大數據時代的科研活動 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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CODATA中國全國委員會 編

圖書標籤:

• 大數據
• 科研方法
• 科研管理
• 數據分析
• 信息技術
• 學術研究
• 知識發現
• 創新發展
• 數字化轉型
• 科學決策

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030401830

版次：1

商品編碼：11463276

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-04-01

用紙：膠版紙

頁數：228

字數：329000

正文語種：中文

內容簡介

　　《大數據時代的科研活動》由國際科技數據委員會（CODATA）中國全國委員會編著，旨在揭示科研活動在大數據時代所錶現齣的新特點、在研究方法和模式上的變化，以及這些變化對數據技術、基礎設施、政策、人纔等各方麵提齣的挑戰和需求。全書主要介紹所需要的關鍵數據技術以及數據科學、數據政策的發展現狀和態勢，為我國有關政府部門在製定相關科技發展戰略和行動計劃時提供參考性建議。

內頁插圖

目錄

序
前言
概述
引言
第一部分 以數據為核心的科研活動
導言
一、高能物理中的數據和挑戰
二、數據密集型時代的天文學
三、大數據時代的空間科學數據應用環境
四、大數據時代的對地觀測科學研究
五、大數據時代的生物多樣性研究和應用
六、大數據時代微生物學研究新趨勢——數據的整閤和應用
七、大數據時代的生物醫學及其麵臨的隱私保護問題
八、大數據與社會計算
九、大數據背景下的經濟管理與金融研究
第二部分 大數據時代支撐科研的共性技術
導言
一、科學數據獲取的新方式
二、發展科研網絡，提升科研大數據傳輸能力
三、大數據存儲與處理技術
四、科學數據管理技術的新進展
五、科學數據與文獻的互操作
六、大數據挖掘
七、大數據時代麵嚮科學研究的可視化
第三部分 大數據時代的數據科學
導言
一、數據科學發展與展望
二、數據政策的發展
展望和建議
附錄1 編寫人員
附錄2 編寫曆程

精彩書摘

　　（三）挑戰
　　已有大量關於大數據和數據密集型科學研究變革潛力的論文發錶，但機遇並不容易成為現實，還有眾多的挑戰和難題需要解決。這些挑戰和難題是多方麵的，既有技術、基礎設施、政策和法律方麵的，也有機構、人纔和文化等方麵的。
　　1．技術挑戰
　　大數據的3V特徵使得從數據中創造價值存在阻礙，關鍵的技術挑戰包括更好、更高效地傳輸、存儲、管理、分析和可視化這些數據。
　　1）數據傳榆
　　隨著數據集變大，用傳統的數據傳輸協議很難低成本、高效地傳輸數據。當要傳輸的數據達到上百TB時，目前最快速且便宜的方式是通過飛機或地麵交通工具運送磁盤而不是網絡通信。此外，聯網觀測、大科學裝置實時控製、協同分析等大量的科研應用在傳輸速度、可靠性和服務質量保證方麵也都有高於一般商業應用的特彆需求。數據的指數級增長和科研應用的特殊需求已經很大程度地改變瞭現有網絡體係結構和應用方式，但如何保證海量數據以較低的成本、高速（有的應用要求是實時或準實吋）、高可靠地傳輸仍然是棘手的問題，需要從物理層到應用層、從網絡控製管理到專用傳輸協議進行技術創新和研發。
　　2）數據存儲
　　數據的爆炸式增長和越來越多的數據密集型計算使得存儲係統在容量、擴展能力、傳輸瓶頸等方麵都麵臨著挑戰。此外，數據庫存儲結構、數據長期保存’等方麵也需要進行技術攻關。
　　存儲能力增長的速度趕不上數據的增長，設計閤理的、具有較好擴展能力的存儲係統架構是海量數據存儲係統的關鍵問題之一．低成本、分布式、可橫嚮擴展的存儲架構成為研究的熱點，齣現瞭集群存儲、雲存儲等技術和相關解決方案。不過它們也都麵臨著一些挑戰，比如如何降低存儲開銷並保證數據的可靠性‘”‘5T。
　　計算機係統的計算能力與其存儲子係統訪問性能之間的差距長期存在，隨著多核處理器、多綫程技術的廣泛使用，這一差距進一步加大，計算速度和存儲速度不匹配所形成的“存儲牆”成為計算機係統近些年麵臨的一個嚴重問題‘“’。在産生大量數據的仿真和模擬中，大多數的計算結果從未保存，隻有周期性存儲的快照可用於分杆”數據密集型計算同樣也提齣瞭挑戰，目前海量數據的分析嚴重受限於存儲係統相對較低的。性能，一旦數據集超齣計算平颱隨機存取存儲器（RAM）的能力，多層高速緩存的本地化也難再發揮作用”。
　　……

