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强讯科技-大数据时代科研人才为何流失

2014-05-13 强讯科技供稿浏览量：955

关键字： 强讯科技大数据时代数据学术科学家数据驱动代码 LHC LSST

摘要： 我们生活在一个振奋人心的时代，使得我们对世界的科学认识的宽度和广度都在增加。要保持这探索新事物的节奏，我们需要激励研究人员安于研究团体。这不是轻而易举能解决的问题，但是努力才能保证科研在未来可以健康和可持续的发展。

&nbsp; &nbsp;&nbsp;近年来，科学研究领域加速转变到以数据为核心，是有负面影响的。总结来说就是：称职的科学研究者需要的能力，和称职的工业界从业人员需要的能力，越来越无法区分。具有典型惰性的学术界刚刚开始适应这一转变，而其他领域早已开始大规模鼓励和奖励这种能力。不幸的是，这导致了很多有才的准研究者难以在学术界立足，只能投入财大气粗的工业界的怀抱。	新型科学家	从某种意义来说，数据驱动的研究是过去的研究趋势的简单延续。科学研究逐步以数据为中心已经产生了解决问题的新办法：进入<a href="http://www.allytel.com" target="_blank">LHC</a>、LSST时代，善于运用高性能并行数据统计算法探索大量的群体性数据集的研究者，以及新的统计方法、机器学习算法、高速代码，以前所未有的规模重复进行典型分析的应用，推动了振奋人心的研究。简而言之，新型科学家一定是精通统计、计算、构建算法、软件设计、领域技能（可能作事后使用）的多栖专家。在粒子物理学、生物学、化学、神经科学、海洋科学、大气物理学等几乎所有领域，研究越来越趋向于数据驱动，同时数据收集的速度丝毫没有放缓的迹象。	学术界的断层	这是学术界的弊病：尽管有层次的高质量软件正成为现在的科学研究模式的核心，并且这些实践将有助于学术研究的成功，学术界却非常成功的阻止了这一实践。某种程度上，这种断层一直存在。教学就是一个长期被边缘化的技能。然而这其中的两个主要的区别使得学术界的断层更加令人担忧：	1.&nbsp;前面提到的构建和编写软件工具的技能，正滑向学术奖励框架边缘，而它恰恰是现代的研究能否成功的关键	2.&nbsp;几乎全世界都在使用密集数据挖掘工具的同时，学术界忽略的不以为然的技术正是工业界最看重最鼓励的	学术界该如何适应	威望才是关键：学术界采取审慎的措施追赶工业界的脚步，对于数据驱动的研究必不可少的软件，给予其开发者更多的声望，才是解决这些问题的办法。研究者，资助机构和制定政策的人们也可以采取行动来促进这一过程。以下是一些建议：	1.&nbsp;学术刊物持续强调可重现的重要性。可重现性是科研过程本身必不可少的要素，而它依赖于开源的高质量代码。	2.&nbsp;推动建立终身制教授评价的新标准。新的标准同时考量公共软件的开发和维护以及传统的论文发表和教学，这样投入到编写整洁的公共代码的时间就不会再被遏制。创建并资助新的学术就业体制，帮助博士毕业生、博士后研究员、研究员和终身教授的就业。	<a href="http://www.allytel.com" target="_blank">强讯科技</a>&nbsp;&nbsp;&nbsp; 5月13日&nbsp;&nbsp; 编译

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