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大數據專題導言:我們真的認識 Big Data 的「科學」嗎?

陳妤寧
・2016/05/24 ・1400字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 594 ・九年級

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文 / 陳妤寧

Big Data's definition illustrated with texts
Big Data’s definition illustrated with texts (Author: Camelia.boban)

關於 Big Data(大數據)能夠如何在網路世代改變人們的生活,只要上網搜尋即可查閱到國內外大量的文章。不過,究竟神奇的 Big Data 要如何運作?和十多年前的 Data Mining(資料採礦)又有何異曲同工?除了資工之外,數學、統計等其他學門在資料科學中分別扮演什麼角色?在股市、在民調、在醫療等形形色色的領域之中,是否已經是能夠被成熟運用的產品了呢?

本次大數據專題要揭開大數據科學的面紗,專訪五位精通於不同資料科學領域的專家,讓我們即使從外行麻瓜的角度,也能了解大數據背後能夠如何運作的科學原理。

在展開資料分析之前,「資料」真的能夠完整呈現「真實世界」的全貌嗎?我們想問的問題,都能從手上的資料中得到解答嗎?本專題專訪了社會企業DSP智庫驅動的知識長謝宗震,從統計人的角度,細細討論了在分析資料前應該如何「思考」資料,以及統計人面對大數據時代的非結構化資料,應如何迎接挑戰。→ 資料科學如何解決真實世界的問題?認識資料極限,打開分析視野-專訪DSP智庫驅動知識長謝宗震

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台大資工系的林守德副教授,則從機器學習的角度出發,從社群網站的個人化推薦、地圖 APP 提供的最佳路徑等案例分享,主張未來時代的機器人,將跳過「報表」階段,直接為人類做出最佳的決策。而人類不應為此恐慌,而是進化到下一階段、找出更多電腦所無法辦到的事情。→ 運用海量資料讓機器「自學」,電腦將成為更好的決策代理人-專訪台大資工教授林守德

談到社群網站帶來的海量資料,不可忽略語意分析的關鍵地位。語意分析讓選前的民意調查能夠更廣泛的涵蓋到各種更「非正式」的網路意見,也不再侷限於以數字獨霸的數據資料,更深入拆解文字背後隱含的正面或負面情緒意涵,甚至能夠藉此更快掌握並預測事件的發生。創辦意藍科技的楊立偉董事長,深入介紹了語意分析的觀念、應用和挑戰。→ 不是只有數字才是數據,語意分析讓電腦掌握文字背後的情感-專訪意藍科技董事長楊立偉

大數據的本質在於資料,東吳大學的助理教授吳牧恩認為,從小資料到大資料,都是數學這個學門能夠積極介入、加以演算和預測的。電腦硬體的運算速度,必須加上演算法的加持,才能提升解題效率、降低運算的複雜度,尋求出最佳解。→ 從演算法設計到金融交易應用,數學在資料科學中無所不在-專訪東吳數學系教授吳牧恩

最後,在分析結果的可靠問題上,是典通科技的總經理楊雅惠著墨最深的。為了優化分析模型,深入研究大眾在網路上發表意見的行為模式可以做出更好的判斷,讓「大」數據獲得精緻化的可能。而在醫療資料的分析上,她則認為除了常見的隱私問題之外,也存在著多元採集設備之間缺乏共同標準的挑戰。→ 提昇大數據可信度,統計學用機率和抽樣優化分析模型-專訪典通公司總經理楊雅惠

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數據和資料從古到今都是人類尋求解答的重要材料,而網路時代的資料來源變多也變雜,不論是語意分析、機器學習、演算法、統計建模,眾多方法都試圖解決更多過去人類仰賴臆測萊處理的問題。看完這五位不同背景和專長的專家分享了他們的見解後,對於所謂大數據的定義和視野,也隨之更為寬廣了。

(本文由科技部補助「新媒體科普傳播實作計畫-智慧生活與前沿科技科普知識教育推廣」執行團隊撰稿)

責任編輯:鄭國威

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陳妤寧
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熱愛將知識拆解為簡單易懂的文字,喜歡把一件事的正反觀點都挖出來思考,希望用社會科學的視角創造更宏觀的視野。

