АРХИТЕКТОНИКА ПРАВОВОГО РЕЖИМА ОТКРЫТЫХ ДАННЫХ УНИВЕРСИТЕТА Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

2023

ВЕСТНИК ПЕРМСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. ЮРИДИЧЕСКИЕ НАУКИ

PERM UNIVERSITY HERALD. JURIDICAL SCIENCES

Выпуск 2(60)

Информация для цитирования:

Сыропятова Н. В., Мартьянова Е. Ю. Архитектоника правового режима открытых данных университета // Вестник Пермского университета. Юридические науки. 2023. Вып. 2(60). C. 312-329. DOI: 10.17072/ 1995-4190-2023-60-312-329.

Syropiatova N. V., Martyanova E. Yu. Arkhitektonika pravovogo rezhima otkrytykh dannykh universiteta [Architectonics of a University's Open Data Legal Regime]. Vestnik Permskogo universiteta. Juridicheskie nauki -Perm University Herald. Juridical Sciences. 2023. Issue 2(60). Pp. 312-329. (In Russ.). DOI: 10.17072/1995-41902023-60-312-329.

УДК 378.4; 34.096

DOI: 10.17072/1995-4190-2023-60-312-329

АРХИТЕКТОНИКА ПРАВОВОГО РЕЖИМА ОТКРЫТЫХ ДАННЫХ УНИВЕРСИТЕТА

Н. В. Сыропятова Е. Ю. Мартьянова

Пермский государственный Пермский государственный

национальный исследовательский университет национальный исследовательский университет

E-mail: syropiatova.psu@gmail.com E-mail: martyanova.ey@psu.ru

Поступила в редакцию 13.03.2023

Введение: открытость - новый глобальный стандарт, актуальный для всех сфер деятельности. Создание университетами массивов открытых данных и размещение их в сети Интернет стало распространенной практикой как в России, так и за рубежом. Однако полноценное теоретическое осмысление природы таких данных не произведено, нормативная платформа в отечественном праве не сформирована. Изложенное создает риски нарушения как частных, так и публичных интересов. Цель: определить конструкцию правового режима открытых данных университета. Методы: общенаучные методы, включая анализ, синтез, конкретно-исторический метод, системный подход, сравнительно-правовой и юридико-догматический методы. Результаты: выявлено, что критерии отнесения данных к открытым следует разделять на технические, герменевтические и юридические. Установлено, что те наборы данных, которые обязательны к размещению в силу статьи 29 ФЗ «Об образовании в Российской Федерации», не относятся к открытым данным. Авторами разработан трехступенчатый тест для разрешения вопроса о том, являются ли открытыми исследовательские данные. Определены ключевые направления, цели и риски реализации политики открытых данных университетов. По такому критерию, как «(не)определимость перечня пользователей», выделены и описаны два вида открытости: эндооткрытость и экзооткрытость. Сформулированы предложения по изменению законодательства в части установления порядка лицензирования открытых данных. Выводы: открытые университетские данные фактически являются объектом информационных и образовательных отношений при отсутствии надлежащего правового обрамления генерации, размещения, использования, актуализации, передачи, хранения и удаления таких данных. Создание нормативной канвы регулирования указанных отношений - новый вызов законодателю, требующий оперативного реагирования.

Ключевые слова: открытость; открытые данные университета; открытые данные; серые данные; информационное право; образовательные отношения; правовой режим данных; политика в области открытых данных; лицензирование данных; прозрачность данных

© Сыропятова Н. В., Мартьянова Е. Ю., 2023

ARCHITECTONICS OF A UNIVERSITY'S OPEN DATA LEGAL REGIME

N. V. Syropiatova E. Yu. Martyanova

Perm State University Perm State University

E-mail: syropiatova.psu@gmail.com E-mail: martyanova.ey@psu.m

Received 13 Mar 2023

Introduction: openness is a new global standard permeating all spheres of activity. The creation of open data arrays by universities and their placement on the Internet has become a common practice both in Russia and abroad. However, a full-fledged theoretical understanding of the nature of such data has not been achieved, a regulatory platform has not been formed in Russian law. The abovementioned creates risks of violation of both private and public interests. Purpose: to determine the structure of the legal regime of open data of universities. Methods: general scientific methods, including analysis, synthesis, concrete historical method, systematic approach, comparative legal and legal-dogmatic methods. Results: the study revealed that the criteria for classifying data as open should be divided into technical, hermeneutical, and legal. It was established that the data sets that are required to be published online in accordance with Article 29 of the Federal Law 'On Education in the Russian Federation' do not belong to the category of open data. The authors have developed a three-stage test to resolve the question of whether research data is open data. The key directions, goals, and risks of implementing the open data policy of universities are identified. According to the criterion '(un)identifiability of the list of users', two types of openness are distinguished and described: endo-openness and exo-openness. The paper presents proposals on changes in the legislation regarding the establishment of the procedure for licensing of open data. Conclusions: open university data is an object of information and educational relations in the absence of a proper legal framework governing the generation, placement, use, updating, transmission, storage, and deletion of such data. The creation of a regulatory framework for the regulation of these relations is a new challenge facing the legislator and requiring a prompt response.

Keywords: open university data; open data; grey data; information law; educational relations; legal data regime;

open data policy; data transparency

В настоящее время наблюдается устойчивая тенденция к повышению открытости данных во всех сферах жизни общества, в деятельности государства. Растет «коэффициент полезного действия» открытых данных в экономике, науке, культуре, образовании. Однако на сегодняшний день уровень открытости данных в сфере образования достаточно низкий (об этом, в частности, свидетельствует отсутствие России в Right to Education Index (RTEI)1). Открытость как новая глобальная норма современного общества [24] обладает множеством коннотаций. Только в сфере образования существуют концепции «открытого университета», «открытой науки», «открытых технологий», «открытых данных», в которых термин «откры-

1 Right to Education Index. URL: https://www.rtei.org/en/.

тый» имеет разное содержание [7]. Подобное словоупотребление имеет место не только в научных трудах, но и в отечественных нормативных актах, однако легальные дефиниции указанных понятий отсутствуют. Внимание исследователей и законодателя в основном концентрируется на проблеме открытых правительств, открытых правительственных данных. Перенос явления «открытости» на иные сферы, включая образование, культуру и пр., сопровождается частичной проекцией результатов исследований, проведенных в отношении сектора государственного управления, на другие области [18]. Однако специфика открытых университетских данных по сравнению с правительственными данными слишком значительна, чтобы осуществить механический перенос правового режима с одного вида данных на другой.

Различия обусловлены прежде всего природой университетских данных, определяемой с учетом:

- интереса, на удовлетворение которого направлена реализация политики открытых данных. Если для правительственных данных стержнем ведения политики открытости является публичный интерес, то для формирования экосистемы открытых данных университетов особую значимость будет иметь частный интерес самой образовательной организации, научных сотрудников, преподавателей, студентов;

- типа субъектов, управомоченных на генерацию, сбор, обработку данных и на пользование ими, а также высокой динамики изменения субъектного состава;

- целей сбора, публикации, использования данных, в том числе связанных с привлечением спонсорских средств, абитуриентов и пр.;

- характеристик университетских данных: их структуры и содержания, включая возможность подчинения некоторых данных режиму объектов интеллектуальных прав, что, как правило, не характерно для правительственных данных;

- специфического нормативного массива, регулирующего образовательные отношения.

Изложенное обусловливает необходимость отдельного изучения открытых университетских данных, а также установления пределов экстраполяции выводов, касающихся открытых правительственных данных, на открытые данные университетов.

Политике в области открытых данных уделяется большое внимание в Программе «Приоритет 2030»1, направленной на формирование к 2030 году в России прогрессивных современных университетов - центров научно-технологического и социально-экономического развития страны. Политика в области открытых данных, наряду с другими политиками, задает направление продвижения университетов к целевой модели.

Выявление архитектоники правового режима открытых данных университета предполагает последовательную реализацию следующих направлений:

1) дефинирование понятия «открытость», его юридическая позитивация;

1 Приоритет 2030. URL: https://priority2030.ru/?ysclid= lhkiuw19t1216340956.

2) определение перечня данных, относимых к открытым данным университетов;

3) изучение открытых научных данных университетов;

4) реализация политики открытых данных;

5) установление требований к порталу и хранению открытых данных;

6) формирование способов определения уровня «открытости» организаций и зрелости практики открытых данных;

7) лицензирование открытых данных.

