英国UKRI科研数据政策

发布单位：英国科研与创新署 (UKRI)
发布时间：2026 年 10 月 14 日

一、政策宗旨 (Purpose of this policy)

（一）政策声明 (Policy statement)

本政策明确了英国科研与创新署 (UKRI) 对由其资助的科研项目所产生的科研数据及其他相关数字对象在管理与共享方面的规范要求。

良好且规范的数据管理与共享，能够切实保障公共财政资助所产生的科研数据及成果的质量与学术诚信，以及其在拓展人类知识边界、改善民众生活质量以及驱动经济增长方面的核心价值的发挥。

在遵循 FAIR 原则（Findable, Accessible, Interoperable and Reusable，即可发现、可获取、可互操作、可复用）的前提下，开展负责任的科研数据共享开放，能够有效支撑：

• • 结果验证、成果复现与科研透明度；
• • 高协同、高效率与可持续性的科研生态建设；
• • 催生全新科学研究与创新突破。

本政策提供了适用于广泛科研场景的高层级最佳实践框架。任何团队均可依托所在机构及学术社区的基础设施与资源，结合特定学科领域的标准与最佳实践，因地制宜地推进政策落地。

（二）适用对象 (Who this policy is for)

本政策适用于所有依托 UKRI 资助开展科研活动的个人与机构，具体适用边界及权责划分详见“政策覆盖范围”与“职责分工”章节。

UKRI 资助项目的申请人须严格遵照本政策要求，制定明确的科研数据管理方案并落实。

（三）政策目标 (Policy objectives)

本政策旨在营造并推动形成如下科研文化与学术环境：

• • 推动 UKRI 资助的科研数据遵循“尽可能开放，必要时保护”（as open as possible, and as closed as necessary）及 FAIR 原则，最大化实现数据的社会效益与应用价值；
• • 将数据管理与共享明确界定为科研过程的重要组成部分，提供完善的政策保障、配套活动与资源支持；
• • 确保数据在公平、合规、合法、安全及透明的基础上共享；
• • 赋能所有科研参与者采纳、开发并践行良好的数据规范，使其工作成果得到充分认可；
• • 识别并最大程度消除阻碍数据检索、获取与重复利用的不合理壁垒。

二、政策覆盖范围 (What this policy covers)

（一）适用科研活动 (In-scope research activities)

本政策适用于以下渠道资助的科研活动：

• • UKRI 下属各研究理事会 (Research Councils)；
• • UKRI 全署资助项目；
• • 英国创新署 (Innovate UK) 与英格兰研究局 (Research England) 的特定资助项目。

本政策适用于 2027 年 4 月 1 日及之后发布的资助项目。对于在此日期之前发布的资助机会以及由此产生的资助项目，参见项目资助管理指南中的相关规定。

详细信息请参见“附录 1：适用范围补充说明”。

（二）适用科研对象 (In-scope research objects)

1. 科研数据 (Research data)

本政策所称科研数据（以下简称“数据”）为：通过各类研究方法采集、创建、生成、观测或从已有资源（existing sources）中提取得到的记录信息，以支撑、验证或阐释科研结论。

UKRI 认识到，研究数据的界定及所用术语，会因学科领域与研究场景不同而存在差异。包括但不限于如下典型示例：

• • 创意实践过程中产生的数据与分析材料；
• • 数字化记录与实物的数字化文件；
• • 图像、音频与视频文件；
• • 访谈文本与调研数据；
• • 手稿译本；
• • 实验或野外考察的测绘与观察数据；
• • 模型与数值模拟的输入、输出数据；
• • 软件生成的输出结果；
• • 统计数据；
• • 合成数据 (synthetic data)。

本政策不适用于实物样品、标本及实物的管理与共享。但应结合研究情况及适用政策，对实物样品、标本与物品的文档记录与留存予以充分考量。

2. 相关科研数字对象 (Research-relevant digital objects)

本政策同样适用于以下科研数字对象：

• • 科研过程中产生的、用于理解和验证科研数据或结论所必需的算法 (algorithms)、代码 (code)、模型 (models) 及软件 (software)；
• • 数据及研究相关其他数字对象的元数据 (metadata)；
• • 数据及研究相关其他数字对象的配套文档（例如工作流、访谈与调研问卷、自述文件（README）以及其他描述性或背景说明文档）。

之所以将算法、代码、模型与软件与数据进行区分定义，是因为在某些科研场景中，它们可能被视为与数据不同的对象，且在具体管理规范上也可能与本政策中针对数据的特定要求有所差异。

科研活动中产生的人工智能生成物 (artificial intelligence artefacts) 亦属于本政策所涵盖的数据与相关科研数字对象的范畴。

（三）名词解释与表述说明 (Definitions)

前述对象及本政策涉及的其他专业术语，详见“附录 2：名词解释”。

在本文中：

• • “须 / 必须 (must)”：代表强制性要求。非正常履行本政策规定且未能提供经 UKRI 认可的合理解释者，将被视为违反本政策。
• • “应 / 鼓励 (should / encourage)”：代表最佳实践的原则与行动建议。相应部分属于政策倡导范畴，不构成强制性要求。

（四）补充文件 (Supplementary documents)

在开展科研活动时，如涉及下述领域，本政策须结合以下文件执行：

• • 附录 3：经济与社会科学数据存缴要求；
• • 附录 4：环境科学数据存缴要求；
• • 关于将涉人数据作为科研成果进行共享的指南；
• • 其他相关政策与资源可查阅 UKRI 优秀科研资源中心 (Good Research Resource Hub)。

