Journal of eScience Librarianship
Статья Сары Маннхеймер (Sara Mannheimer) «Повторное использование качественных данных и крупные социальные исследования с точки зрения курирования данных» (Data Curation Implications of Qualitative Data Reuse and Big Social Research) основана на презентации «Поддержка ответственных исследований с получением Больших данных общественного характера: объединение практикующих сообществ» (Supporting Responsible Research with Big Social Data by Connecting Communities of Practice), состоявшейся в рамках Саммита RDAP (Registration Data Access Protocol) 2021 г. Материалы доступны в интернете: https://osf.io/e4u7v.
Большие данные общественного характера (например, данные социальных сетей и блогов) и архивированные качественные данные (например, транскрипты интервью, полевые журналы, дневники) обладают сходством, между тем сообщества, которые являются источником этих данных, не идентичны и практически не пересекаются. В данной статье рассматриваются общие задачи повторного использования качественных данных и Больших данных общественного характера в сфере курирования данных. Автор провела анализ литературы и применила индуктивное кодирование в отношении 300 статей, посвященных вопросу о повторном использовании качественных данных и крупным социологическим исследованиям. В представленной литературе выявлено шесть основных проблем, связанных с использованием и повторным использованием данных, присутствующих в качественных данных и крупных социологических исследованиях – это контекст, качество данных, сопоставимость данных, информированное согласие, право на частную жизнь и конфиденциальность, интеллектуальная собственность и право собственности на данные.
Автор настаивает на том, что специалисты, занятые курированием данных, должны понимать сущность этих проблем, вырабатывать стратегию и соответственно решать задачи их курирования через документирование, комбинирование массивов данных и их объединение через ссылки; поддержку надежных репозиториев; использование и продвижение стандартов для метаданных; обсуждение с исследователями и экспертами организаций альтернативных стратегий для контента; обеспечение деидентификации; обеспечение ограниченного доступа к данным; разработку договоров об использовании данных; управление правами и лицензирование данных; разработку и реализацию альтернативных стратегий архивирования. Решение этих задач по курированию данных обеспечит эффективную практику использования качественных данных и данных крупных социологических исследований.
Registration Data Access Protocol (RDAP) — протокол доступа к регистрационным данным, стандартизирован рабочей группой Инженерного совета Интернета в 2015 г. после изучения экспериментальных разработок и подробнейших обсуждений. RDAP является протоколом-преемником протокола WHOIS и используется для поиска релевантных регистрационных данных на таких ресурсах Интернет, как имена доменов, IP-адреса и номера автономных систем.
УДК: 004.65:303.425
ГРНТИ: 20.01; 04.15; 20.23.17, 20.23.21, 20.23.25
Источник:
В октябрьском номере опубликована статья канадских специалистов Хезер Геншорн (Heather Ganshorn) и Зары Премжи (Zahra Premji) «Управление данными для систематических обзоров: необходимость в руководстве» (Data Management for Systematic Reviews: Guidance is Needed). Управление данными — компетенция, соответствующая роли, которую библиотекари могут играть в реализации систематических обзоров (под систематическим обзором авторы понимают все формы синтеза знаний). К данной компетенции авторы относят такие навыки, как использование программного обеспечения сервисов цитирования и систематических обзоров, инструментов извлечения данных, архивация данных и процессов, в том числе отслеживание версий и сбор данных по методу PRISMA. Управление данными в рамках подготовки систематических обзоров и в целях иных способов синтеза знаний осуществляется по-разному: некоторые обзоры базируются на принципах открытой науки, другие остаются недоступными для широкого круга пользователей, что оставляет знание непрозрачным и невоспроизводимым. Стандарты представления полученных данных позволили повысить уровень детализации публикуемых обзоров, а также способствовали более открытому обмену данными, полученными на разных этапах процесса подготовки обзора. Так же, как при планировании любого проекта или при заполнении формы соответствия этическим стандартам, специалисты, выполняющие систематический обзор, должны составить план управления данными, который будет дополнять протокол исследования. В статье приведено краткое описание схемы такого плана по управлению данными конкретно при проведении систематических обзоров. Также представлено сопровождающее данный план руководство LibGuide с примерами, в который пользователи могут вносить собственные дополнения и рекомендации. Разработка модели осуществлена при финансовой поддержке Portage Network.
Систематический обзор – вид научного исследования, представляющий собой анализ опубликованных законченных работ, выполненных учёными или практикующими специалистами с целью оценки и обобщения данных в рамках чётко сформулированного вопроса с использованием заранее определённых методологии и протокола, позволяющих исключить случайные и систематические ошибки, а также для обеспечения полного отчета обо всех имеющихся исследованиях по данной теме, включая серую литературу.
УДК: 02:004+004.65
ГРНТИ: 13.31.23; 20.19.21, 20.15.31, 20.23.17, 20.23.21
Источник: