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大数据、小数据、无数据：网络世界的数据学术
作者：[美] 克莉丝汀L·伯格曼（Christine L·Borgman） 著；孟小峰，张祎，赵尔平 译
出版社：机械工业出版社
出版时间：2017-08-01
ISBN：9787111575788
定价：¥99.00
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内容简介
本书立足于大数据背景，深入探讨了学术界的数据现状，并详细阐释了数据与学术之间的复杂关系。书中首先通过确定调查研究的前提——六项“挑战”——来吸引读者对学术数据的兴趣，然后就自然科学、社会科学和人文学科三个领域中的数据实践进行案例分析，后阐述其研究成果对学术实践和研究政策的推动意义。作者提出，要实现长期的数据管理和挖掘，就要对知识基础设施进行大量投资，这对学术研究的未来至关重要。本书适合相关学者、研究人员、高校领导、出版商、图书馆和数据档案馆的工作人员以及投资决策者和政策制定者阅读。
作者简介
Christine L. Borgman 加州大学洛杉矶分校信息研究系杰出教授和系主任。她是AAAS（美国科学促进会）和ACM（美国计算机学会）Fellow
目录
丛书前言
译者序
前言
致谢
作者简介
推荐语
第一部分 数据与学术
第1章 挑战2
1.1 引言2
1.2 大数据与小数据3
1.2.1 大4
1.2.2 开放性5
1.2.3 长尾6
1.3 无数据8
1.3.1 数据不可获取8
1.3.2 数据不可发布9
1.3.3 数据不可用10
1.4 六项挑战11
1.5 结论12
第2章 何为数据13
2.1 引言13
2.2 定义与术语14
2.2.1 按例定义15
2.2.2 操作定义16
2.2.3 分类定义17
2.2.4 概念区分21
2.3 结论23
第3章 数据学术25
3.1 引言25
3.2 知识基础设施26
3.3 社会与技术28
3.3.1 社区与协作29
3.3.2 知识与表示30
3.3.3 理论、实践与政策31
3.4 开放学术32
3.4.1 开放获取研究成果32
3.4.2 开放获取数据34
3.4.3 开放技术37
3.5 交流融合38
3.5.1 数据隐喻38
3.5.2 数据单元40
3.5.3 记录文件42
3.6 结论43
第4章 数据多样性44
4.1 引言44
4.2 学科与数据45
4.3 数据大小问题46
4.3.1 项目目标47
4.3.2 数据采集48
4.3.3 数据分析49
4.4 数据产生问题50
4.4.1 距离问题51
4.4.2 外部影响因素57
4.5 结论64
第二部分 数据学术案例研究
第5章 自然科学领域的数据学术66
5.1 引言66
5.1.1 研究方法与数据实践66
5.1.2 自然科学案例67
5.2 天文学68
5.2.1 数据大小问题69
5.2.2 数据产生问题72
5.2.3 天文学研究实践82
5.3 传感器网络科学与技术85
5.3.1 数据大小问题86
5.3.2 数据产生问题87
5.3.3 嵌入式传感器网络研究实践93
5.4 结论98
第6章 社会科学领域的数据学术100
6.1 引言100
6.1.1 研究方法与数据实践101
6.1.2 社会科学案例102
6.2 互联网调查与社交媒体研究102
6.2.1 数据大小问题103
6.2.2 数据产生问题104
6.2.3 互联网调查与社交媒体研究实践110
6.3 社会技术研究115
6.3.1 数据大小问题115
6.3.2 数据产生问题116
6.3.3 CENS的社会技术研究实践120
6.4 结论126
第7章 人文学科领域的数据学术129
7.1 引言129
7.1.1 研究方法与数据实践130
7.1.2 人文学科案例131
7.2 古典艺术与考古学132
7.2.1 数据大小问题133
7.2.2 数据产生问题133
7.2.3 古典艺术与考古学研究实践144
7.3 佛教研究150
7.3.1 数据大小问题151
7.3.2 数据产生问题151
7.3.3 佛教研究实践156
7.4 结论161
第三部分 数据政策与实践
第8章 数据共享、发布与重用166
8.1 引言166
8.2 研究类数据的供求分析168
8.2.1 研究类数据的供给分析169
8.2.2 研究类数据的需求分析173
8.3 学术动机174
8.3.1 出版物与数据174
8.3.2 数据资产与数据债务177
8.3.3 数据发布178
8.3.4 获取重用数据181
8.4 知识基础设施183
8.4.1 知识库、数据集与档案馆183
8.4.2 个体数据实践185
8.4.3 人力基础设施186
8.4.4 棘手问题187
8.5 各学科领域的知识基础设施187
8.5.1 自然科学188
8.5.2 社会科学192
8.5.3 人文学科193
8.6 结论194
第9章 数据信誉、归属与发现197
9.1 引言197
9.2 原则与问题199
9.3 理论与实践200
9.3.1 内容与格式：如何引用201
9.3.2 引用行为理论：何时、为何引用何种对象203
9.3.3 明确与否：信誉授予对象与责任归属对象206
9.3.4 名称或编号：身份问题211