为支撑本政策正在建设的配套资源（含艺术人文领域与科研软件等相关资源），可查阅 UKRI 交流协作中心“UKRI 科研数据政策进展动态”（Developing UKRI's research data policy）。

三、职责分工 (Roles and responsibilities)

遵循本政策是获得 UKRI 科研资助的条款与条件之一。

开展属于本政策适用范围研究活动的个人及项目团队，必须按照本政策及所在机构的相关政策与流程，做好数据的管理与共享工作。

获得 UKRI 资助、开展本政策覆盖范围内研究活动的科研机构，须确保其科研人员与研究生遵守本政策，并提供充足支持与资源保障其落实。

本政策是对《科研数据开放公约》(concordat on open research data) 及《科研诚信维护公约》(concordat to support research integrity) 所确立的共享原则、角色与职责的补充。

四、核心原则 (Key principles)

UKRI 科研数据管理的具体要求将在后续章节中详述。各项要求均遵循下述、广泛适用于数据及其他相关科研数字对象的普遍原则：

1. 数据管理是科学研究不可或缺的组成部分 (Data management is an essential part of doing research)

数据管理须贯穿科研全生命周期，包括研究立项规划阶段。配套项目与机构层面的数据管理计划、流程、政策及治理机制都需要为其提供支撑。

详见“研究规划”章节下的相关要求。

2. 数据共享对保障公共资助研究的质量、诚信与价值至关重要 (Sharing data is vital to the quality, integrity and value of publicly funded research)

支撑科研结论或对科研创新共同体具有潜在长期复用价值的数据，应在尽可能少的限制条件下及时共享。UKRI 也同时认可，项目团队通常应享有有限且明确的数据优先使用期，以保障其科研成果的转化与应用收益。

详见“共享内容”与“共享时机”章节下的要求。

3. 负责任的数据共享应遵循“尽可能开放，必要时保护”的原则 (Responsible data sharing is as open as possible, and as closed as necessary)

数据的共享与复用必须依法合规、责任明确，符合适用的法律、法规、安全保密、伦理道德、合同履约或商业考量。UKRI 认可，这意味着部分数据需要施加更严格的限制。数据需要做到“尽可能开放，必要时保护”，任何共享延迟或共享限制，均须提供充分且合理的依据。

详见“责任管理与共享数据”章节下的要求。

4. 出色的科学研究离不开 FAIR 数据的支撑 (Good research is supported by FAIR data)

数据共享须遵循所属学科领域的最佳实践、格式与标准，确保数据满足可发现、可获取、可互操作、可复用 (FAIR) 的原则。

具体包括：共享数据时应附带完备的元数据与配套文档、分配唯一持久标识符、明确数据复用规则，并将数据提交至合适的存储库 (repository)。

详见“共享内容”与“共享平台”章节下的要求。

5. 数据须妥善保存与长期维护 (Data needs to be appropriately retained and preserved)

完善的数据管理包括确保数据在合理期限内得到妥善保存与维护，并在此过程中综合考量数据价值、法律要求、学科领域标准、环境可持续性以及重新生成数据的相对成本等因素。

详见“数据留存与长期存储”章节下的要求。

6. 所有贡献者的工作均应得到客观承认与充分尊重 (All contributors deserve acknowledgement and recognition)

确保所有参与数据生成、治理 (curating)、分析与共享的人员获得应有的承认与学术认可，这点至关重要。

详见“致谢与贡献认定”章节下的要求。

7. 允许使用公共资金支持开展数据治理提升 (Public funds can be used to support good data management)

使用公共财政资金支持受资助科研数据实现规范化治理与共享，造福公共利益，具有完全的正当性与合理性。

详见“研究规划”章节下的要求。

五、研究规划 (Planning research)

研究规划阶段以及整个研究全生命周期内，均须充分考量研究数据管理、管护 (stewardship)、整理与共享工作，并遵循以下要求：

• • 本政策及相关补充文件；
• • 法律、伦理、安全及知识产权方面的相关要求与标准，包括落实数据共享所需的各类知情同意、许可协议或合同约定（参见“责任管理与共享数据”章节）；
• • 推动数据实现 FAIR 原则的学科最佳实践、数据格式与标准。

（一）数据管理计划 (Data management plans, DMP)

UKRI 实施数据管理计划制度，旨在强化过程监督、推动最佳实践落地，并为科学的资助决策提供依据。

1. 资助申请阶段 (Funding applications)

申请 UKRI 资助的项目，申请人通常须按照本政策要求，提交科研数据管理和共享的概要方案，说明如何落实本政策以管理和共享研究数据。

部分数据密集型的资助项目，可能要求提交完整的数据管理计划并接受评审。

2. 获资助的科研项目 (Funded research)

项目获批后，依托单位须在项目启动后 6 个月内，基于申请阶段提交的概要方案，形成完整的项目数据管理计划；培训类资助项目，则须在学生课题启动六个月内完成。该计划须符合本政策要求，并在项目执行过程中动态更新与维护。

UKRI 保留随时调阅数据管理计划副本的权利，以用于政策执行情况的监督与评估。

作为本政策推进落实的一部分，UKRI 将更新资助申请问题清单与配套指南。更多详情参阅“UKRI 科研数据政策进展动态”。

（二）经费预算支持 (Support for costs)

