Наглядные подсказки, такие как карточки для заметок, концептуальные карты и выделенный текст, позволяют выделить информацию.Поскольку они короче и лаконичнее, у них есть то преимущество, что информация, которую нужно запомнить, кажется более управляемой и менее сложной (например, чем вся глава учебника). Некоторые студенты пишут ключевые термины на карточках и вешают их на стол или зеркало, чтобы они постоянно видели их и изучали, даже не пытаясь.

Устройства памяти, известные как мнемоника, могут помочь вам сохранить информацию, при этом вам нужно будет запомнить только уникальную фразу или буквенный образец, который выделяется.Мнемонические устройства — это вспомогательные средства памяти, которые помогают нам организовать информацию для кодирования. Они особенно полезны, когда мы хотим вспомнить более крупные фрагменты информации, такие как шаги, этапы, фазы и части системы (Bellezza, 1981).

Существуют различные типы мнемонических устройств, например акроним. Аббревиатура — это слово, состоящее из первой буквы каждого слова, которое вы хотите запомнить. Например, даже если вы живете рядом с одним, вам может быть трудно вспомнить названия всех пяти Великих озер.Что, если бы я сказал вам подумать о слове «Дома»? ДОМА — это аббревиатура, обозначающая Гурон, Онтарио, Мичиган, Эри и Верхнее: пять Великих озер.

Другой тип мнемонического устройства — это acrostic : вы составляете фразу из всех первых букв слов. Например, если вы проходите тест по математике и не можете вспомнить порядок операций, вспомните предложение «Прошу прощения, дорогая тетя Салли», потому что порядок математических операций следующий: Круглые скобки, Показатели, Умножение, Деление. , Сложение, Вычитание.Также есть джинглов , которые представляют собой рифмующиеся мелодии, содержащие ключевые слова, связанные с концепцией, такие как «i до e, кроме c».

Вы можете использовать мнемонический прием, чтобы помочь вам запомнить чье-то имя, математическую формулу или шесть уровней таксономии Блума.

Это мнемоника суставов пальцев, которая поможет вам запомнить количество дней в каждом месяце. Месяцы с 31 днем ​​представлены выступающими костяшками пальцев, а более короткие месяцы попадают в места между суставами.(кредит: модификация работы Кори Занкера)

Разделение на части

Другая стратегия — это разбиение на блоки, при котором вы систематизируете информацию в управляемые части или куски (Bodie, Powers, & Fitch-Hauser, 2006). Разделение на части полезно при попытке запомнить такую ​​информацию, как даты и номера телефонов. Вместо того, чтобы пытаться запомнить 5205550467, вы запоминаете номер как 520-555-0467. Итак, если вы встретили на вечеринке интересного человека и захотели запомнить его номер телефона, вы, естественно, разбили бы его на части и могли бы повторять номер снова и снова, комбинируя стратегии разбиения на части и репетиции.

Подведите итоги того, что вы уже знаете — информацию, которая уже хранится в долговременной памяти, — и используйте ее в качестве основы для изучения новой информации. Будет легче запоминать новую информацию, если вы можете связать ее со старой информацией или со знакомой системой координат. Например, если вы посещаете уроки социологии и изучаете различные типы социальных групп, вы можете вспомнить примеры из собственного опыта, относящиеся к разным типам.

Хотя некоторым людям требуется больше или меньше сна, чем рекомендуется, большинству людей следует стремиться к шести-восьми часам сна каждую ночь. Школа предъявляет большие требования к мозгу, и, как утомленные мышцы после долгой тренировки, вашему мозгу нужно отдыхать после тренировки и приема всевозможной новой информации в течение дня. К тому же, пока вы спите, ваш мозг все еще работает. Во время сна мозг организует и объединяет информацию, которая хранится в долговременной памяти (Abel & Bäuml, 2013).Хороший ночной отдых поможет вам вспомнить больше и почувствовать себя подготовленным к обучению на следующий день.

Память также зависит от эффективного поведения при обучении, например, от выбора места, где учиться, как учиться и с кем учиться. В следующем видео представлены конкретные стратегии обучения, которые могут улучшить вашу память.

ЗАДАНИЕ: Укрепление памяти

Цели

• Распознавайте и применяйте стратегии для укрепления своей памяти

Проезд

• Мы только что рассмотрели шесть стратегий, которые вы можете использовать для укрепления своей памяти.Вас могут попросить вспомнить все шесть позже (возможно, на тесте для этого модуля!), Так что вы захотите их запомнить.
• Перечислите каждую из этих стратегий и опишите, как вы могли бы использовать каждую из них, чтобы помочь себе запомнить все шесть стратегий укрепления памяти. Каждая стратегия требует, чтобы вы использовали информацию по-разному, чтобы запомнить ее.
• При отправке задания следуйте инструкциям преподавателя.

КЛЮЧЕВЫЕ ВХОДЫ

• Наша память выполняет три основные функции: кодирование, хранение и получение информации.
• Модель Аткинсона-Шиффрина (A-S) выделяет три различных этапа памяти: сенсорную, краткосрочную и долгосрочную.
• Доступ к информации, хранящейся в долговременной памяти, можно получить посредством вызова, распознавания и повторного обучения.
• Кривая забывания показывает, что, не прилагая никаких усилий для запоминания информации, мы забываем большую часть того, что мы узнаем, в течение 24 часов. Повторное посещение информации вскоре после ее введения, а иногда и после этого, может значительно улучшить запоминание.
• Чтобы учиться эффективно, вы должны уметь расставлять приоритеты в информации и сосредотачиваться на наиболее важных концепциях.
• Есть много стратегий, которые вы можете использовать для улучшения вашей способности запоминать информацию, включая мнемонику, репетицию и использование визуальных эффектов. Поэкспериментируйте с этими стратегиями и определите, что лучше всего подходит для вас.

Систематизированная номенклатура медицины — обзор

10.4 Общие онтологии: SNOMED, ​​SNOMED-CT

Систематизированная номенклатура медицины (SNOMED) была первоначально создана в середине 1960-х годов как Систематизированная номенклатура патологий (SNOP) и опубликована Колледж американских патологов (CAP).С тех пор, однако, SNOMED вышел далеко за рамки патологии — официально переименованный в середине 1970-х годов — и стал широкой концептуальной онтологией для процессов здравоохранения. ⁶ Важно отметить, что параллельная разработка в Соединенном Королевстве аналогичной системы, известной как «коды считывания», и появление версии 3 клинических терминов (CTV3) из считанных кодов привели к слиянию онтологий SNOMED и CTV3 в 2002 году в рамках инициатива по гармонизации под руководством CAP. Полученные в результате клинические термины SNOMET (SNOMED-CT) с тех пор стали наиболее полной медицинской терминологией в мире. ⁷ Это частично связано с решением CAP предоставить Национальной медицинской библиотеке (NLM) в Соединенных Штатах бессрочную лицензию на основной SNOMED-CT и его последующие обновления и последующее добавление SNOMED-CT к NLM. Единая система медицинского языка (UMLS) Metathesaurus. ⁸ В настоящее время права интеллектуальной собственности на все версии SNOMED принадлежат Международной организации по разработке стандартов терминологии здравоохранения (IHTSDO), которая поддерживает глобальную разработку стандартов через некоммерческую организацию SNOMED International со штаб-квартирой в Лондоне.Важно отметить, что в рамках политики осмысленного использования в Соединенных Штатах требовалось, чтобы системы EHR включали SNOMED-CT для достижения сертификации для этапа 2. Таким образом, наше обсуждение SNOMED будет сосредоточено на SNOMED-CT, поскольку другие версии SNOMED будут формально устарело IHTSDO. SNOMED-CT часто обновляется, выходит два раза в год и сопровождается онлайн-браузером для изучения определений понятий и взаимосвязей.

SNOMED-CT — обширный и очень амбициозный проект, состоящий из концепций, которых насчитывается более 300 000, взаимосвязей, из которых более 1 миллиона, и описаний, которых насчитывается более 750 000.Каждое понятие, описание или взаимосвязь — это компонент, идентифицированный с помощью уникального идентификатора SNOMED-CT (SCTID), такого как «Спонтанный разрыв барабанной перепонки двустороннего уха, сопутствующий и из-за рецидивирующего острого гнойного среднего отита» (SCTID: 1083061000119100). Хотя это может показаться безнадежно большим морем кодов и терминов, важно понимать это ключевое различие между SNOMED и другими онтологиями. CPT, ICD и HCPCS являются «моноиерархиями», что означает, что они предназначены для доставки конечных, неперекрывающихся меток, и их роль в выставлении счетов требует этого, чтобы предотвратить двойной учет диагнозов и процедур.Дизайн SNOMED очень отличается тем, что представляет собой «полииерархию», в которой данный компонент, такой как концепция, может относиться к нескольким иерархиям в зависимости от различных аспектов его значения. Это не предназначено для создания неперекрывающихся этикеток, а, вместо этого, для того, чтобы уловить перекрывающуюся и полиморфную природу клинических концепций.

Онтология SNOMED структурирована в иерархии верхнего уровня, из которых 17, включая фармацевтические препараты, организмы и структуры тела, которые примерно аналогичны главам в ранее обсуждавшихся онтологиях.В этих иерархиях основное внимание уделяется концепции как базовому типу данных. Понятия являются элементарными единицами клинического значения и должны представлять одну четкую, уникальную идею, так что никакие две концепции не должны иметь одно и то же значение. Например, «Аппендэктомия (процедура)» — это единое понятие в SNOMED, ​​а «Колэктомия (процедура)» — другое. Затем концепции дополнительно характеризуются с помощью описаний, чтобы дать им гибкость, позволяющую улавливать диапазон возможных значений, не перекрываясь с другими концепциями. Например, понятие аппендэктомии может иметь несколько описаний, которые локализуют понятие в определенных областях и ситуациях, таких как «удаление аппендикса» или «удаление аппендикса».Таким образом, SNOMED может поддерживать интернационализацию, делая эти специфические языковые проявления зависимыми от одного основного элемента. Помимо описания, концепции имеют отношения к другим концепциям, а полииерархия SNOMED означает, что данное понятие может иметь отношения родитель / потомок с несколькими другими концепциями. Чтобы дать простой пример взаимоотношений родитель / ребенок с SNOMED, ​​концепция «лапароскопическая аппендэктомия» является дочерним элементом концепции «аппендэктомия (процедура)», поскольку лапароскопическая аппендэктомия является подтипом процедур аппендэктомии в целом.Однако лапароскопическая аппендэктомия также является подтипом концепции «эндоскопическая операция», и, таким образом, она фактически имеет две родительские концепции, которые отражают различные аспекты ее значения. Одна иерархия относится к операциям на аппендиксе, а другая — к оперативным методам с использованием эндоскопии. Таким образом, концепция лапароскопической аппендэктомии будет извлечена из поиска концепций, связанных с аппендэктомией, и концепций, связанных с эндоскопическими процедурами. На рис. 10.4 представлены как моно-, так и полииерархия концепций SNOMED.

Рис. 10.4. Пример моно- и полииерархии SNOMED, ​​описывающей аппендэктомию.

Как видно из рисунка, SNOMED может гибко представлять объект в виде графа взаимосвязанных концепций, охватывающих процедурный, диагностический и патологический контексты. Например, аппендэктомия — это тип процедуры удаления, которая применяется к определенному анатомическому участку, в то время как аппендицит — это состояние, отмеченное воспалением, которое также относится к тому же анатомическому участку.

Это еще один пример полииерархии, реализованной в SNOMED-CT, и эти полииерархии являются основным отличительным фактором между SNOMED и статистическими онтологиями, представленными до сих пор.Эта полииерархия означает, что коды SNOMED можно запрашивать и составлять по-разному в зависимости от рассматриваемого аналитического вопроса, и представляет собой уникальный фокус, который SNOMED уделяет поддержке опроса и анализа, а не отчетности и табулирования. Это имеет смысл, если учесть, что предполагаемые пользователи кодов ICD, CPT и HCPCS, как правило, являются агентами по обработке заявлений, а те, кто интересуется эпидемиологией и агрегированной статистикой общественного здравоохранения, предполагаемые пользователи SNOMED включают исследователей, которые могут иметь гибкие аналитические интересы.Давайте рассмотрим конкретный сценарий, в котором рассмотрение кодов SNOMED имеет явное преимущество перед рассмотрением кодов ICD. Представьте, что мы пытаемся определить, какие пациенты за предыдущий год поступили в нашу больницу с какой-либо формой бактериальной инфекции. Этого уровня промежуточной абстракции будет трудно достичь с помощью кодов МКБ, потому что этиология и возбудитель болезни не являются корневыми категориями. Вместо этого коды МКБ в значительной степени разбиты по системам органов, что означает, что бактериальные инфекционные заболевания будут представлены в нескольких главах.Это связано с тем, что ICD не предназначен для включения такого рода группировки, а вместо этого предназначен для присвоения пациентам определенных ярлыков. Однако с помощью SNOMED это вполне выполнимо, поскольку существует концепция «бактериального инфекционного заболевания», которая через несколько иерархий связана с абсцессами, целлюлитом, пневмонией и другими бактериальными инфекциями. Гибкость графа позволяет выполнять такие агрегирования способами, недоступными для моноиерархий. Несмотря на свою мощь, использование SNOMED таким образом не является полностью надежным.Например, давайте рассмотрим в вышеприведенном примере, что нас также интересовали пациенты с желудочно-кишечными заболеваниями, и мы хотели получить совокупное количество пациентов, страдающих либо желудочно-кишечным заболеванием, либо какой-либо формой бактериальной инфекции. Существует подмножество этих пациентов с бактериальным желудочно-кишечным заболеванием, поэтому вполне возможно, что мы получим больше совпадений по нашему запросу, чем уникальных пациентов, потому что они «дважды подсчитали», чьи пациенты имеют отношение как к желудочно-кишечным заболеваниям, так и к бактериальным заболеваниям. концепции инфекции.От этого достаточно легко защититься, если мы будем бдительны. Поскольку записи пациентов имеют уникальные идентификаторы, для таких запросов рекомендуется использовать уникальный набор совпадающих идентификаторов записей, а не полный список при подсчете количества уникальных пациентов, соответствующих этим критериям.

