出。在开放竞赛和基于开放创新的产学合作模式中，企业和科研人员被动态地连接在一起，可以为企业的创新需求提供多种备选方案，也可以为科研成果的转换带来多种可能。在其他开放式科研模式中，参与者也时刻处于动态变化之中，任何人可能随时加入，也可能随时退出，但在整体上维持一个有机的合作网络。这种开放式的动态合作关系可以使科研人员接触到更多的外部资源，而又不会增加太多关系维护成本。

网络具有将不同类型、不同位置、不同组织的资源和能力进行有效连接的功能，这为各种开放式科研模式的不断涌现提供了基础。开放式科研充分利用网络构建了一种高效的科研运作和推动机制。大学科研在营造固定的合作关系基础上，也可以充分利用开放式科研模式与外部各类资源构建动态的连接关系，以扩大合作的范围，筛选出有价值的合作关系，增加成功的几率。

3.向科研人员提供相关的支持和培训

创新在网络时代的重要性愈来愈大，创新速率不断加快，大学科研竞争日益激烈。为了保持科研竞争力，很多高校开始大力推动科研信息化建设，迎接大数据时代的挑战。在此背景下，向教师和研究生提供开放式科研方面的支持和培训具有重要意义，有助于提升他们的科研创新能力。

第一，应该让大学科研人员对开放式科研的理念和形式进行更多了解，为他们开展科学研究提供一种新的思路。第二，应该就如何有效地开展开放式科研向科研人员进行必要的指导。吸引广泛群体参与对开放式科研至关重要，科研人员需要采用一定的技巧来吸引网络大众参与，以保证相应任务顺利完成。比如，在趣味性公众科学中，应该对要公众完成的任务进行精心设计，以提高公众兴趣和参与度。在社会化编码中，为了扩大协作规模，应该采用模块化工作方式，将整体任务进行合理拆分；降低参与门槛，鼓励只做出小贡献和对他人成果再利用等项目组织技巧（迈克尔·尼尔森，2012）。第三，应该让科研人员了解各类开放式科研模式的运作环境。不同开放式科研模式对运作环境的要求不同，需要让科研人员了解开放式科研所需的常见网络工具，有一定影响力的中介平台，甚至帮助科研人员构建专门的支撑平台。第四，要让科研人员了解开放式科研的适用条件，以及可能存在的问题。毕竟开放式科研并不能用于所有科研任务，并不适用于所有学科领域，而且有些模式需要基于特定条件才会有效。

4.对科研人员在开放式科研中的贡献给予认可

在开放式科研模式中，科研人员个体的贡献会被掩盖，不能充分彰显。比如，在开放解题中，科研人员的参与更多基于精神方面的激励，所取得的成果以集体化名的形式进行发表，个体的贡献难以评估。在一些开放式科研模式中，科研人员个体可能被作为贡献者之一进行了标注，但也只是众多贡献者之一，不被传统的学术评价制度认可。在一些模式中，科研人员无私贡献了自己的科研数据，也许可以获得一定的学术影响，获得使用者的致谢，但所构建的数据库难被传统学术评价制度认可。在社会化科学观察、开放式信息识别、趣味性公众科学等模式中，科学家为构建专门的支撑平台会在背后付出很多不为人知的努力。因此，为了促使科研人员积极参与开放式科研，大学可采用一定的激励措施，对科研人员的参与和贡献进行肯定和鼓励。

参考文献：

［1］［澳］迈克尔·尼尔森（2012）.重塑发现:网络化科学的新时代［M］.祁澍文，石雨晴.北京:电子工业出版社:2-65.

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An Analysis of Open Research Models and Changes in the Conducting of University Research

Fan Wenqiang，Wang Zhibo，Han Yingying

Abstract:Scientific research is changing deeply in the following aspects: research methodologies，conducting models，and ways of communication in the Internet era，and openness is one of significant trends of this change. Open research is an innovation of the research model in the Internet era，with the essence of extensively connecting online communities as much as possible，and converging the talents scattered around the Internet into powerful collective wisdom. The models of open research are various，mainly including open problem solving，open competition，social scientific investigation，open information identification，citizen science based on games，research crowdfunding，cooperative knowledge construction，social coding，scientific research based on open data，and industry-university cooperation based on open innovation. These open research models are different in several aspects such as participating groups，methods of crowdsourcing，rewards，operating environments，and applicable processes during the research circle. Open research intends to build an open and dynamic innovation network，helping improve research efficiency and save research cost. Universities should conduct research with more open ideas as well as open modes，and could establish open and dynamic connections with all kinds of resources，with the help of the Internet. Universities should also support and give recognition to researchers who conduct or participate in open research practices.

Keywords:Open Research；Open Innovation；Research Crowdsourcing；Citizen Science；Open Science

收稿日期2016-03-02责任编辑田党瑞

作者简介：樊文强，博士，副研究员；王志博、韩颖颖，硕士研究生，北京航空航天大学高等教育研究所（北京100191）。

*基金项目：高校基本科研业务费资助项目“开放式科研的典型模式及其对大学的影响”（YWF-14-RWXY-007）。

中图分类号：G434

文献标识码：A

文章编号：1009-5195（2016）03-0059-10 doi10.3969/j.issn.1009-5195.2016.03.007