资助申请书应合理测算并列入用于科研数据管理与共享的预期费用，经费应与拟开展的活动匹配。

为做好经费规划，科研人员应尽早与相关的学科、机构或第三方数据存储库、服务机构或数据提供方沟通对接。

UKRI 将出台新版指南，说明如何在资助申请中核算数据管理与共享成本。更多详情参阅“UKRI 科研数据政策进展动态”。

（三）数据复用 (Data reuse)

科研人员在着手采集原始数据之前应充分评估并优先考虑是否存在可利用的现有数据源。

六、共享内容 (What to share)

以下研究数据须及时、负责任地共享，尽可能减少获取与复用限制：

• • 理解和验证已发表研究结论或其他研究成果所必需的数据；
• • 科研创新领域具备长期潜在复用价值的数据。

应依据学科领域的最佳实践与标准，确定支撑已发表结论所需的数据及其版本，或是具备长期价值的数据。

UKRI 针对环境科学数据、经济与社会科学数据设有专门存缴要求，便于识别和共享具备长期价值的数据（参见“共享平台”）。

数据必须满足以下要求：

• • 在合理期限内完成共享（参见“共享时机”）；
• • 借助适当的数据存储库进行共享（参见“共享平台”）；
• • 按照领域最佳实践、格式与标准妥善管理、文档化与整理数据，保障数据符合 FAIR 原则。

数据必须做到“尽可能开放，必要时保护”。UKRI 认可，由于法律、法规、安全、伦理、合同或商业原因，部分数据需要设置更严格的访问限制，或仅能在核心研究团队内部使用。管控此类限制的相关要求，详见“责任管理与共享数据”章节。

（一）元数据与配套文档 (Metadata and supporting documentation)

数据在治理与共享时，必须附带完备的描述性元数据与配套文档，方便用户理解、验证和复用数据。文档内容可包含数据格式、来源、采集或生成方法以及后续处理流程等信息。

（二）数据格式 (Data formats)

数据与元数据应采用便于复用的格式共享。在可行且合适的情况下，应优先使用广泛认可的非专有格式 (non-proprietary formats)。

应采用机器可读 (machine-readable)、机器可执行 (machine-actionable) 的格式，以便计算机系统能够自动读取和处理数据及元数据。

（三）唯一持久标识符 (Persistent identifiers, PID)

数据必须被赋予唯一且持久的标识符（例如：数字对象标识符 DOI）。

独立于数据发表的元数据记录与配套文档，应被赋予其各自的标识符，并引用关联数据集的持久标识符。

（四）数据获取声明 (Data access statement)

根据 UKRI 开放获取政策，科研出版物必须包含数据获取声明。声明须提供充分信息，方便用户了解目标数据的获取方式，包括链接到包含相关信息的元数据记录。

数据获取声明必须引用该数据或元数据记录对应的持久标识符。如果出版刊物或平台允许，可将该标识符列入参考文献列表。

（五）授权许可 (Licences)

数据与元数据在共享时，必须附带清晰、可查阅的使用许可，明确数据复用的各项条件。

在可能的情况下，应采用支持机器识别、允许免费复用的许可协议，例如：

• • CC0 完全共享协议 (Creative Commons Zero Public Domain Dedication, CC0)；
• • CC-BY 署名许可协议 (CC-BY Attribution Licence)。

带有更多限制条件的许可协议（如相同方式共享、禁止演绎和非商业性使用等），仅可在数据性质具备充分依据时使用，以最大限度降低公共资助数据合法复用的障碍。

受限数据可改用最终用户许可协议 (End User Licence Agreement) 或数据共享协议来替代（参见“责任管理与共享数据”）。

（六）相关科研数字对象 (Research-relevant digital objects)

在适用资助范围内产生的、且用于理解、验证已发表研究数据或结论所需的算法、代码、模型与软件同样需要满足以下要求：

• • 遵循“尽可能开放，必要时保护”的原则，及时、负责任地共享，并尽可能减少限制；
• • 按照保障 FAIR 原则的最佳实践、格式与标准进行共享；根据数字对象的实际情况，提供完备元数据、配套文档、持久标识符以及清晰的使用许可。

所有用于理解、验证已发表数据与结论的科研相关数字对象，均须进行文档化说明，包括第三方软件以及项目产出但无法公开共享的数字对象。

七、共享时机 (When to share)

数据及其配套元数据、支撑文档必须在合理期限内予以共享。UKRI 鼓励尽早共享数据。

（一）独占使用期 (Exclusive use)

数据共享不应不合理地阻碍项目团队实现其科研成果的收益，例如论文发表、专利申请。依据数据性质与价值，设置有限且明确的数据独占使用期是合理的。

任何预期的独占使用期都必须在资助申请书和数据管理计划中予以阐述和论证。

任何独占使用期都应权衡数据共享带来的社会公共利益，综合考量以下因素：

• • 数据的广泛价值；
• • 研究方法；
• • 学科领域的最佳实践与标准；
• • 适用法规，如英国的《信息自由法》(Freedom of Information) 和《环境信息法规》(Environmental Information Regulations)。

（二）最长保护期 (Maximum embargoes on sharing)

为确保公共财政资助的科研数据能够开放共享，数据及其配套元数据、支撑文档须按以下时限完成共享：

• • 不晚于论文发表：适用于理解和验证已发表结论或其他类型科研成果所必需的数据；
• • 不晚于 UKRI 资助结束后两年：适用于具备潜在长期复用价值且尚未随论文发表的数据。

