Kutatási adatok példákkal magyarázva

A problémák megoldásához és a jelenség leírásához a kutatók nagymértékben támaszkodnak az adatokra. Számos kérdésre a válaszok a kutatási adatokból származnak. Hogyan válaszolnál egy kérdésre, ha kezdetben nem lennének adatok? Az adatok bányászatával érdekes mintákat fedezhet fel, és rengeteg információt tárhat fel.

Az általuk létrehozott információkat befolyásolják az általuk feltárt adatok, céljaik és olvasóik szempontjai. A kutatóknak mindig elfogulatlannak kell maradniuk, amikor gondosan feltárják az adatokat, és fogékonyak maradnak az ismeretlen tendenciákra, fogalmakra és eredményekre. Nézzük meg, mi is az a kutatási adat, és melyek a kategóriák.

Mi az a kutatási adat?

A kutatási adatok az eredeti kutatási eredmények hitelességének megerősítése érdekében gyűjtött, dokumentált, összeállított vagy előállított információk. A kutatási adatok, beleértve a levelezési bejegyzéseket és a laboratóriumi feljegyzéseket, gyakran digitálisak, de lehetnek nem digitálisak is.

A kutatási adatok többről szólnak, mint egyszerű számokról. Kutatási adatoknak minősül minden olyan anyag, amelyet kutatási célokra használnak és elemeznek. A "kutatási anyagok" kifejezést egyes tudományterületeken gyakrabban használják, mint a "kutatási adatokat".

A kutatási adatok gyűjtésének számos módja van. Nincs korlátja annak, hogy egy kutató munkájából mennyi kutatási adat nyerhető. Sokféle adat létezik, például videoklipek, statisztikák, grafikonok, átiratok, hangfájlok, átírt interjúk, kísérletek adatai, programok kódja és sok más.

Példák kutatási adatokra

A kutatási adatok gyűjtésének számos módja van. Íme néhány lehetőség:

Fájlok, például dokumentumok és táblázatok
Laboratóriumi jegyzetfüzetek, terepgyakorlatok és naplók
Kódkönyvek, átírt interjúk és kérdőívek
Videó- és hangszalagok
Képek, videofelvételek
A vizsgálat eredményei
Egy dia, egy tárgy, egy "minta" vagy egy "esettanulmány".
Digitalizált kimeneti archívumok
Bemeneti/kimeneti adatok
Algoritmus vagy modell
Megjegyzések
A szoftver bemeneteinek, kimeneteinek, naplófájljainak, adatstruktúráinak elemzése
Folyamatok és módszerek

Miért fontos a kutatási adatok megosztása?

Az adatok megosztása a már közzétett kutatások megismétlése helyett előnyös módja annak, hogy a kutatótársak munkájára építsenek. A kutatási témák az adatok megosztásával meta-analízisre is sor kerülhet. A kutatási eredmények nyilvános megosztása ma már számos finanszírozó ügynökség és intézmény követelménye.

A kutatási ökoszisztémán belül az adatok jobb adatmegosztás, átláthatóság és az információk hozzáférhetősége révén javul az adatok terjesztése és felhasználása. Ennek eredményeképpen a közpolitika és a tervezés a jobb minőségű, könnyebben hozzáférhető tényeknek köszönhetően tájékozottabbá válhat.

A kutató és a kutatás szponzora egyaránt profitált az adatok megosztásából. Ez arra ösztönzi a kutatókat, hogy jobban kezeljék adataikat, és biztosítsák az adatok magas minőségét, ha a kollégáik és a nyilvánosság hozzáférhet hozzájuk. Az adatmegosztás ösztönzi a tudatosságot és a további kutatást a szakterületükön. A kutatás szponzorai és a kutatók az adatmegosztás előnyeit élvezhetik azáltal, hogy növelik ismertségüket és elismertségüket.

A tudományos közösség nagymértékben támogatja az adatmegosztást, de ennek megvalósítása sok időt, erőfeszítést és erőforrást igényel. Az adatok megosztásra való előkészítéséhez fontos az adatgyűjtési módszerek és a kutatási eredmények gondos dokumentálása.

A kutatási adatok forrásai

A kutatási adatok előállítása többféle okból és többféle módszerrel lehetséges. Az alábbiakban néhány példát sorolunk fel:

Megfigyelési adatok: A viselkedést vagy tevékenységet megfigyelik és megfigyelési adatként rögzítik. Az adatgyűjtésre különböző módszereket használnak, beleértve a megfigyelést, a kérdőíves felméréseket, valamint a megfigyelő eszközök és műszerek használatát.
Kísérleti adatok: Amikor egy változót megváltoztatnak, a kutatók célja, hogy aktív beavatkozással különbséget teremtsenek vagy változást hozzanak létre. A kutatók jellemzően kísérleti adatok segítségével tudnak ok-okozati összefüggéseket meghatározni, és az eredményeket széles körben tudják alkalmazni. Az ilyen típusú adatok reprodukálásához általában költség kapcsolódik.
Szimulációs adatok: A számítógépes modellek a szimulációs adatok előállítása érdekében valós folyamatok időbeli viselkedését utánozzák. A kimeneti adatok fontosabbak, mint a metaadatok és a tesztmodellekből generált modell.
Származtatott/összeállított adatok: Korábbi adatmintákból módosított adatok. Elvesztése esetén reprodukálható, de ennek költségei magasak lennének. A háromdimenziós modellek és az adatbázisok összeállítása példák erre.
Referencia vagy kanonikus adatok: Ezek a tömörebb közzétett és aprólékosan előkészített adatkészletek jelentős gyűjteményei. Ilyen lehet például egy génszekvenciákat tároló adatbázis, egy atomszerkezeteket tartalmazó adatbázis vagy egy koordinátákat tároló adatbázis.

Munkája hatásának és láthatóságának növelése

A jelentések szerint a grafikus összefoglalókkal ellátott cikkek 8x több közösségi média megosztást érnek el. Most már érti, mennyire fontos, hogy elegendő grafikát építsen be a cikkeibe.

Szerencsére ez most már szuperegyszerű. A Mind the Graph, illusztrációkat, posztereket és grafikai kivonatokat készíthet néhány kattintással. Ezeket szakértőinkkel személyre is szabathatja. Ne várjon tovább, tegye meg még ma!

Hatékony tudományos ábrák létrehozása percek alatt