EverStudy 開放研究

最後編輯:2017-05-07 建立:2014-08-20 歷史紀錄

CHE L :star2: http://hackfoldr.org/everstudy

 

    CHE L學術研究/議題探究的編程化

CHE L「一個敘事的結束,並非表示終結,而是以開放架構延續。」如何可能?

  • 交待該研究的研究方法
  • 以開放資料規格整備內容
  • 每個人都可以重複執行與驗證
  • 每個人都可以接續進行各項工作
  • 工作成果可以彙整,併置或整合

 

    編程化目的在於

  • 基於已歸納而得的研究架構、議題觀點,將與時俱進的新資料匯入。
  • 編程化、元件化、環節化、過程可循,有助於因應新的情境,更快速地調整研究內容。
  • OpenSource、OpenData.. 等特質,有助於該研究主題,有機會採取跨時空分散協作的模式、接續。
  • 研究方法的散佈,例如「都市生活圈防災規劃原則之研究--以士林生活圈為例」,若要再以其他區域作為研究對象,編程化觀念則可便於此事的推展。
  • 是否類似於「專家系統」?

 

    書目/議題

 

    CHE L緣起,以及一些觀察

CHE L研究典範的轉移

 

Linked Open Data 的模式來進行研究

 

協作

  • 研究的過程本身是否容許協作?
  • 以路殺社為例,全台灣的路殺狀況,需要社群協作系統與面向,這並非某一個單位與組織能夠完全涵蓋,但也需要中心進行統籌
  • 非研究者如何共同推展研究?
  • 世代研究者的延續

 

知識流通

  • 類似 OSM Mapper的繪圖貢獻,可以再以Open Data Commons Open Database License (ODbL) 的方式提供更多人來使用,當研究者與議題鑽研者,運用此套服務系統,其研究成果與過程與內容,可以再依照某種授權,讓更多人學習到該議題的研究前沿
  • https://www.facebook.com/TaiwanMOOC/
  • Scaling Knowledge at Airbnb
    • https://medium.com/airbnb-engineering/scaling-knowledge-at-airbnb-875d73eff091#.prhr9aja3
    • As an organization grows, how do we make sure that an insight uncovered by one person effectively transfers beyond the targeted recipient? Internally, we call this scaling knowledge.
      • Reproducibility — There should be no opportunity for code forks. The entire set of queries, transforms, visualizations, and write-up should be contained in each contribution and be up to date with the results.
      • Quality — No piece of research should be shared without being reviewed for correctness and precision.
      • Consumability — The results should be understandable to readers besides the author. Aesthetics should be consistent and on brand across research.
      • Discoverability — Anyone should be able to find, navigate, and stay up to date on the existing set of work on a topic.
      • Learning — In line with reproducibility, other researchers should be able to expand their abilities with tools and techniques from others’ work.

 

其他

 

產業史研究

 

潛在合作對象

 

經驗參考

 

專案名稱發想

  • EverStudy 開放研究
  • sch0lar