الجودة البحثية: لماذا يجب إدارة بيانات البحث؟

إن حجر الزاوية أو الأساس في كل عمل بحثي هو البيانات البحثية، في حين إن جودتها هي مفتاح الحصول على التميز في أي عمل علمي مُنجز. يعد التعامل مع بيانات البحث للعثور على إجابات لسؤال القضية أو المشكلة البحثية؛ جانبًا مهمًا أيضًا من كل جهد علمي مبذول. نتيجةً لذلك، إذا فشلت إدارة البيانات في أي مرحلة من مراحل إجراء البحث، فإن أقصى ما يمكن أن تأمله وستحصل عليه، هو متوسط النتائج والأبحاث العادية، التي لا ترقى إلى إعجاب الزملاء الباحثين والناشرين.

يجب إثبات كل بيان في العلم ببيانات مصدر أوليّة حقيقية وجديرة بالثقة. قد تكون إحالة المؤلفين الآخرين إلى مصادر ثانوية للمعلومات مفيدة، ولكنها قد تؤدي أيضًا إلى خيبة الأمل. إذا كانت بيانات دراستهم الأساسية غير كافية أو ضعيفة، أو تفتقر إلى المصداقية العلمية، أو ببساطة قديمة أو خارج النطاق النظري لبحثك، فأنت تقضي على عملك من البداية. لتجنب اليقين الخاطئ والتفكير غير المستقر والحجج الزائفة، نحث على التحقق من صحة جميع بيانات البحث والبيانات الوصفية المعاد استخدامها على أساس منتظم.

في الواقع، تعد بيانات البحث المعاد توجيهها مصدرًا متكررًا ومشتركًا في العلوم. يتم الترويج بشدة لمشاركة بيانات البحث مع القراء والعلماء الآخرين، من قبل الناشرين والممولين والمؤسسات بشكل عام، لأنها تعزز الشفافية ونشر المعرفة. من ناحية أخرى، قد يكون اختيار ما هو مناسب لمشروعك الشخصي أمرًا صعبًا ويستغرق وقتًا طويلًا للغاية. إذا كان لديك مهام أخرى على مستوى أكثر تقدمًا، مثل مراجعة الأوراق البحثية أو الترجمة؛ فإننا نوصي بترك هذه المهمة لذوي الخبرة المحترفين من فريق الدعم والخدمات لدينا، لتحرير اللغة المدربين جيدًا، حتى تحصل على نص عالي الجودة مع ضمان قبوله للنشر.

من الممكن أيضًا أنك قد تحتاج إلى إنشاء مواد البحث الخاصة بك؛ لأن بيانات البحث المستخدمة غير موجودة. في مثل هذا السيناريو، قم بتنظيم وإجراء الاختبارات والتجارب؛ وفقًا لأفضل الممارسات والقواعد ذات الصلة بالسلامة والحماية الشخصية.

مهما كان مصدر أو أصل بيانات الدراسة التي تستخدمها، فلن تصل إلى أبعد من ذلك بمجرد تجميع كمية كبيرة من المعلومات العشوائية و / أو المجزأة. هذا هو المكان الذي تأتي فيه معالجة البيانات، باستخدام تقنيات الحد من بيانات البحث، عبر عمليات مثل جمع بيانات الدراسة وإدارتها وتصنيفها وتحليلها وتفسيرها وتلخيصها. إذا لم تكن متأكدًا من أين تبدأ في هذه المهمة، فاتبع هذه الخطوات البسيطة أدناه. سوف تساعدك في معرفة أهم مكونات إدارة بيانات البحث:

مكونات إدارة بيانات البحث

1. الامتثال: تذكر دائمًا أن المعرفة العلمية تعتبر منفعة عامة. يجب اتباع سياسات البيانات أثناء إنتاج بيانات البحث وصيانتها وإدارتها. هذا يعني أن هناك مبادئ توجيهية لأرشفة البيانات وحفظها ونشرها ومشاركتها. تأكد من أنك على دراية بأية سياسات قد تهم عملك أو تؤثر على أدائه.

2. الكفاءة: كلما كانت بيانات دراستك منظمة، زادت المعلومات التي يمكنك استخراجها منها بطريقة أفضل. يمكن أن يتيح تحويل اليوميات والملاحظات الميدانية إلى تنسيقات أو نماذج بيانات أكثر تكثيفًا، مثل خلايا البيانات والجداول، وسيوفر تصورًا أفضل للأنماط. كلما كان ذلك ممكنًا، اسعَ لتحويل البيانات الأولية إلى أشكال مخرجات أكثر وضوحًا وقابلية للفهم، يمكن مشاركتها مع المجتمع العلمي. تذكر أن تشمل:

* نسخة احتياطية في كل وقت! احرص دائمًا على عمل نسخة من بياناتك، لا تجازف بفقدان المعلومات الحيوية والهامة. اختر أكثر من مكان آمن للاحتفاظ به.