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數據塑造生活與社會,讓人既放心但又不安?——《 AI 世代與我們的未來》
聯經出版_96
・2022/12/28 ・2760字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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數位世界已經改變了我們日常生活的體驗,一個人從早到晚都會接受到大量數據,受益於大量數據,也貢獻大量數據。這些數據龐大的程度,和消化資訊的方式已經太過繁多,人類心智根本無法處理。

與數位科技建立夥伴關係

所以人會本能地或潛意識地倚賴軟體來處理、組織、篩選出必要或有用的資訊,也就是根據用戶過去的偏好或目前的流行,來挑選要瀏覽的新項目、要看的電影、要播放的音樂。自動策劃的體驗很輕鬆容易,又能讓人滿足,人們只會在沒有自動化服務,例如閱讀別人臉書塗鴉牆上的貼文,或是用別人的網飛帳號看電影時,才會注意到這服務的存在。

有人工智慧協助的網路平臺加速整合,並加深了個人與數位科技間的連結。人工智慧經過設計和訓練,能直覺地解決人類的問題、掌握人類的目標,原本只有人類心智才能管理的各種選擇,現在能由網路平臺來引導、詮釋和記錄(儘管效率比較差)。

日常生活中很少察覺到對自動策劃的依賴。圖/Pexels

網路平臺收集資訊和體驗來完成這些任務,任何一個人的大腦在壽命期限內都不可能容納如此大量的資訊和體驗,所以網路平臺能產出看起來非常恰當的答案和建議。例如,採購員不管再怎麼投入工作,在挑選冬季長靴的時候,也不可能從全國成千上萬的類似商品、近期天氣預測、季節因素、回顧過去的搜尋記錄、調查物流模式之後,才決定最佳的採購項目,但人工智慧可以完整評估上述所有因素。

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因此,由人工智慧驅動的網路平臺經常和我們每個人互動,但我們在歷史上從未和其他產品、服務或機器這樣互動過。當我們個人在和人工智慧互動的時候,人工智慧會適應個人用戶的偏好(網際網路瀏覽記錄、搜尋記錄、旅遊史、收入水準、社交連結),開始形成一種隱形的夥伴關係。

個人用戶逐漸依賴這樣的平臺來完成一串功能,但這些功能過去可能由郵政、百貨公司,或是接待禮賓、懺悔自白的人和朋友,或是企業、政府或其他人類一起來完成。

網路平臺和用戶之間是既親密又遠距的聯繫。圖/Envato Elements

個人、網路平臺和平臺用戶之間的關係,是一種親密關係與遠距聯繫的新穎組合。人工智慧網路平臺審查大量的用戶數據,其中大部分是個人數據(如位置、聯絡資訊、朋友圈、同事圈、金融與健康資訊);網路會把人工智慧當成嚮導,或讓人工智慧來安排個人化體驗。

人工智慧如此精準、正確,是因為人工智慧有能力可以根據數億段類似的關係,以及上兆次空間(用戶群的地理範圍)與時間(集合了過去的使用)的互動來回顧和反應。網路平臺用戶與人工智慧形成了緊密的互動,並互相學習。

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網路平臺的人工智慧使用邏輯,在很多方面對人類來說都難以理解。例如,運用人工智慧的網路平臺在評估圖片、貼文或搜尋時,人類可能無法明確地理解人工智慧會在特定情境下如何運作。谷歌的工程師知道他們的搜尋功能若有人工智慧,就會有清楚的搜尋結果;若沒有人工智慧,搜尋結果就不會那麼清楚,但工程師沒辦法解釋為什麼某些結果的排序比較高。

要評鑑人工智慧的優劣,看的是結果實用不實用,不是看過程。這代表我們的輕重緩急已經和早期不一樣了,以前每個機械的步驟或思考的過程都會由人類來體驗(想法、對話、管理流程),或讓人類可以暫停、檢查、重複。

人工智慧陪伴現代人的生活

例如,在許多工業化地區,旅行的過程已經不需要「找方向」了。以前這過程需要人力,要先打電話給我們要拜訪的對象,查看紙本地圖,然後常常在加油站或便利商店停下來,確認我們的方向對不對。現在,透過手機應用程式,旅行的過程可以更有效率。

