과학에서 정보 기술의 역할

5세기 전 과학적 과정을 바꾼 인쇄기처럼, 정보 기술은 과학적 지식과 연구 데이터의 교환을 가속화하고 있습니다. 그것은 또한 과학자들이 그들의 연구 결과의 무결성을 유지하고 표절을 피할 수 있도록 도와줍니다. IT는 의료 및 통신 시스템을 포함한 많은 일상 업무의 기반입니다. 그것은 우리가 버튼 하나만 누르면 정보에 접근할 수 있게 해줍니다.

 

협업

 

정보 기술은 과학자들이 연구 목표를 달성하기 위해 다른 사람들과 협력할 수 있도록 도와줍니다. 또한 효율성을 높이고 커뮤니케이션을 개선하며 프로젝트를 보다 쉽게 완료할 수 있습니다. 그것은 또한 연구원들이 그들의 일을 하는 새로운 방법을 찾는데 도움을 줄 수 있습니다.

협업은 사람들이 그들의 지식을 모으고 발견으로 이어질 수 있는 정보를 공유할 수 있게 해주기 때문에 과학에 중요합니다. 그것은 또한 과학자들이 서로에게서 배우고 그들의 일의 질을 향상시킬 수 있는 새로운 기술을 개발하도록 돕습니다.

최근 몇 년 동안 한 연구 프로젝트에 협력하는 사람들의 수가 증가했습니다. 이것은 그들의 연구를 수행하기 위해 더 많은 과학자들을 필요로 하는 과학적 노력의 복잡성과 다양성의 증가의 결과였습니다.

과학자들은 시간과 자원을 최대한 활용할 수 있도록 효과적으로 협업하는 방법을 배울 필요가 있습니다. 이들은 협업 프로세스를 관리하는 방법을 이해해야 합니다. 협업 프로세스에는 작업 계획 및 할당, 책임 분배 및 커뮤니케이션 유지가 포함됩니다.

또한 데이터와 지적 재산을 보호하는 방법을 알아야 합니다. 이것은 과학 연구의 복잡성에 익숙하지 않은 연구자들에게 어려울 수 있지만, 그들의 능력을 위해서는 그 일을 제대로 하는 것이 중요합니다.

자금을 조달할 기회를 증가시킬 뿐만 아니라, 효과적인 협업은 과학적 성공에 주요한 기여를 할 수 있습니다. 그것은 과학자들이 네트워크를 확장하고 전 세계의 보완적인 분야의 전문가들과의 관계를 발전시키는데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 의사소통을 개선하고 팀원들이 새로운 아이디어를 보다 빠르게 브레인스토밍할 수 있습니다.

 

데이터 관리

 

정보 기술(IT)은 과학자, 연구 그룹 및 연구소가 데이터를 저장, 관리, 액세스 및 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 팀 내 협업, 프로세스 속도 향상 및 커뮤니케이션 개선에도 도움이 됩니다.

과학은 프로세스 중심의 학문이므로 과학자들은 데이터를 저장하고 정리하는 방법을 이해해야 합니다. 이것은 어려울 수 있지만, 연구 프로젝트의 성공에 매우 중요합니다.

또한 데이터 관리 모범 사례를 수립해야 합니다. 이러한 모범 사례는 과학자들이 데이터를 준비하고 저장하는 방법에 대한 프레임워크를 제공합니다. 그것들은 규칙이나 요구사항의 집합이 아니라 연구팀에 의해 구현될 수 있는 일련의 실용적인 '일을 하는 방법'입니다.

연구자가 올바른 작업 방식을 구현하면 데이터를 검색하거나 공유하는 데 걸리는 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 이렇게 하면 낭비되는 리소스 수가 줄어듭니다.

적절한 데이터 관리 방식을 사용하면 적절한 사용자가 적절한 시간에 데이터에 액세스하고 재사용할 수 있습니다. 이것은 새로운 연구와 발견의 창조뿐만 아니라 새로운 기술과 제품의 개발로 이어질 수 있습니다.

이러한 유형의 정보는 특히 임상 및 연구 환경에서 생명 과학에 중요합니다. 그것은 과학자들이 약과 의료 장비를 개발하고, 질병을 진단하고, 그 질병이 어떻게 다른 인구에 영향을 미치는지 이해하는 것을 돕습니다.

데이터 관리와 관련하여 보안 및 규정 준수, 데이터가 정확하게 구성되도록 보장하고 단일 정보원을 확보하는 등 몇 가지 주요 문제를 해결해야 합니다. 이러한 문제는 종종 규제 및 품질 표준, 협업, 데이터 거버넌스, 자동화 및 처리와 관련된 우려에서 비롯됩니다.

이러한 문제를 해결하는 한 가지 방법은 SDMS(Scientific Data Management System)를 구현하는 것입니다. SDMS는 XML 표현으로 원시 계측기 데이터 파일을 저장, 관리 및 검색할 수 있습니다. 이를 통해 연구소 기술자들은 종이 더미를 뒤질 필요 없이 빠르고 쉽게 데이터를 복구할 수 있습니다.

또한 실험실 보고서 및 기타 문서를 보다 체계적인 형식으로 변환하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 연구소 전체의 문서 흐름을 간소화하고, 종이 및 인쇄 비용을 절감하여 비용을 절감할 수 있습니다.