1. Понятие «открытость» и его юридическая позитивация

Открытость трактуется как сложная полисемантическая категория, включающая такие понятия, как «разнообразие, инклюзивность, прозрачность, участие» [7], которые зачастую характеризуются как метапонятия, не требующие определения. Однако при наполнении категории юридическим содержанием выявляется, что открытость мыслится в двух ключевых аспектах: как форма размещения информации и как особый правовой режим информации sue generis.

В рамках первого подхода указание на открытость обозначает лишь внешнее выражение и/или способ предоставления информации:

- в ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации»2, в Типовых условиях использования общедоступной информации, размещаемой в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» в форме открытых данных3, речь идет именно о форме данных;

4

- в методических рекомендациях открытые данные понимаются как «информация,

2 Об информации, информационных технологиях и о защите информации: Федер. закон от 27 июля 2006 г. № 149-ФЗ // Российская газета. 2006. 29 июля.

3 Типовые условия использования общедоступной информации, размещаемой в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» в форме открытых данных» (утв. протоколом заочного голосования Правительственной комиссии по координации деятельности открытого правительства от 19.09.2016 № 6) [Электронный ресурс]. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».

4 Методические рекомендации по публикации открытых данных государственными органами и органами местного самоуправления, а также технические требования к публикации открытых данных. Версия 3 (утв. протоколом заседания Правительственной комиссии по координации деятельности Открытого Правительства от 29.05.2014 № 4) [Электронный ресурс]. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».

размещенная в сети "Интернет" в виде систематизированных данных, организованных в формате, обеспечивающем ее автоматическую обработку без предварительного изменения человеком в целях неоднократного, свободного и бесплатного использования».

Указание на особый правовой режим информации, а не только на форму ее размещения обнаруживается:

- в концепции Ханты-Мансийского автономного округа - Югры: открытые данные отождествляются с открытыми государственными и муниципальными данными и определяются как «информация, созданная в пределах полномочий исполнительными органами государственной власти, их территориальными органами, органами местного самоуправления муниципальных образований или организациями, подведомственными таким органам, которая подлежит размещению в информационно-телекоммуникационной сети Интернет (далее - сеть Интернет) в формате, обеспечивающем ее автоматическую обработку в целях повторного использования без предварительного изменения человеком (машиночитаемый формат), и на условиях ее свободного (бесплатного) использования»1. В данном определении имеется указание на субъекта - создателя информации, возможные цели использования и условия;

- из содержания «Регламента взаимодействия с потребителями открытых данных, коррекции ошибочных данных, размещенных в разделе открытых данных и уведомления потребителей об обновлении данных» следует, что под открытыми данными понимается общедоступная информация в форме открытых данных, т. е. «информация, созданная государственными органами или поступившая в государственные органы, которая подлежит размещению в сети "Интернет" в машиночитаемом формате в целях ее неоднократного, свободного и бесплатного использования в рамках действующего законодательства»2. Представляет-

1 О Концепции развития экосистемы открытых данных в Ханты-Мансийском автономном округе - Югре: Распоряжение Правительства Ханты-Мансийского автономного округа - Югры от 15 июня 2018 г. № 310-рп. URL: https://docs.cntd.ru/document/543564550.

2 Регламент взаимодействия с потребителями открытых

данных, коррекции ошибочных данных, размещенных в

ся, что в данном подходе имеются следующие недостатки:

а) смешение формы и содержания: из регламента следует, что открытые данные - это термин, используемый для обозначения формы размещения общедоступной информации, однако это не соответствует природе понятия, свидетельствует о смешении причины и следствия. Так, данные приобретают режим открытых не из-за их размещения в сети Интернет, а подлежат размещению из-за признания их открытыми управомоченным лицом. В определении упущено сущностное содержание этого понятия;

б) представляется, что данное определение больше соответствует «открытым правительственным данным», поскольку в определении ограничен перечень субъектов - генераторов информации - только государственные органы, в то время как открытые данные могут существовать и в иных сферах;

- в пункте 1.2.1 Приказа Роструда от 30 декабря 2014 № 431, где приведено схожее определение: «общедоступная информация в формате открытых данных (открытые данные) - это информация, созданная в пределах своих полномочий государственными органами либо поступившая в указанные органы и организации, а также информационно-аналитическими организациями, участвующими в публикации собственных открытых данных на территории Российской Федерации, которая подлежит размещению в сети Интернет в формате, обеспечивающем ее автоматическую обработку в целях повторного использования без предварительного изменения человеком (машиночитаемый формат), и может свободно использоваться в любых соответствующих закону целях любыми лицами независимо от формы ее размещения»3. Достоинством приведенного определения является указание на возможность создания открытых данных иными лицами;

разделе открытых данных и уведомления потребителей об обновлении данных (утв. Госстандартом) [Электронный ресурс]. Доступ из СПС «КонсультантПлюс». 3 Об утверждении регламента подготовки и раскрытия общедоступной информации в формате открытых данных в соответствии с принципами открытости: Приказ Роструда от 30 дек. 2014 г. № 431 [Электронный ресурс]. Доступ из СПС «КонсультантПлюс».

- кроме того, в одном из законопроектов, подготовленных Минэкономразвития, предложено определить понятие «открытые данные» как «информацию, предоставление доступа и использование которой обусловлено форматом ее представления, допускающим возможности реализации автоматической обработки, идентификации, преобразования»1.

В зарубежной практике открытость данных также позиционируется как сложный правовой режим, а не только как форма публикации информации. Так, под открытыми данными понимаются:

- цифровые данные, которые предоставляются с техническими и юридическими характеристиками, необходимыми для их свободного использования, повторного использования и распространения кем угодно, в любое время и в любом месте2;

- машиночитаемая информация, преимущественно государственные данные, которые могут быть показаны, доступны и использованы другими [15];

- общедоступные данные, к которым можно получить универсальный и легкий доступ, использовать и распространять бесплатно, они структурированы для удобства использования и

3

сопоставимости ;

- данные исследований, свободно доступные в Интернете, которые любой может использовать или передавать для загрузки, копирования, анализа, повторной обработки, передачи в программное обеспечение или использования в любых других целях [3].

К характеристикам открытых данных относят машиночитаемость, высокое качество, актуальность (постоянная актуализация), идентифицируемость, возможность дополнения из других источников, распространение на условиях открытой лицензии [3].

1 О внесении изменений в Федеральный закон «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» в части формирования национальной системы управления данными: Проект Федерального закона (доработанный текст) (подготовлен Минэкономразвития России, ID проекта 04/13/04-21/00115660) (не внесен в ГД ФС РФ, текст по состоянию на 10.12.2021) [Электронный ресурс]. Доступ из СПС «КонсультантПлюс».

2 G20 Anti-Corruption Open Data Principles. URL: http://www.g20.utoronto.ca/2015/G20-Anti-Corruption-Open-Data-Principles.pdf.

3 Open Data: What's in a Name. GovLab Blog, 2014. URL: http://thegovlab.org/open-data-whats-in-a-name/.

Sunlight Foundation называют 10 свойств открытых данных: цельность/целостность; примитивность/простота; продолжительность и своевременность доступа; доступность (легкость доступа к физическим и электронным носителям); пригодность к обработке / машино-читаемость; неограниченность (территориальная и по субъектам); лицензируемость; неограниченность темпоральная, постоянство доступа; бесплатность использования; неохраняе-мость; использование общих и открытых стан-

4

дартов .

Представляется, что в целях разработки нормативных положений об открытых данных университета необходимо различать их технические, герменевтические и юридические характеристики, позволяющие отнести данные к категории открытых.

Техническими характеристиками открытых данных и одновременно требованиями к ним являются:

- способность к обработке с помощью ЭВМ, включая возможность копирования, печати, последующего иного использования;

- эргономичность, структурированность и системность изложения, обеспечивающие удобство восприятия пользователей;

- технологическая неограниченность и бессрочность доступа. Очевидно, что данные, которые предоставляются по запросу, не соответствует понятию открытых, поскольку доступ к ним обеспечивается ex-post, в то время как к открытым данным - ex-ante [24];

- идентификация данных, в том числе указание года, методологии получения и пр.;

- защищенность от несанкционированного искажения и удаления.

Герменевтические характеристики открытых данных:

- структурированность и системность изложения (наличие каталогов, паспорта открытых данных);

- сопоставимость данных, в том числе с предыдущими данными, данными других организаций (следствие вышеназванной характеристики);

- полнота, ясность изложения, достоверность открытых данных.