9.3.5 当理论遇到技术：引用行为218
9.3.6 风险与回报：引用价值219
9.4 结论221
第10章 保存何种数据及其原因223
10.1 引言223
10.2 挑战回顾225
10.2.1 数据权利、责任、角色和风险 225
10.2.2 数据共享227
10.2.3 出版物与数据229
10.2.4 数据获取232
10.2.5 利益相关者及其技能233
10.2.6 过去、现在和未来的知识基础设施235
10.3 结论237
术语表238
人名表251
机构、书籍和项目名称表258
参考文献
译者序
前言
致谢
作者简介
推荐语
第一部分 数据与学术
第1章 挑战2
1.1 引言2
1.2 大数据与小数据3
1.2.1 大4
1.2.2 开放性5
1.2.3 长尾6
1.3 无数据8
1.3.1 数据不可获取8
1.3.2 数据不可发布9
1.3.3 数据不可用10
1.4 六项挑战11
1.5 结论12
第2章 何为数据13
2.1 引言13
2.2 定义与术语14
2.2.1 按例定义15
2.2.2 操作定义16
2.2.3 分类定义17
2.2.4 概念区分21
2.3 结论23
第3章 数据学术25
3.1 引言25
3.2 知识基础设施26
3.3 社会与技术28
3.3.1 社区与协作29
3.3.2 知识与表示30
3.3.3 理论、实践与政策31
3.4 开放学术32
3.4.1 开放获取研究成果32
3.4.2 开放获取数据34
3.4.3 开放技术37
3.5 交流融合38
3.5.1 数据隐喻38
3.5.2 数据单元40
3.5.3 记录文件42
3.6 结论43
第4章 数据多样性44
4.1 引言44
4.2 学科与数据45
4.3 数据大小问题46
4.3.1 项目目标47
4.3.2 数据采集48
4.3.3 数据分析49
4.4 数据产生问题50
4.4.1 距离问题51
4.4.2 外部影响因素57
4.5 结论64
第二部分 数据学术案例研究
第5章 自然科学领域的数据学术66
5.1 引言66
5.1.1 研究方法与数据实践66
5.1.2 自然科学案例67
5.2 天文学68
5.2.1 数据大小问题69
5.2.2 数据产生问题72
5.2.3 天文学研究实践82
5.3 传感器网络科学与技术85
5.3.1 数据大小问题86
5.3.2 数据产生问题87
5.3.3 嵌入式传感器网络研究实践93
5.4 结论98
第6章 社会科学领域的数据学术100
6.1 引言100
6.1.1 研究方法与数据实践101
6.1.2 社会科学案例102
6.2 互联网调查与社交媒体研究102
6.2.1 数据大小问题103
6.2.2 数据产生问题104
6.2.3 互联网调查与社交媒体研究实践110
6.3 社会技术研究115
6.3.1 数据大小问题115
6.3.2 数据产生问题116
6.3.3 CENS的社会技术研究实践120
6.4 结论126
第7章 人文学科领域的数据学术129
7.1 引言129
7.1.1 研究方法与数据实践130
7.1.2 人文学科案例131
7.2 古典艺术与考古学132
7.2.1 数据大小问题133
7.2.2 数据产生问题133
7.2.3 古典艺术与考古学研究实践144
7.3 佛教研究150
7.3.1 数据大小问题151
7.3.2 数据产生问题151
7.3.3 佛教研究实践156
7.4 结论161
第三部分 数据政策与实践
第8章 数据共享、发布与重用166
8.1 引言166
8.2 研究类数据的供求分析168
8.2.1 研究类数据的供给分析169
8.2.2 研究类数据的需求分析173
8.3 学术动机174
8.3.1 出版物与数据174
8.3.2 数据资产与数据债务177
8.3.3 数据发布178
8.3.4 获取重用数据181
8.4 知识基础设施183
8.4.1 知识库、数据集与档案馆183
8.4.2 个体数据实践185
8.4.3 人力基础设施186
8.4.4 棘手问题187
8.5 各学科领域的知识基础设施187
8.5.1 自然科学188
8.5.2 社会科学192
8.5.3 人文学科193
8.6 结论194
第9章 数据信誉、归属与发现197
9.1 引言197
9.2 原则与问题199
9.3 理论与实践200
9.3.1 内容与格式：如何引用201
9.3.2 引用行为理论：何时、为何引用何种对象203
9.3.3 明确与否：信誉授予对象与责任归属对象206
9.3.4 名称或编号：身份问题211
9.3.5 当理论遇到技术：引用行为218
9.3.6 风险与回报：引用价值219
9.4 结论221
第10章 保存何种数据及其原因223
10.1 引言223
10.2 挑战回顾225
10.2.1 数据权利、责任、角色和风险 225
10.2.2 数据共享227
10.2.3 出版物与数据229
10.2.4 数据获取232
10.2.5 利益相关者及其技能233
10.2.6 过去、现在和未来的知识基础设施235
10.3 结论237
术语表238
人名表251
机构、书籍和项目名称表258
参考文献
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