Dane badawcze wyjaśnione na przykładach

Aby rozwiązywać problemy i opisywać zjawiska, naukowcy opierają się w dużej mierze na danych. Odpowiedzi na wiele pytań pochodzą z danych badawczych. Jak można odpowiedzieć na pytanie, jeśli nie ma żadnych informacji? Eksploracja danych pozwala odkryć interesujące wzorce i bogactwo informacji.

Na tworzone przez nich informacje wpływają dane, które badają, ich cele i perspektywy ich czytelników. Badacze powinni pozostać bezstronni za każdym razem, gdy uważnie analizują dane i pozostają otwarci na nieznane trendy, koncepcje i wyniki. Przyjrzyjmy się, czym są dane badawcze i jakie są ich kategorie.

Czym są dane badawcze?

Dane badawcze to informacje gromadzone, dokumentowane, kompilowane lub generowane w celu potwierdzenia wiarygodności wstępnych wyników badań. Dane badawcze, w tym wpisy korespondencyjne i zapisy laboratoryjne, są często cyfrowe, ale mogą być również niecyfrowe.

Dane badawcze to coś więcej niż tylko liczby. Wszelkie materiały wykorzystywane i analizowane do celów badawczych są uważane za dane badawcze. Termin "materiały badawcze" jest używany częściej niż "dane badawcze" w niektórych dziedzinach akademickich.

Istnieje wiele sposobów gromadzenia danych badawczych. Nie ma ograniczeń co do ilości danych badawczych, które można uzyskać z pracy jednego badacza. Istnieje wiele rodzajów danych, takich jak klipy wideo, statystyki, grafiki, transkrypcje, pliki audio, transkrypcje wywiadów, dane z eksperymentów, kod programów i wiele innych.

Przykłady danych badawczych

Istnieje wiele sposobów gromadzenia danych badawczych. Oto kilka możliwości:

Pliki takie jak dokumenty i arkusze kalkulacyjne
Notatniki do laboratoriów, wycieczek terenowych i dzienniki
Książki kodów, transkrypcje wywiadów i kwestionariusze
Kasety wideo i kasety audio
Obrazy, nagrania wideo
Wyniki testu
Slajd, obiekt, "próbka" lub "studium przypadku"
Zdigitalizowane archiwa wyjściowe
Dane wejściowe/wyjściowe
Algorytm lub model
Adnotacje
Analiza danych wejściowych i wyjściowych oprogramowania, plików dziennika, struktur danych
Procesy i metodologie

Dlaczego udostępnianie danych badawczych jest ważne?

Udostępnianie danych zamiast powielania już opublikowanych badań jest korzystnym sposobem na wykorzystanie pracy innych badaczy. Tematy badawcze mogą być również poddawane metaanalizie poprzez udostępnianie danych. Publiczne udostępnianie wyników badań jest obecnie wymogiem wielu agencji i instytucji finansujących.

Dystrybucja i wykorzystanie danych w ekosystemie badawczym zwiększa się dzięki lepszemu udostępnianiu danych, przejrzystości i dostępności informacji. W rezultacie polityka publiczna i planowanie mogą być oparte na faktach o wyższej jakości i większej dostępności.

Zarówno naukowiec, jak i sponsor badań odnieśli korzyści z udostępniania danych. Zachęca naukowców do lepszego zarządzania swoimi danymi i zapewnienia ich wysokiej jakości, gdy ich koledzy i opinia publiczna mają do nich dostęp. Udostępnianie danych zachęca do podnoszenia świadomości i prowadzenia dalszych badań w swoich dziedzinach. Sponsorzy badań i naukowcy mogą czerpać korzyści z udostępniania danych, zwiększając swoją widoczność i uznanie.

Społeczność naukowa w dużej mierze popiera udostępnianie danych, ale wymaga to dużo czasu, wysiłku i zasobów. Aby przygotować dane do udostępnienia, ważne jest staranne udokumentowanie metod gromadzenia danych i wyników badań.

Źródła danych badawczych

Możliwe jest generowanie danych badawczych z różnych powodów i przy użyciu wielu metod. Poniżej wymieniono kilka przykładów:

Dane obserwacyjne: Zachowanie lub aktywność są obserwowane i rejestrowane jako dane obserwacyjne. Do gromadzenia danych wykorzystywane są różne metody, w tym obserwacja, badania kwestionariuszowe oraz korzystanie z urządzeń i instrumentów monitorujących.
Dane eksperymentalne: Gdy zmienna jest modyfikowana, badacze dążą do stworzenia różnicy lub wywołania zmiany poprzez aktywną interwencję. Badacze mogą zazwyczaj określać związki przyczynowe przy użyciu danych eksperymentalnych i mogą szeroko stosować wyniki. Odtwarzanie tego typu danych zazwyczaj wiąże się z kosztami.
Dane symulacji: Modele komputerowe naśladują zachowanie realistycznych procesów w czasie w celu wygenerowania danych symulacyjnych. Dane wyjściowe są ważniejsze niż metadane i model wygenerowany z modeli testowych.
Dane pochodne/skompilowane: Dane, które są modyfikowane na podstawie poprzednich próbek danych. W przypadku ich utraty można je odtworzyć, ale koszt byłby wysoki. Przykładami są trójwymiarowe modele i kompilowanie baz danych.
Dane referencyjne lub kanoniczne: Są to pokaźne kolekcje bardziej zwartych, opublikowanych i skrupulatnie przygotowanych zbiorów danych. Przykładem może być baza danych przechowująca sekwencje genów, baza danych zawierająca struktury atomowe lub baza danych przechowująca współrzędne.

Zwiększanie wpływu i widoczności swojej pracy

Doniesiono, że artykuły z graficznymi streszczeniami mają 8 razy więcej udostępnień w mediach społecznościowych. Teraz już wiesz, jak ważne jest umieszczanie wystarczającej ilości grafik w swoich artykułach.

Na szczęście teraz jest to bardzo proste. Z Mind the GraphMożesz tworzyć ilustracje, plakaty i abstrakty graficzne za pomocą zaledwie kilku kliknięć. Możesz również zlecić ich dostosowanie naszym ekspertom. Nie czekaj dłużej, zrób to już dziś!

Tworzenie efektywnych figur naukowych w kilka minut