4 Ten Open Data Principles. URL: https://sunlightfoundation. com/policy/documents/ten-open-data-principles.

К юридическим критериям (требованиям) следует отнести:

- неохраняемость данных средствами института интеллектуальной собственности, законодательства о персональных данных, о музеях и музейном фонде, неотносимость данных к сведениям, составляющим охраняемую законом тайну;

- отсутствие правообладателя (следствие вышеназванного признака);

- свобода использования открытых данных (неограниченность по кругу лиц, темпорально-сти, способам и территории использования);

- отнесение данных к открытым в нормативных актах, в том числе в локальных актах организации.

Технические и герменевтические требования следует включать в текст нормативных актов, в том числе локальных актов организации, регулирующих отношения по поводу открытых данных, придавая им правовое обрамление.

2. Перечень данных, относимых

к открытым данным университетов

Открытые университетские данные представляют собой terra nullius отечественного права, поскольку отсутствует единство подходов к содержательному наполнению указанной категории. При этом выбор университетом тех данных, которые будут предоставляться в качестве открытых, их содержания, давности, масштаба (глубины) напрямую влияет на то, чем будет оперировать пользователь при формировании собственных выводов. Yunhe Feng, Chirag Shah сравнивают выборку данных с подбором линзы, поскольку макро-, мезо- и микролинза позволяют увидеть исследуемый объект по-разному [10]. Подбор линзы зависит и от целей, и от типа данных. Так, ученые полагают, что для данных переписи населения нужна макролинза, которая позволит охватить большой масштаб информации без существенной детализации. Представляется, что макролинза применительно к университетским данным может быть использована для данных о количестве поступающих и о количестве выпускников, мезолинза - для описания материально-технической базы, микролинза - для обзора данных о финансировании, грантах и их расходовании.

Определяясь с перечнем открытых данных, необходимо обратить внимание, что открытые данные университета можно разделить на две группы: в первую входит информация, открытость и доступность которой для образовательных организаций являются обязательными согласно ФЗ «Об образовании в Российской Федерации»1; во вторую - информация, которую университет относит к открытым данным (перечень указанной информации не является исчерпывающим и может дополняться, в том числе благодаря организации обратной связи).

В результате обзора литературы и сайтов университетов, имеющих раздел «открытые данные», было выявлено, что к открытым данным относят:

- данные об успеваемости, требования к получению высшего образования [13];

- список получателей постоянной социальной помощи, перечень бенефициаров, академическую информацию, административную информацию, библиографию, учебную структуру, учебные планы, описание материально-технической базы, телефонный справочник, социальные показатели студентов, расходование бюджета, активные административные серверы, количественные показатели деятельности университета, план публикации открытых данных, список профессоров, запросы ом-будсмена, ставки, расписание занятий по семестрам, исследовательские группы, соглашения, заключенные с университетом, информацию о факультете, курсы и программы последипломного образования, исследовательские проекты и пр. [20];

- информацию организационного характера: структура университета, информация о сотрудниках университета, справочник сотрудников вуза, информация о вакансиях, порядок обучения, список проводимых исследований, расписание курсов, их календарный план, информация о программах академической мобильности, каталог образовательного контента, информация о студенческом кампусе, профили зачисленных студентов, стипендиальные программы, академическая успеваемость, включая оценки зачисленных студентов, процент зачисленных студентов от числа

1 Об образовании в Российской Федерации: Федер. закон от 29 дек. 2012 г. № 273-ФЗ // Российская газета. 2012. 31 дек.

поступающих, продолжительность обучения, процент отсева и т.д., уровень удовлетворенности студентов образовательными программами, публичная выписка по счетам, годовой финансовый отчет, помощь и субсидии, тендеры, инфраструктура и услуги, здания и другие объекты, расположенные на территории университета, изображения зданий и сооружений университета, информация о доступности зданий и услуг университета, сведения об оборудовании аудиторий, их расположении, вместимости и пр.; информацию о питании, меню кафетерия; каталог компьютерных и библиотечных услуг; информацию об иных услугах для студентов, об общежитиях, правилах проживания, стоимости и пр.; информацию о культурных и иных мероприятиях университета, новостную ленту и т.д. [9]

Fundación Compromiso y Transparencia publicó ежегодно публикует отчеты о прозрачности деятельности испанских университетов путем анализа их веб-порталов1. Первое место в данном рейтинге занимает Universidad de Castilla-La Mancha. При обзоре сайта данного университета выявлено, что имеется отдельная вкладка "Transparency Portal"2, включающая такие разделы, как:

- описание (указание на нормативную основу разработки портала транспарентности, содержания принципа транспарентности, цели портала, контактные данные для связи);

- управление (планирование деятельности, структура университета, связанные (зависимые) организации, нормативное регулирование, сотрудничество и транспарентность материалов);

- сотрудники (преподаватели и исследователи; административный персонал; сотрудники, исполняющие научно-исследовательские проекты; процедура избрания на должность; заработная плата; распределение сотрудников по кафедрам; статистика по количеству сотрудников, по профессиональной категории, по полу, по количеству привлеченных зарубежных преподавателей, методология сбора данных для статистики и т.д.)

- академические программы (учебные центры, программы бакалавров, магистров, докто-

1 Fundación Compromiso y Transparencia publicó. URL: https://www.ucm.es/portaldetransparencia/rankings-transparencia.

2 Universidad de Castilla-La Mancha. URL: https://www.uclm. es/misiones/lauclm/institucional/transparencia/ofertaacademica.

ров, летние курсы, языковые курсы, динамика спроса и предложения по программам, статистика);

- статистика по обучающимся (статистика по зачислению, методология ведения статистики);

- исследования (отчет об исследовательской деятельности, список проектов, контрактов и исследовательских ресурсов, заявление относительно использования животных в исследованиях, научно-технические программы, объявления о наборах в программу, методология);

- результаты (академическая успеваемость, успехи и оценки студентов, отчет об опросах удовлетворенности студентов, отчет о перспективах трудоустройства выпускников, отчет о возможностях трудоустройства, центр информации и содействия занятости, позиция университета в рейтинге высших учебных заведений);

- финансовая отчетность (бюджет, отчет о расходах, аудиторское заключение, социальный совет, контракты, инвентаризация имущества и т.д.);

- библиотечные и компьютерные ресурсы (список книг, журналов для чтения, список электронных ресурсов, перечень технологического оборудования библиотеки, перечень учебных мероприятий для пользователей библиотеки, список вычислительных и коммуникационных ресурсов, список компьютеров, сетей Wi-Fi);

- студенческая информация (гранты и поддержка, университетский омбудсмен, подразделения академического управления кампусом, внесение предложений, аккаунты университета в социальных сетях, психологическая помощь, совет представителей по вопросам образования и науки;

- доступ к информации (правила доступа к публичной информации);

- открытые данные (дано определение понятия, названы требования к открытым данным (полнота, общедоступность, оригинальность, своевременность, беспрепятственность доступа, машиночитаемость, недискриминацион-ность, невозможность установления единоличного господства над данными, отсутствие объектов интеллектуальных прав), перечислены категории сведений, относящихся к открытым данным: учебные центры, сотрудники, студен-

ты, бюджет, спрос и предложение, академические результаты);

- обязательные общие условия (правила использования данных).

Для обозначения всех вышеназванных данных, которые университеты накапливают в ходе образовательной и управленческой деятельности, используется термин «серые данные» (grey data). К серым данным не относятся данные, полученные преподавателями и учеными университетов в ходе ведения исследовательской деятельности. Под серыми понимаются такие информационные массивы, которые побочно накапливаются в ходе академической и административной деятельности, но не научной [6].

При этом, думается, те наборы данных, которые обязательны к размещению согласно статье 29 ФЗ «Об образовании в Российской Федерации», не относятся к открытым данным, поскольку предоставляются в силу императивного требования закона, но к ним не предъявляется тот объем герменевтических, юридических и технических требований, который характерен для открытых данных. Такие сведения могут стать открытыми, если университет самостоятельно придаст им данный дополнительный правовой режим.

3. Открытые научные данные университетов

Экспансивный характер политики отрытых данных выражен в постоянном расширении блоков информации, к которой общественность хотела бы иметь бесплатный и своевременный доступ. Так, в ходе обсуждения Директивы открытых данных выяснилось, что имеется потребность во включении в перечни открытых данных тех данных, которые были получены в результате проведения исследований, профинансированных государством1. При этом в научных трудах одновременно существуют противоположные мнения. В некоторых публикациях указано, что раскрытие данных исследований «не является частью обычной научной практики» [6]. В других, напротив, отмечается, что «идея открытой науки полу-

1 Directive 2013/37/UE du Parlement européen et du Conseil du 26 juin 2013 modifiant la directive 2003/98/CE concernant la réutilisation des informations du secteur public Texte présentant de l'intérêt pour l'EEE. URL: https://eur-lex.eu-ropa.eu/legal-content/FR/ALL/?uri=CELEX:32013L0037.

