Основные методы поиска, обработки и хранение научной информации

Этот процесс должен совершаться в течение всей работы над темой, тогда собственные мысли, возникшие в ходе знакомства с чужими работами, послужат основой для получения нового знания. При изучении литературы по выбранной теме используется не вся информация, в ней заключенная, а только та, которая имеет непосредственное отношение к теме диссертации и является потому наиболее ценной и полезной. Изучая литературные источники, нужно очень тщательно следить за оформлением выписок, чтобы в дальнейшем было легко ими пользоваться. Работая над каким-либо частным вопросом или разделом, надо постоянно видеть его связь с проблемой в целом, а, разрабатывая широкую проблему, уметь делить ее на части, каждую из которых продумывать в деталях. Вероятно, что часть полученных при чтении научной литературы данных оказывается неважными для определённого исследования, очень редко они используются полностью. Поэтому необходимы тщательнаяоценка и отбор материалов. Научное творчество включает значительную часть, связанной с подбором основной и дополнительной информации, черновой работы, обобщением информации и представлением в удобной для анализа и выводовформе. Нужно отбирать не любые факты, а только научные факты. Понятие «научный факт» значительно шире и многограннее, чем понятие «факт», применяемое в обыденной жизни. Для научных фактов характерны такие свойства как точность, достоверность, объективность и новизна. Под новизной подразумевается принципиально новый, ранее не изученный процесс, явление или предмет. Это не обязательно должно быть научным открытием, однако обязательно тем, чего раньше не знали или не видели.

Работа по накоплению научных фактов по избранной теме всегда многоаспектна. Здесь и глубокое изучение опубликованных материалов, ознакомление с архивами и ведомственными данными, получение разного рода консультаций и, разумеется, анализ и обобщение собственных научных результатов. Заключение

Одна из глобальная проблем XXI века — это так называемый «информационный взрыв» или рост диспропорции между объёмом информации, произведённой человечеством, и объёмом информации, которую люди способны потребить и усвоить. Осмысление и решение данной проблемы чрезвычайно актуально для исторической науки, равно как и для всей гуманитаристики. Достаточно указать на то, что в наши дни почти каждая вузовская кафедра имеет возможность регулярно издавать один или несколько объёмных сборников статей или коллективных монографий каждый год. В итоге в узких предметно-тематических областях лавинообразно накапливаются никем неосвоенные «завалы» информации. С одной стороны, эта лавина информации вызвана не столько расцветом науки, сколько конъюнктурными потребностями: количество и статус публикаций важнее их содержательного качества, оригинальности и практической актуальности.

С другой стороны, необходимы специальные стимулы и поводы к прочтению или хотя бы к ознакомлению с огромным количеством отдельных текстов для оценки их содержательных свойств. Такие поводы и стимулы может создать только автоматизированная организация баз знаний, в которых всё содержание текстов будет автоматически структурироваться и ранжироваться по множеству всех возможных тематических рубрик. Информационный взрыв порождает избыток неиспользуемой информации и хаос неструктурированной информации. Поэтому один из главных путей выхода из сложившейся ситуации — превращение неструктурированной информации в структурированную. На этом пути будут изменяться способы организации и цели исследовательской деятельности во всех гуманитарных науках. Превращение неструктурированной информации в структурированную — главная цель контент-анализа текстов, являющегося особым способом сокращения пути читателя от языковых средств выражения к идеям. Субъектами структурирования информации могут быть как люди (ручной контент-анализ), так и компьютерные программы (автоматизированный контент-анализ). Ручной контент-анализ в современных условиях в любом случае связан с использованием компьютера и возможностей частичной автоматизации поиска единиц текста. Автоматизация контент-анализа — это нечто большее. По сути, это замена человеческого интеллекта искусственным.

В случае полной автоматизации анализа экспертной компьютерной программой без участия человека производится толкование текстов, сведение их содержания к названиям и обозначениям тематик, фактов или смыслов для отображения их в виде: 1) свойств и атрибутов файлов, 2) иерархического дерева папок, 3) полей базы данных. Исследователю остаётся только указать, какие тексты нужно изучить и нажать на одну или на несколько кнопок. Список используемой литературы

Беркоф В. Ф. Философия и методология науки: Учебное пособие — М.: Новое знание, 2004. — 336 сБрачевский С. М. Современные информационные потоки: актуальная проблематика/С.М. Брачевский, Д.В. Ландэ//НТИ. Сер.

1.-№ 11.-2005.-С. 21−33 Коноплев Е. С. Информационные практики в современном обществе: социально-философский анализ: Дис … кан. фил. наук.- М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2007.- 168 с.

Крутов В. И, Грушко И. М., и др. Основы научных исследований. — Владимир: Высшая школа, 1989. — 400 с. Сабитов Р. А. Основы научных исследований: Учебное пособие. — Челябинск: Изд-во ЧГУ, 2002.

— 138 с. Розов Н. С. Методика контент-анализа и визуализации понимания философских текстов [Электронный ресурс]. — Режим доступа:

http://www.nsu.ru/filf/rpha/syllabi/ method.htm.Информация. Источники научной информации. Аналитико-синтетическая переработка информации [Электронный ресурс]. — Режим доступа:

http://inforaz.narod.ru/analiz-2.html