科学数据在学术虚拟社区的循环流动模式研究——以GitHub为例

【目的/意义】科学数据的开放和共享能够促进科学交流，学术虚拟社区为此提供了基础平台。本文总结科学数据在学术虚拟社区中的交流模式，为科学数据的高效交流与共享提供参考。【方法/过程】利用质性分析法和社会网络分析法，以数据交流过程为脉络，对GitHub中8,521条数据的性质、特征以及交流模式对比分析。【结果/结论】科学数据分为原始数据材料、分析过程数据、模型理论数据、代码测试数据四类。原始数据材料较易获取、易保存、易被讨论，但难更新；分析过程数据具有易保存、易更新、难被讨论的特点；模型理论数据较易保存和被讨论，但难更新和被认可；代码测试数据是用户最重视的数据集类型；学术虚拟社区中用户的相互交流模式较为简单直接，但整体形成了以科学数据为中心的循环交流模式，提醒科学数据用户和学术虚拟社区都要把握科学数据生产和传播质量。【创新/局限】提出科学数据在学术虚拟社区中是循环流动的交流模式，为提高科学交流水平有重要意义。