чила признание и поддержку в академических кругах» [23].

На международном уровне принята Берлинская декларация об открытом доступе к знаниям в области естественных и гуманитарных наук 2003 года2, сделаны заявления Be-thesda о публикации в открытом доступе 2003 года и Cruerebiun в поддержку модели открытого доступа 2004 года, поддержана Будапештская инициатива открытого доступа 2002 года. Имеются также директивы ЕС, посвященные регулированию обозначенных отношений. Так, согласно OECD (2015) «открытая наука охватывает беспрепятственный доступ к научным статьям, доступ к данным публичных исследований и совместные исследования, проводимые с помощью инструментов и стимулов ИКТ»3.

Открытые научные (исследовательские) данные позиционируют в качестве составляющей открытых данных университетов. Считается, что открытая наука касается всего цикла научного процесса, а не только предоставления открытого доступа к публикациям, т. е. включает открытый доступ к публикациям, открытые данные исследований и открытое сотруд-

4

ничество .

Политика открытого доступа включает следующие аспекты :

• внедрение зеленого и золотого открытого доступа к публикациям (библиометрия);

• функционирование открытых хранилищ данных;

• использование открытого кода;

• применение альтметрик;

• открытость данных, на основе которых проводилось исследование.

Европейской комиссией был создан Open Science Monitor, для того чтобы получить некоторое количественное и качественное представление о текущем развитии практики откры-

2 Берлинская Декларация об открытом доступе к научному и гуманитарному знанию. URL: https://openaccess.mpg. de/67987/BerlinDeclaration_rus.pdf.

3 OECD Digital Economy Outlook 2015. URL: https://www.oecd.org/sti/oecd-digital-economy-outlook-2015-9789264232440-en.htm.

4 Final report: study on open science: monitoring trends and drivers by The Lisbon Council, ESADE Business School, Centre for Science and Technology Studies (CWTS) at Leiden University. Elsevier. 2019. URL: https://ec.europa.eu/info/ sites/default/files/research_and_innovation/knowledge_public ations_tools_and_data/documents/ec_rtd_open_science_monit or_final-report.pdf.

5 Там же.

той науки1. Было установлено, что в первую пятерку стран с наибольшей долей публикаций открытого доступа входят: Великобритания (52,3 %), Швейцария (51,8 %), Хорватия (50,8 %), Люксембург (50 %) и Нидерланды (49,9 %). В противоположной пятерке стран - с наименьшей долей публикаций в открытом доступе - находятся: Российская Федерация (23,9 %), Китай (27,8 %), Индия (29,9 %), Греция (34,7 %), Канада (37,1 %). При этом рейтинг был выстроен с учетом установленного вида доступа к публикациям: золотой открытый доступ, зеленый доступ и пр.

В отчете по открытой науке, подготовленном научным консорциумом, указано, что основные положительные эффекты внедрения политики открытой науки включают:

• более быстрое обнаружение необходимых научных публикаций в конкретной области;

• повышение эффективности исследований, поскольку открытая наука помогает сократить издержки, избежать дублирования проводимых изысканий;

• рост производительности;

• более высокую степень надежности выводов. Утверждается, что готовность исследователя делиться данными означает их достоверность;

• повышение прозрачности исследований, более быстрое распространение их результатов;

• развитие междисциплинарных исследований, ускорение коллаборационных процессов;

• минимизация цензуры и практики отказов в публикации исследований, нежелательных, по мнению отдельных лиц или организаций;

• появление новых областей исследования, расширение возможностей;

• появление новых способов оценки результатов научных исследований.

К положительным эффектам также можно отнести:

- общественную и профессиональную ревизию результатов;

- популяризацию научной деятельности;

1 About the Open Science Monitor. URL: https://ec.europa. eu/info/research-and-innovation/strategy/strategy-2020-2024/ our-digital-future/open-science/open-science-monitor/about-open-science-monitor_en.

- продолжение научных исследований и умножение эпистемологического массива.

Также в научных трудах обосновано, что обмен и смешение эндогенных и экзогенных знаний организаций в рамках открытого обмена и коллабораций способствуют ускорению инновационных процессов и повышению конкурентоспособности [4]. Признание университета основным участником инновационной экосистемы [4] предопределяет значимость внедрения практики открытых исследовательских данных. Утверждается, что государственные университеты способны активизировать местные экосистемы для преобразования территории и укрепления общего благосостояния [4].

Риски использования практики открытой науки авторы отчета видят в сложности качественной оценки огромных массивов научных данных. Кроме того, имеется угроза утраты первенства в открытии или достижении иного научного результата из-за раскрытия материалов еще до завершения научных работ. В научных трудах фокусируется внимание на важности соблюдения баланса между охраной интеллектуальной собственности и обеспечением доступа к знаниям, культурным ценностям и иным результатам интеллектуальной деятельности, их распространением, иным использованием, а также утверждается, что практика «открытой науки» «является политическим и управленческим механизмом, который сочетает закрытые и открытые инновации с внешними и внутренними знаниями» [5].

Под исследовательскими данными предложено понимать «данные, которые используются в качестве первичных источников при проведении исследований <...> в качестве доказательств...», они могут быть выражены в виде сведений о проведенном эксперименте, его результатах, данных опроса, мониторинга, в том числе после их обработки и анализа [8, с. 10].

Представляется необходимым дифференцировать режим исходных (первичных) данных, которые ученые берут из открытых источников для проведения своего исследования (1), и тех данных, которые получены иными исследователями в результате собственной научной деятельности, в том числе путем интерпретации первичных данных (2).

В научных трудах отмечается, что сами по себе исследовательские данные не являются

объектами авторских прав, поскольку представляют собой факты, физические и химические характеристики, стандартные дескрипторы. Однако праву интеллектуальной собственности известны ситуации, когда охране подлежат те объекты, сущность которых сведена к описанию объективной реальности: так, в силу статьи 1225 ГК РФ объектами авторских прав признаются географические карты. Очевидно, что число вариантов выражения сведений о местности ограничено, поскольку любое отклонение будет приводить к неточности карты, тем не менее законодатель принимает решение об охране таких объектов из-за значительных интеллектуальных усилий. В качестве изобретений охраняются штаммы микроорганизмов, хотя очевидно, что речь идет не о создании этого объекта, а об обнаружении его в природе. Поэтому аргумент о невозможности предоставления защиты самим исследовательским данным в силу их описательно-фиксирующих свойств требует дополнительного обоснования.

Для второго типа данных должна действовать опровержимая презумпция творческого труда автора и участники оборота должны исходить из того, что данный объект охраняется как результат интеллектуальной деятельности, пока не доказано иное1. Однако это не препятствует правомерному использованию результатов чужих исследований в виде цитирования со ссылкой на автора и источник (ст. 1274 ГК РФ).

При этом зачастую первичные данные и их интерпретация находятся в неразрывной связи. Для обозначения такого типа работ используется термин "thin" copyright [8, с. 18]: переплетение и/или слияние фактов и их интерпретации позволяет защищать текст от литерального копирования. Данные тексты получают охрану средствами авторского права, но применительно к тем частям, где имеется творческое авторское осмысление.

В российской судебной практике отражен схожий подход, согласно которому сами по себе результаты исследований не являются охраноспособными с позиции авторского права:

1 О применении части четвертой Гражданского кодекса Российской Федерации: Постановление Пленума Верховного Суда РФ от 23 апр. 2019 г. № 10 (п. 80) [Электронный ресурс]. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».

- «протоколы патолого-анатомических вскрытий являются первичной документаций, составляются по установленной форме, регламентированы по объему и содержанию, порядку изложения выводов, не могут рассматриваться как результат научного осмысления, творческого труда, не обладают признаками новизны, уникальности и (или) оригинальности, и по смыслу п. 5 ст. 1259 ГК РФ, не являются объектами авторского права. Сведения, содержащиеся в протоколах вскрытий, могут быть использованы для исследования частоты встречаемости патологии, особенностей течения заболевания, эффективности лечения и с целью обучения врачей-патологоанатомов для составления клинико-анатомических примеров и ситуационных задач»2;

- «описания технологических и физико-химических процессов средствами и способом компьютерно-математического моделирования. Общеизвестные химические процессы и формулы, также полученные опытным путем, не могут являться предметом авторского права, так как основаны на естественной природе ве-

щей»3;

- «изображения, полученные истцом с помощью сканирующего микроскопа в ходе исполнения договора подряда, не являются объ-

4

ектами авторских прав» .

