《表3 具有新研究潜力的数据形式》

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《人文社会科学数据管理的现实困境与对策分析》

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一是数据来源广泛、外延不断拓展，“不仅包括数值型数据，还包括文本数据、档案数据、汇编数据、音频、图片等非结构化数据，以及微观宏观尺度数据等”【6】，除点击量、搜索日志、聊天记录乃至传感器数据外，基因组数据、空间地理数据等现代科技数据逐步进入心理学、行为科学、经济学等研究领域（见表3【7】）；二是数据量总体偏小。英国学者调查发现，绝大多数人文艺术类学者创建的数据集总量不足1GB，社会科学学者的数据集总量基本在1-10 GB之间，远低于工程类学者的数据集总量【8】；三是数据背后的语义信息丰富而难以捕捉，如直觉、印象、灵感等，基本依赖于研究人员/创作人员的学术积累与主观感知，难以度量或用标准化的数值形式表示；四是范畴界定的宽泛模糊。有学者指出：“人文、艺术和社会科学的研究数据几乎可以是任何东西”【9】，如手稿整理、史料编撰、领域知识图谱等往往难以厘清数据管理与学术研究的清晰边界，“除传授数据技术和服务外，（数据管理）重要的目标还在于促进方法论和范式向定性和定量方法、跨学科研究设计、开放科学政策和跨国合作的整合转变”【10】。