Важно отметить, что SNOMED и ICD не являются чисто конкурентными и могут фактически использоваться как дополняющие друг друга. Коды ICD можно рассматривать как закодированные кластеры концепций SNOMED и могут быть особенно полезны в обстоятельствах, когда коды SNOMED не предоставляются или когда одна конкретная метка удобна для сбора пациентов, как это было бы в случае поиска пациентов, которые прошли конкретная процедура.Международное издание SNOMED-CT включает карту от кодов SNOMED к кодам ICD-10, а национальное издание SNOMED-CT США включает аналогичную карту кодов ICD-10-CM, что позволяет сжимать группы концепций SNOMED в ICD- 10 кодов или в расширении кодов МКБ-10 на группы понятий, которые могут быть более легко агрегированы, чем сами коды МКБ-10, и эта карта могла бы использоваться в нашем сценарии бактериальных инфекций для расширения кодов МКБ в SNOMED и группировки концепцией бактериальных инфекций.

Наконец, хотя ICD публикуется с сопроводительным руководством по эксплуатации, которое стремится стандартизировать способ применения кодов, SNOMED не сопровождается такими правилами или соглашениями кодирования как часть официального выпуска. Вместо этого коды SNOMED часто «встраиваются» в приложения EHR, что означает, что клиницисты и другие работники здравоохранения, которые генерируют явления, закодированные концепциями SNOMED, ​​сознательно не назначают коды концепций своей работе, равно как и какой-либо специальный персонал.Вместо этого идея «кодирования» клинической встречи в SNOMED происходит в основном за кулисами через сопоставления системного уровня, установленные в приложениях EHR, которые могут выполнять назначения концепций по мере создания заметок и приказов. Эти сопоставления обычно используют определенные ключевые слова в клинических заметках и, таким образом, зависят от использования точной клинической терминологии при описании пациентов. Связи, которые связывают клинический язык с концепциями SNOMED, ​​принимают различные формы, но обычно поддерживаются ИТ-группами, которые поддерживают институциональные системы EHR и включают прямое сопоставление диагнозов и процедур с SNOMED, ​​а также, во многих случаях, автоматический импорт SNOMED. словари в продукты EHR с помощью инструментов загрузки, которые выполняют аннотации SNOMED в любом масштабе.Большинство современных систем EHR поддерживают это и регулярно обновляются текущими версиями онтологии SNOMED. Из-за этого в значительной степени автоматизированного сопоставления коды SNOMED часто являются богатым способом извлечения функций из карт пациентов, поскольку они постоянно заполняются в учреждениях.

Личная медицинская карта: систематический обзор литературы

Продолжение выбора статьи

Процесс отбора резюмируется в, который показывает процесс фильтрации.

Систематическое картографическое исследование — подборка статей.SciELO: Научная электронная библиотека в Интернете.

Мы нашли 5528 статей при первоначальном поиске до применения критериев исключения; из них 3237 (58,55%) изделий были идентифицированы как примеси. Мы применили первый критерий исключения к исследованиям, которые остались после того, как мы отозвали эти статьи. Продолжая этот процесс, 1429/2291 (62,37%) статей были отфильтрованы с помощью обзора заголовков, а 453/862 (52,5%) статей были отфильтрованы с помощью абстрактного анализа. Мы сгруппировали оставшиеся исследования, и 205/409 (50.1%) статьи были идентифицированы как дубликаты и удалены. После этого этапа критерий исключения 2 был применен к полному тексту, и осталось только 97/204 (47,5%).

При анализе 97 статей-кандидатов в списке мы заметили, что некоторые из этих исследований были выполнены одним автором или исследовательской группой и во многих отношениях были схожими. Некоторые из этих статей были более поздними или даже более полными версиями, но в основном они оставались теми же методами и техниками. Для статей, которые повторялись, выбиралась наиболее репрезентативная статья.Таким образом, на данном этапе было исключено 49 (50%, 49/97) статей. Наконец, 48 статей были выбраны в качестве основы для исследования. Обзор всех первичных исследований представлен с идентификатором, ссылкой, годом публикации, издателем и типом, которые отсортированы в порядке возрастания по году публикации.

Таблица 4

Хронология публикации. Цифры над годами указывают количество опубликованных статей. Оксфорд: издательство Оксфордского университета; JMIR: публикации JMIR; IEEE: Институт инженеров по электротехнике и электронике; БиоМед: БиоМед Централ; MLA: Ассоциация медицинских библиотек; ACM: Ассоциация вычислительной техники; ACP: Американский колледж врачей.

Извлечение данных и ответы на вопросы исследования

Наконец, чтобы ответить на общие вопросы исследования , мы определили следующее.

GQ1: Как будет выглядеть таксономия для классификации PHR?

Мы определили исследования, в которых изучался ряд текущих проблем, которые были решены в области PHR. Таким образом, нам удалось построить предложенную таксономию для сбора и организации различных возможностей для PHR. Анализируя выбранные статьи и пытаясь ответить на этот общий вопрос исследования, мы предлагаем таксономию для PHR, основанную на важных характеристиках моделей, и мы считаем, что эта таксономия может помочь классифицировать, сравнивать и оценивать различные типы PHR.Более того, эта классификация может предоставить обзор возможных альтернатив с точки зрения целей, содержания и архитектуры. Предлагаемая таксономия для классификации PHR обобщена в, который в целом разделен на три группы: (1) Структуры, (2) Функции и (3) Архитектуры. Рядом с каждым элементом приведено краткое описание каждой классификации. Конкретные вопросы исследования (от SQ1 до SQ7) включены в таксономию, которая была разработана на основе анализа выбранных статей.

Таблица 5

Таксономия личных медицинских карт.

GQ2: Какие проблемы и открытые вопросы связаны с PHR?

Чтобы ответить на этот вопрос, мы перечислили и определили проблемы, открытые вопросы, аспекты, проблемы и общие проблемы в принятии PHR среди проанализированных исследований.Эти аспекты были собраны и представлены в. Как видно, контент разделен на группы с некоторыми общими характеристиками проблем и проблем (GCC, группа проблем и проблем), связанных с сотрудничеством и общением (GCC1), конфиденциальностью, безопасностью и доверием (GCC2), инфраструктурой (GCC3). , и интеграция (GCC4). Наиболее часто цитируемые объекты разделены по элементам с идентификаторами от CC01 до CC15.

Таблица 6

Проблемы и опасения, связанные с личными медицинскими картами.

Что касается конкретных вопросов исследования , мы определили следующее:

SQ1: Какие типы данных включены в PHR?

Чтобы ответить на этот вопрос исследования, мы проанализировали все выбранные исследования, которые включали изучение типов данных, используемых в PHR, которые кратко изложены в. Путем анализа предложений и ссылок в избранных статьях мы смогли получить обновленный набор типов данных, связанных с PHR.Типы данных варьировались от информации, цитируемой во многих исследованиях, таких как исследования аллергии, иммунизации и лекарств, до типов, которые не часто упоминаются, таких как генетическая информация и данные домашнего мониторинга.

Таблица 7

Типы данных личных медицинских карт.

SQ2: Какие стандарты применяются к PHR?

Некоторые поставщики услуг используют собственные форматы для организации своих медицинских записей, которые используются только внутренними приложениями, каждое из которых имеет свой формат [7,65].Таким образом, чтобы ответить на этот вопрос, мы сосредоточились на открытых стандартах, которые обобщены и представляют огромное количество организационных моделей данных для медицинских карт. перечисляет упомянутые стандарты (группа стандартов, GS) в соответствии с их целями: номенклатура и терминология (GS1), конфиденциальность (GS2), структурная и семантическая (GS3), а также шаблоны и технологические платформы (GS4). В группу GS1 были сгруппированы стандарты по номенклатуре и терминологии. Группа GS2 содержит только один стандарт, касающийся конфиденциальности.В группе GS3 представлено несколько структурных и семантических стандартов. Наконец, группа GS4 связана с шаблонами и стандартами технологических платформ. Мы смогли идентифицировать некоторые стандарты из исследования интеграций и связанных проектов, таких как openEHR [67], который интегрирован со стандартом DICOM (Цифровая визуализация и коммуникация в медицине) и другими.

Таблица 8

Основные стандарты, касающиеся личных медицинских карт.

SQ3: Какие типы пользователей и профили взаимодействуют с PHR?

Проанализировав выбранные статьи, мы определили набор профилей или типов пользователей, которые имеют доступ к электронной карте пациента, которые варьируются от врача, который несет основную ответственность за информацию PHR, до пациента.Типы доступа также включают возможность того, что некоторые данные могут быть общедоступными, например, в социальных сетях [19]. В доступе к PHR участвует множество заинтересованных сторон, таких как пациенты, поставщики, работодатели, плательщики, правительства и исследовательские институты [6]. В Мультимедийном Приложении 3 мы представляем детали идентифицированных профилей. Мы видим, что на врача часто ссылаются, в то время как профили медсестры и администратора упоминаются не так часто. Среди мирян часто упоминается профиль пациента; однако профиль родственника или опекуна упоминается реже.Мы также включили общедоступный профиль, поскольку в некоторых случаях пациенты могут делиться своей информацией анонимно или в других случаях, когда сектор государственного управления предоставляет открытые статистические данные.

В следующем разделе мы представляем краткое описание воспринимаемых профилей:

Врач или врач — в этой оценке врач — это медицинский профиль, ответственный за представление данных о пациентах в электронных записях потребителей.

Медсестра — в соответствии с Международной стандартной классификацией профессий [68] профессиональные медсестры обеспечивают лечение, поддержку и уход за людьми, которые нуждаются в сестринском уходе из-за последствий старения, травмы, болезни или других физических или психических нарушений или лица. потенциальные риски для их здоровья.

Административный — этот профиль относится ко всем административным работникам здравоохранения, которые не связаны напрямую с генерацией данных, но имеют доступ к информации для бюрократических, статистических или финансовых потребностей.

Пациент или потребитель — этот профиль относится к принципам PHR; некоторые авторы также называют пациента потребителем медицинской помощи [14,26].

Родственник — этот профиль состоит из родителей, опекунов, лиц, осуществляющих уход, ответственных юридических лиц или всех, у кого есть разрешение пациента на доступ к его или ее PHR.

Общедоступный или анонимный — это относится к профилям с внешним доступом анонимным или общедоступным способом, таким как учреждения, правительство, исследователи, планы медицинского страхования, третьи стороны и даже социальные сети.

SQ4: Каковы типы взаимодействия пациента с PHR?

Этот вопрос исследования направлен на описание типов взаимодействия пациента с PHR, то есть типов отношений, которые пациент имеет с помощью PHR. В следующем разделе мы представляем краткое описание типов взаимодействия, которые были выявлены при анализе статей:

Прямое — в данном случае пациенты являются владельцами и управляют данными о своем здоровье в PHR.Справочные статьи: A02, A05, A09, A12, A25, A26, A31, A48.

Косвенный — в этом случае пациент имеет доступ только для чтения и не может редактировать данные. Поставщики медицинских услуг являются владельцами, и пациент может только скачать или распечатать медицинские записи. Справочные статьи: A01, A05, A22, A25, A26, A40, A41, A42.

Аутсорсинг — в этом случае пациент уполномочивает третью сторону обрабатывать данные о состоянии здоровья или ответственные стороны (например, родители) ведут записи о состоянии здоровья пациента. Справочные статьи: A02, A03, A04, A07, A18, A24, A25, A28, A37, A48.

SQ5: Какие методы или методы используются для ввода информации в PHR?

Еще одним результатом стала идентификация методов и действующих лиц, которые взаимодействуют в процессе сбора данных для ввода в PHR. представляет некоторые ответы на этот конкретный вопрос исследования, резюмируя методы ввода соответствующих данных в PHR.

Таблица 9

Методы ввода информации в личные медицинские записи.

Эта информация соответствует стандартам и предназначена для структурирования и стандартизации предоставляемых данных. Мы перечисляем основных участников, которые предоставляют данные, включая специалистов здравоохранения и самих пациентов, которые собираются из окружающей среды, в том числе анонимно.Методы (T), определенные для ввода данных, варьируются от сотрудничества с данными (T1) до отчетов пациентов (T2), адаптивных платформ (T3) и анонимизации (T4). также включает статьи, в которых цитируются эти приемы и актеры. Короче говоря, это была группа участников, которая была идентифицирована с соответствующим взаимодействием при сборе данных для ввода данных в PHR.

SQ6: Каковы цели PHR?

Этот вопрос исследования включает основные цели PHR. Этот вопрос предназначен для определения цели PHR в широком контексте, которая применяется к любому профилю, имеющему доступ.В следующем разделе мы представляем краткое описание типов взаимодействия:

Консультация — в данном случае цель состоит в том, чтобы позволить профилю только консультироваться (в режиме только для чтения). Справочные статьи: A01, A03, A07, A10, A13, A15, A16, A17, A21, A39, A47.

Ведение — в этом случае профилю пользователя разрешается вести и контролировать записи о состоянии здоровья. Справочные статьи: A09, A16, A18, A22, A29, A33, A37, A46.