Однако вывод о неохраноспособности данных средствами авторского права не предрешает вопроса о том, может ли такая информация наделяться режимом открытых данных.

Так, в статье 7 ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» речь идет об общеизвестной информации, ставшей таковой по решению ее обладателя. Общеизвестная информация подразделяется на (1) общеизвестную информацию, первичный обладатель которой неизвестен (накопление сведений в ходе естественного исторического процесса), и (2) ин-

2 Апелляционное определение Свердловского областного суда от 26 марта 2019 г. по делу № 33-5722/2019 [Электронный ресурс]. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».

3 Определение Свердловского областного суда от 14 июня 2012 г. по делу № 33-6699/2012 [Электронный ресурс]. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».

4 Определение Конституционного Суда РФ от 23 апр. 2020 г. № 918-О [Электронный ресурс]. Доступ из справ.-право-вой системы «КонсультантПлюс».

формацию, ставшей известной в результате решения первичного обладателя. Кроме того, установлена необходимость прекращения доступа к информации, размещение которой повлечет нарушение прав ее обладателей в соответствии с федеральными законами, к такой информации может относиться:

- информация о новых решениях и технических знаниях, полученных сторонами по договору подряда (ст. 727 ГК РФ);

- сведения, касающиеся предмета договоров на выполнение научно-исследовательских, опытно-конструкторских и технологических работ, хода их исполнения и полученных результатов, если иное не предусмотрено договорами (ст. 771 ГК РФ);

- результаты проведения экспертиз (ст. 49 Градостроительного кодекса РФ1);

- первичные статистические данные, содержащиеся в формах федерального статистического наблюдения (ст. 9 ФЗ от 29.11.2007 г. № 282-ФЗ «Об официальном статистическом учете и системе государственной статистики в Российской Федерации»2).

Таким образом, для признания исследовательских данных открытыми данными требуется проведение трехступенчатого теста:

- охраноспособны ли исследовательские данные с позиций права интеллектуальной собственности?

- имеется ли конфиденциальный режим данных?

- имеется ли решение обладателя информации о том, чтобы сделать ее общедоступной и принять на себя обязательства перед неопределенным кругом лиц по обеспечению ее достоверности, обновляемости и пр.?

4. Реализация политики открытых данных

Специфика проведения политики открытых данных заключается в реализации модели снятия информационной вуали и характеризуется [16, 21]:

- непрерывностью;

- долговечностью;

1 Градостроительный кодекс Российской Федерации от 29 дек. 2004 г. № 190-ФЗ // Российская газета. 2004. 30 дек.

2 Об официальном статистическом учете и системе государственной статистики в Российской Федерации: Федер. закон от 29 нояб. 2007 г. № 282-ФЗ // Собр. законодательства Рос. Федерации. 2007. № 49. ст. 6043.

- эластичностью;

- проективностью;

- реактивностью;

- визуализированностью;

- деидентификацией.

Основными направлениями политики в области открытых данных, как правило, являются:

• формирование эффективной и устойчивой информационно-образовательной среды;

• популяризация знаний об образовании и о деятельности университета;

• создание единого информационного пространства и обеспечение интересов университета в информационной среде;

• повышение эффективности взаимодействия с другими учебными заведениями, органами государственной власти и управления, корпоративными структурами, а также средствами массовой информации;

• защита персональных данных при размещении открытых данных;

• локальное нормативное регулирование размещения открытых данных.

В качестве ключевых целей политики в области открытых данных можно назвать:

1) предоставление возможности принятия решения и выбора:

- вуза, программы и отдельных дисциплин -абитуриентами, аспирантами и другими категориями обучающихся, в том числе возможность индивидуализации образования;

- вуза и факультета - преподавателями при трудоустройстве и конкурсном отборе;

- научных направлений, исследований, в том числе совместных, научных коллективов;

- места для работы;

- кадров (обучающихся и выпускников) для трудоустройства и реализации различных проектов;

- университетских проектов, стартапов для их реализации, финансирования, коммерциализации, трансфера знаний и технологий -работодателями, инвесторами, корпоративными структурами и другими заинтересованными субъектами;

- проводимых в вузе мероприятий, реализуемых проектов - всеми пользователями открытых данных;

2) обеспечение сотрудничества во всех направлениях деятельности университета, публикация открытых данных для организации со-

вместного обучения, совместной научной работы, для совершенствования методологии открытых инноваций, объединения ученых из разных университетов для реализации творческих решений, которые никогда не были бы созданы единолично;

3) предоставление открытых данных обучающимся для более эффективной организации учебного процесса и его удобства, а также для стимулирования научной деятельности обучающихся;

4) предоставление открытых данных работникам университета для более эффективной организации труда в образовательной, научной и административной деятельности.

Политика в области открытых данных позволит обеспечить баланс между информационной открытостью университета и защитой информационной среды.

Традиционно ключевым риском проведения политики открытых данных университетов называют сложность установления реальной степени открытости данных, проверки результатов их обработки, соответствия действительности. Такая «мерцающая открытость» может создавать видимость проведения университетом политики открытых данных, даже когда фактически образовательная организация не соблюдает минимальные стандарты открытости. Такое явление в научных трудах применительно к правительствам именуется «дискреционной прозрачностью» [24]. Рост «спроса» на правду, фиксируемого Барометром Эдельмана1, отмечен в научной литературе как свидетельство актуализации проблемы прозрачности [19]. Ученые разграничивают номинальную и эффективную прозрачность, поясняя, что имеется существенная разница между созданием видимости проведения открытой политики и предоставлением сведений, на основе которых пользователь действительно может сделать выводы о характеристиках и деятельности организации [16].

К иным рискам реализации политики открытых данных относят [22]:

- вероятность нарушения режима конфиденциальной информации. Справедливой и соответствующей реалиям видится так называемая «новая мантра кибербезопасности»: «Если

1 Edelman Trust Barometer. URL: https://www.edelman.com/ trust/2022-trust-barometer.

вы не можете защитить это, не собирайте это» [6]. По данным зарубежных исследователей, университеты занимают третье место по количеству утечек данных (около 10 % от числа зафиксированных утечек) [6];

- получение ошибочных данных;

- затруднительность сбора данных. В этой связи представляется значимым выделять два типа открытости: экзооткрытость и эндо-открытость. Так, экзооткрытость предполагает неопределимость перечня управомоченных лиц-пользователей. Эндооткрытость подразумевает потенциальную определимость перечня управомоченных лиц / пользователей; регулируемость локальными нормативными актами, в том числе путем обязывания отдельных лиц предоставить информацию; смешанный тип агента-принципала; двустороннеобязывающий тип открытости;

- вероятность неоднозначной интерпретации данных;

- неэффективность данных (бесполезность);

- организационные трудности: невозможность обеспечения хранения больших объемов данных, своевременной обработки и пр.;

- асимметричность политики открытых данных университета, которая выражена в стечении разнонаправленных интересов образовательной организации, студентов, преподавателей, в придании приоритета общественному благу, достигаемому за счет сбора данных, даже при наличии риска нарушения прав частных лиц.

Особенное внимание уделяется предполагаемым расходам на проведение обозначенной политики [22]:

1) Технологическая и техническая составляющая:

1.1. Затраты на разработку сайта / страницы сайта открытых данных;

1.2. Затраты на облачные сервисы, позволяющие хранить большие массивы данных;

1.3. Затраты на компьютерное и сопутствующее оборудование;

1.4. Затраты на обслуживание сайта, сервисов, техники и пр.;

1.5. Перевод данных с бумажных носителей в электронный формат;

1.6. Размещение, актуализация данных, сбор обратной связи.

2) Организационная составляющая:

2.1. Разработка локальных актов: положения об открытых данных, положения об ответственном структурном подразделении, должностных инструкций, а также внесение изменений в иные локальные акты университета;

2.2. Актуализация локальных актов;

2.3. Обработка жалоб и предложений от пользователей по поводу реализации политики открытых данных;

2.4. Первичная обработка данных перед их размещением;

2.5. Обучение сотрудников;

2.6. Проведение мероприятий по популяризации использования открытых данных.