保护布指南，协助科研人员就独占使用期做出决策，包含何种情况下超出上述最长保护期限具有合理性。

科研人员应留出充足的时间准备待发表的数据，并确保其选择的数据存储库有足够时间进行治理、分配持久标识符并上线发布。

（三）支持可发现与透明度 (Supporting discoverability and transparency)

为保障处于保护期数据的整理维护、透明度与可检索性，需满足以下要求：

• • 数据集元数据应符合 FAIR 原则，须不晚于论文发表时间，通过合适的仓储库或注册库对外共享；
• • 元数据记录以及相关出版物中的数据获取声明，必须说明设置保护的原因、时长以及申请获取数据的方法；
• • 数据应提前整理、做好共享准备，尽早将数据存入仓储库并为其设置保护状态。

UKRI 承认，在部分特殊情况下，有必要延迟或限制元数据及数据集信息的共享。

八、共享平台 (Where to share)

科研数据及关联元数据必须通过合适的数据存储（库）平台进行共享，该数据存储（库）平台应能够支持数据治理、检索与获取，并能为数据提供合适的长期保存方案，包括必要时提供受控访问 (managed access) 或可信科研环境 (trusted research environments)（另请参阅“责任管理与共享数据”章节）。

在有条件的情况下，数据应优先存入学科领域专用数据存储库。如果没有合适的学科领域专用数据存储库，应使用依托单位的机构存储库 (institutional repository)。如果两者皆不可用，则应使用通用型数据存储库 (generalist repository)。

此外，所在机构关于数据存缴地点的政策，以及领域最佳实践与标准，同样应予遵循。

科研数据和元数据存缴地点的具体要求，适用于经济与社会科学数据、环境科学数据和其他资助项目：

• • 经济与社会科学数据：ESRC 或 UKRI 其他资助项目产出的经济与社科数据，详见“附录 3：经济与社会科学数据存缴要求”；
• • 环境科学数据：NERC 或 UKRI 其他资助项目产出的环境科学数据，详见“附录 4：环境科学数据存缴要求”；
• • 其他资助项目：如具体资助指南中有相应明确规定。

九、数据留存与长期存储 (Preserving and retaining data)

项目团队与科研机构必须充分考量数据及其关联元数据的留存年限，以及长期存储方案，以确保其在所需时间内保持可访问、可获取、可理解和可用。决策需要综合考量以下因素：

• • 法规要求；
• • 学科领域最佳实践与标准；
• • 数据的价值与科研效用：例如，具有长期价值且无法复现或难以复现的数据（如观测数据和时间序列数据），可考虑无限期保留和存储；
• • 数据已支撑发表研究结论：此类数据通常应在发表后至少留存 10 年；
• • 留存数据与重新生成数据的成本对比；
• • 潜在的历史价值；
• • 机构或存储库平台的制度政策；
• • 环境可持续性。

数据留存的决策必须有全部利益相关方的参与，共同开展合理、适度的评估，权衡留存数据与处置数据各自的收益与风险。留存的数据需要持续整理维护与长期保存，并设置有书面记录的复核节点。

经过规范且留有书面记录的决策流程，对数据进行有正当理由的销毁是允许的。

已删除数据集的元数据记录应当保留，注明数据已删除并明确删除原因。

十、致谢与贡献认定 (Providing acknowledgement and recognition)

为落实贡献认定、成果可见与引用溯源，参与数据及科研相关数字对象生成、处理、分析、整理的人员贡献，须在数据集元数据、科研出版物及其他研究成果中得到适当的致谢和记录。

出版物中应对各项贡献给出清晰且永久的引用标注，例如采用公认的分类体系，如贡献者角色分类法 (Contributor Roles Taxonomy, CRediT)。

数据集元数据记录中，应尽可能收录贡献者个人、所属科研机构、资助方的持久标识符（在有条件的情况下），例如：

• • 开放学者与贡献者身份识别码 (Open Researcher and Contributor ID, ORCID)；
• • 科研机构登记标识符 (Research Organization Registry ID, ROR ID)。

数据引用与复用 (Citing and reusing data)

数据使用者必须利用数据提供者给出的引用信息和持久标识符，规范引用数据来源。

数据使用者必须遵守法律、伦理或法规框架，并遵从所使用数据对应的各项政策与许可限制。

十一、责任管理与共享数据 (Responsibly managing and sharing data)

本节详述对数据及科研相关数字对象开展负责任管理与共享的要求，包含数据共享限制的管理。另请参阅：

• • UKRI 科研产出中涉人相关数据的共享指南；
• • UKRI 优秀科研资源中心 (Good Research Resource Hub)。

（一）科研伦理 (Ethics)

科研数据的管理与共享必须遵循适用的伦理标准、流程与规范。

基于伦理理由实施更严格的共享限制，不只适用于人类相关数据，也适用于其他类型数据，例如可定位受保护物种分布位置的数据，或具备军民两用潜在风险的研究成果。

相关研究需遵守以下指南：

• • 土著数据治理的 CARE 原则 (CARE Principles for Indigenous Data Governance)；
• • 《获取遗传资源并分享其利用所产生惠益的名古屋议定书》(Nagoya Protocol on access and benefit sharing to genetic resources)。

（二）社会参与与公众互动 (Engagement)

UKRI 鼓励在收集和共享数据阶段，直接与相关人员、群体和机构建立联系和互动，营造包容、有代表性且透明的数据共享环境。可采用参与式研究方法，以及在共享涉人数据时开展适度的公众与参与者互动。