前言/序言

　　經過兩年多的調研和研討，編寫委員會舉辦瞭4次大型專題研討會議，針對本研究報告中的每一篇文章進行瞭多次推敲和修改後，《大數據時代的科研活動》終於完成。可以說，研究報告隻是我們編寫成員當前的認識水平。我們相信，隨著大數據應用服務的深入以及數據密集型科研活動實踐的不斷開展，人們對這一現象和問題會有新的思考和看法。
　　本報告作為中國科學院國際組織人纔團隊及中國委員會支持計劃資助的項目一一“CODASTA中國全國委員會國際閤作與可持續發展”的成果之一，在編寫的過程中得到瞭中國科學院國際閤作局國際組織處和中國科學院信息化工作領導小組辦公室信息化工作處等單位的全力支持，並得到瞭國際科技數據委員會Data for Scienceand．Technology，CODAA）中國全國委員會各位委員的指導。參與本報告編寫的成員來自中國科學院各研究所以及國內著名高校，他們在繁忙的工作之餘參與報告的研究和編寫工作，付齣瞭辛勤的勞動。在此，我們一並錶示感謝．
　　CODAZA是國際科學聯閤會（International C0mcil for Science，ICSU）於1966年成立的一個跨學科的科學委員會，是科技數據領域的國際權威學術機構。在其近50年的曆史中，CODATA一直緻力於推動科技數據在全球範圍的廣泛共享與應用，並不遺餘力地在全球範圍內倡導數據科學，以促進科技發展和造福人類。我國於20世紀80年代加入CODArrA，並以中國科學院牽頭，成立瞭CODAIA中國全國委員會，委員來自於國內各研究院所、高校和相關政府部門。近年來，得益於我國科技數據共享和科研信息化等工作的深入推進，我國科學傢在ArA中的影響和作用曰益加大。我們相信，未來無論對CODAZA的發展還是對數據科學的發展，中國科學傢都將能起到更大的作用。
　　期望本研究報告對科研人員認識大數據以及即將或已經到來的新型科研模式有所幫助，對科研工作的管理者和政府相關部門進行決策具有一定的參考價值。
　　CODATA中國全國委員會副主席
　　黃嚮陽
　　2013年7月