Несмотря на организационную сложность и затратность реализации практики открытых данных, считается, что открытые университетские данные могут быть использованы в рамках деятельности университета: для проведения исследований, улучшения управленческих практик, улучшения педагогических практик, стратегического планирования [6]. Для общественности выгода реализации практики открытых данных выражена в возможности принятия обоснованных решений, повышения информационной грамотности, развития аналитических навыков [17].

5. Требования к порталу и хранению открытых данных

В научных трудах обосновывается, что портал открытых данных должен соответствовать следующим требованиям [2]:

- соответствие объема опубликованных данных минимально установленному объему;

- эргономичность использования;

- обновляемость;

- предоставление информации об обновлении данных;

- автоматизированное^ публикаций (data management system (DMS));

- предоставление автоматического доступа к данным в формате, обеспечивающем возможность повторно использовать через API.

Кроме того, интерес представляет шведская концепция «среднего архива», разработчики которой полагают, что одной из оптимальных моделей является трехзвенная структура хранилищ данных, где есть ближайший архив, в котором содержатся актуальные/текущие

данные, средний архив, куда попадают данные прошлых периодов, именуемые «полуактивными», подготовленные к повторному использованию, и всеобщий архив, куда передаются неактуальные данные, названные «собственно архивными» [14].

В научных трудах обращается внимание на необходимость создания общеуниверситетского ресурса, отражающего открытые данные всех университетов. Это предложение основывается на концепции «реляционной координации»: наличие общей цели у нескольких субъектов и понимание взаимовыгодности общения позволяет достичь большей ценности, чем при одностороннем действии. Данная теория позволяет предположить, что согласование всеми университетами общих стандартов открытости, включая наборы открытых данных, приведет к достижению более общественно полезного эффекта, нежели рассинхронные действия каждой образовательной в отдельности [2].

6. Способы определения уровня «открытости» организаций и зрелости практики открытых данных

По результатам анализа, проведенного в рамках проекта «Барометр открытых данных», созданного The World Wide Web Foundation, выявлено, что Россия занимает 13-ю строку в рейтинге государств, в отношении которых проводилась оценка внедрения практики открытых данных1, однако в данном рейтинге речь идет прежде всего об открытых правительственных данных.

В Великобритании деятельность по внедрению политики открытых данных в высшем образовании осуществляют Universities UK и Институт открытых данных (ODI). Институтом открытых данных было разработано два он-лайн-инструмента для открытых данных: Open Data Certificate (ODC) and Open Data Pathway (ODP)2. ODP позволяет оценить уровень и качество внедрения практики открытых данных в организации и сравнить свои показатели с другими посредством заполнения анкетных форм, которые обрабатываются автоматически. Ключевыми критериями оценки зрелости политики

1 Open data barometer. URL: https://opendatabarometer.org/ leadersedition/report/#tablel.

2 Open data pathway. URL: https://pathway.theodi.org/about.

открытых данных организациями в ODP являются1 следующие.

1. Процессы управления данными - ответы на вопросы анкеты в данной сфере позволяют определить «ключевые бизнес-процессы, лежащие в основе управления данными и публикациями, включая контроль качества, рабочие процессы публикации и принятие технических стандартов».

2. Знания и навыки - программа позволяет оценить, сделаны ли «шаги, необходимые для создания культуры открытых данных в организации, путем определения порядка обмена знаниями, обучения, необходимого для внедрения понимания преимуществ открытых данных».

3. Поддержка и взаимодействие с клиентами - данный критерий позволяет выявить, «удовлетворена ли потребность организации во взаимодействии как со своими источниками данных, так и с их повторными пользователями данных, чтобы обеспечить достаточную поддержку и обратную связь для успешного использования открытых данных».

4. Инвестиционные и финансовые показатели - данный аспект охватывает оценку того, «имеет ли организация представление о ценности своих наборов данных, надлежащий бюджетный и финансовый надзор, необходимый для обеспечения публикации открытых данных <...> о затратах и ценности повторного использования сторонних наборов данных».

5. Стратегический надзор - критерий позволяет определить, есть ли у организации «четкая стратегия в отношении обмена данными и их повторного использования, а также лица, ответственные за реализацию этой стратегии».

Для отслеживания динамики внедрения политики открытых данных университетов создан ресурс GitHub2. Согласно сведениям GitHub, по критерию открытости (Openness Rank) ПГНИУ занимает 3582-е место среди университетов, входящих в Ranking Web of Universities [1].

Известной является пятизвездочная модель открытых данных Тима Бернерса-Ли, разработанная на основе пирамиды Маслоу [12]:

1 A guide to the Open Data Maturity Model. URL: https://drive.google.com/uc?export=download&id=0B4rriq9n xtslYmdBckNZYXoyUlU.

2 GitHub. URL: https://github.com/OmGiT55/Universities-of-

Russia#universities-of-russia-top-100.

- первая звезда присваивается тем данным, которые размещены в интернете в виде PDF или ином формате, однако пользователь не может их повторно использовать (например, размещение сканов, из которых невозможно копировать информацию);

- вторая звезда характеризует данные, которые имеют свойства первой звезды, но к которым прибавляется открытость и структурированность формата в виде XLS;

- третья звезда означает, что пользователь может получить доступ к набору данных в формате значений, разделенных запятыми (CSV);

- четырьмя звездами маркируются те данные, которые имеют все ранее указанные характеристики и при этом размещены в сети Интернет через универсальный идентификатор ресурса (URI);

- пять звезд означает, что, помимо сказанного, данные были переданы через URI в формате, подходящем для подключения к другому набору данных, т. е. отвечают признаку сопоставимости данных.

7. Лицензирование открытых данных

В научных трудах акцентируется внимание на том, что отдельная специальная лицензия для открытых данных во многих правопорядках не разработана, и очевидно, что данный объект кардинально отличается от объектов интеллектуальных прав, для которых была разработана типизация лицензий по объему правомочий пользователя [11]. В литературе разработка механизма лицензирования открытых данным позиционируется как «краеугольный камень открытых данных» [11].

Однако во Франции уже разработаны отдельные типы лицензии Etalab и Open Database [11], предназначенные для обрамления использования правительственных данных. Так, Etalab3 позиционируется как инструмент для создания общедоступных и открытых правительственных данных, этот вид лицензии разрешает пользователю применять данные в любых правомерных целях (коммерческих и некоммерческих) при надлежащем указании источника.

Следует отметить, что если конструкция открытой лицензии, закрепленная в статье

3 Etalab. URL: https://www.etalab.gouv.fr.

1286.1 ГК РФ, относится именно к распоряжению исключительным интеллектуальным правом, то лицензия Etalab выдается относительно данных, не причисленных к объектам интеллектуальных прав и к информации ограниченного доступа, генератором которых выступают публичные органы власти.

Представляется, что закрепление подобной конструкции в отечественном законодательстве не только для правительственных, но и для университетских, исследовательских данных позволит обеспечить необходимую степень определенности по поводу их режима (правообладатель заверяет, что объект не охраняется средствами авторского права, не относится к охраняемой законом тайне и пр.), по поводу правомерности их использования третьими лицами, в том числе в рамках законодательства о защите конкуренции, а также даст возможность идентификации лица - обладателя набора данных, предоставит ему право требовать указания его имени при использовании соответствующего набора. Изложенное будет удовлетворять и публичный, и частный интерес: обладатель набора данных будет заинтересован в обнародовании этих данных из-за гарантии указания его имени при использовании, пользователи смогут извлекать выгоду из анализа данных, их переработки и вторичного использования, что приведет к наращиванию информационного массива и знаний.

При этом предлагаемая конструкция может быть встроена в статью 7 ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации»:

«Лицо, создавшее набор открытых данных, вправе сделать публично, то есть путем сообщения неопределенному кругу лиц, заявление о бессрочном предоставлении любым лицам возможности безвозмездно использовать набор открытых данных в любых правомерных целях при обязательном указании лица, создавшего набор открытых данных.

Заявление делается путем размещения на официальном сайте уполномоченного федерального органа исполнительной власти в сети "Интернет". Федеральный орган исполнительной власти, ответственный за размещение соответствующих заявлений, а также порядок и условия их размещения определяются Правительством Российской Федерации.

Заявление должно содержать сведения, позволяющие идентифицировать лицо, создавшее набор открытых данных, и набор открытых данных. При отсутствии в заявлении правообладателя указания на территорию считается, что это территория Российской Федерации. Заявление не может быть отозвано и условия использования открытых данных не могут быть ограничены по сравнению с условиями, указанными в настоящем пункте.