* الكلمات المفتاحية: منظمة! احتفظ ببياناتك بطريقة مصنفة ومنظمة لمصلحتك الشخصية، بحيث يمكن فرزها والرجوع إليها بسهولة. لكن ضع في اعتبارك أنه سيتعين عليك مشاركتها في مرحلة ما. ابدأ في التخطيط لمدى قابلية استخدام الأجهزة والأنظمة بسهولة، مع الأخذ في الاعتبار الإصدارات المحتملة لمجموعة البيانات ومراجعات المستندات والوثائق.

* احتفظ بسجل لبياناتك الآن وفي المستقبل! تحتوي وثائق البيانات (أو البيانات الوصفية) على معلومات حول المنشئ والمعرف والعنوان والتاريخ والموقع والمنهجية وما إلى ذلك، وهي ضرورية لفهم مجموعات البيانات الخاصة بك في المستقبل. علاوة على ذلك، تتيح البيانات الوصفية لأي شخص يرغب في الاستفادة من المواد الخاصة بك وإعادة استخدامها في الاستشهاد بها بشكل صحيح.

3. الأخلاقيات والشفافية: يتطلب هذا عدم الانخراط في تلفيق أي بيانات أو التلاعب بها أو توزيعها وإسنادها بشكل خاطئ. عندما يكون ذلك ممكنًا، استخدم البيانات غير المحددة للهوية؛ لتجنب مطالبات الحماية الشخصية وتكبد دعواها.

إدارة دورة حياة بيانات البحث

عندما يبدأ الباحث في إعداد مفهوم الدراسة والتخطيط له، فإنه يدخل في دورة لا تنتهي لا تشمل الباحث فحسب، بل أيضًا المجتمع العلمي بأكمله. تبدأ بيانات أبحاثه عملية متعددة الخطوات والمراحل، تشمل الإنشاء والنشر أو التوزيع والمشاركة. توجد هذه الدورة في دائرة أبدية بلا حدود في حلقة عملاقة، حيث يقوم الآخرون بإعادة التخطيط، وإعادة التحليل، وإعادة الاستخدام، وما إلى ذلك. هذا هو جوهر المعرفة العالمية. طالما أن العلماء والباحثين مدركون لواجبات إدارة البيانات الخاصة بهم، ليس فقط لغرضهم الخاص ولكن أيضًا لصالح الآخرين، فسيكون للعلم المزيد من الأدوات للتقدم إلى أبعد من ذلك.

خطة لإدارة البيانات في البحث النوعي

إن خطة إدارة البيانات (DMP) هي وثيقة رسمية تحدد بالتفصيل كل عنصر من عناصر البيانات الداعمة لبحثك. بمعنى آخر، إنه انعكاس نصي أو مرآة مكتوبة لدورة حياة بيانات البحث. يجب عليك تضمين معلومات في هذا المستند حول كيفية حصولك على البيانات، وكيف ستتعامل معها، وكيف سيتم مشاركتها وإعادة إنتاجها. إن وضع خطة لإدارة البيانات تعتبر خطوة ضرورية، على سبيل المثال، للحصول على التمويل. قد يكون جمع البيانات مكلفًا، وتشرح هذه الوثيقة للراعي أو الممول كيف سيتم استخدام أموالهم.

اعتمادًا على المؤسسة التي تخطط أو تهدف إلى التقدم إليها، ستتلقى نموذجًا أو قالبًا قد تستخدمه، أو يمكنك كتابة DMP بنفسك. على أي حال، إليك خمسة أسئلة يجب عليك الإجابة عليها تمامًا:

* ما نوع البيانات التي ستقوم بإنتاجها؟

* ما هي المبادئ التنظيمية التي ستلتزم بها؟

* ماذا ستتخذ لضمان حماية الأمن والسرية وحقوق الملكية الفكرية؟

* هل ستمنح الآخرين إذنًا للوصول إلى بياناتك؟ إذا كان الأمر كذلك، فأين وكيف ستفعل ذلك؟

* أين ستحتفظ ببياناتك إلى أجل غير مسمى؟

تذكر أنه يمكنك تحقيق التميز في المواد المكتوبة، من خلال خدمة تحرير اللغة الإضافية لدينا، والتي تتضمن خطة إدارة البيانات. سيولي متخصصونا اللغويون اهتمامًا وثيقًا لمنطق عملك وتدفق محتواه، مع تعديل المستند الخاص بك ليلائم متطلباتك. بصرف النظر عن تحرير النص الاحترافي، نوفر أيضًا فحصًا للمراجع وخطاب تعريف مخصص. كل هذا مع جولات لا حدود لها من مراجعة اللغة والمساعدة الكاملة في جميع الأوقات.