Big data (dane masowe) w nauce o informacji
Barbara Sosińska-Kalata
Afiliacja: Wydział Dziennikarstwa, Informacji i Bibliologii, Uniwersytet Warszawski, Polska
Abstrakt
Cel/Teza: Celem artykułu jest omówienie głównych cech zjawiska określanego mianem big data, jego znaczenia dla problematyki badawczej nauki o informacji oraz próba wstępnej oceny stopnia zainteresowania nim badaczy tej dyscypliny.
Koncepcja/Metody badań: Krytyczna analiza piśmiennictwa przedmiotu wykorzystana została do omówienia istoty zjawiska big data oraz związanych z nim zmian w modelu badań naukowych, który w coraz większym zakresie znajduje zastosowanie w różnych dziedzinach współczesnej nauki. Rosnącą popularność badań big data w nauce zilustrowano wynikami analizy bibliometrycznej piśmiennictwa zarejestrowanego w interdyscyplinarnej bazie Scopus. Ocenę stopnia zainteresowania problematyką big data w nauce o informacji oparto na bibliometrycznej analizie piśmiennictwa indeksowanego w dziedzinowej bazie EBSCO – Library and Information Science and Technology Abstracts (LISTA).
Wyniki i wnioski: Zagadnienie big data można traktować jako kolejną fazę rozwoju technologii komputerowej i jej zastosowań w różnych dziedzinach nauki i praktyki. W środowisku wielkich zasobów danych zapisanych w cyfrowym formacie, technologie big data zapewniają wgląd w wiedzę, której nie można byłoby wydobyć tradycyjnymi metodami wyszukiwania informacji. W tym sensie technologie te wspierają procesy transferu wiedzy między ludźmi, które stanowią główny przedmiot zainteresowań nauki o informacji. Analiza piśmiennictwa indeksowanego w bazie LISTA potwierdziła, że rozwój technologii big data i jej zastosowań stanowi istotne wyzwanie dla nauki o informacji, którym zainteresowanie badaczy systematycznie rośnie, jakkolwiek nie jest ono jeszcze w tej dyscyplinie bardzo duże. Analiza tematyki tego piśmiennictwa potwierdziła też, że problematyka big data łączy się z kluczowymi obszarami badań nauki o informacji. Badania dotyczące big data najczęściej prezentowane są na łamach czasopism specjalizujących się w ilościowych badaniach informacji (bibliometrii, naukometrii, altmetrii), informatyce medycznej, problematyce systemów informacyjnych i wyszukiwania informacji oraz w zarządzaniu informacją. W czasopismach o szerokim profilu tematycznym obejmującym całe pole badawcze nauki o informacji publikacje na temat big data dotychczas ukazywały się rzadko. Autorami największej liczby artykułów dotyczących tej problematyki są badacze związani z ośrodkami naukowymi w Stanach Zjednoczonych, w Wielkiej Brytanii i w Chinach. Piśmiennictwo dotyczące badań big data w nauce o informacji charakteryzuje duża różnorodność podejmowanej tematyki szczegółowej.
Słowa kluczowe
Badanie bibliometryczne; Big data; Dane masowe; Nauka o informacji; Problematyka badawcza
Deskryptory Biblioteki Narodowej
2001-; Badania naukowe; Bibliometria; Big data; Informatologia;Bibliografia
Anderson, Ch. (2008). The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete [online]. Wired, 6.23.08 [18.11.2018], https://www.wired.com/2008/06/pb-theory/
Chang, Y.-W., Huang, M.-H. (2012). A Study of the Evolution of Interdisciplinarity in Library and Information Science: Using Three Bibliometric Methods. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 63(1), 22–33.
De Mauro, A., Greco, M., Grimaldi, M. (2016). A Formal Definition of Big Data Based on Its Essential Features. Library Review, 65(3), 122–135.
Ferstein, S. (2012). Ignorance: How It Drives Science. New York: Oxford University Press.
Friedman, A. (2018). Measuring the Promise of Big Data Syllabi. Technology, Pedagogy and Education vol. 27, nr 2, 135–148.
Hey, T., Tansley, S., Tolle, K. (2009). The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery. Redmond, Wash.: Microsoft Research.
Intel (2012). Peer Research Big Data Analytics. Intel’s IT Manager Survey on How Organizations Are Using Big Data [online]. Intel IT Center [18.11.2018], https://www.intel.com/content/dam/www/public/us/en/documents/reports/data-insights-peer-research-report.pdf
Jacobfeuerborn, B. (2013). Is Big Data a Paradigm Challenge to Information Science? Zagadnienia Informacji Naukowej, 51 (2), 52–63.