透過導航,為旅途帶來不少便利。圖/Pexels

這些應用程式不但可以根據他們「所知」的交通記錄來評估可能的路線與每條路線所花費的時間,還可以考量到當天的交通事故、可能造成延誤的特殊狀況(駕駛過程中的延誤)和其他跡象(其他用戶的搜尋),來避免和別人走同一條路。

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從看地圖到線上導航,這轉變如此方便,很少人會停下來想想這種變化有多大的革命性意義,又會帶來什麼後果。個人用戶、社會與網路平臺和營運商建立了新關係,並信任網路平臺與演算法可以產生準確的結果,獲得了便利,成為數據集的一部分,而這數據集又在持續進化(至少會在大家使用應用程式的時候追蹤個人的位置)。

在某種意義上,使用這種服務的人並不是獨自駕駛,而是系統的一部分。在系統內,人類和機器智慧一起協作,引導一群人透過各自的路線聚集在一起。

持續陪伴型的人工智慧會愈來愈普及,醫療保健、物流、零售、金融、通訊、媒體、運輸和娛樂等產業持續發展,我們的日常生活體驗透過網路平臺一直在變化。

網路平台協助我們完成各種事項。圖/Pexels

當用戶找人工智慧網路平臺來協助他們完成任務的時候,因為網路平臺可以收集、提煉資訊,所以用戶得到了益處,上個世代完全沒有這種經驗。這種平臺追求新穎模式的規模、力量、功能,讓個人用戶獲得前所未有的便利和能力;同時,這些用戶進入一種前所未有的人機對話中。

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運用人工智慧的網路平臺有能力可以用我們無法清楚理解,甚至無法明確定義或表示的方式來形塑人類的活動,這裡有一個很重要的問題:這種人工智慧的目標功能是什麼?由誰設計?在哪些監管參數範圍裡?

類似問題的答案會繼續塑造未來的生活與未來的社會:誰在操作?誰在定義這些流程的限制?這些人對於社會規範和制度會有什麼影響?有人可以存取人工智慧的感知嗎?有的話,這人是誰?

如果沒有人類可以完全理解或查看數據,或檢視每個步驟,也就是說假設人類的角色只負責設計、監控和設定人工智慧的參數,那麼對人工智慧的限制應該要讓我們放心?還是讓我們不安?還是既放心又不安?

——本文摘自《 AI 世代與我們的未來:人工智慧如何改變生活,甚至是世界?》,2022 年 12 月,聯經出版公司,未經同意請勿轉載。

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聯經出版_96
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聯經出版公司創立於1974年5月4日,是一個綜合性的出版公司,為聯合報系關係企業之一。 三十多年來已經累積了近六千餘種圖書, 範圍包括人文、社會科學、科技以及小說、藝術、傳記、商業、工具書、保健、旅遊、兒童讀物等。

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AI 的 3 種學習形式:不同的目標功能,不同的訓練方式——《 AI 世代與我們的未來》
聯經出版_96
・2022/12/27 ・2368字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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搭配不同的任務,人工智慧的應用方式也不一樣,所以開發人員用來創造人工智慧的科技也不一樣。這是部署機器學習時最基礎的挑戰:不同的目標和功能需要不同的訓練技巧。

機器學習最基礎的挑戰:不同目標和功能需配合不同訓練技巧。圖/Pexels

不過,結合不同的機器學習法,尤其是應用神經網路,就出現不同的可能性,例如發現癌症的人工智慧。

機器的 3 種學習形式

在我們撰寫本章的時候,機器學習的三種形式:受監督式學習、不受監督式學習和增強式學習,都值得注意。

受監督式學習催生了發現海利黴素的人工智慧。總結來說,麻省理工學院的研究人員想要找出有潛力的新抗生素,在資料庫裡放入二千種分子來訓練模型,輸入項目是分子結構,輸出項目是抑菌效果;研究人員把分子結構展示給人工智慧看,每一種結構都標示抗菌力,然後讓人工智慧去評估新化合物的抗菌效果。

