Работа с научными данными

Научные данные являются важной частью исследовательского процесса. В цифровую эпоху их количество выросло в геометрической прогрессии, что потребовало и новых подходов к их организации, хранению и предоставлению доступа. В настоящее время существует большое разнообразие инструментов и сервисов, позволяющих обмениваться данными с коллегами по всему миру. Цифровая инфраструктура и Интернет облегчают как создание все больших объемов исследовательских данных, так и их совместное использование. Эффективное управление данными гарантирует качество исследований, позволяя проверять, а также повторно использовать результаты, обеспечивает цитирование и сотрудничество в долгосрочной перспективе.

В этом руководстве предложены рекомендации и советы, которые помогут исследователям грамотно организовывать процесс работы с научными данными, чтобы обеспечить наилучший результат, прозрачность и надежность исследований.

Научные данные

Научные или исследовательские данные — это любая информация, которая была собрана, генерировалась или создавалась для проверки первоначальных результатов исследования.

Хотя научные данные обычно являются цифровыми, они также могут включать и нецифровые форматы, такие как лабораторные журналы и дневники.

Типы и примеры научных данных

Источники научных данных

Данные наблюдений собираются в режиме реального времени и обычно незаменимы, например, данные датчиков, данные опросов, выборочные данные и нейроизображения.

Экспериментальные данные собираются с лабораторного оборудования. Это часто воспроизводимо. Примерами экспериментальных данных являются последовательности генов, хроматограммы и др.

Данные моделирования генерируются из тестовых моделей, где модель и метаданные более важны, чем выходные данные. Например, климатические модели и экономические модели.

Производные или скомпилированные данные преобразуются из ранее существовавших данных. Их можно воспроизвести в случае, если они утеряны. Примерами являются интеллектуальный анализ данных, скомпилированные базы данных и 3D-модели.

Справочные или канонические данные — это статические или органические конгломераты или наборы небольших рецензируемых наборов данных, которые, в основном, публикуются и курируются. Например, банки данных последовательностей генов, химические структуры или порталы пространственных данных.

Открытые научные данные

Открытые научные данные – вид данных, представляющих собой результаты научных исследований, доступных в Интернете для свободного скачивания, изменения и распространения без каких-либо юридических или финансовых ограничений.

Подробнее об открытых научных данных читайте в путеводителе «Открытая наука».

Поиск данных

Возможно, вы захотите использовать существующие данные для своего исследования, чтобы провести метаанализ, пересмотреть результаты, выполнить новый анализ существующих данных или проверить модель. В путеводителе «Поиск научной информации», вы найдете подробную информацию о том, где можно найти научные данные.