Klous, S., Wielaard, N. (2016). We Are Big Data. The Future of the Information Society. Amsterdam:Atlantis Press.
Laney, D. (2001). 3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity, and Variety. [online].Gartner, file No.949. 6 Feb. 2001 [18.11.2018], https://www.researchgate.net/publication/311642627_Big_Data_The_V%27s_of_the_Game_Changer_Paradigm
Mayer-Schönberger, V., Cukier, K. (2014). Big data: rewolucja, która zmieni nasze myślenie, pracę i życie. Warszawa: MT Biznes.
Patgiri, R., Ahmed, A. (2016). Big Data: The V’s of the Game Changer Paradigm [online]. IEEE 18th International Conference on High Performance Computing and Communications 2016 [18.11.2018]. https://www.researchgate.net/publication/311642627_Big_Data_The_V%27s_of_the_Game_Changer_Paradigm
Reitz, J. M. (2014) Online Dictionary for Library and Information Science [online]. ABC-Clio [5.12.2018], https://www.abc-clio.com/ODLIS/odlis_i.aspx
Sapa, R. (2018). Reinterpretacja koncepcji użytkownika usług informacyjnych. W: Nauka o informacji w okresie zmian: innowacyjne usługi informacyjne. Warszawa: Wydaw. SBP, 17–26.
Saracevic, T. (2010). Information Science. In: Encyclopedia of Library and Information Sciences. Third Edition. Boca Raton, FL: CRC Press, vol. 4, 2570–2584, DOI: 10.108/E-ELIS3–120043704
Scopus (2018). Scopus: An Eye on Global Research [online]. Elsevier [5.12.2018], https://www.elsevier.com/__data/assets/pdf_file/0008/208772/ACAD_R_SC_FS.pdf
Sosińska-Kalata, B. (2013). Obszary badań współczesnej informatologii (nauki o informacji). Zagadnienia Informacji Naukowej, 51(2), 9–41.
Sosińska-Kalata, B. (2017). Kierunki rozwoju współczesnej informatologii. Forum Bibliotek Medycznych, 10(2), 25–46.
Ward, J.S., Barker, A. (2013). Undefined by Data: A Survey of Big Data Definitions [online]. Cornell University Library [18.11.2018], https://arxiv.org/pdf/1309.5821.pdf
White, H.D., McCaine, K.W. (1998). Visualizing a Discipline: An Author Cocitation Analysis of Information Science, 1972–1995. Journal of the American Society for Information Science, 49(4), 327–355.
Zhao, D., Strotmann, A. (2008). Information Science during the First Decade of the Web: An Enriched Author Cocitation Analysis. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 59(6), 916–937.
Afiliacja: Wydział Dziennikarstwa, Informacji i Bibliologii, Uniwersytet Warszawski, Polska
Biogram:
Prof. dr hab. Barbara Sosińska-Kalata jest kierownikiem Katedry Informatologii na Wydziale Dziennikarstwa, Informacji i Bibliologii Uniwersytetu Warszawskiego oraz redaktor naczelną czasopisma Zagadnienia Informacji Naukowej – Studia Informacyjne i członkiem Komitetu Naukoznawstwa PAN. Specjalizuje się w problematyce nauki o informacji, w szczególności organizacji wiedzy, a także ilościowych badań informacji oraz historii, teorii i metodologii nauki o informacji. Opublikowała ponad 250 prac, w tym 12 książek i ponad 160 artykułów naukowych. Do jej najważniejszych publikacji należą monografie Modele organizacji wiedzy w systemach wyszukiwania informacji o dokumentach (1999) i Klasyfikacja. Struktury organizacji wiedzy, piśmiennictwa i zasobów informacyjnych (2002) oraz artykuły Évolution des Systèmes d’Organisation des Connaissances et éstablissement de critères pour leur évaluation praxeologique (2011), Obszary badań współczesnej informatologii (nauki o informacji) (2013), Nauka o informacji wśród nauk o kulturze (2017), Książka (dokument) w środowisku informacyjnym (2017), The impact of the works by Paul Otlet and Suzanne Briet on the development of the epistemology of documentation and information science in Poland (2018).
Kontakt z autorką:
b.sosinska@uw.edu.pl
Katedra Informatologii
Wydział Dziennikarstwa, Informacji i Bibliologii
Uniwersytet Warszawski
ul. Nowy Świat 69
00-046 Warszawa
CC BY-NC-ND 4.0 Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne - Bez utworów zależnych 4.0 Międzynarodowe