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這種技巧稱為受監督式學習,因為人工智慧開發人員利用包含了輸入範例(即分子結構)的資料集,在這裡面,每一筆數據都單獨標示研究人員想要的輸出項目或結果(即抗菌力)。

開發人員已經把受監督式學習的技巧應用於許多處,例如創造人工智慧來辨識影像。為了這項任務,人工智慧先拿已經標示好的圖像來訓練,學著把圖像和標籤,例如把貓的照片和「貓」的標籤,聯想在一起,人工智慧把圖片和標籤的關係編碼之後,就可以正確地辨識新圖片。

貓貓!圖/Pexels

因此,當開發人員有一個資料集,其中每個輸入項目都有期望的輸出項目,受監督式學習就能有效地創造出模型,根據新的輸入項目來預測輸出項目。

不過,當開發人員只有大量資料,沒有建立關係的時候,他們可以透過不受監督式學習來找出可能有用的見解。因為網際網路與資料數位化,比過去更容易取得資料,現在企業、政府和研究人員都被淹沒在資料中。

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行銷人員擁有更多顧客資訊、生物學家擁有更多資料、銀行家有更多金融交易記錄。當行銷人員想要找出客戶群,或詐騙分析師想要在大量交易中找到不一致的資訊,不受監督式學習就可以讓人工智慧在不確定結果的資訊中找出異常模式。

這時,訓練資料只有輸入項目,然後工程師會要求學習演算法根據相似性來設定權重,將資料分類。舉例來說,像網飛(Netflix)這樣的影音串流服務,就是利用演算法來找出哪些觀眾群有類似的觀影習慣,才好向他們推薦更多節目;但要優化、微調這樣的演算法會很複雜:因為多數人有好幾種興趣,會同時出現在很多組別裡。

影音串流服務利用演算法,進而推薦使用者可能喜歡的節目。圖/Pexels

經過不受監督式學習法訓練的人工智慧,可以找出人類或許會錯過的模式,因為這些模式很微妙、數據規模又龐大。因為這樣的人工智慧在訓練時沒有明定什麼結果才「適當」,所以可以產生讓人驚豔的創新見解,這其實和人類的自我教育沒什麼不同——無論是人類自學或是人工智慧,都會產生稀奇古怪、荒謬無理的結果。

不管是受監督式學習法或不受監督式學習法,人工智慧都是運用資料來執行任務,以發現新趨勢、識別影像或做出預測。在資料分析之外,研究人員想要訓練人工智慧在多變的環境裡操作,第三種機器學習法就誕生了。

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增強式學習:需要理想的模擬情境與回饋機制

若用增強式學習,人工智慧就不是被動地識別資料間的關聯,而是在受控的環境裡具備「能動性」,觀察並記錄自己的行動會有什麼反應;通常這都是模擬的過程, 把複雜的真實世界給簡化了,在生產線上準確地模擬機器人比較容易,在擁擠的城市街道上模擬就困難得多了。

但即使是在模擬且簡化的環境裡,如西洋棋比賽,每一步都還是會引發一連串不同的機會與風險。因此,引導人工智慧在人造環境裡訓練自己,還不足以產生最佳表現,這訓練過程還需要回饋。

西洋棋比賽中的每一步會引發一連串機會與風險。圖/Pexels

提供反饋和獎勵,可以讓人工智慧知道這個方法成功了。沒有人類可以有效勝任這個角色:人工智慧因為在數位處理器上運作,所以可以在數小時或數日之內就訓練自己幾百次、幾千次或幾十億次,人類提供的回饋相比之下根本不切實際。

軟體工程師將這種回饋功能自動化,謹慎精確地說明這些功能要如何操作,以及這些功能的本質是要模擬現實。理想情況下,模擬器會提供擬真的環境,回饋功能則會讓人工智慧做出有效的決定。

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阿爾法元的模擬器就很簡單粗暴:對戰。阿爾法元為了評估自己的表現,運用獎勵功能,根據每一步創造的機會來評分。