Монитор — в этом случае PHR находится в режиме мониторинга и может отправлять предупреждения или предупреждения для одного или нескольких профилей; цель — помочь пациентам следить за своим здоровьем.Справочные статьи: A01, A07, A10, A20, A23, A25, A29, A40, A43, A45.

SQ7: Какие типы или модели архитектуры PHR?

Цель этого вопроса — определить типы или модели архитектуры, в которых может быть реализован PHR. При анализе статей, как видно из, типы архитектуры (группа архитектуры, AG) были разделены на две группы: модель (AG1) и покрытие (AG2). Первая группа, AG1, описывает основные архитектурные модели. Вторая группа, AG2, разделяет данные на основе физического местоположения, то есть области PHR.

Таблица 10

Типы или модели архитектуры личных медицинских карт.

Что побуждает и мешает исследователям делиться и использовать данные открытых исследований? Систематический обзор литературы для анализа факторов, влияющих на принятие данных открытых исследований

В этом разделе основное внимание уделяется тематическому анализу исследований, включенных в обзор литературы.В предыдущем разделе рассказывается о факторах, движущих и препятствующих обмену и использованию данных открытых исследований. В этом разделе объединены категории, которые играют жизненно важную роль в принятии данных открытых исследований (рис. 2). Каждая из одиннадцати категорий, к которым относятся факторы, подробно описана в следующем разделе, после чего следует обзор категорий и факторов.

Описание категорий и факторов внедрения данных открытых исследований

Опыт научного сотрудника.

Мы обнаружили, что различные факторы, связанные с опытом исследователя, в целом влияют как на совместное использование открытых данных, так и на поведение пользователей. Такие факторы следует рассматривать в связи с более широкими социальными, организационными и культурными факторами, влияющими на поведение людей. Обмен данными исследований может быть обусловлен дисциплинарной практикой; организационная и академическая культура и практика и / или уровень участия исследователя как в исследовательской, так и в педагогической деятельности.

Во-первых, обмен исследовательскими данными более распространен в одних дисциплинах, чем в других [11, 40].Утверждалось, что такие дисциплины, как генетическая генеалогия, атмосферная наука и океанография, имеют хорошо развитые традиции свободного и открытого доступа и надежных баз данных, тогда как такие дисциплины, как экология дикой природы, медицина и многие социальные науки, этого не делают [56]. Другие утверждали, что исследователи-биологи чаще открыто делятся данными исследований, чем исследователи, связанные с медициной / фармацевтикой [47]. Точно так же исследователи политологии более склонны открыто делиться информацией, чем исследователи, связанные с социологией [45].Различные исследования показали, что определенные исследовательские дисциплины могут иметь определенные нюансы, традиции, культуры или «климат», которые в совокупности могут дать исследователям возможность обмениваться данными открытых исследований [17, 40, 43, 44, 56]. Принимая во внимание, что определенная культура или привычки конкретной исследовательской дисциплины могут препятствовать обмену исследовательскими данными. Тем не менее, в отобранных исследованиях не было упоминания о дисциплинарной практике как о сдерживающем факторе.

Во-вторых, обмен данными в открытых исследованиях может быть вызван или заблокирован определенной организационной культурой [11], академической культурой [47], культурой поддержки обмена данными [48] и организационными методами.В литературе как движущие факторы упоминаются как культурные, так и организационные факторы. В этом исследовании утверждается, что, если и культура, и организационная практика по умолчанию не допускают открытого обмена данными исследований, исследователь с меньшей вероятностью будет открыто делиться своими собственными данными. Как организационная культура, так и практика могут быть связаны с дисциплинарной культурой и практикой, поскольку дисциплинарные исследования часто организуются в разных организациях (например, на факультетах университетов).

В-третьих, степень вовлеченности исследователей как в исследовательскую, так и в преподавательскую деятельность в целом влияет, если они открыто делятся своими соответствующими данными. Исследователи, которые проводят только исследования, в отличие от исследователей, у которых много времени на преподавание, с большей вероятностью предоставят данные о своих исследованиях другим [11]. Таким образом, участие в исследованиях и ничто другое не может считаться фактором, способствующим обмену данными открытых исследований. Принимая во внимание, что участие как в исследованиях, так и в обучении препятствует обмену данными открытых исследований.

В-четвертых, некоторые исследования, включенные в наш обзор, относятся к демографическим факторам, которые различаются для исследователей, которые в большей или меньшей степени открыто делятся данными. Такие демографические факторы сами по себе не объясняют поведение исследователей при обмене данными и их использовании. Тем не менее, их частота отличается для исследователей, которые открыто делятся данными исследований, от тех, кто открыто не делится данными исследований. Например, Сайого и Пардо [49] обнаружили, что вероятность обмена данными исследований между респондентами именно из североамериканских юрисдикций различается как для мужчин, так и для женщин-исследователей.Кроме того, совместное использование исследовательских данных и их использование в целом более распространены в некоторых странах, чем в других [17, 56], и исследователи, не работающие на постоянной основе, с меньшей вероятностью будут делиться своими исследовательскими данными открыто, чем исследователи, работающие на постоянной основе [11]. Также обнаружены корреляции между возрастом и поведением при обмене данными, хотя результаты противоречивы. Tenopir, Allard [56] заметил, что пожилые люди (старше 50) проявляют больший интерес к обмену данными, а молодые люди с меньшей вероятностью будут предоставлять свои данные другим.Шмидт, Гемейнхольцер [55] обнаружили, что более молодые исследователи (возраст от 20 до 35 лет) больше озабочены влиянием открытого обмена данными исследований, чем исследователи старшего возраста (возраст 51 и старше). Напротив, да Коста и Лейте [47] обнаружили, что молодые исследователи не меньше, а больше склонны открыто делиться своими данными, как из-за их способностей в использовании технологий, так и из-за их интереса к сотрудничеству с исследователями, работающими над другими исследовательскими проектами. Вероятно, что различные промежуточные факторы влияют на корреляцию между факторами возраста и вероятностью открытого обмена данными исследований.В целом, следует подчеркнуть, что демографические факторы, такие как возраст, пол, страна, а также наличие или отсутствие права владения, должны рассматриваться в контексте других более широких социальных, организационных и культурных факторов, которые играют роль в решениях исследователей открыто делиться данными исследований или нет. Например: Энке, Тессен [10] заметили, что в целом исследователи из Германии и Канады часто чувствуют себя менее склонными делиться исследовательскими данными, чем исследователи из Соединенных Штатов или Европы. Это различие может быть связано с социально-экономическими характеристиками, действующей политикой обмена данными в этих странах [11] или культурными различиями [40, 49].Такие факторы были изучены только для отдельных стран в наборе исследований, включенных в наш систематический обзор литературы, а также влияние и направленность таких факторов, которые все еще нуждаются в обширных исследованиях в будущем.

Что касается использования данных открытых исследований, то в литературе приводятся следующие факторы: практика исследовательской дисциплины [17, 40], дисциплинарный климат (чувство общности и открытости с другими исследователями, работающими в той же области) [17], исследовательский климат [43], если повторное использование данных считается распространенной практикой в ​​исследовательском сообществе исследователей [44], существующих традициях [40] и секторе, в котором работает исследователь [17].Так же, как и в случае открытого обмена данными, могут быть различия в поведении исследователей из разных стран при использовании открытых данных, а также у исследователей старшего и младшего возраста [17], хотя такие факторы не считаются движущими силами открытого обмена данными исследований.

Требования и формальные обязательства.

Большинство факторов, относящихся к требованиям и формальным обязательствам, касаются обмена данными исследований, а не их использования. В контексте обмена данными как требования, так и формальные обязательства связаны с возросшим давлением с целью раскрытия данных [57].Это можно считать мягкими требованиями, такими как давление и политика открытого обмена данными исследований, как это определено финансирующими органами, государственными учреждениями или издателями журналов, наличие правительственных директив или поощрение со стороны федерального правительства к созданию надежного плана управления данными. Эта категория отличается от категории законодательных и нормативных актов (см. Раздел «Законодательство и нормативные акты»), основанных на жестких нормативных актах, таких как правительственные постановления, запрещающие или требующие раскрытия данных, такие как «Общие правила защиты данных» (GDPR) Европейского Союза и Закон США о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPPA).

В категории требований и формальных обязательств Фехер, Фрисике [11], Ким и Адлер [42] и Шмидт, Гемейнхольцер [55] ссылаются на совокупное влияние политики финансирования и требований к грантам, поскольку финансирующие агентства требуют обмена данными в ответ. для (финансовой) поддержки. Такие факторы побуждают исследователей открыто делиться данными своих исследований. Иногда исследователи получают данные исследований от внешних агентств и используют их в качестве вторичных данных для своих соответствующих исследований.Часто внешние агентства предоставляли им данные при условии, что эти агентства также будут открыто делиться данными с общественностью через определенный период (обычно один год), и поэтому исследователи считали, что это форма «автоматического» обмена данными исследований. открыто [48].

Второй фактор, связанный с требованиями и формальными обязательствами, касается требований [41, 42, 47, 55] или даже предписаний [40] научных журналов открыто делиться базовыми данными исследований, когда статья публикуется с использованием этих данных.Кроме того, открытый обмен данными исследований обусловлен этическими кодексами [41] и требованиями федеральных агентств по созданию планов управления данными [56]. Создание планов управления данными заставляет исследователей задуматься о том, что они будут делать со своими данными, и требует объяснения, если их данные не будут публиковаться открыто. Точно так же соблюдение правительственных директив может быть предпосылкой для раскрытия данных исследований согласно Curty, Crowston [40].

Кроме того, в обзоре литературы, проведенном в рамках данного исследования, указана политика университетов как возможный фактор открытого обмена данными исследований [48].Точно так же политика исследовательских институтов может сыграть жизненно важную роль в принятии решения об открытом обмене данными исследований. Например, если университет или научно-исследовательский институт требует, чтобы все данные и код исследований, подтверждающие результаты, описанные в докторской диссертации, были опубликованы открыто, в противном случае невозможно выполнить требование об окончании школы. Или когда университет заявляет, что все исследования должны быть открытыми, если исследователь не объясняет, почему это невозможно сделать, это фактически может быть движущей силой для открытого обмена данными исследований.

Факторы, препятствующие открытому обмену данными исследований, как указано в литературе, включают возможную потерю возможностей финансирования [13]. Если данные уже доступны в открытом доступе, нет необходимости получать финансирование для повторного сбора данных. Более того, если спонсоры не требуют от исследователей открытого обмена данными исследований или если применяется слишком много политик в отношении данных, это, как утверждается, препятствует совместному использованию исследовательских данных [55]. А именно потому, что последнее может сбить с толку исследователей и, таким образом, иметь неблагоприятный эффект.Другой сдерживающий фактор связан с тем фактом, что спонсоры исследования, особенно из различных отраслей, могут не соглашаться публиковать необработанную подробную информацию [8]. Компании могут столкнуться с риском потери своего конкурентного преимущества, если собранные данные будут открыто делиться [8].

При использовании данных открытых исследований фактором, который стимулирует исследователей, является наличие политики, которая стимулирует исследователей использовать доступные данные открытых исследований [17], а также то, испытывают ли исследователи давление со стороны сверстников [40].Еще один фактор, не упомянутый в литературе, — это потребность исследователей в использовании данных открытых исследований для своей работы или конкретного исследования. Например, когда на конкретный вопрос можно ответить только с использованием доступных открытых данных. Этот фактор особенно важен, когда трудно получить данные и когда есть острая необходимость ответить на конкретный (исследовательский) вопрос, для которого жизненно важны доступные открытые исследовательские данные. Использование данных открытых исследований затруднено, так как существует множество различных политик в отношении доступа и повторного использования в разных странах [2], что на самом деле может сбить с толку исследователей и, таким образом, привести к нежеланию использовать данные открытых исследований.Более того, возможные этические узкие места могут препятствовать использованию открытых данных [18].

Личные драйверы и внутренние мотивы.

Третья категория факторов, влияющих как на совместное использование и использование данных открытых исследований, так и на личные факторы и внутреннюю мотивацию. Fecher, Friesike [11] относятся к пяти характерным чертам, которые побуждают исследователей открыто делиться своими данными: открытость опыту, сознательность, экстраверсия, уступчивость и невротизм. Наличие более высокого или более низкого уровня таких черт характера у отдельных исследователей может либо подтолкнуть их к открытому обмену своими данными, либо помешать им.Кроме того, ученые называют личные движущие силы [48] и позитивное отношение к обмену данными [45] как жизненно важные индивидуальные движущие силы для открытого обмена данными исследований. В сочетании с чертами характера, другие движущие силы для открытого обмена данными исследований связаны либо с индивидуальными стимулами [17] (например, желанием узнать о себе [18], воспринимаемой поведенческой автономией [45] и самоэффективностью, чтобы иметь возможность делиться данными [45]). ) или социальные стимулы (например, лучшее информирование общества и стимулирование новых процессов обучения [4]).Равный доступ к данным, финансируемым государством, также может рассматриваться как движущая сила [4], поскольку это дает людям возможность как лучше понять наш социально-физический мир [50], так и предоставляет лицам, принимающим решения, важные факты, необходимые для решения сложных и сложных задач. часто транснациональные проблемы [50].