Лицо, создавшее набор открытых данных, несет ответственность за включение в набор открытых данных объектов интеллектуальных прав и приравненных к ним средств индивидуализации, персональных данных, информации, доступ к которой ограничен в соответствии с федеральными законами, перед правообладателями и иными лицами, чьи права были нарушены в результате размещения набора данных, а также перед пользователями, которые приступили к использованию набора открытых данных на основании публичного заявления. Лицо, создавшее набор открытых данных, обязано возместить убытки, причиненные таким лицам».

Выводы

Декомпозиция правового режима открытых данных показывает его неоднородность и эклектичность. Отсутствие надлежащего механизма регулирования отношений, связанных с созданием, использованием, удалением открытых данных университетов, может негативно отразиться как на участниках образовательных отношений, так и на обществе в целом. Определение правового режима открытых данных только на уровне локальных актов университетов приведет к рассогласованности подходов, не обеспечит унифицированное и эффективное регулирование указанных отношений. Очевидно, что фактическое использование открытых университетских данных в качестве объектов информационных и образовательных отношений требует оперативной реакции законодателя.

Библиографический список

1. Ложников П. С., Саргин В. А., Швиндт А. Н. Формирование открытого набора данных измеряемых показателей сайтов университетов для исследования их информативности и функциональности // Региональная информатика и информационная безопасность: сб. тр. конф.: С.-Петерб. Междунар. конф. и

С.-Петерб. межрег. конф. Вып. 8. СПб., 2020. С.389-392.

2. Abella A., Ortiz-de-Urbina-Criado M., De-Pablos-Heredero C. Criteria for the identification of ineffective open data portals: pretender open data portals // Profesional de la información. 2022. Issue 31 (1). URL: https://revista.profesio-naldelainformacion.com/index.php/EPI/article/ view/86553.

3. Adrian A. M., Emison B., Musker R., Hopkinson J. Open Access & Open Data at PUSH Universities. 2018. URL: http://wp.auburn.edu/push /wp-content/uploads/2018/06/GODAN-report.pdf.

4. Alvarez-Castañón L., Palacios-Busta-mante R. Open innovation from the university to local enterprises: conditions, complexities, and challenges // Telos: Revista de Estudios Interdisciplinarios en Ciencias Sociales. 2021. Issue 23 (3). Pp. 692-709. DOI: 10.36390/telos233.12.

5. Barbic F., Jolink A., Niesten E., Hidalgo A. Opening and closing open innovation projects: A contractual perspective // Industrial Marketing Management. 2021. Vol. 94. Pp. 174-186. DOI: 10.1016/j.indmarman.2021.02.014.

6. Borgman C. L. Open data, grey data, and stewardship: universities at the privacy frontier // Berkeley Technology Law Journal. 2018. Vol. 33. URL: https://www.btlj.org/data/articles2018/vol33/ 33_2/Borgman_Web.pdf.

7. Brandenburger B. A multidimensional and analytical perspective on Open Educational Practices in the 21st century // Front. Educ. 2022. Vol. 7. URL: https://www.frontiersin.org/articles/ 10.3389/feduc.2022.990675/full.

8. Doldirina C., Eisenstadt A., Onsrud H., Uhlir P. Legal Approaches for Open Access to Research Data. URL: https://osf.io/preprints/law-arxiv/n7gfa/.

9. Doñate E. T., Mezquita J. P. G. Hacia una universidad abierta: Recomendaciones para el SUE. 2016. URL: https://tic.crue.org/wp-content /uploads/2016/03/Haciaunauniversidadabierta.pdf.

10. Feng Y., Shah C. Unifying telescope and microscope: A multi-lens framework with open data for modeling emerging events // Information Processing & Management. 2022. Vol. 59. Issue 2. URL: https://www.sciencedirect.com/science/ article/abs/pii/S0306457321002867.

11. Giannopoulo A. Understanding Open Data Regulation: An Analysis of the Licensing Landscape // Open Data Exposed, Information Technology and Law Series 30. Ed. by B. van Loenen et al. 2018. 2019. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/pa-pers.cfm?abstract_id=3400800.

12. Hasnain A., Rebholz-Schuhman D. Assessing FAIR Data Principles Against the 5-Star Open Data Principles // The Semantic Web: ESWC 2018 Satellite Events. 2018. Р. 469-477. URL:

https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-98192-5_60.

13. Ismael S. N., Mohd O., Rahim Y. A. Implementation of open data in higher education: A review // Journal of Engineering Science and Technology. Vol. 13. Issue 11. 2018. URL: https://www.re-searchgate.net/publication/330544529.

14. Klareld A. The "middle archive" exploring the practical and theoretical implications of a new concept in Sweden // Records Management Journal. 2015. Issue 25(2). Pp. 149-165. URL: http://miun.diva-

portal.org/smash/get/diva2:800774/FULLTEXT01.

15. Manyika J., Chui M., Groves P., Farrell D., Van Kuiken S., Groves P., Doshi E.A. Open data: Unlocking innovation and performance with liquid information. McKinsey & Company. 2013. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/ mckinsey-digital/our-insights/open-data-un-locking-innovation-and-performance-with-liquid-information.

16. Park S., Gil-Garcia J. R. Open data innovation: Visualizations and process redesign as a way to bridge the transparency-accountability gap // Government Information Quarterly. 2022. Vol. 39. Issue 1. URL: https://www.sciencedirect. com/science/article/abs/pii/S0740624X17303660.

17. Pal'ová D., Vejacka M. Experience with Open Data in Project Based Learning // 45th Jubilee International Convention on Information, Communication and Electronic Technology (MI-PRO). 2022. URL: https://ieeexplore.ieee.org/ do-cument/9803595.

18. Rodriguez I., Arcos-Medina G., Pás-tor D., Oñate A., Gómez O. S. Open Data in Higher Education - A Systematic Literature Review // Advances in Emerging Trends and Technologies: Proceedings of ICAETT 2020 (Advances in Intelligent Systems and Computing 1302). Springer. 2020. Pp. 75-88. URL: https://www.research-gate.net/publication/347512446_Open_Data_in_Hi gher_Education_-_A_Syste-matic_Literature_Review#fullTextFileContent.

19. Saldanhaa D. M. F., Dias C. N, Guil-laumon S. Transparency and accountability in digital public services: Learning from the Brazilian cases // Government Information Quarterly. 2022. Vol. 39. Issue 2. https://www.sciencedirect.com/ science/article/abs/pii/S0740624X22000132.

20. Santos A. C. G., Gongalves de Frei-tas J. A. Dados abertos e ciencia aberta: como as universidades federais brasileiras se apresentam nesse horizonte // Biblios Journal of Librarianship and Information. 2020. Issue 78. URL: http://biblios.pitt.edu/.

21. Svard P., Borglund E. The implementation of an e-archive to facilitate open data publication and the use of common specifications: A case of three Swedish agencies // Government Informa-

tion Quarterly. 2022. Vol. 39. Issue 4. URL:

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/

pii/S0740624X22000879.

22. Topcu A. E., I§ik A. Afik Devlet Verisi Süreflerine Dair Bir Model Öneris // Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi. 2019. Issue 17. P. 833-843. URL: https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/922142.

23. Wilkinson M. D. et al. The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship // Scientific data. 2016. URL: https://www.researchgate.net/publication/ 298345883.

24. Zuffová M. Do FOI laws and open government data deliver as anti-corruption policies? Evidence from a cross-country study // Government Information Quarterly. 2020. Vol. 37. Issue 3. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/ pii/S0740624X1930560X.

References

1. Lozhnikov P. S., Sargin V. A., Shvindt A. N. Formirovanie otkrytogo nabora dannykh izmeryaemykh pokazateley saytov universitetov dlya issledovaniya ikh informativnosti i funktsion-al'nosti [Formation of an Open Data Set of Measured Indicators of University Websites for the Study of Their Informativeness and Functionality]. Regional'naya informatika i informatsionnaya be-zopasnost' [Regional Informatics and Information Security: Conf. Proc.: St. Petersburg International Conference and St. Petersburg Interregional Conference]. Issue 8. 2020. Pp. 389-392. (In Russ.).

2. Abella A., Ortiz-de-Urbina-Criado M., De-Pablos-Heredero C. Criteria for the Identification of Ineffective Open Data Portals: Pretender Open Data Portals. Profesional de la información. 2022. Issue 31 (1). Available at: https://revista.pro-fesionaldelainformacion.com/index.php/EPI/article /view/86553. (In Eng.).

