Tutkimustiedot selitetty esimerkkien avulla

Ongelmien ratkaisemiseksi ja ilmiön kuvaamiseksi tutkijat tukeutuvat laajasti tietoihin. Vastaukset moniin kysymyksiin saadaan tutkimusaineistosta. Miten vastaisit kysymykseen, jos tietoa ei alun perin olisi? Dataa louhimalla voit löytää mielenkiintoisia kuvioita ja paljastaa runsaasti tietoa.

Heidän tuottamaansa tietoon vaikuttavat heidän tutkimansa tiedot, heidän tavoitteensa ja lukijoidensa näkökulmat. Tutkijoiden tulisi pysyä puolueettomina aina, kun he tutkivat tietoja huolellisesti ja ovat vastaanottavaisia tuntemattomille suuntauksille, käsitteille ja tuloksille. Tarkastellaanpa, mitä on tutkimustieto ja mitä ovat sen luokat.

Mitä on tutkimustieto?

Tutkimusaineisto on tietoa, joka on kerätty, dokumentoitu, koottu tai tuotettu alkuperäisten tutkimustulosten uskottavuuden vahvistamiseksi. Tutkimusaineisto, mukaan lukien kirjeenvaihtomerkinnät ja laboratoriotiedot, on usein digitaalista, mutta se voi olla myös ei-digitaalista.

Tutkimustieto on muutakin kuin pelkkiä numeroita. Tutkimusaineistona pidetään kaikkea tutkimuksessa käytettyä ja analysoitua aineistoa. Termiä "tutkimusaineisto" käytetään tietyillä akateemisilla aloilla useammin kuin "tutkimusaineisto".

Tutkimustietoa voidaan kerätä monin eri tavoin. Yhden tutkijan työstä saatavan tutkimusaineiston määrä on rajaton. On olemassa monenlaisia aineistoja, kuten videoleikkeitä, tilastoja, grafiikkaa, puhtaaksikirjoituksia, äänitiedostoja, puhtaaksikirjoitettuja haastatteluja, kokeista saatuja tietoja, ohjelmien koodeja ja monia muita.

Esimerkkejä tutkimustiedoista

Tutkimustietoa voidaan kerätä monin eri tavoin. Seuraavassa on joitakin mahdollisuuksia:

Tiedostot, kuten asiakirjat ja laskentataulukot
Laboratorio- ja retkipäiväkirjat sekä päiväkirjat
Koodikirjat, puhtaaksikirjoitetut haastattelut ja kyselylomakkeet.
Videonauhat ja ääninauhat
Kuvat, videotallenteet
Testin tulokset
Dia, esine, "näyte" tai "tapaustutkimus".
Digitoidut tuotantoarkistot
Tulo-/lähtötiedot
Algoritmi tai malli
Huomautukset
Ohjelmistojen syötteiden, tuotosten, lokitiedostojen ja tietorakenteiden analysointi.
Prosessit ja menetelmät

Miksi tutkimustiedon jakaminen on tärkeää?

Tietojen jakaminen sen sijaan, että toistettaisiin jo julkaistua tutkimusta, on edullinen tapa hyödyntää muiden tutkijoiden työtä. Tutkimusaiheita voidaan myös meta-analysoida tietoja jakamalla. Tutkimustulosten julkinen jakaminen on nykyään monien rahoittajien ja laitosten vaatimus.

Tietojen jakelua ja käyttöä tutkimusekosysteemissä lisätään parantamalla tietojen jakamista, avoimuutta ja saatavuutta. Tämän seurauksena julkiselle politiikalle ja suunnittelulle voidaan antaa tietoa laadukkaampien ja helpommin saatavilla olevien tietojen perusteella.

Sekä tutkija että tutkimuksen toimeksiantaja hyötyivät tietojen jakamisesta. Se kannustaa tutkijoita hallinnoimaan tietojaan paremmin ja varmistamaan, että tiedot ovat korkealaatuisia, kun ne ovat kollegoiden ja yleisön saatavilla. Tietojen jakaminen kannustaa tietoisuuteen ja lisätutkimukseen omilla erikoisaloillaan. Tutkimuksen rahoittajat ja tutkijat voivat hyötyä tietojen jakamisesta lisäämällä näkyvyyttään ja tunnettuuttaan.

Tiedeyhteisö tukee suurelta osin tietojen jakamista, mutta sen toteuttaminen vaatii paljon aikaa, vaivaa ja resursseja. Jotta tiedot voidaan valmistella jaettavaksi, on tärkeää dokumentoida huolellisesti tiedonkeruumenetelmät ja tutkimustulokset.

Tutkimustietojen lähteet

Tutkimustietoa on mahdollista tuottaa useista eri syistä ja useilla eri menetelmillä. Seuraavassa on lueteltu muutamia esimerkkejä:

Havaintotiedot: Käyttäytymistä tai toimintaa havainnoidaan ja tallennetaan havainnointitietona. Tietojen keräämiseen käytetään erilaisia menetelmiä, kuten havainnointia, kyselylomaketutkimuksia sekä seurantalaitteiden ja -välineiden käyttöä.
Kokeelliset tiedot: Kun muuttujaa muutetaan, tutkijat pyrkivät aktiivisesti puuttumalla asiaan saamaan aikaan eron tai muutoksen. Tutkijat voivat tyypillisesti määrittää kausaalisuhteita kokeellisen aineiston avulla ja soveltaa tuloksia laajasti. Tämäntyyppisten tietojen toistamiseen liittyy yleensä kustannuksia.
Simulointitiedot: Tietokonemallit jäljittelevät realististen prosessien käyttäytymistä ajan mittaan simulointitietojen tuottamiseksi. Lähtötiedot ovat tärkeämpiä kuin metatiedot ja testimalleista tuotettu malli.
Johdetut/koostetut tiedot: Tiedot, jotka on muutettu aiemmista näytteistä. Jos se katoaa, se voidaan toistaa, mutta kustannukset olisivat korkeat. Kolmiulotteiset mallit ja tietokantojen kokoaminen ovat esimerkkejä.
Viite- tai kanoniset tiedot: Kyseessä ovat huomattavat kokoelmat tiiviimmin julkaistuista ja huolellisesti laadituista tietokokonaisuuksista. Esimerkkinä voi olla geenisekvenssejä sisältävä tietokanta, atomirakenteita sisältävä tietokanta tai koordinaatteja sisältävä tietokanta.

Työsi vaikutuksen ja näkyvyyden lisääminen

On raportoitu, että artikkelit, joissa on graafinen tiivistelmä, saavat 8 kertaa enemmän jakoja sosiaalisessa mediassa. Ymmärrät nyt, miten tärkeää on sisällyttää riittävästi grafiikkaa artikkeleihisi.

Onneksi se on nyt erittäin helppoa. Osoitteessa Mind the Graphvoit luoda kuvituksia, julisteita ja graafisia abstrakteja muutamalla napsautuksella. Asiantuntijamme voivat myös räätälöidä niitä. Älä odota enää, tee se jo tänään!

Luo tehokkaita tieteellisiä lukuja minuuteissa