Enhancing (publications on) data quality: Deeper data minding and fuller data confession
Enhancing (publications on) data quality: Deeper data minding and fuller data confession
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提高数据质量（出版物）：更深入的数据思考和更全面的数据坦白
DOI：
10.1111/rssa.12762
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Meng, Xiao‐Li
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Meng, Xiao‐Li
统计通常将数据作为分析的输入，而更广泛的数据科学企业处理整个数据生命周期，包括输出数据的阶段。这篇评论认为，如果我们统计学家也将数据视为其本身的产品，并相应地将其置于数据思维之中，这将有利于统计和（数据）科学，这是一个严格的质量检查过程，审查数据概念化，数据预处理，数据管理和数据来源，除了数据收集，我们在数据分析之前强调的传统目标。促进更深入的数据思想的一个具体步骤是鼓励在（统计）出版物中提供更全面的数据坦白，也就是说，吸引——或至少不是阻止——作者提供关于给定数据体的谱系的更多细节，包括其审议的说明，特别是关于对数据质量不利影响的来源。本期特刊（关于社会数据科学）的文章集为更深入的数据思考和更全面的数据忏悔提供了灵感和愿望。
Statistics typically treats data as inputs for analysis, whereas the broader data science enterprise deals with the entire data life cycle, including the phases that output data. This commentary argues that it would benefit statistics and (data) science if we statisticians were also to treat data as products in and of themselves, and accordingly subject them todata minding, a stringent quality inspection process that scrutinizes data conceptualization, data pre-processing, data curation and data provenance, in addition to data collection, the traditional objective of our emphasis before data analysis. A concrete step in promoting deeper data minding is to encourage fullerdata confessionin (statistical) publications, that is, to entice—or at least not to disincentivize—the authors into providing more details on the genealogy of a given body of data, including an account of its deliberations, especially with respect to sources of adverse influence on data quality. The collection of articles in this special issue (on data science for societies) provides both the inspiration and aspiration for deeper data minding and fuller data confession.
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数据的生命和来世
DOI：
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发表时间：
2019
期刊：
Issue 1
影响因子：
--
作者：
C. Borgman
通讯作者：
C. Borgman
一种计算高效、高维多变点程序，适用于全球恐怖主义事件
DOI：
--
发表时间：
2020
期刊：
Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society)
影响因子：
--
作者：
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通讯作者：
P. Fearnhead
DOI：
--
发表时间：
2021
期刊：
medRxiv
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--
作者：
V. Bradley;Shiro Kuriwaki;Michael Isakov;D. Sejdinovic;X. Meng;S. Flaxman
通讯作者：
S. Flaxman
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发表时间：
2020
期刊：
Issue 3.1, Winter 2021
影响因子：
--
作者：
Duo Chan
通讯作者：
Duo Chan
影响因子：
1.8
作者：
Meng, Xiao-Li
通讯作者：
Meng, Xiao-Li