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数据科学基础之跨学科研究面临的挑战 精选

已有 4751 次阅读 2019-9-12 07:10 |个人分类:图书情报学研究|系统分类:观点评述

数据科学基础之跨学科研究面临的挑战

武夷山

 

    2019年9月4日,ArXiv预印本文库发表Michael W. Mahoney 的文章,The Difficulties of Addressing Interdisciplinary Challenges at the Foundations of Data Science(应对数据科学基础之跨学科挑战的难点)。

    美国国家科学基金会(NSF)2016年设立了The Transdisciplinary Research in Principles of Data Science program(数据科学原理之跨学科研究计划,缩写为TRIPODS),旨在奠定数据科学的理论基础。TRIPODS的字面意思是三脚架,因为数据科学赖以为基的三个最重要学科是统计学、数学和计算机科学。

    该计划规模大,覆盖范围宽,故非同寻常。计划的第一期(2017年正式启动,为期三年)投入1770万美元,资助12家机构,简称“一期机构”。第二期的研究时段将超过3年,涉及的机构数量将比一期要少。另外,NSF又补充了一个“TRIPODS+X”计划,以加强原先的一期项目与X领域的科研人员的互动。这里的X可以是:天文学、遗传学、材料科学、神经科学、社会科学或其他任何数据驱动的学科。

    本文作者Michael W. Mahoney是加大伯克利分校新成立的Foundations of Data Analysis (FODA) Institute(数据分析基础研究所)所长,该所是TRIPODS计划12个“一期机构”之一。Michael W. Mahoney及其团队力图在数据科学的跨学科基础(包括教学与科研)方面取得变革性进展。该所有很多合作伙伴,如Berkeley Institute for Data Science (BIDS,伯克利数据科学研究所),Simons Institute for the Theory of Computing(西蒙斯计算理论研究所), Real-time Intelligent Secure Explainable (RISE) Lab(实时智能安全可解释实验室,旨在开发实时、智能、安全、可解释的决策系统), 劳伦斯.伯克利国家实验室,等等。  

    他在文中结合亲身体验谈到了此类研究面临的三种挑战。

    一是结构挑战。例如,一位从事数据科学理论基础研究的科学家必须事先决定,将项目申请书提交给NSF的哪个学部?数学科学部(DMS)还是计算机及信息科学与工程学部(CISE)?而两个学部收到申请书后都可能会相互踢皮球,“想法不错,但不属于我们的资助范围,去DMS(或CISE)申请吧。”

    二是正当性挑战。2016年4月,普渡大学的Petros Drineas和佐治亚理工学院的Xiaoming Huo(霍晓明)共同组织了一个研讨会,题为“数据科学的理论基础:算法基础、数学基础与统计学基础”,会上研讨的问题之一就是“正当性挑战”,指的是,一方面,数据科学的理论基础之研究与实际问题应当互有启示作用(也就是要避免理论与实践脱节),另一方面,又不能靠该研究在实践中的现时应用价值来论证自己的存在价值。

    三是文化挑战。在前述研讨会上,人们还讨论了这样的问题:“一期机构”这样的机构是不是推进该研究领域的最佳机制?尚未取得共识的问题包括:这样的机构应该召集短期学术会议还是实施长期研究计划?估计有多少人愿意参加数据科学理论基础类的研讨会?有关项目应该通过“内部的”项目建议书征集过程来资助吗?这些项目应该放在同一单位吗(无论是虚拟放置还是实体放置)?如何鼓励跨学科科研人员的长期互动?这些项目应该鼓励风险较大的研究吗,尤其是对于年轻科研人员?这些欲达到的目标与发表、学术承认和奖励的时间要求如何协调?诸如此类的问题,以及对这些问题缺乏明确的答案,都构成了文化挑战。要处理的具体棘手问题是很多的,例如:不了解不同学科对学术承认与奖励有不一致的要求,只是一味鼓励跨学科互动,可能导致事与愿违的结果;希望科研人员在提出思路后就尽快发论文呢,还是将所有细节都研究透了再发表?关于复杂的跨学科研究活动的最终形式,是尽快决定为好呢,还是审慎决定为好?发表跨学科研究论文时如何署名,按姓名字母次序,按贡献,还是按照其他规则?无视这些具体问题,一定会损害跨学科研究。既要吸取利用多学科科研人员的各自优势,又不要伤害其文化敏感性,这一直是一个重大挑战。

 




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