好的，這是一份針對圖書《大數據時代的科研活動》的、內容詳實且避免提及該書本身的圖書簡介。 --- 《數據洪流與認知前沿：當代科學發現的新範式》 簡介 在二十一世紀的第二個十年，我們正目睹一場深刻的、顛覆性的科學範式轉移。這場轉變的核心驅動力，並非單一的理論突破，而是一種全新的物質基礎——海量、多樣化、高速生成的數據流。本書並非聚焦於某一特定學科的理論進展，而是深入剖析瞭這種“數據洪流”如何重塑瞭整個科學發現的流程、方法論以及知識的組織與傳播方式。它是一部關於當代科學實踐形態變遷的深度觀察報告，旨在為研究人員、政策製定者以及所有關注科學未來的人士提供一個清晰的認知框架。 本書的敘事綫索圍繞“數據化生存”在學術領域中的具體體現展開。它首先描繪瞭信息爆炸時代的圖景，指齣傳統依賴於小樣本實驗和綫性邏輯推理的研究模式，已逐漸被基於大規模觀測和模式識彆的新範式所挑戰。我們不再僅僅是收集數據來驗證既有假設，而是越來越多地麵臨“如何從數據中發現未知問題”的挑戰。這種轉變，要求研究者具備前所未有的計算素養和跨學科整閤能力。 第一部分：基礎設施與方法論的重構 本部分詳盡考察瞭支撐當代科學研究的“硬核”基礎設施。它摒棄瞭對具體工具集的羅列，轉而探討支撐“大計算”範式的核心要素的演進。 1. 計算資源的民主化與集中化悖論： 深入分析瞭雲計算平颱、高性能計算集群（HPC）以及分布式存儲係統如何共同構建瞭一個既允許個人研究者進行復雜模擬，又使得極少數機構壟斷尖端算力資源的復雜生態。本書著重探討瞭這種資源分配結構對研究方嚮選擇、閤作模式乃至科研成果公平性的深遠影響。 2. 實驗與模擬的界限消融： 傳統上，科學研究被清晰地劃分為理論、實驗和模擬三個環節。然而，本書論證瞭如今的界限已變得模糊。例如，在氣候科學、高能物理和基因組學領域，模擬不再僅僅是理論的附庸，而是生成瞭大量可供“迴溯分析”的虛擬觀測數據。我們探討瞭如何利用這些高保真模擬數據來指導實際的實驗設計，形成一種動態反饋迴路。 3. 新型數據驅動方法的興起： 本書審視瞭那些依賴於海量樣本進行歸納推理的方法論進步。重點討論瞭諸如拓撲數據分析（TDA）、因果推斷框架在觀測數據分析中的應用，以及如何處理時間序列數據的內在復雜性和非平穩性。這部分強調瞭從“基於模型”到“基於數據”的思維轉換，以及由此帶來的統計學和哲學層麵的反思。 第二部分：知識生産與協作模式的進化 科學的本質在於知識的生産與傳播。本部分將目光聚焦於這些核心活動如何因數據和連接性的增強而發生結構性變化。 1. 開放科學的實踐與張力： 開放獲取（Open Access）和預印本（Preprint）服務器的普及，極大地加速瞭知識的流通速度，但也對傳統的同行評審機製構成瞭嚴峻挑戰。本書細緻分析瞭這種加速帶來的機遇——快速迭代、早期反饋——以及隨之而來的風險，如信息的碎片化和“噪音”的增加。我們考察瞭不同學科群體對知識共享態度的差異，以及圍繞數據和代碼可復現性的倫理討論。 2. 跨領域協作的新形態： 當代許多重大科學問題（如可持續發展、復雜疾病機理）已無法僅憑單一學科知識解決。本書探討瞭如何通過數據接口和共享平颱，促成物理學傢、計算機科學傢、生物學傢乃至社會學傢之間的深度集成。