（三）法律与法规 (Legislation and regulation)

受 UKRI 资助的机构必须充分掌握科研数据管理与开放共享的相关法律法规，并支持其科研人员严格遵守。

（四）合作与伙伴关系 (Partnerships and collaborations)

UKRI 鼓励受资助机构与研究者建立高效、平等的合作关系，科研数据共享环节同样适用。

如适用，科研数据的获取、所有权与共享安排，必须在科研合作协议与数据共享协议中明确规定。数据共享前，应取得全部合作方的必要许可。

（五）可信研究与创新 (Trusted research and innovation)

受 UKRI 资助的机构，在共享开放科研数据前，须对全部合作项目开展充分的可信科研与创新尽职审查。相关要求详见 UKRI可信科研与创新原则及期望 以及资助条款。

（六）知识产权与成果转化 (Intellectual property and commercialisation)

UKRI 资助项目产生的知识产权，须依据 UKRI知识产权战略声明 妥善管理。知识产权管理完全可以，也应当与 FAIR 数据实践同步实施。

合作各方在开展合作时，应评估是否存在因商业原因需要限制共享的数据。例如来自商业合作方的数据，或是为保护知识产权、推进科研成果转化而需要管控的数据。

出于知识产权管理与成果开发而延迟或限制数据共享是允许的，但必须尽量压缩限制范围与时长，并提供充分理由，详见“共享时机”和“共享限制管理”章节。

（七）共享限制 (Managing restrictions on sharing)

数据开放应做到“尽可能开放，必要时保护”原则。若有充分依据，可基于法律、监管、安全、伦理、合同及商业理由对数据共享施加限制。

如预判数据需要采用更安全的共享方式，或无法对外共享，必须明确理由，并在资助申请书与数据管理计划中论证和阐述。

政策认可数据存在不同敏感等级，必须审慎选择更安全的共享方案（例如数据匿名化；若匿名化不适用，则可通过可信科研环境或提供受控访问的数据存储库进行开放获取）。

确定科研数据开放方案时，只要与研究相关，应当参考“五安全框架”(Five Safes Framework)（即：安全数据、安全项目、安全人员、安全环境、安全产出）。

1. 知情同意与数据共享权限 (Seeking consent and data sharing rights)

当科研数据将从二级或第三方来源收集或衍生（例如：从人类研究参与者处收集的数据，或需要从其他机构获取许可的数据），应尽早讨论预期的共享安排，以争取获得能够按照本政策进行共享的知情同意或数据共享权利，因为 UKRI 深知相关权限并非一定能够获批。

2. 支持可发现性、透明访问与安全获取 (Supporting findability, transparency and secure access)

为支持受限数据的可发现性、透明访问和可获取性，需满足：

• • 数据集元数据应符合 FAIR 原则，须不晚于论文发表时间，通过合适的仓储库或注册库对外共享；
• • 元数据记录以及出版物中的数据获取声明，必须提供数据受限原因，以及申请访问数据的途径。

UKRI 承认，某些情况下有必要延迟或限制元数据及数据集信息的共享。

在数据需要采用更高安全等级的共享方式（例如通过可信科研环境或受控访问仓储库）时：

• • 必须建立恰当、适度、透明的数据获取流程、政策制度与治理结构；
• • 首次论文发表时，必须对外公布用户向数据提供方申请数据（需经审批）的渠道信息；
• • 数据共享必须在签署规范的最终用户许可协议或数据共享协议后方可进行。

（八）环境保护 (Environmental sustainability)

数据生产与存储会产生环境碳足迹。良好的数据管理能够促进已有数据的发现与复用，最大程度减少不必要的存储，助力可持续发展。

项目团队与科研机构在规划数据管理方案时，应当考量环境可持续性，例如：

• • 选择低碳存储方案（如磁带存储）；
• • 数据备份方案应避免过度多副本冗余；
• • 设置合理均衡的数据留存期限，建立规范的数据销毁评估与流程，包括无限期存储的复审节点；
• • 仅留存经过整理的最终版数据，或保障后续复用、结果复现所需的最小数据集。

（九）成本回收与收益获取 (Cost recovery and revenue generation)

未经 UKRI 另行批准，项目不得将科研数据共享本身作为牟利、创收的手段。

若无 UKRI 另行规定，在合理、适度前提下，可回收数据共享产生的成本；例如数据整理与传输成本较高的场景。

UKRI 保留对部分资助项目单独制定成本回收与收益管理要求的权利。

十二、违规处理 (Failure to comply)

UKRI 将对本政策的实施情况进行监督，评估各科研机构的合规水平，以及政策的有效性与影响。

若有明确证据表明科研机构拒绝执行政策，UKRI 将采取相应措施。例如出现反复、大范围不合规行为，或机构未能为研究人员提供充分支持。

所有处置措施均遵循适度原则，目的是帮助科研机构整改问题。

针对不合规行为的惩戒措施已在 UKRI 资助条款与条件中明确规定。

十三、政策管理 (Management of this policy)

本政策于 2026 年 10 月 2 日获批发布，由 UKRI 开放研究战略主管 (Head of Open Research Strategy) 归口管理。

有关本政策的疑问可发送邮件至：openresearch@ukri.org

下述内容主要借助大模型完成。

附录 1：适用范围补充说明 (Annex 1: supplementary information on scope)

