数十年前までは、科学は主に、相関しあう次の3つのパラダイムの産物でした。実験パラダイム、理論パラダイム、計算論パラダイム。インターネットとコンピュータ使用の出現により、データの収集・貯蔵・共有のキャパシティが格段に広がりました。科学的データのアウトプットが、年間30%の割合で増加し、2年ごとに大きさが倍になっているほどです。この大量のデータが「ビッグデータ」といわれています。その他のソースから発生するすべてのデータが含まれています。この大量データは科学的探究の道をいくつか開いてきましたので、学会は歓迎していました。実際にビッグデータは、大量のデータ収集・分析にもとづく、もう一つの科学パラダイムと考えられています。ビッグデータは、その量のせいだけでなく、その効用のために専門用語となっています。大量のデータが利用できるようになったため、科学そのものの質に変化が生じました。科学の進歩は今では、以前よりデータ駆動型、データ集約型になっています。研究者は、ビッグデータの潜在力が標準的な科学的手法と科学的プロセスに変わっていくのを目の当たりにしているのです。ゲノム研究者によって、ビッグデータの潜在力が探求されています。Rossell博士は、科学がいかにしてビッグデータから恩恵を得ているかを示す事例を示しています。博士によりますと、ビッグデータはテーラーメイドの医療に対し前例のない好機を与えてくれるということです。結び付けることが可能になります。物理学の理論を検証するため1秒あたり4千万回データを記録する大型ハドロン衝突型加速器は、ビッグデータの応用を示すもう一つの例です。大量のデータセットにより、都市や天然資源の管理、気候変動の研究、政治政策の立案、理念がいかに浸透するかに関する研究も可能になっています。それ以外にも、データを世界中で利用できることになったため、科学的研究の水平線が広がり、研究者にとって、データの公開や共同研究が以前より容易になりました。科学者が多くのデータへのアクセスしやすさをポジティヴにとらえているのに対し、多くの統計学者は、ビッグデータには否定的側面もたくさんあるため、科学者は慎重になるべきだと考えています。ビッグデータを扱う仕事をする際の一番の課題は、ビッグデータを効率的に保存・管理することです。ビッグデータはあまりに複雑なため、伝統的なデータ処理方法を使った分析ができません。そのほかにも、注意深い検討・分析なしに、研究が純粋にデータから引き起こされている場合は、ビッグデータがだめな科学をもたらしすおそれもあります。ビッグデータを操作するとき、研究者はどんな課題に直面するのでしょうか?こうした疑問については、別の記事で詳しく議論したいと思います。学術界でキャリアを積み、出版の旅を歩もうとしている皆様をサポートします!無制限にアクセスしましょう!登録を行なって、すべてのリソースと活気あふれる研究コミュニティに自由に参加しましょう。ソーシャルアカウントを使ってワンクリックでサインインFacebookにログインするGoogleにログインするTwitterにログインするORCIDにログインするメールで登録する5万4300人の研究者がここから登録しました。Top便利さを実感して頂けましたか?あなたの周りの研究者にもぜひご紹介くださいコメントを見るこのコンテンツは「研究の実施」ステージに属しています。研究を行うにあたっての基本を学びましょう。エキスパートによる無料の個別コーチングを受けましょう。申し込む×このステージの、Eメールによる無料の個別コーチングにも申し込みますか?(これらのメールは英語です。)このステージの、Eメールによる無料の個別コーチングにも申し込みますか?(これらのメールは英語です。>エディテージ・インサイトについて学術研究と学術出版に関する膨大な無料リソースを提供するエディテージ・インサイトは、著者をはじめとする学術出版関係者のための総合ポータルサイトです。オリジナルリソースを活用して、学術出版のエキスパートを目指しましょう。今すぐ登録して、研究に役立つヒントのほか、英文ライティング・ジャーナルでの論文出版・最善の出版慣行・出版のトレンドに関するエキスパートからのアドバイスを手に入れましょう。エディテージ・インサイトは、世界的な科学コミュニケーションのためのソリューションを提供するエディテージの一部門です。エディテージ・インサイトはエディテージの財政支援を受けており、エディテージが提供するサービスを支援していますが、編集上の独立性を維持しています。共著者コレスポンディングオーサーシステマティックレビュ。