Data Combination for Problem-Solving: A Case of an Open Data Exchange Platform
Data Combination for Problem-Solving: A Case of an Open Data Exchange Platform
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数据组合解决问题：开放数据交换平台案例
DOI：
10.1007/s12626-021-00083-8
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Ohsawa Yukio
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hayashi Teruaki;Sakaji Hiroki;Matsushima Hiroyasu;Fukami Yoshiaki;Shimizu Takumi;Ohsawa Yukio
近年来，交换和组合来自不同领域的数据已成为一种新兴的实践，而不是将数据封闭在单个组织内。许多研究讨论了数据和数据交换的经济和实用价值，但尚未充分了解通过数据组合有助于解决问题的数据特征。在大数据和跨学科数据组合中，期望使用大量变量多的数据，并期望通过尽可能多的数据组合来创造价值。在本研究中，我们利用地方政府共享的经验数据，进行了三个实验来研究数据的特征，重点关注每个数据集中的数据组合与变量之间的关系。结果表明，即使有几个变量的数据集也经常用于提出解决问题的解决方案。此外，我们发现，即使解决方案中的数据集没有共同变量，也有一些完善的解决方案来解决这些问题。这项研究的发现揭示了数据组合背后的机制，以解决涉及多个数据集和变量的问题。
In recent years, rather than enclosing data within a single organization, exchanging and combining data from different domains has become an emerging practice. Many studies have discussed the economic and utility value of data and data exchange, but the characteristics of data that contribute to problem-solving through data combination have not been fully understood. In big data and interdisciplinary data combinations, large-scale data with many variables are expected to be used, and value is expected to be created by combining data as much as possible. In this study, we conducted three experiments to investigate the characteristics of data, focusing on the relationships between data combinations and variables in each dataset, using empirical data shared by the local government. The results indicate that even datasets that have a few variables are frequently used to propose solutions for problem-solving. Moreover, we found that even if the datasets in the solution do not have common variables, there are some well-established solutions to these problems. The findings of this study shed light on the mechanisms behind data combination for solving problems involving multiple datasets and variables.
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