Исследователи могут быть вынуждены открыто делиться своими данными из-за сильных убеждений. Они могут быть убеждены, что все данные, полученные на государственные деньги, должны быть обнародованы [10], особенно если эти данные имеют ценность многократного использования в течение многих лет [52].Исследователи могут быть лично привержены открытым данным и отвечать на запросы пользователей данных [55]. Кроме того, они могут иметь сильное чувство ответственности как в отношении распространения, так и признания результатов исследований [55]. Данные исследований должны быть доступны для разных дисциплин и для исследователей из разных дисциплин [42]. Ожидается, что это будет способствовать как подтверждению, так и проверке результатов исследований [2, 56], а также позволит фальсификации [11]. Данные открытых исследований могут помочь выявить ошибки и предотвратить мошенничество в исследованиях [8, 9].Общественность может тщательно изучить данные, анализируя, обрабатывая и комбинируя данные. Оба открытия исследовательских данных поощряют множество точек зрения [8, 42], а также позволяют другим исследователям исследовать более новые интерпретации данных [17, 56], задавать новые вопросы [57], проводить новые направления исследований [57] и проверять различные гипотезы. [42]. Таким образом, ценные ресурсы могут внести гораздо больший вклад, чем их первоначальный анализ [9]. Открытие исследовательских данных выгодно не только для исследователей, но и для общества в целом, поскольку sit обеспечивает демократическую платформу для обмена научными знаниями: «Открытый доступ увеличивает объем информации, доступной всем, а не только ученым» [4, с.466]. Отсутствие озабоченности по поводу этики и коммерческого потенциала данных в целом способствует большему обмену данными [48].

Открытие исследовательских данных может быть вызвано внутренней мотивацией для облегчения сравнения методов и участков [57], расширения знаний в данной области [17], более быстрого и легкого продвижения в этой области [48], поощрения экономических развитие и стимулирование инноваций [2], выявление синергизма [11], ускорение научного прогресса, [11, 17, 55, 57] содействие продвижению исследований [18, 42, 52], получение новых знаний для исследований, основанных на данных [ 19], а также способствовать развитию гражданской науки и поощрять общественную активность [1].Удобство использования исследовательских данных [48], размер исследовательского сообщества [52] и степень, в которой данные рассматриваются как жизненно важный актив [52], также в совокупности влияют на уровни обмена исследовательскими данными. Другие факторы включают улучшенную обнаруживаемость исследований [9, 17]; расширение исследования на основе предыдущих результатов [56]; ориентация на лучшую работу за счет доступности данных [9]; генерация новых наборов данных, информации и знаний, когда данные из разных источников объединяются [19]; обучение исследователей более потребительской стороне практики открытых данных [17] и предоставление возможности обзора работ, полученных на основе набора данных [56].Движущие силы, которые не упоминаются в литературе, но которые могут иметь значение, включают: энтузиазм, любопытство, радость и моральные обязательства. Многие факторы, способствующие открытому обмену данными исследований, упоминались в исследуемой литературе, в то время как только несколько ингибиторов упоминались: страх, что данные будут повторно использованы лишь немногими [51], лень [55], негативное отношение к обмену данными [ 45] и коммерциализация результатов исследований [11]. Если результаты исследований будут открыто распространяться, возможность коммерциализации таких результатов становится более ограниченной.

Более того, личные стимулы для использования данных открытых исследований указаны в литературе. Исследователи могут быть заинтересованы в использовании данных открытых исследований из-за убеждений и взглядов ученых [40]. Например, вера в то, что изучать данные — это весело [18], вера в то, что повторное использование данных — это хорошо [44], индивидуальная готовность [40], использование открытых данных укрепляет открытый научный поиск [50], поощрение как анализа, так и мнения [50] или продвижение новых исследований [50]. Использование открытых данных также обусловлено верой в то, что они могут стимулировать экономический рост, а также тиражирование и подтверждение исследований [2], поскольку они могут повысить прозрачность и воспроизводимость научного предприятия [40].На использование данных открытых исследований может повлиять чувство собственной значимости исследователей, а именно чувство, что время, потраченное на повторное использование данных, потрачено не зря [40]. Благодаря использованию открытых данных, результаты исследований могут быть воспроизведены [11], что может улучшить понимание исследователями в конкретных областях, таких как здоровье и болезни [18], или в целом. Другими личными драйверами использования данных открытых исследований являются то, что они: ускоряют исследования [18], позволяют исследовать новые интерпретации данных [17], расширяют знания в этой области [17], потому что есть сильное намерение повторно использовать данные [17] , 43] или потому, что используемые данные повышают общественное доверие и осведомленность о данной дисциплине [17].

В изученной литературе упоминается лишь несколько ингибиторов с использованием данных открытых исследований. Керти и Кроустон [40] отметили, что это совокупность убеждений и взглядов исследователей на то, будут ли они использовать данные открытых исследований или нет. Джу, Ким [17] также обращаются к отношениям, наряду с предполагаемыми проблемами исследователей. Наконец, Юн [58] ссылается на первое негативное впечатление, которое может помешать исследователям использовать открытые научные данные.

Благоприятные условия.

Облегчающие условия могут побудить исследователей как открыто делиться своими данными, так и использовать открытые данные, которыми пользуются другие.Однако обратное явление состоит в том, что отсутствие благоприятных условий может как препятствовать обмену данными открытых исследований, так и поведению пользователей. Облегчающие условия, упомянутые в проанализированных исследованиях открытого обмена данными, касаются доступности инфраструктуры [17, 57] и, в частности, надлежащим образом спроектированной (технологической) инфраструктуры [50], соответствующих информационных систем [47] и лучшего содействия ИКТ (например, Количество хостов Интернета на человека; процент компьютеров на семью; постоянные темпы роста емкости микросхем, хранилищ и сетевых технологий) [50].Уоллис, Роландо [57] детализировали, что исследователи, работающие в точных науках, которые имеют более богатые инвестиции в виде финансирования, рабочей силы, масштабов и инфраструктуры, на самом деле более мотивированы к открытому обмену своими данными, чем те, кто работает в науках, где это редко. Кроме того, отсутствие соответствующей инфраструктуры препятствует открытому обмену данными исследований [57]. И инфраструктуры открытых данных должны быть устойчивыми, гибкими и надежными в долгосрочной перспективе, поскольку исследователи с меньшей вероятностью будут открыто делиться своими данными, если неясно, обеспечивает ли инфраструктура долгосрочный доступ к их данным.Гибкость позволяет адаптироваться к последним технологическим и другим достижениям в обществе. Последнее является движущей силой для открытого обмена данными исследований, которые мы не нашли в исследованиях, выбранных для нашего обзора литературы.

Еще один фактор, способствующий открытому обмену данными исследований в категории благоприятных условий, касается доступности как больших хранилищ данных [13, 17, 41, 42, 47], так и архивов [13], в которых исследователи могут хранить данные. Это можно было бы даже считать критическим фактором, поскольку без этих хранилищ данные не могут быть открыты.Возможности расширения хранилища и доступа также должны иметь возможность расти и при этом работать надежно и эффективно [2], поскольку наборы данных в некоторых доменах могут быть чрезвычайно большими. Другие движущие силы для открытого обмена данными исследований включают как постоянное, так и целенаправленное бюджетное планирование плюс соответствующую финансовую поддержку [50], короткий период эмбарго [52] и согласие, такое как информированное согласие или договорное согласие [11] на открытие данных. Хотя такие типы поддержки связаны с облегчением условий, другие типы поддержки больше связаны с усилиями (см. Раздел «Усилия»).Что касается финансирования, да Кошта и Лейте [47] утверждают, что «адекватное финансирование обработки и доступности данных может обеспечить экономию ресурсов для финансирования будущих исследований» (стр. 920). Более того, когда доступно финансирование, специально предназначенное для управления данными исследований, это может побудить исследователей открыто делиться своими соответствующими исследовательскими данными [47].

Препятствия для открытого обмена данными исследований часто встречаются в области финансовых механизмов и бюджетов [50], а также финансовых ресурсов [11, 41].Например, потеря потенциального дохода от лицензирования изобретателей патентоспособных открытий рассматривалась как финансовый барьер [1]. Кроме того, существуют ингибиторы с точки зрения технических проблем [17, 50], таких как ограниченная открытость инструментов ИКТ, которые помогают открывать данные [1]. Они также могут быть организационными, например, когда институциональные члены сопротивляются изменениям [1], когда существуют структурные конфликты и управленческие практики в организации (например, соображения безопасности, финансовый интерес) [49] или когда не хватает времени [48], например, недостаточно времени для систематизации данных [41].Другие препятствия для открытого обмена данными исследований включают отсутствие хранилища данных [42], отсутствие вспомогательных платформ [48], отсутствие информационных систем для раскрытия данных исследований в определенных научных дисциплинах (например, медицине) [47], трудности с сообщение результатов открытых данных [1], отсутствие инструментов для наблюдения за показателями данных [54], длительный период эмбарго [52], воспринимаемая ценность кратковременного повторного использования [52] и наука, которую можно считать «малой» (наука у которого меньше инвестиций в финансирование, рабочую силу, масштаб и инфраструктуру) [57].

В частности, в контексте как кенийских, так и южноафриканских химических лабораторий, Bezuidenhout [51] относится к ингибиторам, которые препятствуют обмену данными исследований между исследователями в условиях ограниченных ресурсов. Во-первых, такие исследователи испытывают нехватку доступных ресурсов, оборудования и инфраструктуры, что, в свою очередь, замедляет темпы исследований и делает еще более важным открытое распространение данных исследований только после выхода соответствующей публикации [51]. Например, обмен данными исследований ограничен в этом контексте из-за нехватки электроэнергии, устаревшего оборудования, плохого обслуживания, отсутствия технической поддержки, отсутствия ИКТ, отсутствия платформ, а также отсутствия соответствующего программного обеспечения для открытого обмена. данные исследований [51].

Что касается благоприятных условий, связанных с использованием общедоступных исследовательских данных, были определены различные факторы, связанные с облегчающими условиями. Во-первых, несколько драйверов связаны с техническими аспектами, такими как цифровые инструменты [4]. Потенциал привлечения большего числа участников к сбору данных через платформы гражданской науки, не ограниченный физическим или когнитивным расстоянием, привел к облегчению сбора большего количества данных из различных источников [4]. Другие технические драйверы для использования открытых данных касаются доступности инфраструктуры открытых данных [19], особенно надежной инфраструктуры для долгосрочного использования [50], наряду с доступностью репозиториев данных [17, 43, 44].Первоначальное хранилище больших данных может способствовать развитию культуры совместного использования и повторного использования данных [17]. Также техническая поддержка может облегчить процесс использования открытых данных. Например, с помощью специального программного обеспечения или программ [43]. Последний технический драйвер включает возможность цитировать и атрибутировать наборы данных, чтобы способствовать научной системе коммуникации, которая в целом позволяет идентифицировать, извлекать и атрибутировать данные исследования [13]. Движущие силы для использования данных открытых исследований в связи с благоприятными условиями также носят организационный характер.Оба они включают организационную среду [17] и институциональную поддержку [17, 43], такую ​​как любую доступную помощь, которую исследователи могут получить от своих аффилированных учреждений или организаций, особенно техническую или человеческую помощь [17]. Кроме того, Ким и Юн [43] упоминают человеческие ресурсы для вопросов, поскольку они относятся к советникам, группам повторного использования данных и производителям данных как к человеческим ресурсам в целом для поддержки.

Ингибиторы для использования данных открытых исследований в связи с благоприятными условиями в основном касаются технических узких мест [18] и функциональности инфраструктур и порталов.Примерами последнего являются отсутствие необходимой поддержки инфраструктуры для быстрого анализа данных [47], отсутствие подходов, обеспечивающих как точность, так и отзывчивость, когда дело доходит до поиска данных для повторного использования [59], отсутствие поддержки взаимодействия и инструментов, ограниченная доступность вариантов поиска для открытых наборов данных, отсутствие поддержки для поиска данных на нескольких языках, отсутствие поддержки функций анализа данных и ограниченная доступность функций, связанных с взаимодействием с другими пользователями открытых данных или поставщиками данных [19 ].Отсутствие самих данных [19], сильная зависимость от методов и приемов, используемых производителями данных для получения, организации и кодирования данных [40], а также сомнения относительно долгосрочной доступности инфраструктуры [19] являются другими ингибиторами использования данных открытых исследований.

Доверие.

Доверие может быть очень действенным драйвером и препятствием для обмена данными открытых исследований [17, 52]. В обзоре литературы были выявлены несколько аспектов доверия, которые способствуют открытому обмену данными исследований, а именно: доверие коллег и общества в целом к ​​результатам исследований, доверие пользователей открытых данных к отдельным исследователям, доверие исследователей к результатам собственных исследований, и доверие отдельных исследователей к порталу открытых данных и долгосрочному сохранению своих данных.Во-первых, исследователи могут открыто делиться своими данными, чтобы сделать их прозрачными и показать другим, включая других исследователей и общество в целом, что они могут доверять результатам исследования, поскольку это может повысить доверие к результатам исследования [42]. В целом прозрачность результатов исследования [10], методов и процессов исследования [18] может повысить надежность результатов исследования и стимулировать обмен открытыми данными. Это также может повысить воспроизводимость результатов исследования [48].Также было обнаружено, что доступность данных обеспечивает защиту от неправомерных действий, связанных с фабрикацией и фальсификацией данных [56], поскольку это упрощает интерпретацию данных [59]. Во-вторых, если исследователи лучше поймут, что пользователи могут или не могут делать с данными в онлайн-хранилищах данных, их стремление открывать свои данные может возрасти [2]. Исследователи часто хотят иметь право голоса в использовании данных [11] и хотят иметь возможность устанавливать условия доступа к данным [56], например, условия безопасности данных [11].Такие условия снижают вероятность неправомерного обращения с данными и повышают доверие исследователя к пользователю данных. Кроме того, чем ниже риски конфиденциальности, тем ниже риск возникновения проблем с доверием [18]. В-третьих, исследователи могут больше доверять выводам собственного исследования, когда несколько пользователей приходят к одним и тем же выводам, используя одни и те же данные. Таким образом, обеспечение достоверности данных несколькими пользователями можно рассматривать как еще один фактор, способствующий открытому обмену данными исследований [1]. В-четвертых, еще один фактор, который может побудить исследователей открыто делиться своими данными, касается доверия отдельных исследователей к порталу открытых данных и, в частности, к долгосрочному сохранению данных.Исследователи публикуют соответствующие данные на определенном портале открытых данных с идеей, что данные будут доступны в долгосрочной перспективе, и с предположением, что потенциальные пользователи смогут легко получить доступ к своим соответствующим данным. Согласно Тенопиру, Алларду [56], хорошо управляемое долгосрочное хранение помогает сохранить целостность данных. Тогда открытый обмен исследовательскими данными можно считать хорошим управлением целостностью данных во времени [2].

