Изследователски данни, обяснени с примери

За да решат проблеми и да опишат дадено явление, изследователите се опират в голяма степен на данни. Отговорите на много въпроси идват от данните от изследванията. Как бихте отговорили на даден въпрос, ако в началото нямате никаква информация? Чрез извличане на данни можете да откриете интересни модели и да разкриете богатство от информация.

Информацията, която те създават, се влияе от данните, които проучват, от техните цели и от гледните точки на читателите. Изследователите трябва да останат безпристрастни винаги, когато проучват внимателно данните и остават възприемчиви към непознати тенденции, концепции и резултати. Нека разгледаме какво представляват данните от изследванията и какви са категориите им.

Какво представляват изследователските данни?

Изследователските данни са информация, събрана, документирана, съставена или генерирана с цел потвърждаване на достоверността на първоначалните резултати от изследването. Изследователските данни, включително записи от кореспонденция и лабораторни записи, често са цифрови, но могат да бъдат и нецифрови.

Данните от проучванията не се свеждат само до цифри. Всеки материал, използван и анализиран за изследователски цели, се счита за изследователски данни. Терминът "изследователски материали" се използва по-често от "изследователски данни" в някои академични области.

Съществуват много начини за събиране на изследователски данни. Няма ограничение за количеството изследователски данни, които могат да бъдат получени от работата на един изследовател. Съществуват много видове данни, като например видеоклипове, статистически данни, графики, транскрипции, аудиофайлове, транскрибирани интервюта, данни от експерименти, код на програми и много други.

Примери за изследователски данни

Съществуват много начини за събиране на изследователски данни. Ето някои възможности:

Файлове като документи и електронни таблици
Тетрадки за лаборатории, екскурзии и дневници
Кодови книги, транскрибирани интервюта и въпросници
Видеокасети и аудиокасети
Снимки, видеозаписи
Резултати от теста
Слайд, предмет, "проба" или "казус"
Дигитализирани архиви на продукцията
Входни/изходни данни
Алгоритъм или модел
Анотации
Анализ на софтуерни входове, изходи, лог файлове, структури от данни
Процеси и методологии

Защо е важно да се споделят данни от изследвания?

Споделянето на данни вместо възпроизвеждането на вече публикувани изследвания е благоприятен начин за надграждане на работата на колегите изследователи. Изследователските теми могат да бъдат мета-анализирани чрез споделяне на данни. Публичното споделяне на резултатите от научните изследвания вече е изискване на много финансиращи агенции и институции.

Разпространението и използването на данни в рамките на научноизследователската екосистема се увеличават чрез по-добър обмен на данни, прозрачност и достъпност на информацията. В резултат на това обществената политика и планирането могат да бъдат информирани в резултат на по-качествени и по-достъпни факти.

И изследователят, и възложителят на изследването имат полза от споделянето на данни. То насърчава изследователите да бъдат по-добри мениджъри на своите данни и да гарантират, че данните са с високо качество, когато техните колеги и обществеността имат достъп до тях. Споделянето на данни насърчава информираността и по-нататъшните изследвания в техните области на компетентност. Спонсорите на научни изследвания и изследователите могат да се възползват от обмена на данни, като повишат своята видимост и признание.

Научната общност до голяма степен подкрепя споделянето на данни, но за осъществяването му са необходими много време, усилия и ресурси. За да се подготвят данните за споделяне, е важно внимателно да се документират методите за събиране на данни и резултатите от изследването.

Източници на изследователски данни

Възможно е да се генерират изследователски данни по различни причини и с помощта на множество методи. Няколко примера са изброени по-долу:

Данни от наблюдения: Поведението или дейността се наблюдават и записват като данни от наблюдения. За събиране на данни се използват различни методи, включително наблюдение, анкетни проучвания и използване на устройства и инструменти за наблюдение.
Експериментални данни: Когато се променя дадена променлива, изследователите се стремят да създадат разлика или да предизвикат промяна чрез активна намеса. Изследователите обикновено могат да определят причинно-следствените връзки, като използват експериментални данни, и могат да прилагат резултатите в широк смисъл. Възпроизвеждането на тези видове данни обикновено е свързано с разходи.
Симулационни данни: Компютърните модели имитират поведението на реални процеси във времето, за да генерират симулационни данни. Изходните данни са по-важни от метаданните и модела, генериран от тестовите модели.
Производни/компилирани данни: Данни, които са модифицирани от предишни извадки от данни. В случай че бъдат изгубени, те могат да бъдат възпроизведени, но разходите за това ще бъдат високи. Пример за това са триизмерните модели и съставянето на бази данни.
Референтни или канонични данни: Това са значителни колекции от по-компактни публикувани и щателно подготвени набори от данни. Пример за това може да бъде база данни, съхраняваща генни последователности, база данни, съдържаща атомни структури, или база данни, съхраняваща координати.

Увеличаване на въздействието и видимостта на работата ви

Съобщава се, че статиите с графични резюмета имат 8 пъти повече споделяния в социалните мрежи. Сега разбирате колко е важно да включвате достатъчно графики в статиите си.

За щастие сега това е много лесно. С Mind the Graph, можете да създавате илюстрации, плакати и графични абстракти само с няколко кликвания. Можете също така да ги поръчате да бъдат персонализирани от нашите експерти. Не чакайте повече, а го направете още днес!

Създаване на ефективни научни фигури за минути