科研大数据迷雾模型的建构与解构

摘要：

[目的/意义]建构科研大数据迷雾模型有助于科研人员掌握科研大数据迷雾演化规律、完善相应政策、规避科研风险,从而维护科研大数据生态的和谐稳定,是对国家大数据战略的积极响应.[方法/过程]在科研大数据迷雾模型建构与解构的过程中,从时间、空间、强度、利益、繁育等维度对科研大数据迷雾的类型、路径与机理进行了详尽剖析.[结果/结论]研究得出科研大数据迷雾是指衍生于数据迷雾,以科研域虚假、有毒、垃圾、冗余数据为基本组成,以全链性、不严格波动性、派系性、雾化性、灾难性为基本特征,以初生型、激增型、衰退型、焦聚型、弥散型、强迷雾、弱迷雾、趋利型、趋害型、杂育型、寡育型为基本类型,贯穿于科研大数据生产、消费、分解等整个生命周期,降低科研质量、干扰科研决策,进而扰乱科研大数据生态稳定的一类数据的集合.

关键词：科研大数据、科研大数据迷雾、模型、生态系统、数据治理

所属期刊栏目：43

分类号：G203(信息与传播理论)

资助基金：科技部国际司委托项目2021ICR12

在线出版日期：2023-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：3-13,34