本附录为 UKRI 科研数据政策（以下简称“本政策”）“政策覆盖范围”章节的补充信息。

1. 研究理事会与 UKRI 跨领域专项计划 (Research council and cross-UKRI programmes)

本政策适用于由 UKRI 全署专项计划及其旗下各研究理事会资助的科研活动，包括：

• • 艺术与人文研究理事会 (AHRC)
• • 生物技术与生物科学研究理事会 (BBSRC)
• • 工程与物理科学研究理事会 (EPSRC)
• • 经济与社会研究理事会 (ESRC)
• • 医学研究理事会 (MRC)
• • 自然环境研究理事会 (NERC)
• • 科技设施委员会 (STFC)

包括由 UKRI 资助的研究生奖学金 (studentships) 和研究员资助项目 (fellowships)。

本政策适用于 UKRI 资助的研究中心、联合体和科研基础设施。对于特定专项投资，UKRI 将就是否存在任何例外情况或适用差异提供具体指导。

2. UKRI 研究中心、设施与研究所 (UKRI research centres, facilities and institutes)

本政策适用于 UKRI 研究中心、设施与研究所开展的科研活动，前提是该科研活动获得了 UKRI 的资助。

本政策不适用于未获得 UKRI 资助的 UKRI 科研设施用户。但是，该设施自身的科研数据政策可能仍然适用。

本政策不适用于 UKRI 研究中心、设施与研究所根据与其他机构签订的合同或服务级别协议 (SLA) 开展的工作所产生或相关的数据（例如：商业使用设施束流时间产生的数据）。涉及此类数据的政策由合同签订机构负责。

本政策不适用于由 UKRI 中心、设施与研究所生产或提供的资讯产品（其中包含更深层次的智力投入，对原始共享科研数据进行了提炼或增值）或数据服务。NERC 的《信息许可与收费政策》(NERC licensing and charging for information policy) 明确了此类产品和服务的提供方式。

3. 英国创新署 (Innovate UK)

本政策认可部分数据出于商业原因可能需要更安全地共享或限制共享（参见“责任管理与共享数据”）。

如果企业与学术伙伴同意发表需要标注 Innovate UK 资助的同行评审出版物，则该出版物必须按照 UKRI 开放获取政策附录 1 的要求实现开放获取。理解和验证已发表结论所需的数据和元数据也必须按照本政策进行管理和共享。

除非在资助指南中有明确规定，否则 Innovate UK 的其他资助项目不在本政策适用范围内。但是，UKRI 鼓励遵循本政策的原则践行良好规范。

4. 英格兰研究局 (Research England)

英格兰研究局的大部分资金由高校自行支配使用，并非旨在支持具体的科研项目。如果高校使用此类自主支配资金支持科研，则该科研及其成果（包括科研数据）不能直接归因于英格兰研究局的资助，也无法识别以这种方式产生或支持了哪些研究。无需且不期望对英格兰研究局的资金进行致谢，任何关联数据均被视为不在本政策适用范围内。

当英格兰研究局的资助用于特定规定用途，且该资助直接产生特定的科研成果或项目结论时，本政策适用，包括：

• • 理解和验证已发表结论所必需的科研数据；
• • 具备潜在复用价值的科研数据。

英格兰研究局将在每个相关计划的条款与条件中予以明确说明。

但是，英格兰研究局期望接收不在本政策适用范围内资助的高校，仍能根据良好规范，按照本政策原则及《开放科研数据公约》(concordat on open research data) 的要求采取行动。

5. 国际科研合作 (International research)

本政策适用于 UKRI 资助的适用活动（及资助申请），无论其发生在英国境内还是国际上。

当 UKRI 作为外部机构（例如欧洲核子研究组织 CERN）的出资成员伙伴，或参与其他国际达成的合作时，UKRI 将努力确保该机构拥有科研数据政策，且该政策与 UKRI 的政策保持充分兼容。

对于由 UKRI 联合资助的其他国际项目，资助理事会将在本政策适用方面就是否存在任何豁免或变动提供指导意见。

6. 联合资助项目 (Co-funded research)

UKRI 可与其他机构合作共同资助研究。如果资助是根据 UKRI 的条款与条件发放的，则必须遵守本政策。如果资助是根据另一资助方的条款与条件颁发的，则通常适用该资助方的政策。科研人员和机构应查阅与其资助直接相关的具体条款与条件，以确认相关的政策要求。

7. 应急状态下的数据共享 (Data sharing in emergencies)

当为了支持应对国家或国际危机（如公共卫生紧急事件）而符合公共利益时，UKRI 保留对资助项目附加额外条件的权利，以加快开放数据共享。

8. 其他例外情况 (Other exceptions)

鉴于 UKRI 资助活动的多样性，某些资助项目和投资可能会具体详细说明如何遵循本政策或提供额外的预期要求。

附录 2：名词解释 (Annex 2: definitions)

本附录提供了 UKRI 科研数据政策（以下简称“本政策”）中使用的其他相关科研数字对象及其他术语的定义。“科研数据”的定义见本政策的“政策覆盖范围”章节。

这些定义参考了国际通用定义，包括：

• • 经济合作与发展组织 (OECD) 关于获取公共财政资助科研数据的建议；
• • 国际科学理事会数据委员会 (CODATA) 科研数据管理术语集。

算法 (Algorithms)

在计算或其他问题求解操作中遵循的计算步骤和规则，尤指由计算机执行的步骤和规则。

人工智能生成物 (Artificial intelligence artefacts)

