Örneklerle Açıklanan Araştırma Verileri

Sorunları çözmek ve bir olguyu tanımlamak için araştırmacılar büyük ölçüde verilere dayanır. Pek çok sorunun yanıtı araştırma verilerinden gelir. Başlangıçta hiç bilgi olmasaydı bir soruyu nasıl yanıtlardınız? Veri madenciliği yaparak ilginç kalıpları keşfedebilir ve zengin bilgileri ortaya çıkarabilirsiniz.

Yarattıkları bilgiler, keşfettikleri verilerden, hedeflerinden ve okuyucularının bakış açılarından etkilenir. Araştırmacılar verileri dikkatle incelediklerinde tarafsız kalmalı ve alışılmadık eğilimlere, kavramlara ve sonuçlara açık olmalıdır. Şimdi araştırma verilerinin ne olduğuna ve kategorilerinin neler olduğuna bakalım.

Araştırma verileri nedir?

Araştırma verileri, ilk araştırma sonuçlarının güvenilirliğini teyit etmek amacıyla toplanan, belgelenen, derlenen veya oluşturulan bilgilerdir. Yazışma kayıtları ve laboratuvar kayıtları dahil olmak üzere araştırma verileri genellikle dijitaldir, ancak dijital olmayan veriler de olabilir.

Araştırma verilerinde sayılardan daha fazlası vardır. Araştırma çalışmaları için kullanılan ve analiz edilen her türlü materyal araştırma verisi olarak kabul edilir. "Araştırma materyalleri" terimi, bazı akademik alanlarda "araştırma verileri "nden daha sık kullanılır.

Araştırma verisi toplamanın birçok yolu vardır. Bir araştırmacının çalışmasından elde edilebilecek araştırma verisi miktarının sınırı yoktur. Video klipler, istatistikler, grafikler, transkripsiyonlar, ses dosyaları, deşifre edilmiş görüşmeler, deneylerden elde edilen veriler, programlar için kodlar ve diğerleri gibi birçok veri türü vardır.

Araştırma verilerine örnekler

Araştırma verisi toplamanın birçok yolu vardır. İşte bazı olasılıklar:

Belgeler ve elektronik tablolar gibi dosyalar
Laboratuvarlar, saha gezileri ve günlükler için defterler
Kod kitapları, deşifre edilmiş görüşmeler ve anketler
Video kasetler ve ses kasetleri
Resimler, video kayıtları
Test sonuçları
Bir slayt, bir nesne, bir "örnek" veya bir "vaka çalışması"
Dijitalleştirilmiş çıktı arşivleri
Giriş/çıkış verileri
Bir algoritma veya model
Ek Açıklamalar
Yazılım girdilerinin, çıktılarının, günlük dosyalarının, veri yapılarının analizi
Süreçler ve metodolojiler

Araştırma verilerinin paylaşılması neden önemlidir?

Daha önce yayınlanmış araştırmaları tekrarlamak yerine veri paylaşmak, diğer araştırmacıların çalışmalarını geliştirmek için avantajlı bir yoldur. Araştırma konuları, veri paylaşımı yoluyla meta-analize de tabi tutulabilir. Araştırma bulgularının kamuyla paylaşılması artık pek çok fon veren kurum ve kuruluş için bir gerekliliktir.

Daha iyi veri paylaşımı, şeffaflık ve bilgi erişilebilirliği sayesinde araştırma ekosistemi içinde verilerin dağılımı ve kullanımı artar. Sonuç olarak, kamu politikası ve planlaması daha yüksek kaliteli, daha erişilebilir gerçekler sayesinde bilgilendirilebilir.

Hem araştırmacı hem de araştırma sponsoru veri paylaşımından fayda sağlamıştır. Araştırmacıları, verilerini daha iyi yönetmeye ve meslektaşları ve kamu bu verilere erişebildiğinde verilerin yüksek kalitede olmasını sağlamaya teşvik eder. Veri paylaşımı, farkındalığı ve uzmanlık alanlarında daha fazla araştırma yapılmasını teşvik eder. Araştırma sponsorları ve araştırmacılar, görünürlüklerini ve tanınırlıklarını artırarak veri paylaşımından faydalanabilirler.

Bilim camiası veri paylaşımını büyük ölçüde desteklemektedir, ancak bunun gerçekleşmesi için çok fazla zaman, çaba ve kaynak gerekmektedir. Verileri paylaşıma hazırlamak için veri toplama yöntemlerini ve araştırma sonuçlarını dikkatlice belgelemek önemlidir.

Araştırma verilerinin kaynakları

Araştırma verilerini çeşitli nedenlerle ve birden fazla yöntem kullanarak üretmek mümkündür. Birkaç örnek aşağıda listelenmiştir:

Gözlemsel Veriler: Davranış veya faaliyet gözlemlenir ve gözlemsel veri olarak kaydedilir. Veri toplamak için gözlem, anket araştırmaları ve izleme cihaz ve araçlarının kullanımı gibi çeşitli yöntemler kullanılır.
Deneysel veriler: Bir değişken değiştirildiğinde, araştırmacılar aktif olarak müdahale ederek bir fark yaratmayı veya bir değişiklik üretmeyi amaçlar. Araştırmacılar genellikle deneysel verileri kullanarak nedensel ilişkileri belirleyebilir ve sonuçları geniş çapta uygulayabilir. Bu tür verilerin yeniden üretilmesinin genellikle bir maliyeti vardır.
Simülasyon verileri: Bilgisayar modelleri, simülasyon verileri oluşturmak için gerçekçi süreçlerin zaman içindeki davranışlarını taklit eder. Çıktı verileri, meta verilerden ve test modellerinden üretilen modelden daha önemlidir.
Türetilmiş/derlenmiş veriler: Önceki veri örneklerinden değiştirilmiş veriler. Kaybolması durumunda yeniden üretilebilir, ancak maliyeti yüksek olacaktır. Üç boyutlu modeller ve veri tabanlarının derlenmesi örnek olarak verilebilir.
Referans veya kanonik veriler: Bunlar, yayınlanmış ve titizlikle hazırlanmış daha kompakt veri kümelerinin önemli koleksiyonlarıdır. Gen dizilerini depolayan bir veri tabanı, atomik yapıları içeren bir veri tabanı veya koordinatları depolayan bir veri tabanı buna örnek olarak verilebilir.

Çalışmalarınızın etkisini ve görünürlüğünü artırma

Grafik özetli makalelerin 8 kat daha fazla sosyal medya paylaşımı yaptığı bildirilmiştir. Artık makalelerinizde yeterince grafiğe yer vermenin önemini anlıyorsunuz.

Neyse ki artık bunu yapmak çok kolay. ile Mind the Graphile sadece birkaç tıklamayla illüstrasyonlar, posterler ve grafik özetler oluşturabilirsiniz. Ayrıca uzmanlarımız tarafından özelleştirilmelerini de sağlayabilirsiniz. Daha fazla beklemeyin, bugün yapın!

Dakikalar İçinde Etkili Bilim Figürleri Oluşturun