3. Adrian A. M., Emison B., Musker R., Hopkinson J. Open Access & Open Data at PUSH Universities. 2018. Available at: http://wp.auburn. edu/push/wp-content/uploads/2018/06/GODAN-report.pdf. (In Eng.).

4. Álvarez-Castañón L., Palacios-Bustamante R. Open Innovation from the University to Local Enterprises: Conditions, Complexities, and Challenges. Telos: Revista de Estudios Interdisciplinarios en Ciencias Sociales. 2021. Issue 23 (3). Pp. 692709. DOI: 10.36390/telos233.12. (In Eng.).

5. Barbic F., Jolink A., Niesten E., Hidalgo A. Opening and Closing Open Innovation Projects: A Contractual Perspective. Industrial Marketing Management. 2021. Vol. 94. Pp. 174-186. DOI: 10.1016/j.indmarman.2021.02.014. (In Eng.).

6. Borgman C. L. Open Data, Grey Data, and Stewardship: Universities at the Privacy Frontier. Berkeley Technology Law Journal. 2018. Vol. 33. Available at: https://www.btlj.org/data/ articles2018/vol33/33_2/Borgman_Web.pdf.

(In Eng.).

7. Brandenburger B. A Multidimensional and Analytical Perspective on Open Educational Practices in the 21st Century. Frontiers in Education. 2022. Vol. 7. Available at: https://www.fron-tiersin.org/articles/10.3389/feduc.2022.990675/ full. (In Eng.).

8. Doldirina C., Eisenstadt A., Onsrud H., Uhlir P. Legal Approaches for Open Access to Research Data. Available at: https://osf.io/pre-prints/lawarxiv/n7gfa/. (In Eng.).

9. Doñate E. T., Mezquita J. P. G. Hacia una universidad abierta: Recomendaciones para el SUE. 2016. Available at: https://tic.crue.org/wp-content/uploads/2016/03/Haciaunauniversidadabier ta.pdf. (In Span.).

10. Feng Y., Shah C. Unifying Telescope and Microscope: A Multi-Lens Framework with Open Data for Modeling Emerging Events. Information Processing & Management. 2022. Vol. 59. Issue 2. Available at: https://www.sciencedirect. com/science/article/abs/pii/S0306457321002867. (In Eng.).

11. Giannopoulo A. Understanding Open Data Regulation: An Analysis of the Licensing Landscape. Open Data Exposed, Information Technology and Law Series 30. Ed. by B. van Loenen et al. 2018. Available at: https://papers.ssrn. com/sol3/papers. cfm?abstract_id=3400800. (In Eng.).

12. Hasnain A., Rebholz-Schuhman D. Assessing FAIR Data Principles Against the 5-Star Open Data Principles. The Semantic Web: ESWC 2018 Satellite Events. 2018. Pp. 469-477. Available at: https://link.springer.com/chapter/10.1007/ 978-3-319-98192-5_60. (In Eng.).

13. Ismael S. N., Mohd O., Rahim Y. A. Implementation of Open Data in Higher Education: A Review. Journal of Engineering Science and Technology. 2018. Vol. 13. Issue 11. Available at: https://www.researchgate.net/publication/ 330544529. (In Eng.).

14. Klareld A. The 'Middle Archive' Exploring the Practical and Theoretical Implications of a New Concept in Sweden. Records Management Journal. 2015. Issue 25 (2). Pp. 149-165. Available at: http://miun.diva-portal.org/smash/get/di-va2:800774/FULLTEXT01. (In Eng.).

15. Manyika J., Chui M., Groves P., Farrell D., Van Kuiken S., Groves P., Doshi E. A. Open Data: Unlocking Innovation and Performance with Liquid Information. McKinsey & Company, 2013. Available at: https://www.mckinsey.com/capabi-lities/mckinsey-digital/our-insights/open-data-un-

locking-innovation-and-performance-with-liquid-information. (In Eng.).

16. Park S., Gil-Garcia J. R. Open Data Innovation: Visualizations and Process Redesign as a Way to Bridge the Transparency-Accountability Gap. Government Information Quarterly. 2022. Vol. 39. Issue 1. Available at: https://www.science direct.com/science/article/abs/pii/S0740624X 17303660. (In Eng.).

17. Pal'ová D., Vejacka M. Experience with Open Data in Project Based Learning. 45th Jubilee International Convention on Information, Communication and Electronic Technology (MIPRO). 2022. Available at: https://ieeexplore.ieee.org/do-cument/9803595. (In Eng.).

18. Rodriguez I., Arcos-Medina G., Pás-tor D., Oñate A., Gómez O. S. Open Data in Higher Education - A Systematic Literature Review. Advances in Emerging Trends and Technologies: Proceedings of ICAETT 2020 (Advances in Intelligent Systems and Computing 1302). Springer, 2020. Pp. 75-88. Available at: https://www.re-searchgate.net/publication/347512446_Open_Da-ta_in_Higher_Education_A_Systematic_Literature _Review#fullTextFileContent. (In Eng.).

19. Saldanhaa D. M. F., Dias C. N., Guil-laumon S. Transparency and Accountability in Digital Public Services: Learning from the Brazilian Cases. Government Information Quarterly. 2022. Vol. 39. Issue 2. Available at: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/ pii/S0740624X22000132. (In Eng.).

Информация об авторах:

Н. В. Сыропятова, кандидат юридических наук, декан юридического факультета, доцент кафедры предпринимательского права, гражданского и арбитражного процесса Пермский- государственный национальный- исследовательский- университет 614990, Россия, г. Пермь, ул. Букирева, 15 ORCID: 0000-0002-5235-8931 ResearcherID: J-1611-2016

Статьи в «Scopus» / «Web of Science»: DOI: 10.17072/1995-4190-2016-33-319-328 DOI: 10.17072/1995-4190-2020-48-348-363

Е. Ю. Мартьянова, кандидат юридических наук, доцент кафедры гражданского права

Пермский государственный

национальный исследовательский университет

614990, Россия, г. Пермь, ул. Букирева, 15

ORCID: 0000-0002-2935-1846 ResearcherID: AAJ-7547-2020

Статьи в «Scopus» / «Web of Science»: 10.17072/1995-4190-2020-48-274-289 DOI: 10.21684/2412-2343-2022-9-3-144-173 DOI: 10.1051/shsconf/202213400038 DOI: 10.1007/978-3-030-89477-1 7

20. Santos A. C. G., Gonfalves de Freitas J. A. Dados abertos e ciencia aberta: como as universidades federais brasileiras se apresentam nesse horizonte. Biblios Journal of Librarianship and Information. 2020. Issue 78. Available at: http://biblios.pitt.edu/. (In Port.).

21. Svard P., Borglund E. The Implementation of an E-Archive to Facilitate Open Data Publication and the Use of Common Specifications: A Case of Three Swedish Agencies. Government Information Quarterly. 2022. Vol. 39. Issue 4. Available at: https://www.sciencedirect.com/ science/article/abs/pii/S0740624X22000879.

(In Eng.).

22. Topcu A. E., I§ik A. Afik Devlet Verisi Süreflerine Dair Bir Model Önerisi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi. 2019. Issue 17. Pp. 833-843. Available at: https://dergipark.org.tr/en/down-load/article-file/922142. (In Turk.).

23. Wilkinson M. D. et al. The FAIR Guiding Principles for Scientific Data Management and Stewardship. Scientific Data. 2016. Available at: https://www.researchgate .net/publication/298345 883. (In Eng.).

24. Zuffova M. Do FOI Laws and Open Government Data Deliver as Anti-Corruption Policies? Evidence from a Cross-Country Study. Government Information Quarterly. 2020. Vol. 37. Issue 3. Available at: https://www.sciencedirect. com/science/article/abs/pii/S0740624X1930560X. (In Eng.).

About the authors:

N. V. Syropiatova

Perm State University

15, Bukireva st., Perm, 614990, Russia

ORCID: 0000-0002-5235-8931 ResearcherID: J-1611-2016

Articles in Scopus / Web of Science: DOI: 10.17072/1995-4190-2016-33-319-328 DOI: 10.17072/1995-4190-2020-48-348-363

E. Yu. Martyanova

Perm State University

15, Bukireva st., Perm, 614990, Russia

ORCID: 0000-0002-2935-1846 ResearcherID: AAJ-7547-2020

Articles in Scopus / Web of Science: 10.17072/1995-4190-2020-48-274-289 DOI: 10.21684/2412-2343-2022-9-3-144-173 DOI: 10.1051/shsconf/202213400038 DOI: 10.1007/978-3-030-89477-1 7