当机器学习和人工智能生成物（包括算法）对于理解、验证、复现或复用科研结论属于必需时，科研数据及相关科研数字对象包含此类生成物，例如训练数据、模型权重、参数、提示词 (prompts)、评估数据集以及生成的输出结果。

代码 (Code)

一组人类可读的计算机程序指令，用以表达某种算法，从而使其能够由计算机执行。本政策对科研软件源代码与作为关于数据如何生成、处理和清洗的配套文档所提供的加工代码或统计编程代码进行了区分。

数据获取声明 (Data access statement)

附随科研出版物的声明，用于描述支撑数据是否可供获取、在何处可以获取以及在何种条件下可以获取。亦可被称为数据可用性声明 (data availability statement)。

数据管理计划 (Data management plan)

一种书面声明，用以描述在特定科研项目的全生命周期内（包括科研项目的执行阶段及结题之后）将如何管理科研数据。

FAIR 原则 (FAIR principles)

一组国际公认的指导性原则，旨在使（元）数据和软件具备可发现 (Findable)、可获取 (Accessible)、可互操作 (Interoperable) 和可复用 (Reusable) 的特征。

机器可执行 (Machine-actionable)

以特定方式构建的机器可读数据集或文件格式，允许机器据此采取自动化的程序指令行动。

元数据 (Metadata)

用于定义和描述其他数据特征的数据（或信息）。用于提高数据的可理解性、可检索性和可复用性。机器可执行元数据经过结构化，以便能够由机器进行读取、解读和处理。

模型 (Models)

模型是一种结构化的呈现形式，用于提高对某个对象、系统、过程、现象、概念或场景的理解、分析、交流或决策。模型可以采取多种形式，包括直观图表、概念框架、数学表征、数据集或计算机数值模拟。

尽可能开放，必要时保护 (Open as possible, and as closed as necessary)

一项国际公认的原则，即公共财政资助的科研数据在共享时，应尽可能减少对获取和复用的限制。开放数据是指根据开放许可证条款，可以被自由获取、使用、修改和共享的数据。

该原则承认，部分数据保持封闭或以更安全、更受限的方式共享存在合理正当的理由。例如，为了维持保密性、保护个人隐私、尊重知情同意条款、管理安全或其他风险，以及支持成果转化。

数据长期保存 (Preservation)

为确保数据及关联元数据在所需时间内保持可获取、可理解和可用，并在随着时间的推移保持其来源和完整性而采取的规范化管理活动。这些活动可以包括但不限于格式监控、数据完整性校验和平台迁移。

存储库 (Repository)

支持存储、管护和共享科研数据或其他相关科研数字对象的机构性、学科特定或通用型数字档案库。在本政策中，该术语含义广泛，涵盖了被其他称谓指代（例如：档案库、数据库、数据中心和可信科研环境）的存储库。

科研数据管理 (Research data management)

科研过程中组织、准备和处理科研数据的部分。这包括数据管理规划、结构化存储、描述、管护、长期保存、提供元数据和配套文档，以及遵守国家和国际法律法规。

科研数据共享 (Research data sharing)

超出主科研目的之外，向外界提供或开放数据的任何活动。

软件 (Software)

在科研过程中或为了科研目的而创建的源代码文件、算法、脚本、计算工作流、文档和可执行文件。

配套文档 (Supporting documentation)

用于解释数据或其他相关科研数字对象是如何被收集、生成或处理的描述性或背景性文档。示例包括但不限于：

• • 方法摘要；
• • 实验方案 (protocols)；
• • 工作流程 (workflows)；
• • 统计编程代码；
• • 数据处理代码；
• • 访谈提纲；
• • 调查问卷表单；
• • 话题指南；
• • README 文件。

可信科研环境 (Trusted research environment)

一种高度安全的数字环境，当数据需要更安全地存储和共享时，该环境向经批准的科研人员开放数据访问以供分析。在本政策中，该术语也指安全数据环境 (secure data environments) 和数据安全庇护所 (data safe havens)。

附录 3：经济与社会科学数据存缴要求 (Annex 3: economic and social science data deposit requirements)

本预期要求适用于下文所定义的社会科学数据，这些数据来自于 UKRI 科研数据政策覆盖范围内的任何 UKRI 资助科研项目。

除下文列出的要求外：

• • 如果与研究相关，还必须查阅 UKRI《关于将涉人数据作为科研成果进行共享的指南》；
• • 应当查阅英国数据服务中心 (UK Data Service) 的科研数据管理指南，获取支持管理和共享社会科学数据的指南与资源。

（一）社会科学数据定义 (Social science data definition)

社会科学数据定义为通过对经济、社会、行为和人口问题进行研究而生成、收集或复用的关于人类和社会的数据。这包括关于个人及其关系的数据，以及关于经济和社会机构的数据，如商业企业和公共部门机构。

社会科学数据包括：

• • 从参与者处收集的原始数据（例如：调查问卷、访谈、观察数据、行政数据及其他第三方来源数据）；
• • 衍生自二级或第三方来源的数据（在许可证或协议允许的情况下，有时被称为“科研就绪数据” Research Ready Data）；
• • 统计编程代码（用编程语言编写的、用于生成、准备、清洗数据及生成结果的统计代码）。

