（本文发表于《情报科学》2021年第11期P13-20）

摘要：【目的/意义】本文拟帮助学者在数据质量评价时如何为评价对象选择合适的评价视角、方法和技术,以期提高数据质量评价结果的准确率和可靠性。【过程/方法】通过文献调研和分析,依据"3W原则",从评价对象、评价体系构建视角、评价方法、评价技术等角度对相关研究进行系统梳理和内容述评。在此基础上,将评价对象与评价视角、评价方法、评价技术或工具进行有机组合,寻求合适匹配。【结果/结论】研究发现,当前研究在评价体系构建和评价体系应用上存在评价视角"墨守成规"、评价方法"形单影只"、评价指标"查无实据"、应用效果不"尽如人意"等问题。【创新/局限】总结了国内外数据质量评价研究的理论基础和实践应用,在未来研究中还应进一步探索如何实现评价对象与评价视角、评价方法、评价技术或工具间的最优匹配。

关键词：数据质量;科学数据;数据科学;数据管理;数据治理

链接：2021-数据质量评价对象、体系、方法与技术研究进展.pdf