Связанные с доверием ингибиторы открытого обмена данными исследований включают страх потерять контроль над данными, страх перед: возможным неэтичным использованием данных (включая как неверную интерпретацию, так и неправильное использование), коммерциализацию данных, страх причинить вред исследователю, уровень доверия к данным других исследователей и знаниям о пользователе данных, а также к потере ценного ресурса, который можно было бы использовать для получения других данных.Во-первых, потеря контроля [10], такая как отсутствие контроля над научными выводами и выводами, сделанными на основе исходных данных, которыми поделился исследователь, препятствует обмену открытыми данными [1]. Как только данные исследования были опубликованы в Интернете, их можно копировать, изменять и публиковать в различных формах. Во-вторых, могут возникнуть проблемы, связанные с этически ответственным использованием общих данных [49], и возможные проблемы с целостностью данных [17]. Кто-то может сделать неправильные выводы [10], например, в результате неправильной интерпретации данных [11, 52, 55] или даже неправильной интерпретации или неправильного использования данных [19, 41, 49, 52, 55].И могут иметь место возможные инциденты неправильного использования данных [52]. Исследователи также могут опасаться неправомерного использования данных в коммерческих или конкурентных целях [11], что может нанести ущерб репутации издателя данных [11, 19]. В-третьих, сложность установления доверия к данным других препятствует открытому обмену данными исследований [57]. Если исследователь мало доверяет данным других, исследователь может предположить, что другие могли бы слишком мало доверять его или ее данным, если бы они были открыто предоставлены, что в целом демотивирует исследователя делать это.В-четвертых, было обнаружено, что уровень знаний о пользователе данных [11] влияет на доверие исследователя к этичному использованию его или ее данных, когда они публикуются в открытом доступе в Интернете. Если намерения пользователя данных неясны, это может препятствовать совместному использованию данных [11]. Чем больше у исследователя знаний о пользователе его данных, тем больше он может доверять этому человеку и использованию данных. В-пятых, открыто публикуя соответствующие данные, исследователи могут опасаться потери ценного ресурса, который можно было бы использовать для получения других данных.Уоллис, Роландо [57] ссылаются на «культуру дарования учености», что означает, что исследователи иногда обмениваются ценными данными через доверительные отношения с другими отдельными исследователями. Это означает, что, если у них нет данных, которыми можно поделиться с другими людьми, они могут не получить от них ценные данные. В-шестых, отсутствие доверия к порталу данных может препятствовать открытому обмену данными исследований, например, поскольку дополнительная информация и сайты лабораторий временны [8]. Наконец, в обзоре отсутствовал один фактор: недоверие исследователей к результатам своих собственных исследований.Этот фактор не упоминался, но предполагается, что он может быть жизненно важным препятствием для открытого обмена данными исследований.

Доверие жизненно важно не только в контексте обмена данными исследований, но и в контексте их использования. Более высокий уровень доверия связан с более широким использованием данных открытых исследований [46]. В литературе были определены семь аспектов доверия, которые побуждают исследователей использовать данные открытых исследований. Одним из драйверов является желание пользователя данных улучшить целостность данных [2, 40].Данные открытых исследований могут использоваться для выяснения того, является ли исследование воспроизводимым и заслуживающим доверия. Второй фактор доверия, связанный с использованием данных открытых исследований, связан с доверием, которое пользователь данных испытывает к производителю данных [40]. Исследователи могут быть более мотивированы использовать определенный открытый набор данных, если они доверяют производителю или поставщику набора данных [40]. Доверие к производителю набора данных может возрасти, если этот человек будет в целом честен и прозрачен, получил соответствующее образование и является членом доверенного сообщества [58].Таким образом, репутация исследователя, который первоначально собирал данные, имеет жизненно важное значение [58]. Хотя об этом не упоминалось в литературе, ожидалось, что доверие к производителю данных тоже возрастет, поскольку потенциальный пользователь данных знает исследователя, который собирал данные, или организацию, предоставившую данные. Этот фактор относится к категории «социальное влияние и принадлежность». Более того, в качестве третьего влияющего фактора на использование данных открытых исследований влияют источники, финансировавшие исследование [58].Если у спонсора исследования нет ни коммерческих интересов, ни явного конфликта интересов, это увеличивает желание исследователей использовать данные открытых исследований [58]. Пятый фактор доверия, связанный с использованием данных открытых исследований, касается доступности достоверной информации об исследовании [58]. Например, когда и метаданные, и соответствующая документация объясняют процедуры сбора данных. Этот фактор относится к категории «характеристики данных». В-шестых, использование открытых данных может быть обусловлено доверием пользователя данных к измерениям исследователей [17] и, следовательно, к самим данным.Качество данных, достоверность данных, атрибуция и достоверность контекстной информации в целом стали критическими факторами, влияющими на мотивацию исследователей использовать данные открытых исследований. Положительное первое впечатление о наборе данных имеет жизненно важное значение для принятия решения о том, будет ли исследователь использовать общедоступный набор данных или нет [58]. Этот фактор тесно связан с вышеупомянутой категорией «характеристики данных». Наконец, существующие оценки данных увеличивают вероятность того, что исследователь будет использовать данные открытых исследований [58].Например, когда многие статьи были опубликованы с использованием одного и того же набора данных или когда набор данных использовался повторно и часто цитировался, это, таким образом, увеличивает доверие к данным [58].

Использование данных открытых исследований сдерживается опасениями, связанными с доверием [19, 43, 44, 46], такими как опасения по поводу вышеупомянутой возможной неверной интерпретации данных [17] и непреднамеренного неправильного использования [17, 40, 43]. Поскольку пользователи данных могут непреднамеренно совершать ошибки как при интерпретации, так и при использовании данных. И эти открытые данные могут быть повторно использованы для непреднамеренных или неожиданных целей [19].К ингибиторам использования данных открытых исследований, которые прямо не упоминались в изученной литературе, относятся отсутствие доверия к производителю и поставщику данных, отсутствие доверия к методам, используемым для сбора данных, и отсутствие доверия к данным. сам. Такие новые факторы добавляются к обзору факторов.

Ожидаемая производительность.

Существует множество факторов, побуждающих к открытому обмену данными исследований, которые связаны с ожидаемой работой исследователей. Например, открывая свои данные, они ожидают более высоких результатов [11, 48].Обнаружены следующие факторы, связанные с производительностью. Во-первых, исследователи вынуждены открыто делиться своими данными как для возможного сотрудничества, так и для сетевых возможностей. Например, открытый обмен данными создает широкие возможности для участия в новых международных проектах, расширяет сети местных ученых [4] и позволяет сотрудничать с другими учеными для различных междисциплинарных исследований [10]. А совместное использование данных увеличивает потенциал для сотрудничества между учеными со схожими исследовательскими интересами [41, 48].Во-вторых, возможности получения данных исследований через профессиональные обмены могут еще больше побудить исследователей открыто делиться своими данными [11]. В-третьих, открытый обмен данными может повысить научную эффективность [4], поскольку это эффективный способ как архивировать, так и сохранять данные [2]. В-четвертых, открытый обмен данными исследований может повысить способность решать конкретные проблемы. Например, посредством взаимодействия с другими участниками исследовательские программы могут быть лучше ориентированы на решение проблем, затрагивающих конкретную группу [4], наряду с поиском более дешевых решений социальных проблем [4].Более того, открывая свои данные, исследователи могут помочь сделать местные проблемы более заметными и более понятными [4], а вместе с другими людьми могут внести свой вклад в разработку окончательных решений [4]. В-пятых, исследователи могут быть вынуждены открыто делиться своими данными, когда создаются соответствующие структуры вознаграждения [13, 50] и особенно когда они получают признание за это [11, 47]. Это признание может носить как институциональный, так и профессиональный характер [41]. В-шестых, открытый обмен данными исследований может повысить известность как исследователя, так и его / ее исследования.Формальное цитирование и получение надлежащего цитирования данных [13] можно рассматривать как одну из форм признания. Другой формой является признание создателя набора данных с точки зрения признательности (например, соавторство в публикациях, официальное признание поставщиков данных или возможность сотрудничества с другими) [49]. Признание также может быть достигнуто в форме цитирования и видимости исследований, исследователей и исследовательских институтов, таких как систематическая видимость источника данных [50], повышение видимости и актуальности результатов исследований [17, 47], увеличение числа исследователей. «видимость в сообществе [10, 48], повышение узнаваемости учреждения, в котором проводилось исследование [47], и в целом повышение цитируемости наборов данных и публикаций [8, 9, 40, 41, 48].Таким образом, открытый обмен данными исследований — это надежный подход, демонстрирующий ценность собственных достижений исследователя [57]. В-седьмых, данные могут также быть открытыми из-за предполагаемых в результате карьерных выгод [42]. Этот фактор сильно коррелирует с вышеупомянутыми структурами вознаграждения и другими формами признания. Открытый обмен данными исследований можно рассматривать как один из аспектов профессионализма, а именно, построение на кодексах поведения и этике научного сообщества [50]. Конкретным примером карьерного роста, побуждающего исследователей открыто делиться своими данными, является возможность публиковать результаты исследований в журналах, пользующихся большим международным авторитетом [47].Этот фактор слишком связан с категорией «требований и формальных обязательств». В-восьмых, открытый обмен данными исследований может привести к улучшениям с точки зрения тщательной проверки данных, всестороннего анализа, проверки гипотез и качества данных. Когда сопоставимые наборы данных высокодоступны, это позволяет проводить всесторонний анализ [10]. Эти сравнения могут улучшить понимание и качество данных, поскольку несколько исследователей могут затем работать с данными и тщательно их изучать. И обзор, и улучшение качества являются движущими силами для открытого обмена данными исследований [11], наряду с дополнительной возможностью оценки.Например, другие исследователи могут проверить данные и гипотезы [2], что позволит им подтвердить выводы исходной публикации или проверить различные гипотезы [41]. В-девятых, данные могут быть открытыми, потому что исследователи могут распространять технологии как основу для других исследований [57]. В-десятых, открытый обмен данными между исследователями может привести к большей отдаче от государственных инвестиций в исследования [50]. Например, богатство может быть получено за счет упреждающей коммерциализации конечной продукции [50].Наконец, данные исследований могут быть переданы для улучшения процесса принятия решений по определенной теме. Исследователи могут предоставить доказательства в поддержку аналитической основы и связанных с ней решений [42].

Что касается производительности, исследователи могут чувствовать запрет на открытый обмен своими данными по следующим причинам. Во-первых, они могут не захотеть открыто делиться своими данными, так как они могут опасаться потери контроля над неопубликованными данными в общедоступных онлайн-базах данных [10] или своих исследовательских продуктах [52].Они могут быть обеспокоены потерей преимущества в своей области исследований [17]. Во-вторых, исследователи могут опасаться отсутствия кредита или вознаграждения за обмен данными [13, 50, 52, 55, 59]. Кто-то другой может публиковать свои данные без возврата вознаграждения, поскольку нет системы подтверждения [13]. Как заявили Муни и Ньютон [13], ссылки на имена создателей и издателей данных немногочисленны или не выделяются на видном месте (в основном, есть только ссылки на заголовок набора данных). Данные часто не цитируются должным образом [52], и, как усиливающий эффект, цитирование данных исследований недостаточно признается и ценится.Таким образом, исследователи не получают компенсации за требуемые усилия [47]. Как существующие системы поощрений, так и системы поощрений, которые не имеют достаточного вознаграждения для исследователей, препятствуют обмену данными открытых исследований [49]. В-третьих, исследователи могут не делиться своими данными открыто, потому что опасаются, что их могут завалить просьбами о помощи [8]. В-четвертых, исследователям может быть запрещено открыто делиться своими данными, потому что они опасаются, что это уменьшит собственное конкурентное преимущество [8]. Открытый обмен данными исследований может также привести к предполагаемому риску карьерного роста [42], связанному с потерей возможностей финансирования [13], потерей потенциально прибыльной интеллектуальной собственности [8], потерей возможностей коммерциализации [42] и упущением будущих возможностей публикации. [8, 13, 41].Последнее особенно касается опасений по поводу результатов дополнительных анализов, которые исследователи запланировали на будущее [9, 48]. Другие проблемы связаны с защитой права исследователей сначала публиковать свои результаты [57]. Такой сдерживающий фактор усиливается тем фактом, что большинство академических систем поощрения отдают предпочтение публикации статей, а не публикации данных [47, 57]. Исследователи предпочитают публиковать свои результаты, прежде чем открыто делиться своими данными [55]. Более того, исследователи могут опасаться потерять предложения об обмене информацией с другими лабораториями [8].Исследователи могут потерять возможность приватного обмена данными в частном порядке, что, таким образом, будет препятствовать открытому обмену данными исследований [57]. Кроме того, исследователи могут опасаться критики своих данных или анализов [10]. Исследователи могут беспокоиться, что другие исследователи обнаружат ошибки в своих соответствующих результатах [9, 48], которые могут нанести вред их репутации [52]. При открытом обмене данными исследования исходные выводы могут быть оспорены повторным анализом, будь то из-за возможных ошибок исходного исследования, непонимания или неверной интерпретации данных, или просто из-за более совершенных методов анализа [8].Это связано со страхом, что исследователям необходимо тратить время на обзор и, возможно, опровержение будущих повторных анализов [8]. Наконец, открытый обмен данными исследований может быть затруднен, если исследователи считают, что данные имеют ограниченную ценность для использования другими [48]. В контексте исследования обмена данными в развивающихся странах также было заявлено, что исследователи могут не делиться своими данными открыто, потому что они обеспокоены тем, что, если данные будут опубликованы, они не будут повторно использованы их коллегами из других стран [51].Предпосылка заключается в опасении, что оборудование, используемое для получения данных, не так современно, как у исследователей в развитых странах [51].