增強式學習需要人類參與來創造人工智慧的訓練環境(儘管在訓練過程中不直接提供回饋):人類要定義模擬情境和回饋功能,人工智慧會在這基礎上自我訓練。為產生有意義的結果,謹慎明確地定義模擬情境和回饋功能至關重要。

——本文摘自《 AI 世代與我們的未來:人工智慧如何改變生活,甚至是世界?》,2022 年 12 月,聯經出版公司,未經同意請勿轉載。

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資料科學與研究資料管理的最前沿:2022 國際資料週
研究資料寄存所 (depositar)_96
・2022/10/07 ・5342字 ・閱讀時間約 11 分鐘

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想和來自全世界的科學家、研究者、政策制定者、企業領袖等一起討論資料議題,想跟上資料科學與研究資料管理最前沿的腳步?國際資料週(International Data Week, IDW)是最好的選擇之一。

國際資料週是什麼?

「國際資料週」是由研究資料聯盟(Research Data Alliance, RDA)以及國際科學理事會(Internatioanl Science Counci, lSC)所屬的資料委員會(Committee on Data, CODATA)、世界資料系統(World Data System, WDS)所共同舉辦的資料科學盛事。自 2016 年起,通常每兩年舉辦一次,吸引近千名全球參與者。因為 COVID-19,2020 年的大會延到今年六月在首爾舉行。

國際資料週的議程由兩個大型研討會構成。例如 2022 的國際資料週,即結合了 RDA 第 19 次大會(RDA 19th Plenary Meeting)與 2022 年的科學資料會議(SciDataCon 2022 )這兩項會議。RDA 大會專注於促進資料分享與再利用的討論,SciDataCon 則著墨在研究資料的前沿議題。

2022 為 IDW 第 3 次舉行,議程為期 5 天,於今年的 6 月 20-24 日,在南韓首爾舉行,主題為「用資料改善世界」(Data To Improve Our World)。因  COVID-19 疫情,採實體與虛擬會議併行,議程總計約 150 場次。在 8 月底,RDA 大會與 SciDataCon 已將多數議程的錄影開放給所有人線上觀看(連結見本文最末)。

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研究資料寄存所(depositar) 團隊也參與了本次會議,我們除加入各場次的討論外,亦參加海報徵件,向所有與會者說明我們近來在研究資料管理上的工作。筆者參與會議的部分場次,礙於篇幅,以下僅紀錄筆者感興趣的報告與討論。

場次紀錄:如何提高研究成果的可再重現或可複製性?

SUPPORTING RESEARCH TRANSPARENCY, ACCOUNTABILITY, AND REPRODUCIBILITY: LESSONS FROM THE TRENCHES

本場次專注討論研究成果在「運算」上的可再重現(reproducibility)或可複製性(replicability)。

有關研究成果可否被重現或複製,攸關該研究的可信度與透明性。美國國家學院(The National Academy of Science, Engineer, Medicine)在 2019 年出版了《科學的可重現與可複製性》報告,是研究者可參考的重要指引。

研究不可重現的原因眾多,在本場次中,來自 AGU 的 Shelly Stall 即指出,如紀錄不足、報告不透明、數位技術過時、或嘗試重現的過程有缺陷等,皆可能是研究結果無法重現的原因;要改善這類狀況,則可從分享資料與工作流程、對數位物件編配持續識別碼、強化資料引用、建立數位物件的說明等方面著手進行。

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對此,來自 CURE 的講者們亦分享其機構內的作法。CURE 是由康乃爾大學、北卡羅萊納大學教堂山分校、以及耶魯大學等組成的聯盟,致力於倡議並實作研究在運算領域的可重現性。CURE 的運作環繞著四個基本原則:(1) 透明、近用、信任 (2) 可使用性 (3) 獨立性 (4) 出版前的研究重現(pre-publication)。

上述四個原則的完整說明,可在 CURE 的網頁上取得,例如獨立性即意味著可重現性必須「能在獨立的運算環境,交由獨立的第三方來確認」。

CURE 的成員亦分享了其如何實踐計算上的可重現性。例如康乃爾的社會科學中心的講者即表示,他們提供了全整合的服務(All-in-one service),除提供程式碼驗證的服務外,亦有經營資料儲存庫,將研究重現所需的資料悉數打包,存放於該機構的服務內,供他人使用或引用。

BEYOND MACHINE-ACTIONABLE DMPS – LET’S GO FORWARD TOGETHER!