我們分析瞭“數據科學傢”這一新角色的齣現，以及他們如何充當不同知識體係之間的“翻譯官”和“連接器”。 3. 研究評估體係的適應性： 隨著研究成果的形式日益多樣化——從傳統論文到可執行代碼庫、大型數據集、交互式可視化工具——傳統的“引用次數”評估標準開始顯得捉襟見肘。本書探討瞭學術界正在探索的替代性評估指標，例如對數據策展（Data Curation）的認可，以及對軟件貢獻的量化方法，反思瞭如何激勵高質量、可持續的科研基礎設施建設。 第三部分：倫理、治理與人纔培養的未來圖景 數據驅動的科研範式帶來瞭巨大的潛力，同時也引發瞭一係列深刻的社會和治理問題。 1. 數據主權與隱私保護的邊界： 隨著傳感器、物聯網設備和社交媒體産生的數據越來越多地被用於公共研究目的，數據所有權、知情同意權以及去標識化（Anonymization）的有效性受到瞭前所未有的審視。本書深入探討瞭生物醫學數據、環境監測數據在跨國研究中的治理難題，以及如何平衡數據利用的最大化與個人隱私保護的剛性要求。 2. 算法偏見與科學的客觀性： 當分析工具本身是由曆史數據訓練而成時，它們不可避免地會繼承和固化曆史上的偏見或係統性缺失。本書批判性地審視瞭“黑箱模型”在科學解釋中的角色，並討論瞭如何通過提高模型的可解釋性（Explainability）和建立多視角數據驗證機製，來維護科學研究的客觀性和公正性。 3. 新一代研究者的能力畫像： 麵對這一新環境，未來的科學傢需要哪些核心素養？本書勾勒齣下一代研究者的畫像：他們不僅需要深厚的專業知識，更需具備強大的計算思維、數據倫理敏感度，以及高效的跨文化溝通能力。我們檢視瞭當前教育體係在培養這些技能方麵存在的差距，並提齣瞭一些前瞻性的改革建議。 結語：走嚮審慎的樂觀主義 《數據洪流與認知前沿：當代科學發現的新範式》最終得齣的結論是審慎的樂觀。數據洪流為人類理解自然與社會復雜性提供瞭前所未有的工具，使得過去遙不可及的科學目標開始顯現。然而，這種力量需要被智慧和責任感所駕馭。本書旨在提供一個全麵的、批判性的視角，引導讀者超越對技術的盲目崇拜，真正理解這場科學範式轉移背後的深層含義及其對人類認知邊界的拓展作用。它不是一部操作手冊，而是一份時代性的思想地圖，指引我們在數據編織的新世界中，更有效地探索真理。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感到震撼的是其對“開放科學”運動的深刻剖析，它沒有將開放性僅僅視為一種政策要求，而是深入探討瞭它與數據驅動研究之間相互促進的內在驅動力。作者對數據共享的益處和隨之而來的知識産權、保密性挑戰之間的權衡分析，展現齣極高的平衡感和現實洞察力。這本書的語言是極其精準的，每一個專業術語的齣現都恰到好處，絕無冗餘，仿佛經過瞭韆錘百煉的雕琢。在談及科研評估體係的變革時，書中提齣瞭一係列極具建設性的觀點，這些觀點不僅基於對現狀的批判，更基於對未來激勵機製的閤理預設。我感覺自己仿佛參與瞭一場高級彆的圓桌會議，聽到瞭來自不同陣營的權威聲音，但最終，作者以一種令人信服的邏輯，將所有思緒導嚮瞭一個更具包容性的未來圖景。這本書絕非易讀之作，但它所提供的智力迴報，遠遠超齣瞭投入的時間成本，它提供的是一種升級認知底層架構的工具箱。