Также определены различные факторы, связанные с производительностью, которые влияют на использование данных открытых исследований. Движущие силы для использования открытых данных включают: воспринимаемую полезность, способность получать новые идеи и продвигать науку, сотрудничество между различными группами, позволяющее исследовать темы, не предусмотренные первоначальными исследователями, тестирование новых или альтернативных гипотез и методов анализа в сочетании с созданием новые комбинации данных и сокращение исследовательского процесса.Во-первых, мнение исследователей о том, может ли конкретный набор данных быть полезным для их целей, может побудить их использовать его [17, 43, 44, 46]. На воспринимаемую полезность может влиять второй драйвер, а именно способность приходить к новым открытиям [4] и получать новые идеи [19]. Обладая открытыми данными исследований, исследователи лучше осознают современное состояние дел и потребность в определенных данных и оборудовании, а не «изобретают колесо заново» [48]. Воспроизведение ключевых результатов исследований и экспериментальных методов могло бы подтолкнуть науку вперед [4], что, таким образом, позволило бы применять старые данные в новых контекстах [11].В-третьих, когда исследователь обнаруживает, что другой исследователь открыто поделился данными по теме, которая интересна им обоим, он может начать совместную работу по использованию общих данных. Таким образом, использование открытых данных позволяет проактивное сотрудничество между различными группами [4], особенно когда ресурсы ограничены [48], и предлагает больше возможностей для соавторства [40]. Таким образом, коллеги могут поблагодарить друг друга за свои усилия [40]. В-четвертых, использование открытых исследовательских данных позволяет исследовать темы, не предусмотренные первоначальными исследователями [50].В-пятых, использование данных открытых исследований позволяет проверять новые или альтернативные гипотезы и методы анализа [50], а именно, когда данные объединяются с другими общедоступными наборами данных [8]. Таким образом, использование открытых данных позволяет создавать новые наборы данных при объединении данных из нескольких источников [50], что может привести к новым комбинациям данных [40] и новым научным открытиям [2]. Они демонстрируют ценность использования данных [40]. Наконец, исследователи вынуждены использовать открытые исследовательские данные, чтобы сократить исследовательский процесс [40].Это особенно важно, когда исследователи ограничены как во времени, так и в ресурсах.

К ингибиторам использования данных открытых исследований относятся существующие ограничения на использование данных [50], поэтому их нельзя использовать для выполнения желаемых результатов. Данные также могут быть восприняты как бесполезные [46] с риском того, что усилия могут быть потрачены впустую на некорректные данные [40] и, следовательно, потенциальная трата времени [40]. В качестве еще одного фактора, связанного с производительностью, исследователям может быть запрещено использовать данные открытых исследований из-за негативной реакции на повторное использование данных [40].И может быть трудно получить доступ к информации, необходимой для цитирования набора данных и определения производителей данных [55]. Наконец, качество повторного использования данных зависит от контекста исследования, в котором данные были созданы [44]. Если данные обрабатывались ненадлежащим образом или были допущены ошибки, это снижает мотивацию исследователей использовать открытые исследовательские данные [58]. Аналогичным образом, небрежность со стороны первоначальных исследователей в отношении правильного управления данными [58] и возможные риски неправильной интерпретации из-за ненадлежащего использования данных [59] могут в целом препятствовать использованию данных открытых исследований.

Социальное влияние и принадлежность.

Анализируемые исследования также рассматривают социальное влияние и принадлежность как движущие силы и препятствия как для обмена, так и для использования данных открытых исследований. Движущие силы для обмена данными открытых исследований, а именно отражают социальную восприимчивость, воспринимаемое нормативное давление, стандартные социальные нормы, субъективные нормы, давление со стороны журналов, давление сверстников, отношение к обмену данными, всемирное внимание к необходимости обмена и сохранения данных и кодексов поведения , а также соответствующие нормативные стандарты профессиональных ученых и их соответствующих сообществ.Арза и Фрессоли [4] заявили, что социальная отзывчивость является фактором, который может побудить исследователей открыто делиться своими исследовательскими данными. И Ким, и Адлер [42], и Харпер и Ким [41] ссылались на воспринимаемое нормативное давление и стандартные социальные плюс субъективные нормы соответственно. Нормативное давление может относиться к давлению со стороны журналов [41], как указано в разделе «Требования и формальные обязательства». Зенк-Мёлтген, Акдениз [45] относятся к воспринимаемому социальному давлению с целью обмена данными с другими.Социальное влияние, такое как давление со стороны сверстников [8], может быть движущей силой для обмена данными исследований. Например, когда нормой является запрещение открытого обмена данными или когда руководитель или коллеги просто советуют вам не делиться своими исследовательскими данными открыто. Что касается других влияющих факторов, касающихся отношения к обмену данными [17, 42], то во всем мире больше внимания уделяется потребностям как обмена, так и сохранения данных [56]. Наконец, существуют кодексы поведения и соответствующие нормативные стандарты профессиональных ученых и их соответствующих сообществ [50].

Для категории «социальное влияние» единственным препятствием для открытого обмена данными исследований, упомянутых в литературе, является культура открытого обмена [49]. Сайого и Пардо [49] заявили, что в отношении культуры академическое продвижение связано с публикациями и не имеет большого значения для обмена данными исследований, что в целом приводит к тому, что исследователи отдают предпочтение публикациям статей, а не данным. Другие возможные социальные препятствия для обмена данными открытых исследований могут быть связаны с выявленными драйверами.Например, исследователи могут почувствовать нормативное давление со стороны своей организации или коллег, чтобы они не делились своими данными открыто, поскольку им, возможно, придется расставить приоритеты для других задач, таких как обучение. Другие ингибиторы, не указанные в литературе, но считающиеся жизненно важными, включают стандартные социальные нормы и субъективные нормы, запрещающие открытый обмен данными, а также возможное негативное отношение к обмену данными.

В категории «социальное влияние» литература ссылается на аналогичные конструкции, которые влияют на использование исследователями данных открытых исследований по сравнению с их поведением при обмене открытыми данными.Например, Curty, Crowston [40] заявляют, что факторы, побуждающие исследователей использовать данные открытых исследований, включают социальное давление, восприятие близких коллег, а также положительную реакцию как на повторное использование данных, так и на нормы. Например, коллеги могут порекомендовать исследователям использовать данные, которые могут повысить их мотивацию для этого [58]. И наличие эмоциональных или межличностных отношений с первоначальным исследователем было определено как стимул для исследователей использовать данные открытых исследований [58].Наконец, Джу и Ким [17] ссылаются на движущую силу «социальных норм» (т. Е. Восприятие исследователем того, что другие исследователи положительно относятся к практике повторного использования данных).

Вышеупомянутая исследованная литература упоминает один связанный с социальным влиянием ингибитор для использования данных открытых исследований, а именно низкое социальное влияние, например, со стороны коллег [46]. Мы предполагаем, что другие факторы, связанные с социальным влиянием, также могут препятствовать использованию данных открытых исследований, например, как социальное давление, так и восприятие руководителями исследований не использовать данные открытых исследований.В сочетании с восприятием или воспринимаемой нормой, что другие исследователи не используют открытые исследовательские данные, негативной реакцией на повторное использование данных и предполагаемым убеждением исследователя в том, что другие исследователи негативно относятся к практике повторного использования данных. Учитывая все это, такие ингибиторы требуют дальнейшего изучения в будущих исследованиях.

Усилие.

В контексте данных открытых исследований считается, что предполагаемые усилия влияют на намерения исследователей открыто делиться своими данными и использовать данные, которыми открыто делятся другие.Анализ факторов, связанных с усилиями, в этом исследовании показал, что исследователи стремятся открыто делиться своими данными, поскольку это предотвращает дублирование работы [2, 41, 48, 57]. Работа может быть использована в качестве источника для консультаций исследователей при рассмотрении вопроса о том, как развить существующие исследования [42], чтобы обмен данными мог, таким образом, ускорить научный прогресс. Поскольку отсутствие необходимости вспоминать данные также означает, что открытый обмен данными снижает затраты на исследования [17, 41, 42] и, таким образом, экономит время, затрачиваемое на процесс сбора данных [41, 48].В конечном итоге это означает более эффективное и оптимизированное использование ресурсов в целом [1, 8, 9, 48, 56]. Поскольку исследователи вынуждены открыто делиться своими данными, когда они ожидают, что они будут повторно использованы [40], что приведет к более широкому использованию данных [9]. Более того, оказывается, что организационная поддержка управления данными снижает усилия и способствует совместному использованию данных [49]. Обмен исследовательскими данными можно стимулировать, если используются индивидуальные подходы к управлению данными и институциональные модели, отвечающие потребностям исследователей [50].Предыдущие исследования показали, что, когда данные уже очищаются, обрабатываются, уточняются и анализируются во время исследования, а не после исследования, это, таким образом, увеличивает готовность исследователей открыто делиться своими данными [52]. Тот факт, что любой может получить доступ к данным и внести в них свой вклад, может улучшить качество исследования [48]. Также было заявлено, что количественная аналитическая работа может мотивировать исследователей открыто делиться своими данными, в отличие от качественной работы [42], поскольку выясняется, что подготовка качественных исследовательских данных для обмена требует больше усилий.В целом использование программного обеспечения, оборудования и хранилищ данных может уменьшить усилия, необходимые исследователям для открытого обмена своими данными [47]. Другие связанные с усилиями драйверы для открытого обмена данными исследований включают помощь в управлении данными на протяжении жизненного цикла данных [56], техническую поддержку [11], возможность идентифицировать интерфейс программирования веб-приложений (API) для доступа к набору данных [6] и адаптировать синтаксический анализатор результатов запроса для различения недопустимых UID, выпущенных наборов данных, открытого совместного использования частей набора данных вместо совместного использования всего набора данных [59] и наборов данных, которые остаются частными [6].Наконец, предыдущее исследование показало, что если исследователи сами не участвовали в сборе данных (например, когда об этом позаботился другой исследователь или стороннее учреждение), исследователи были бы более мотивированы открыто делиться данными [48].

Усилия или предполагаемые усилия по открытому обмену данными исследований считаются важным ингибитором [11, 41, 42, 47, 49]. Иногда требуемые усилия связаны с ручным трудом [6], а это может потребовать большого объема работы [52]. Некоторые связанные с усилиями препятствия для открытого обмена данными исследований связаны с необходимыми индивидуальными инвестициями, необходимыми как для сохранения данных, так и для управления ими [57], включая временные затраты (т.е. количество времени, которое исследователи должны потратить, чтобы подготовить данные для публикации) [8, 10, 11, 49]. Чтобы обеспечить совместное использование открытых данных, исследователям может потребоваться структурировать набор данных в соответствии с определенным стандартом [47, 55], чтобы описать данные более тщательно, чем требуется для исходного исследования [47], или должным образом задокументировать данные, чтобы их можно было повторно использовать для другие исследователи [55]. Разрешение обнаруживаемых и повторно используемых данных из «длинного хвоста» становится серьезной проблемой [57]. Усилия, необходимые для форматирования, документирования и публикации данных, препятствуют совместному использованию исследовательских данных [8, 9], и эти усилия кажутся более значительными для качественной аналитической работы по сравнению с количественной аналитической работой [42].Усилия также могут быть связаны с технологиями. Например, исследователи могут неохотно использовать онлайн-базы данных из-за сложных пользовательских интерфейсов, из-за которых ввод данных занимает много времени [10]. Открытие исследовательских данных может быть затруднено и, таким образом, затруднить выпуск данных [8]. Другие препятствия для открытого обмена данными исследований, связанные с усилиями, включают проблемы с качеством платформ открытых данных и их достоверностью [1]. Особенно с учетом отсутствия признания усилий исследователей [10], опыт того, что передача информации общественности не всегда является простой [1], наряду с возможными проблемами с авторством и получением разрешения от всех партнеров, участвующих в более крупном сотрудничестве [ 48].

Что касается использования данных открытых исследований, это обусловлено тем фактором, что это может предотвратить дублирование данных исследований [2], поскольку исследователи могут эффективно использовать больше возможностей для использования данных без бремени сбора данных или повторения усилий. [49]. Точно так же исследователи более заинтересованы в использовании данных открытых исследований, когда они ожидают, что требования к усилиям будут ниже [46], а простота доступа к данным открытых исследований побуждает исследователей использовать такие данные [10, 57].Кроме того, мотивация увеличивается, когда данные легко найти [54], когда релевантность данных очевидна [58], а также когда данные просты в использовании [58]. Более того, исследователи более склонны использовать открытые исследовательские данные, когда они могут идентифицировать веб-API для доступа к наборам данных [6]. Наконец, когда исследователи сталкиваются с проблемами при использовании открытых данных, для их решения можно использовать сотрудничество [47].