本場次介紹「機器可操作的資料管理方案(machine-actionable Data Management Plans, maDMPs)」的近來發展。

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DMP 是描述研究資料將如何被蒐集、使用、管理、(短期或長期)保存、分享等歷程的文件(有關 DMP 的介紹可見此)。 傳統上在撰寫 DMP 時,多是仰賴書寫以整理多方資料整理的工具與資源;而若完成的內容要挪作他用,亦多只能以人工手動進行。

為使 DMP 的內容能取用不同機器的資料,並在機器間進行順暢流通,RDA 自 2017 年起組成工作小組,擬定共通的控制語彙,以在人類可讀的條件下,實現機器可操作的 DMP。

經歷了數年的發展,採用該語彙的 maDMPs 服務亦已逐漸成形。在介紹何謂 maDMP 時,本場次講者 Tomasz Miksa 即指出,maDMP 就如各系統間的「膠水」,它能連結各個不同的研究系統,並自動將資料搬進搬出。

目前已邁入實作階段的 maDMPs 服務有歐盟資助的 Argos,其與歐盟的 OpenAIRE 和 EOSC 的相關服務進行整合,可讓研究者迅速取用不同平台的資料。

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圖/Argos

DAMAP 則是另一類似的工具,其遵循 Science Europe 出版的「國際合用的研究資料管理實用指南」,以引導使用者填寫 DMP,而 DAMAP 在欄位設計上,亦遵循 RDA 工作小組所制定的標準,其匯出的 DMP 資料因此可被採用相同標準的服務自動取用。

DATA PUBLISHING IN THE OPEN SCIENCE ERA

本場次討論在自然科學領域,發布研究資料的相關議題,也討論如何消彌資料發布的障礙。

分享研究資料是開放科學的重要實踐項目之一,但在實踐上時常遭遇眾多複雜的阻礙。本場次的講者之一 Ohseok Kwon 教授分享了一篇 2014 年發表於 BMC Public Health 期刊上的文章,該文章透過實證研究,歸納出 6 類的資料分享障礙:技術、動機、經濟、政治、法律、倫理,並再進一步細分為 20 種不同的阻礙,如資料並未搜集(技術型阻礙)、欠缺信任(政治型阻礙)等。資料分享的複雜性可見一斑。

類似的研究,2021 年發表於 Scientifc Data 的研究,在向 199 名論文作者詢問資料後,亦彙整了其中 67 個拒絕分享資料的理由,「沒時間找資料」和「資料遺失」高居其中前兩名。

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資料分享的困境,亦可從研究的準備工作就見端倪。來自密西根大學圖書館的報告者指出,根據其對該校所有的 DMP 進行分析的結果,僅有約 21% 的 DMP 會包含後設資料的陳述、僅有約 32% 包含了研究流程文件化的陳述,而若進一步深究兩者皆有提及的 DMP,更僅剩約 9% 左右。報告者 Jake Carlson 指出,這反映了研究人員普遍仍未意識到後設資料與文件化的建立,對研究資料分享至關重要,這是未來須強化的地方。

要改變資料分享與寄存的文化,由單一研究機構著力十分有限,跨學術機構的結盟時常是必要的。由十多個學術機構組成的「資料策展網絡(Data Curation Network, DCN)便是這樣的聯盟。

類似 DCN 的跨機構網絡,匯集了更充足的資源,可用以培訓來自各方的研究者,更完善地落實資料分享。相關網絡亦可為後續的資料策展提供一致的流程,並發展資料的策展標準。例如 DCN 即發展出了「資料策展入門(Data Curation Premier),針對不同類型的資料(如 PDF、Google 文件、Twitter 推文等)提供收藏上應有的考量與實作,供相關人員參考。

