연구 데이터

효과적인 데이터 활용

1. 보관: 연구 데이터가 갖추어야 할 것들의 위계에서 첫 단계는, 획득한 데이터의 보관이 이루어져야 한다는 것입니다.

2. 보존: 연구 데이터의 보관이 이루어지면, 그 다음으로는 파일 형식에서 독립적인 형태로 보존되어야 하며 그렇지 않을 경우 데이터 노후화(data obsolescence)의 위험을 감수해야 합니다.

3. 접근 가능: 데이터가 보관 및 보존되었다 하더라도, 그것만으로 데이터가 접근 가능해졌다는 의미는 아닙니다. 예를 들어 메타 분석이나 다른 종류의 재사용을 위해 연구자들과 기계에서 데이터에 접근하고자 할 수 있습니다.

4. 발견 가능: 데이터가 보관 및 보존되고 원칙적으로 접근 가능해졌을지라도, 다른 이들이 데이터를 발견할 수 없다면 큰 가치가 없게 됩니다.

5. 인용 가능: 데이터 공유의 장벽 중 하나는 적은 보상을 위해 연구자의 추가적인 작업을 요한다는 점입니다. 데이터 인용은 논문 인용을 기반으로 한 현재의 보상 체계에 손쉽게 편입될 수 있어 이러한 부분에서 변화를 꾀할 수 있는 가능성이 있습니다.

6. 명료성: 데이터 재사용이 가능하기 위해서는 어떠한 측정 단위를 사용했는지, 어떻게 데이터를 수집했는지, 그리고 어떠한 약어 및 매개변수를 사용했는지 등이 명확해야 합니다. 데이터의 기원은 명료성에 있어 매우 중요합니다.

7. 검토: 연구 논문의 경우 동료 평가를 거친 경우가 매우 흔한 반면, 연구 데이터의 경우 이는 여전히 대체로 흔하지 않은 일입니다. 그러나 데이터의 품질 관리 및 신뢰 가능성에 있어서는 중요한 단계입니다.

8. 재현 가능: 연구 결과의 재현성은 과학에서 매우 중요한 부분입니다. 재현 불가능성은 동일한 연구 결과를 달성하는 데 필요한 연구 데이터의 결손 요소 발생으로부터 비롯되는 경우가 많습니다. 일례로 생물 의학 문헌에 보고된 리소스(예: 항체, 모델 유기체 및 소프트웨어 등)는 재현 가능성이나 재사용을 가능케 하는 충분한 상세 내용이 결여된 경우가 잦습니다.

9. 재사용 가능: 범 연구 커뮤니티 차원에서, 연구 데이터의 공유로 인한 핵심적 장점은 이러한 데이터를 재사용할 수 있는 능력입니다. 연구 데이터가 충분히 신뢰 가능하고 재현 가능할 때에야 비로소 다른 연구자들이 이를 재사용할 것입니다.

10. 통합: 엘스비어는 “고도로 효과적인 연구 데이터”에 대한 위 9가지 측면의 통합이 중요하다고 보고 있습니다. 예를 들어, 데이터는 재사용될 수 있도록 보존되어야 합니다. 또한 인용 가능하기 위해서는 접근이 가능해야 합니다. 그러나 이와 더불어, 데이터 재사용이나 데이터 인용에 대한 체계를 구축함에 있어서는 현재의 데이터 보관 및 공유 체계에 따른 관행에 대해서도 고려가 이루어져야 합니다.

이러한 9개 계층과 10번 째 통합 단계는 완벽한 수행을 위한 처방이라기보다는 연구 데이터 관리 관행을 지시 및 검사하는 데 기준으로 사용할 수 있는 지침 원칙으로써 의도된 것입니다.

연구 데이터용 엘스비어 솔루션

텍스트 및 데이터 마이닝

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데이터 인용

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