Усилия или предполагаемые усилия могут препятствовать использованию данных открытых исследований [43, 44, 46, 48]. Поскольку иногда данные недоступны [2], что естественно и немедленно блокирует возможность их использования.Иногда данные могут существовать, но их нельзя найти среди сотен хранилищ данных [2]. Таким образом, может быть трудно найти какие-либо доступные и релевантные данные [40], а доступные данные и информация могут стать огромными [19]. Наборы данных также могут быть фрагментированы, поскольку они предлагаются во многих разных местах [19]. Такая трудность может заключаться в обнаружении и нахождении данных, которые можно использовать повторно [17, 48, 59]. Поиск данных требует, чтобы исследователи вкладывали время [17, 48] и ресурсы в поиск данных [17], не зная заранее, потрачено ли потраченное время впустую или полезно.Исследователям может быть запрещено использовать открытые исследовательские данные из-за низкой простоты использования [48], что, возможно, было вызвано технологическими ограничениями, такими как их нежелание использовать онлайн-базы данных из-за сложных пользовательских интерфейсов [10]. После того, как данные были найдены, их может быть очень сложно как анализировать, так и интерпретировать, поскольку они часто отделены от контекстной информации [19, 57], а именно контекстной информации о том, как данные были обработаны [47] или из-за отсутствия соответствующих метаданных [ 19].Инструменты для использования таких данных часто являются фрагментированными и трудно интегрированными [19]. Такие факторы слишком усложняют интеграцию нескольких наборов данных [17]. Наконец, использование данных открытых исследований затруднено из-за сложной терминологической неоднородности (каждая дисциплина имеет свою собственную терминологию, которая приводит к неоднородности) [19], а также из-за отсутствия инструментов, предоставляемых с данными (например, инструментов визуализации, которые необходимы пользователям данных). ищите сами) [19].

Опыт и навыки исследователей.

Выявленная литература показывает, что как опыт, так и навыки, побуждающие к открытому обмену данными исследований, включают доступ к специалистам по данным [47], возможность консультации по управлению данными [52], овладение навыками управления данными самими исследователями [49] ], исследователи, обладающие знаниями о метаданных и их практике [41], а также убежденность исследователей в том, что данные открытых исследований могут быть полезны для обучения или просвещения студентов [42] и новых исследователей [8, 9, 50, 56].Также было обнаружено, что опыт исследователя в области открытого обмена данными исследований и его или ее удовлетворение предыдущим опытом (-ами) по обмену данными может быть движущей силой поведения при совместном использовании данных [45, 48]. Поскольку другие возможные успешные истории о том, что другие исследователи открыто обмениваются данными исследований, могут слишком подтолкнуть исследователей к открытому обмену своими данными, этот фактор не был выявлен в исследованиях, отобранных для обзора литературы.

Напротив, отсутствие навыков, знаний и опыта в целом препятствует открытому обмену данными исследований [11, 51].В основе этого могут лежать препятствия из-за отсутствия навыков управления данными и незнания метаданных и их практики, хотя в предыдущих исследованиях об этом прямо не упоминалось. Другие ингибиторы, которые не были идентифицированы в литературе, но которые, по нашему мнению, могут препятствовать открытому обмену данными исследований, касаются отсутствия у исследователя опыта открытого обмена данными, неудовлетворенности исследователя предыдущим опытом (-ами) обмена данными, а также неудовлетворенности других исследователей. (е.грамм. коллег) с открытым обменом данными исследований. Отрицательный опыт может привести к нежеланию открыто делиться данными исследований.

Использование данных открытых исследований обусловлено двумя основными факторами, связанными с опытом и навыками. Во-первых, исследователи, у которых есть положительный прошлый опыт использования открытых данных, могут быть более мотивированы использовать данные открытых исследований [40, 48, 58]. Поскольку они, возможно, уже знакомы с доступными данными [59] и считают эти данные полезными, имеют опыт сбора таких данных [59] и знают, как обрабатывать данные [40], что в целом может сэкономить им время на поиск и использование данные, актуальные для их собственных исследований.В частности, знание конкретных (сопоставимых) типов данных и других областей / тенденций исследований, наряду с конкретными знаниями о том, кто в каких областях работает, может способствовать использованию открытых данных [59]. Во-вторых, образование исследователя [43], способность исследователя понимать открытые данные [17] и формальная подготовка исследователей в области поиска, сбора и проверки данных, собранных другими [17], могут стимулировать использование данных открытых исследований. Циммерман [59] конкретно указывает на полезность знаний, полученных в результате дисциплинарной подготовки [59].

Ингибиторы, связанные с опытом и навыками при использовании данных открытых исследований, в целом можно разделить на три основных фактора. Во-первых, использование данных открытых исследований может быть затруднено из-за отсутствия опыта использования открытых данных [19] и незнания такого использования данных [55]. Во-вторых, исследователи могут быть менее заинтересованы в использовании данных открытых исследований, когда им не хватает необходимых навыков для анализа наборов данных, которые могут быть довольно сложными по своей природе [48, 54]. Третий ингибитор, указанный в этой категории, вызывает озабоченность и затраты, связанные с обучением потенциальных пользователей данных [4].Другие факторы, которые не были указаны в литературе, но которые могут препятствовать использованию данных открытых исследований, включают отсутствие образования, неспособность понимать открытые данные в сочетании с неудовлетворенностью исследователя предыдущим использованием открытых данных. Такие ингибиторы тесно связаны с опытом и драйверами, связанными с навыками, для использования открытых данных, а также часто связаны либо с наличием определенного навыка или положительного опыта (драйверы), либо с его отсутствием (ингибиторы).

Законодательство и регулирование.

В контексте открытых данных и законодательство, и нормативные акты могут либо стимулировать, либо запрещать исследователям совместное использование открытых данных и их использование [48]. Поскольку как законодательные, так и связанные с регулированием движущие силы для открытого обмена данными исследований включают установленную четкую и прозрачную политику в отношении данных [53], политику обмена данными [11], политику журналов [11, 42] и / или официальную политику организации [56]. Это особенно полезно, когда политики, касающиеся управления данными, существуют на протяжении всего жизненного цикла данных [56].Другие движущие силы включают поддержку со стороны национальных и местных органов власти с точки зрения политики, программ и методов управления [50], национальных законов и международных соглашений, которые стимулируют обмен данными [50], регуляторное давление [17], а также законодательные и политические требования, которые касаются Например, значимость цитирования, юридических соглашений, заявлений об использовании, условий использования и разрешения на повторное использование [49].

Что касается законодательства и регулирования, то открытый обмен данными исследований может быть затруднен законными правами и ограничениями [2, 19, 49], а также другими юридическими проблемами [10].Источники данных могут быть защищены авторским правом, так что подмножества данных не могут свободно распространяться [8, 11]. Еще одна проблема, связанная с условиями лицензирования [50], заключается в том, что нужно выбирать из большого количества лицензий, которые могут сбить с толку [2] отдельных исследователей. Исследователи могут считать лицензии обузой [55], у них могут быть опасения по поводу наличия слишком ограничительных лицензий [55] или могут возникнуть трудности с пониманием лицензий [55]. Закон запрещает публикацию определенных типов данных [19]. И исследователям может быть запрещено законом открыто делиться своими данными из-за определенных проблем с правами интеллектуальной собственности [13, 17, 55], ограничений на использование прав частной интеллектуальной собственности [50], а также из-за опасений потенциально нарушить права собственности и другие проблемы, например, связанные с юридической ответственностью за данные или разглашение данных [55], такие как вопросы интеллектуальной собственности или патентов [10].Для некоторых данных также могут быть приоритетные права на публикацию [11]. Кроме того, право собственности [11, 50, 59], право на использование [11], конфиденциальность [10, 11, 42, 55] и контракты с отраслевыми спонсорами [42] являются серьезными препятствиями для обмена данными. Поскольку данные также могут быть конфиденциальными [17, 19] или содержать личную информацию, которая вызывает опасения, связанные с конфиденциальностью [11, 17–19, 41, 42], а именно, поскольку совместное использование конфиденциальных данных запрещено законом. Данные могут быть анонимными, но методы анонимизации не могут гарантировать, что отдельные лица по-прежнему не будут идентифицированы с использованием определенных методов повторной идентификации [60].Более того, конфиденциальность и защита коммерческой тайны [50] тоже могут быть вескими предпосылками для отказа от открытого обмена данными исследований. Другой ингибитор касается различных уровней безопасности: публичный доступ может негативно повлиять на национальную безопасность [1, 50]. Вместе с наборами данных иногда создаются несколько организаций с разными уровнями безопасности, разными политиками и разными законами, которых они должны придерживаться. Таким образом, все стороны должны дать разрешение на раскрытие данных [19].Наконец, соглашения об информированном согласии могут явно не охватывать последующее использование данных, и деидентификация может быть сложной [8], что также препятствует открытому обмену данными исследований.

В категории «Законодательство и регулирование» не было выявлено драйверов для использования данных открытых исследований. Не существует такой вещи, как использование данных открытых исследований в соответствии с нормативными актами или законодательством. В то же время существуют различные законодательные и нормативно-правовые ограничения для использования данных открытых исследований, также называемые «узкими местами» [18].К ним относятся конфиденциальность данных [2], опасения по поводу нарушения конфиденциальности при использовании таких данных [19, 50], правовые ограничения, связанные с национальной безопасностью и коммерческой тайной, которые могут еще больше усложнить использование данных [50], проблемы, связанные с владением данными [ 59], а также нечеткие условия использования данных, например, неясность в отношении того, что разрешено, а что не разрешено по конкретной лицензии [2].

Характеристики данных.

Последняя категория, характеристики данных, касается самой природы данных исследования.С учетом разнообразия методологий, теорий и исследовательских подходов, которые в целом используются и применяются в разных дисциплинах, однозначно, что данные различаются по своей области, объему и типу и, следовательно, могут быть более или менее трудными для использования. Таким образом, проанализированные исследования показывают, что характеристики данных на самом деле могут быть связаны с готовностью исследователей как делиться, так и повторно использовать данные.

Что касается драйверов, связанных с данными, существует множество факторов, повышающих вероятность того, что исследователи будут открыто делиться своими данными, в том числе: наличие эффективных средств контроля качества данных [50], надлежащие методы управления [11], использование набора данных идентификаторы, такие как DOI [6], соответствующая документация данных и метаданные [11], а также следующие стандарты метаданных [11] и стандарты форматирования [11].Кроме того, вероятность совместного использования исследовательских данных увеличивается, когда данные находятся в легко усваиваемой и подходящей форме [52, 53] и формате [52], когда они совместимы и соответствуют международным соглашениям по совместимости [11, 50], а также с, когда это не касается людей, таких как пациенты медицинских исследований [47]. Кроме того, когда данные достаточно защищены и есть инструменты и приложения для их использования, открытый обмен данными более вероятен [11]. Крэгин, Палмер [52] обнаружили, что исследователи чаще делятся данными, полученными в результате количественных исследований, чем данных качественных.Это может быть вызвано повышенной вероятностью качественного исследования, содержащего конфиденциальную информацию, и увеличением усилий, необходимых для удаления конфиденциальной информации из качественных данных по сравнению с количественными данными. Наконец, ученые в целом заявили, что чем больше данных создается [50] и хранится [11], тем больше данных передается.

Различные связанные с данными ингибиторы для открытого обмена данными исследований взаимозависимы с движущими силами, поскольку они часто являются обратной стороной одной медали.Например, в то время как использование стандартов данных способствует открытому обмену исследовательскими данными [например, 11], отсутствие стандартов данных препятствует совместному использованию исследовательских данных [10, 55]. Проблемы со стандартами данных и защитой препятствуют совместному использованию исследовательских данных [49]. И хотя сбор количественных данных увеличивает вероятность того, что исследователи открыто делятся своими данными, качественные данные можно рассматривать как препятствие для открытого обмена данными исследований [47]. К другим ингибиторам относятся несогласованные метаданные [57], предвзятые данные [19] и другие проблемы, связанные с мобильностью данных (т. Е.е. данные, которые сложно перенести в другие учреждения) [57]. Кроме того, могут быть возможные проблемы с качеством [10, 11, 19, 49] и проблемы, связанные как с местным контекстом, так и со спецификой, такие как специфика цели, событий и / или методологии и продолжительности исследования [49]. Более того, данные могут быть слишком конфиденциальными для открытого обмена [47], например, когда возникают проблемы с конфиденциальностью [47], или формат и форма данных могут не подходить для использования данных [52]. Размер данных может быть слишком большим для совместного использования набора данных [52] или может затруднить совместное использование таких данных [48, 55].

Многие из вышеупомянутых драйверов и ингибиторов также играют роль в принятии решения о том, следует ли использовать данные открытых исследований. В проанализированных исследованиях было обнаружено, что использование данных открытых исследований обусловлено соответствующей документацией данных [17], а именно исчерпывающим документированием наборов данных и подходом к ним [50], наряду с документацией как методологии, так и измерений. используется для сбора данных [58]. Метаданные — данные о данных — также играют жизненно важную роль в побуждении исследователей использовать данные открытых исследований.Вероятность того, что исследователи будут использовать открытые исследовательские данные, возрастает, когда наборы данных сопровождаются достаточным количеством метаданных [54, 56]: точными и релевантными атрибутами метаданных [13, 54] и согласованными метаданными [2]. Другой драйвер для использования открытых данных касается взаимодействия данных [50, 54], их стандартизации [47], обмена данными через стандартизованный протокол связи [54] и доступных технических и программных стандартов, которые могут использоваться для анализа данных [ 50]. Пример стандартизации в контексте использования открытых данных касается использования цифровых идентификаторов [54], которые обеспечивают получение наборами данных уникального идентификатора, чтобы их было легче найти и процитировать.И все больше исследователей склонны использовать данные открытых исследований, когда данные хорошего качества, заслуживают доверия и не содержат ошибок [44], и в целом, когда они соответствуют стандартам научных исследований в отношении объективности и репрезентативности [59].