社会科学数据类型包括：

• • 调查与人口数据；
• • 行政数据（通过个人及商业企业与政府机构之间的互动产生）；
• • 质性数据（例如：来自访谈、焦点小组、民族志观察、案例研究）；
• • 实验与行为数据（例如：社会或经济行为数据）；
• • 数字与新兴数据（例如：通过忠诚度计划、应用程序及个人与商业企业之间通过新技术进行的其他交易产生的关于个人的消费数据）。

（二）存缴要求 (Deposit requirements)

ESRC 资助英国数据服务中心 (UK Data Service)，以支持经济、人口和社会研究数据资源的存缴、传播和长期保存，从而最大化其可检索性、价值和影响力。

除了 UKRI 科研数据政策中关于科研数据须存入适当存储库的要求外，以下要求同样适用：

• • 来自于 ESRC 资助项目的社会科学数据，必须在资助期结束前提供给 UK Data Service 进行存缴；
• • UKRI 鼓励来自于其他 UKRI 资助项目的社会科学数据提供给 UK Data Service 进行存缴；
• • 如果数据被存入 UK Data Service 之外的替代存储库，仍必须向 UK Data Service 提交元数据记录，以支持社会科学数据的可检索性。

如果选择替代存储库，UKRI 鼓励科研人员选择能够对社会科学数据进行适当审核和管护的存储库。科研人员还应当注意，某些存储库可能对存缴可识别个人身份的数据、敏感数据或涉及知识产权的数据存在限制。

UKRI 认可部分数据和元数据可能会受到限制，这意味着其可能无法提供给 UK Data Service 进行存缴。UKRI 科研数据政策中关于管理受限数据的要求依然适用。

（三）存缴流程 (How to deposit)

存缴流程在线完成，包括提交数据资源以供评估。UK Data Service 将：

• • 审查提交的信息及随附文档；
• • 评估其是否适合在 UK Data Service 中存缴与长期保存；
• • 当数据性质更适合其他存储渠道时，根据 UK Data Service 数据资源建设政策，推荐最适当的替代存储库和访问条件。

提交表单及进一步信息可在 UK Data Service 官方网站上查阅。

科研人员还应查阅 UK Data Service 关于准备存缴数据资源的指南。

（四）服务费用 (Cost of service)

对于 UKRI 项目负责人，在 UK Data Service 存缴数据是免费的。然而，与准备待存缴数据相关的费用，包括匿名化处理、文档编制、元数据创建以及用于提交和回应存储库反馈或修改的行政管理时间，需要在项目预算中予以规划和列支。这些活动属于 UKRI 资助范围内的合规成本。

UK Data Service 为社会科学研究提供了数据管理成本测算工具。

附录 4：环境科学数据存缴要求 (Annex 4: environmental science data deposit requirements)

本预期要求适用于下文所定义的环境科学数据，这些数据来自于 UKRI 科研数据政策覆盖范围内的任何 UKRI 资助科研项目。

（一）环境科学数据定义 (Environmental science data definition)

环境科学数据定义为通常通过对自然界及人类对其影响进行测量、观察或建模而获得的单个数据项或记录（包括数字和模拟形式）。这包括通过复杂系统生成的数据，例如信息检索算法、数据同化技术以及模型的应用。

（二）数字数据的存缴要求 (Deposit requirements for digital data)

NERC 资助环境数据服务中心 (Environmental Data Service, EDS)，以提供数据托管服务，确保环境科学数据长期可供获取、使用和复用。

除了 UKRI 科研数据政策中关于科研数据须使用适当存储库进行共享的要求外，当研究由 NERC 资助时，以下要求同样适用：

• • 具备长期价值的环境数据必须提供给 EDS 进行安全长期的管理和传播；
• • 经与 EDS 协商达成一致，当环境数据不适合存入 EDS 时，科研人员将被引导至其他经批准的适当存储库，且环境数据必须存入其中；
• • 如果数据被存入其他存储库，必须向 EDS 提交元数据记录，以确保 NERC 资助的数据具备可检索性。

UKRI 鼓励来自于其他 UKRI 资助项目的环境数据提供给 EDS 进行存缴。

UKRI 鼓励 NERC 资助的科研人员，以及其他考虑使用 EDS 的 UKRI 资助科研人员，在规划研究时联系该服务中心，以便：

• • 确认数据是否属于该服务中心的服务职责范畴；
• • 讨论可用的支持、指南及适用费用（如适用）。

NERC 资助的科研人员必须遵守这些要求。未能遵守者可能面临被暂缓拨付项目资助资金或失去未来申请 NERC 资助资格的风险。

（三）服务费用 (Cost of service)

1. NERC 资助科研项目 (NERC-funded research)

NERC 直接资助 EDS，以对 NERC 资助项目产生的数据进行归档和管护。然而，与准备归档数据相关的费用，包括文档编制、元数据创建以及用于提交和回应 EDS 反馈或修改的行政管理时间，应在资助预算中予以列支。这些活动属于 UKRI 资助范围内的合规成本。

额外的 EDS 服务，例如数据库开发或针对项目的专职项目数据管理专家，需要在提交资助申请之前与 EDS 进行沟通协商。额外服务的费用需要列入资助预算中。

2. 其他 UKRI 资助科研项目 (Other UKRI-funded research)

NERC 不直接为其他 UKRI 资助项目向 EDS 提供资金。对于计划使用 EDS 的其他 UKRI 资助项目，以下费用需要在资助预算中予以列支：

• • 使用 EDS 归档和管护数据的费用；
• • 与准备归档数据相关的费用。

EDS 可提供成本测算指南与相关信息。