本場次的最後一部分,是由韓國科學技術研究院(Korea Institute of Science and Technology, KITSI)報告其對「資料論文」(Data Paper)的研究。資料論文是研究領域近來用以確保資料品質的重要方式之一。 根據 KITSI 的分析,全球資料論文的產量約自 2016 年後大幅上升,Elsevier 的加入,看來是造成明顯變化的主因。

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CODATA-RDA SCHOOLS FOR RESEARCH DATA SCIENCE GROUP UPDATES AND NEW CHALLENGES

本場次由 CODATA-RDA School of Research Data Science 發起,討論該短期學校在經營永續性上的可能財務模式。

當代科學使用並生產了各式各樣的資料,研究人員是否具備充足的資料技能,往往是研究能否順利推展的關鍵。為此,CODATA 和 RDA 自 2016 年起,建立了 CODATA-RDA School(下稱「學校」),學校以數天至數週短期課程的方式,培力來自各國(特別是中低收入國家)研究人員相關的資料技能。

自 2016 年至今,學校所開設的課程總計已吸引逾 800 名的參與者。但如同研究資料會面臨如何永續保存的問題,資料學校也持續面臨組織如何方能永續有效運作的問題。

資料來源/CODATA-RDA Data Schools – Ignition Report

CODATA-RDA School 目前的經費主要來自各國政府或私部門所資助的專案經費(project funds)。計畫經費的使用有著用途固定、明確的優點,但也時常受到資金提供者的各種限制。

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為了打造長期運作的模式,學校擘劃了兩種未來可能發展方向:小幅擴展、大幅擴展,並評估了兩類發展方式各別所需的活動及人事需求。

學校並設想了五種可能的資金來源:專案經費、CODATA 國家會員的額外資助、高教機構或研究組織的訂閱或貢獻、參與者付費、募資捐款,這五類來源可能交雜構成了未來的財務模式。

報告者也分析了各項經費來源的優缺點。例如「參與者付費」的優點,可能是學生會有較強的學習動機,學生也有正當理由去找尋不同來源的經費支持;但缺點則是學生可能對課程有較高的期待,而目前僅靠志願講師擔綱的課程,可能無法達到對應的要求等。

議程並邀請參與者針對各種可能資金來源集思廣益,例如提供可能資金贊助者的名單、或建立需求者間的國際網絡等,都是會議上曾被提出的建議。

或許是議程本身定位在意見蒐集,本場次在討論上並未有明確的結論。但可預見的是,隨著資料的重要性日益提升,這些與資料基礎建設攸關的學術財務或行政議題,在未來只會越來越受到重視,並不斷浮上檯面被討論。

海報:研究資料寄存所推展研究資料管理的現況 – ADVOCATING GOOD DATA PRACTICES: FROM RESEARCH DATA REPOSITORY TO RESEARCH DATA MANAGEMENT

除工作坊的議程外,RDA 大會歷來亦會有海報徵件的活動,讓研究者能透過自製海報,向與會者展示近來的工作成果。研究資料寄存所(depositar)在本次會議中也投稿海報,並順利入選

作為資料儲存庫的經營者,我們以「提倡良好的資料實務:從研究資料儲存庫到研究資料管理」為題,簡述台灣在研究資料管理的現況與背景、depositar 在推廣研究資料管理上的實踐、所習得的教訓、並描繪了研究資料管理與資料儲存庫的互動關係。

小結

確保資料具良好品質、可相互操作、可長期保存等特性,是以資料為底的科學研究能被持續推展的基礎。參與跨國界的科學合作,它們更是須被優先處理的基本議題。這些基本議題時常是由技術、經濟、政策、與法律等多面向交織而成,它們也構成了 International Data Week 多數議程的討論核心。

略嫌可惜的是,台灣對於這些基礎議題的討論與實踐仍少,國際會議的參與人數也不多。

但無論如何,2022 年國際資料週的所有場次(含 SciDataCon 2022 和 RDA Plenary 19)錄影均已在 8 月底公開,如有興趣一覽本次議程內容,可至以下網址,再次回顧這個全球的科學資料盛事。

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研究資料寄存所 (depositar)_96
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研究資料寄存所 (depositar) 是由研究人員建立的線上資料儲存庫。所有人都能使用這個平台,自由地儲存、尋找、再次使用研究資料。