評分☆☆☆☆☆

剛翻開這本書的時候，我心中充滿瞭期待，畢竟“大數據時代”這個詞匯本身就自帶一種前沿的吸引力。然而，這本書的切入點和探討的深度，遠超我最初的想象。它並非停留在對技術概念的簡單羅列，而是深入剖析瞭在海量數據湧流的背景下，科研範式是如何經曆一場深刻的“內爆與重塑”的。作者沒有直接告訴我“應該怎麼做”，而是通過一係列富有洞察力的案例和理論框架，引領我思考數據本身作為一種“新物種”對科學發現的本質性影響。特彆值得稱道的是，書中關於數據治理和倫理邊界的討論，那部分的論述極其紮實，展現齣一種對知識嚴謹負責的態度。讀完後，我感覺自己像是從一個傳統的實驗室走入瞭數據洪流的中心，視野被極大地拓寬瞭，對未來研究工作的布局都有瞭全新的審視角度。這本書像是為所有身處信息爆炸時代的學者準備的一張“認知地圖”，它指明瞭方嚮，但更重要的是，它教會瞭我們如何解讀這張地圖上的每一個復雜符號。我尤其欣賞其中關於“跨學科融閤”的論述，它不僅僅是簡單地堆砌不同領域的知識，而是探討瞭數據如何成為不同學科間實現深層對話的“通用語境”，這對於打破現有學科壁壘極具啓發性。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，初讀時被書中大量的概念交織弄得有些迷茫，但堅持下去後，我發現這是一種故意設置的“信息密度”，它模仿瞭大數據研究本身那種高維度的復雜性。這本書的結構設計得非常巧妙，它不像是一本教科書，而更像是一部多聲部交響樂，不同的主題和案例在不同的章節中相互呼應、層層遞進。我特彆喜歡它對“數據素養”的界定，它將素養從單純的技術操作提升到瞭思維模式的高度，強調瞭批判性篩選和情境化理解的重要性。在某一章節中，作者通過對比傳統統計學與機器學習在“發現規律”上的不同哲學立場，為我清晰地梳理瞭思路。這種對底層邏輯的深挖，使得即便是初涉此領域的讀者，也能迅速建立起一個堅實的知識框架。這本書的價值在於，它成功地將抽象的理論、前沿的技術趨勢與日常的科研睏境連接瞭起來，使得那些高不可攀的學術概念，變得觸手可及且具有實際指導意義。它真正做到瞭連接“理論之思”與“實踐之行”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，更像是一次與資深研究員麵對麵的深度訪談，其行文風格顯得沉穩而富有曆史的縱深感。我注意到，作者似乎對過去的科研方法論有著深厚的感情，但又清醒地認識到時代更迭的必然性。整本書的基調並非激進的“顛覆一切”，而是一種審慎的“進化論”。書中對“可重復性危機”在數據驅動研究中的新變種進行瞭細緻的解剖，這種深入骨髓的批判性思維，讓人不得不停下來反復咀嚼那些看似輕鬆帶過的論斷。它沒有提供一鍵式的解決方案，反而更像是一個“哲學思辨集”，迫使讀者去重新定義“證據”和“真實”在當代科學中的位置。尤其在探討算法黑箱與科學解釋力之間的張力時，作者展現齣的那種冷靜的、近乎哲學的思辨能力，令我印象深刻。這本書的好處在於，它不迎閤任何短期的熱點，而是紮根於科學精神的永恒拷問，讀起來雖然需要一定的思考投入，但收獲的絕對是能夠沉澱下來的真知灼見，而非轉瞬即逝的“知識快餐”。

評分☆☆☆☆☆

讀完全書，我的感受是，這本書的作者就像一位經驗豐富的“數據考古學傢”，他不是在堆砌新發現的碎片，而是在挖掘埋藏在數據之下的、關於人類認知和探索本質的古老規律。這本書的敘事風格極其個人化，充滿瞭作者長期觀察和反思的印記，語句中偶爾流露齣的那種對純粹科學的敬畏感，極富感染力。它對“研究者角色轉變”的描述尤為精闢，指齣我們正從知識的“生産者”轉嚮知識的“策展人和驗證者”。我尤其欣賞其中對“非結構化數據”在科研領域潛力挖掘的論述，它挑戰瞭傳統上隻關注量化指標的固有偏見，拓寬瞭對“有效信息”的定義邊界。這本書的妙處在於，它用一種近乎詩意的筆觸，描繪瞭科學研究正在經曆的宏大變遷，沒有生硬的口號，隻有深沉的思考和對未來可能性的溫柔展望。對於那些感到在信息洪流中迷失方嚮的同行來說，這本書猶如一盞在迷霧中指引方嚮的燈塔，提供瞭一種堅實的立足點。

評分☆☆☆☆☆

導言

評分☆☆☆☆☆

三、大數據存儲與處理技術

評分☆☆☆☆☆

大數據理論在中國科學界的解讀

評分☆☆☆☆☆

七、大數據時代的生物醫學及其麵臨的隱私保護問題

評分☆☆☆☆☆

第二部分 大數據時代支撐科研的共性技術

評分☆☆☆☆☆

八、大數據與社會計算

評分☆☆☆☆☆

六、大數據挖掘

評分☆☆☆☆☆

大數據理論在中國科學界的解讀

評分☆☆☆☆☆

三、大數據存儲與處理技術