 

데이터 분석

 

원시 정보가 기술에 점점 더 의존하는 세상에서 원시 숫자를 유용하고 실행 가능한 지능으로 바꾸기 위해서는 데이터 분석을 사용해야 합니다. 데이터 분석 도구를 사용하여 과학자와 연구자는 주변 세계에 대한 새로운 통찰력을 만들고 연구가 시작되도록 도울 수 있습니다.

데이터 분석 기법에는 기술적, 추론적, 탐색적, 인과적 등 여러 가지 유형이 있습니다. 처리 중인 데이터 유형에 따라 사용자에게 가장 적합한 분석 기법이 결정됩니다. 예를 들어, 물리학자인 경우 인과 분석을 사용하여 두 변수 사이의 관계에 대한 정확한 원인을 찾을 수 있습니다.

마찬가지로, 공학 분야에서 일하고 있다면 기계론적 분석을 선호할 수 있습니다. 기계론적 분석에서는 선형 모형을 사용하여 다른 변수에 영향을 미치는 변수의 정확한 변화를 측정합니다. 이 접근 방식은 특히 높은 정밀도와 꼼꼼한 방법론이 필요한 상황에 적합합니다.

데이터 분석은 설문조사, 인터뷰, 설문지, 직접 관찰 및 사례 연구를 포함한 다양한 출처에서 데이터를 수집하는 것으로 시작됩니다. 또한 데이터를 분석하고 보고서를 만드는 작업도 포함됩니다.

데이터가 수집되면 분석을 위해 데이터를 정리하고 정리해야 합니다. 즉, 중복된 레코드, 공백 및 오류를 제거합니다. 데이터가 수집된 위치와 시간을 기록하여 나중에 신뢰성을 확인할 수 있도록 하는 것도 중요합니다.

데이터 분석의 다음 단계는 다양한 소프트웨어와 도구를 사용하여 데이터를 해석하는 것입니다. 이 프로세스에는 미래에 대한 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 패턴, 추세 및 상관 관계를 찾는 작업이 포함됩니다.

데이터 분석은 과학자들이 그들의 이론과 주장을 뒷받침할 증거를 개발하는 것을 돕는 과학 과정의 중요한 부분입니다. 이것은 그들의 연구에 대해 가능한 한 가장 정보에 입각한 결정을 내리기를 원하는 과학자들에게 필수적입니다. 또한 조직이 장기적으로 성공하는 데 도움이 될 더 나은 제품과 시스템을 구축하고자 하는 엔지니어에게도 유용합니다.

 

의사소통

 

정보 기술과 소셜 미디어는 사람들이 과학을 소비하고 소통하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. 이것은 주로 저널리즘과 정치적 커뮤니케이션의 맥락에서 연구되어 왔지만 [Fischhoff and Schufele, 2013; Gil de Zuniga, Huber, Strauss, 2018], 이러한 기술이 민주주의 사회와 정보에 정통한 시민들에게 미치는 광범위한 영향에 대해서는 여전히 답해야 할 질문이 많습니다.

가장 분명한 변화 중 하나는 일반 사용자가 더 이상 과학 관련 정보를 소비할 뿐만 아니라 온라인 토론을 통해 참여하고 콘텐츠를 생성한다는 것입니다. 그러나 이러한 행동이 신뢰 및 신뢰 판단과 어떻게 관련이 있는지 이해하기 위한 연구는 거의 수행되지 않았습니다.

이러한 참여의 행동 프로세스는 다양한 플랫폼의 경제성과 기술 구조뿐만 아니라 기본 지식 질서와 그 행위자에 의해 영향을 받을 수 있습니다. 이러한 메커니즘을 이해하는 것은 새로운 미디어 환경의 어떤 기능이 유익한 과학 커뮤니케이션 관행을 지원하는 데 특히 유용할 수 있는지 식별하는 데 도움이 될 수 있기 때문에 과학 커뮤니케이션에 중요합니다.

과학 커뮤니케이션의 가장 중요한 목표 중 하나는 현대 생활의 필수적인 도구로서 과학에 대한 인식을 높이는 것입니다. 이 목표는 과학 문제의 복잡성과 비용 증가에 비추어 볼 때 특히 중요합니다. 게다가, 연구를 위한 자금 조달이 점점 더 빠듯해지고 있어 과학자들이 이용 가능한 달러를 늘리고 활용하도록 하고 있습니다.

이러한 맥락에서, 의사소통이 다양한 과학적 목표와 관련이 있는 구체적인 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 여기에는 청중에게 알리고, 행동을 동기부여하며, 과학의 범위와 영향력을 확대하는 것이 포함됩니다. 이것은 이러한 목표를 가장 잘 충족시키는 과학 커뮤니케이션 도구와 전략의 개발을 안내할 것입니다.

이러한 이유로, 위원회는 다양한 관련 분야의 전문가들로부터 정보를 수집하고 검토했습니다. 여기에는 건강 커뮤니케이션, 환경 커뮤니케이션, 위험 커뮤니케이션, 마케팅, 소셜 마케팅 및 대중 커뮤니케이션이 포함되었습니다.

위원회는 또한 특정 이슈에 초점을 맞춘 연구를 바탕으로 과학자들과 연락을 취하여 논쟁적인 사회 문제에 대해 의사소통할 때 직면하는 특정 과제에 대한 더 깊은 이해를 얻었습니다. 그렇게 함으로써, 그들은 효과적인 과학 커뮤니케이션에 기초한 증거를 개발하는 데 가장 유익할 연구 질문 목록을 개발했습니다.