Связанные с данными ингибиторы для использования открытых данных связаны с проблемами качества данных [19, 50, 55, 58], такими как отсутствующие переменные, а также ошибки и недостатки в данных [58]. Это относится к уверенности пользователей данных в том, что открытые данные — это то, чем они претендуют [50], что также связано с изменениями данных с течением времени [19].Когда исследователь не может определить качество данных, это мешает или даже блокирует использование данных [40]. Трудности с определением качества могут быть вызваны плохой документацией данных [48, 58], неоднородностью данных [19], несогласованностью между наборами данных [48], несогласованными или отсутствующими метаданными [2], в сочетании с неспособностью различать содержание набора данных и, следовательно, пригодность для анализа (например, из-за отсутствия метаданных) [40]. Исследователи также могут столкнуться с отсутствием ссылок на другие системы квалифицированных метаданных [54].Точно так же использование данных открытых исследований может быть затруднено из-за недостаточной совместимости [2, 54]. Например, вероятность использования открытых исследовательских данных снижается, когда предоставленные данные не машиночитаемы [54], когда данные предоставляются без использования стандартов [48, 55] и без использования стандартизованных и хорошо известных протоколов или онтологий [54] ] или просто, когда для открытия данных требуется проприетарное программное обеспечение [54]. Данные исследований доступны в различных форматах [55], а отсутствие гармонизации форматов данных, обработки, анализа и передачи данных [18] в целом препятствует использованию открытых данных.Другие препятствия включают сам характер данных (то есть некоторые легче использовать повторно, чем другие) [40], множественность типов данных [13], отсутствие четкой лицензии на использование данных [54], большой объем и размер данных. [48], недостаточная осведомленность о существующих стандартах цитирования данных [13], а также плата за доступ, необходимая для доступа к таким данным [55].

Упорядочить синонимы, организовать антонимы | Тезаурус Мерриам-Вебстера

• тщательно организовано столовое серебро отеля по образцу

• аранжировать,
• массив,
• классифицируйте,
• codify,
• утилизировать,
• оформить,
• выложить,
• маршал
• (также Маршалл),
• заказ,
• диапазон,
• систематизировать

• началось организовано юбилейных месяцев вперед

• аранжировать,
• чертеж,
• бюджет,
• посчитать,
• диаграмма,
• хореограф,
• дизайн,
• рамка,
• выложить,
• карта (выезд),
• план,
• подготовить,
• проект,
• схема (выход),
• форма,
• Стратегия (о)

Понимание управления записями | Раздел управления архивами и записями

Вся информация и записи проходят жизненный цикл.Знание того, какие этапы проходят записи, помогает определить наиболее важные действия, которые должны произойти для защиты и правильной организации записей Организации.

Первая фаза — Создание / получение — начинается, когда записи либо получены из внешнего источника, либо созданы внутри. Цели этого начального этапа:

После первой фазы записи сразу переходят в Активную фазу жизненного цикла. Это означает, что они часто используются, совместно используются коллегами, извлекаются для поддержки повседневного бизнеса и упоминаются. Целями этого этапа являются: Создание полных и точных записей, свидетельствующих о функциях, деятельности, решениях, транзакциях, процедурах и т. Д. Организации.

Активная фаза жизненного цикла может быть короткой для некоторых записей (например,грамм. Активная фаза учета заработной платы обычно составляет всего около двух месяцев) и длительная для других (например, Меморандум о взаимопонимании между полевой миссией и правительством принимающей страны может находиться в активной стадии на протяжении всего периода работы миссии). Однако все записи проходят жизненный цикл, и со временем скорость извлечения часто снижается. В какой-то момент они достигают стадии, когда они больше не нужны в основном офисном помещении, но их все равно нужно хранить для доказательственных, юридических, финансовых или исторических целей, как того требует график хранения.Это когда они входят в Неактивную фазу жизненного цикла. На этом этапе мы должны освободить место в наших офисах для новых записей, но нам необходимо обеспечить удобное хранение неактивных записей. Цели этого этапа:

Наконец, в конце жизненного цикла записи переходят на стадию принятия решения (обычно на основе утвержденного графика хранения) о том, что происходит с записями, вступившими в заключительную стадию своего жизненного цикла.Это называется этап утилизации . В Организации Объединенных Наций доступно два действия по удалению: «Архивировать» или «Уничтожить». Это означает, что некоторая часть документов, обычно около 5% от общего объема документации офиса или миссии, которые из-за их исторической ценности имеют постоянное хранение, будут переданы в ARMS, а остальные будут уничтожены в какой-то момент. точка. Цели этого этапа:

Как эффект первенства может помочь вам в вашей жизни

Вас когда-нибудь просили запомнить список предметов? Или вам просто дали список вещей, которые вы пытались запомнить? Если да, то вы могли заметить, что легче запомнить самые первые и самые последние элементы в списке, но те, что посередине, немного нечеткие.Это связано с тем, что исследователи называют «эффектом первичности».

Что такое эффект первенства?

Проще говоря, эффект первенства относится к тенденции вспоминать информацию, представленную в начале списка, лучше, чем информацию в середине или конце.

Это когнитивная предвзятость, которая, как полагают, связана с тенденцией репетировать и связывать системы хранения памяти.

Эффект первенства против недавнего

В отличие от эффекта первенства, эффект новизны относится к тенденции людей легче вспоминать элементы, представленные последними в списке.В случае эффекта новизны, это, вероятно, связано с тем, что эти элементы являются самыми последними и, следовательно, все еще хранятся в вашей кратковременной памяти.

Когда вы рассматриваете эффект первичности и новизны в тандеме, вы видите U-образную кривую, также известную как кривая последовательного положения, для отзыва элементов в списке.

Причины эффекта первенства

Каковы точные причины эффекта первичности? Есть несколько причин, которые связаны с тем, насколько хорошо информация обрабатывается, практикуется, а затем сохраняется.

Репетиция

Основная причина, вероятно, в том, что люди склонны репетировать предметы, чтобы их запомнить. Это означает, что предметы, представленные в начале списка, с большей вероятностью запомнятся, потому что они использовались больше, чем предметы в середине или в конце списка. Это подтверждается данными, показывающими, что, когда участникам исследования приказывают не репетировать или им не дают достаточно времени для репетиций, эффект примата исчезает.

Интервал внимания

Есть и вторая причина, связанная с объемом внимания.Люди с большей вероятностью обратят внимание в начале и в конце презентации списка пунктов, и поэтому они с большей вероятностью запомнятся.

Вспомните последний разговор, прочитанный вами абзац, просмотренную вами передачу или подкаст, который вы слушали. Скорее всего, вы могли отключиться в какие-то моменты в середине, но, вероятно, обращали внимание и в начале, и в конце.

Ограничения памяти

Наконец, эффект примата, вероятно, сохраняется из-за ограничений в памяти.Человек может иметь возможность сохранить эти первые несколько элементов в долговременной памяти, а последние несколько элементов могут находиться в кратковременной памяти, но те, что находятся в середине, никогда не сохраняются.

Ранние исследования эффекта первенства

Многие исследования были сосредоточены на изучении эффекта примата, начиная с 1940-х годов. В типичном исследовании участникам предоставляется список слов, каждое из которых отображается в течение определенного периода времени. После того, как слова представлены, участников просят записать все слова из списка, которые они могут запомнить.

Asch (1946)

Соломон Аш впервые изучил эффект примата в исследовании, используя предложения с обратным порядком прилагательных. В исследовании с использованием двух групп характеры описывались как «завистливые, упрямые, критические, импульсивные, трудолюбивые и умные» или «умные, трудолюбивые, импульсивные, критичные, упрямые и завистливые». Результаты показали, что второе описание привело к более высокой оценке человека.

Мердок (1962)

В исследовании 1962 года, проведенном Мердоком, участников попросили выучить список слов, длина которых варьировалась от 10 до 40 слов.Каждое слово было представлено с интервалом в одну или две секунды между ними. Затем их попросили запомнить слова, воспользовавшись свободным воспроизведением.

Это исследование показало, что вероятность вспомнить слова из списка зависит от их положения в списке. В частности, чаще вспоминались те, что были в начале и в конце.

Гланцер и Кунитц (1966)

В 1966 году Гланцер и Куниц дали двум группам участников один и тот же список слов. Одной группе было предложено немедленно вспомнить слова после представления списка, в то время как другую попросили считать в обратном порядке по три в течение 30 секунд, прежде чем они должны были вспомнить список.

Результаты исследования показали, что предотвращение репетиций таким образом означало, что исчезли как эффекты примата, так и новизны.

Что влияет на эффект первенства

Мы знаем, что на эффект первичности влияет несколько факторов, основанных на результатах существующих исследований. Давайте посмотрим, что это за факторы:

• Время представления : Чем больше время между представлениями элементов в списке, тем сильнее эффект первенства.Это связано с тем, что у людей есть время на репетиции.
• Время отзыва : Когда есть задержка в отзыве, это отрицательно влияет на эффект первенства, так что он уменьшается.

Память и эффект первенства

Исследователи пришли к выводу, что эффект первичности поддерживает идею о работе двух отдельных систем памяти: кратковременной памяти (эффект новизны) и долговременной памяти (эффект первичности).

• Эффект первенства включает в себя повторение заданий до тех пор, пока они не войдут в долговременную память.
• Эффект новизны предполагает способность мозга удерживать до семи элементов в кратковременной памяти.

Это подчеркивает, что люди обращаются к двум различным типам памяти, когда демонстрируют эффект первичности и новизны.

Удар

Как вы можете применить эту информацию об эффекте первенства в своей жизни? Понимание того, какое влияние может оказать эффект первенства на ваши решения, может помочь вам лучше судить по широкому кругу вопросов.

Принятие решений для комплексного выбора

Одним из важных выводов является то, что способ получения информации является критическим фактором в сложных процессах принятия решений. Это может сыграть роль при совершении крупной покупки или важном решении в нашей жизни.

Маркетологи знают об этой когнитивной предвзятости и используют ее в своих интересах. Они хотят, чтобы ваше первое и последнее впечатление о продукте было положительным. Вот почему вы увидите рекламу продукта, который еще не доступен.Это также является причиной того, что компания добавляет дополнительные штрихи, такие как специальная упаковка для продукта. Они хотят, чтобы ваше первое и последнее впечатление было положительным, потому что именно это имеет значение.

Это важно знать, если вы принимаете сложное решение. Вместо того, чтобы руководствоваться маркетингом, проведите собственное исследование и держите его во главе угла при взвешивании вариантов. Это снизит вероятность того, что вы станете жертвой рекламных и маркетинговых стратегий.

Анкерные эффекты

Эффект примата также оказывает важное влияние на тип когнитивной предвзятости, известной как предвзятость привязки. Эта предвзятость заключается в том, чтобы слишком сильно полагаться на первую часть полученной информации («якорь») и игнорировать любую последующую информацию, которую вы узнаете. Предвзятость может иметь самые разные последствия для принятия решений, включая то, сколько вы готовы за что-то платить.

Исследования также показали, что это может повлиять на то, как врачи точно диагностируют и лечат болезни.Первоначальная оценка, которую врач делает о здоровье или болезни пациента, создает впечатление, которое затем влияет на оценку, которую врач сделает в будущем.

Оставить неизгладимое впечатление

Если есть что-то, чем вы хотите выделиться: скажите это первым, скажите последнее или и то, и другое! Именно тогда о нем, скорее всего, вспомнят. Если вы пытаетесь кого-то в чем-то убедить, повторите свое сообщение несколько раз, чтобы оно запомнилось. Помните, что серийная позиция важна так же, как и содержание вашего сообщения (положительное или положительное.отрицательный), поэтому важно применить эти знания на практике.

Обучение и обучение

Если вы студент, вы также можете использовать эту информацию в своих стратегиях обучения. Осознайте свою склонность запоминать вещи с самого начала и до конца того, что вы изучаете, и измените положение, чтобы в конечном итоге вы могли сохранить все в своей долговременной памяти.

Попробуйте сосредоточиться на особенно сложных концепциях в начале занятий и завершайте каждое занятие еще одним быстрым повторением этой информации.

Слово от Verywell

Как будто вам уже нечего вспомнить, теперь вам нужно вспомнить то, что вы могли забыть вспомнить! Проще говоря, эффект первенства относится к нашей тенденции запоминать первое, что мы слышим в серии. В этом есть логический смысл, но вы обычно не думаете об этом.

Поэтому в следующий раз, когда вы окажетесь в сложной ситуации продаж, пытаетесь произвести положительное впечатление или готовитесь к экзамену, используйте эту информацию.

Соберите свое исследование, чтобы на вас не оказали чрезмерное влияние, скажите, что вы хотите, чтобы люди запомнили в первую очередь, и измените порядок, в котором вы изучаете предметы, чтобы у вас было больше шансов запомнить все.

Что вам больше всего запомнилось из этой статьи? Отойдите на мгновение и попробуйте перечислить основные моменты, которые вы помните. Затем проверьте, не стали ли вы примером эффекта первенства в действии в вашей собственной жизни.