科学数据只是为了让人们有能力更好的分析并利用它

在材料研究中，通过分析纳米技术产生的海量数据来比较材料的性质，这是实现工业用途的关键。美国理海大学 (Lehigh University)材料科学与物理专业教授Jeffrey M. Rickman将这一过程比喻成制造糖果。

“如果你想要制作出有理想甜度的糖果，就必须比较不同的组成成分，以及它们对甜度造成的影响，从而最终做出理想的糖果，”Rickman说。

几十年来，纳米材料通常以纳米为单位进行测量，也可以用原子尺度测量，纳米材料在强度、导电率和其他关键性能方面均优于传统材料。科学家扩大产量的阻碍是缺乏可以充分有效利用数据的工具，而这是实现制作“理想糖果”的必要步骤，他们通常以百万兆字节或万亿字节来定义材料。

如果科学家可以轻易地获取并操纵这些数据来及时发现问题的答案，那又怎样?

制作DNA包裹的单壁碳纳米管等材料是可以实现的。由于碳纳米管是一种管形材料，其尺寸可以测量到十亿分之一米，比人的头发小约1万倍，因此这种材料具有独特的穿透活细胞的能力，可以极大的改善药物输送和医学传感能力。

由Rickman撰写的一篇新论文为实现这类材料的承诺迈出了关键一步。文章描述了一种新的方法来绘制具有高度多维性的材料性能关系。Rickman将数据分析方法与称为平行坐标的可视化策略相结合，来更好地利用多维材料数据并提取材料特性之间的联系。文章“数据分析和平行坐标材料特性图表”已发表在自然研究杂志的《npj-计算材料学》上。

Rickman说“在论文中，我们提供了比较金属和陶瓷性能的定量方法，并说明这种方法的实用性，可以应用于任何需要比较的材料。”

该项研究的领导者是材料科学与工程教授Martin P. Harmer，其中除了Rickman之外，还包括其他高级教师，生物工程学系主任Anand Jagota;，Lehigh’s Data X Initiative的负责人兼计算机科学与工程系主任Daniel P. Lopresti以及心理学副教授Catherine M. Arrington。

Rickman说：“几所研究型大学对研究大数据投入了大量精力，我们的研究让我们看到了另一方面：人为因素。”

按照Arrington的说法，纳米材料界面的研究员创造性的提出要强调人为因素，开发数据可视化以及新型操作工具必须要考虑科学家的认知能力和局限性。

Rickman提出的方法是使用平行坐标，这是一种将数据可视化的方法，可以根据相关的度量因子来发现异常点或模型。平行坐标图表可以帮助梳理这些模型。

Rickman说，解释你所看到的是很困难的。“如果用X轴和Y轴绘制二维点可能会发现许多点，从中你会整理出一些线索，从而表明这些材料可能有一些共同的属性”他解释说。“但是，如果这些密集的点是在100个维度上呢？”

根据Rickman的说法，有些工具可以减少维度数量并去除不相关的维度，以便更好地识别这些模型。在这项工作中，他成功地将这种工具应用到材料上。

他说:“不同的维度或轴线描述了材料的不同方面，如压缩性和熔点。”本文所描述的图表简化了对高维度几何的描述，缩小了尺寸，识别了重要的相关属性，并强调了不同材料种类之间的区别。

回到制造糖果的隐喻, Rickman说:“我们正在寻找最好的方法来把糖果放在一起制造我们想要的东西，这种方法很可行。”

新领域, 新途径

由理海大学与俄亥俄州立大学合作主办的为期两天半的国际研讨会打算寻找最佳方法的技术路线图，研讨会名为“材料研究与多感官数据科学融合研讨会”。

这次研讨会将于2011年6月11日至13日在美国宾夕法尼亚州的熊溪山度假村举行，届时将邀请社会基础科学与工程领域的相关科学家们，来解决多感官数据科学中涉及到材料研究的诸多问题。

“我们希望通过这次研讨会建立持续的伙伴关系,共同制定技术路线图来建立共同语言与持续对话框架，推动多感官数据科学向前推进，”由研讨会支持的材料研究部奖励并接受国家科学基金会（NSF）资助的研究员Rickman说。

首席合作研究员，理海大学心理学助理教授Nancy Carlisl说，这次会议将综合各方面的专业知识，以便提出新观点并指明发展方向。

“重要的是当人们处理数据时，要认识到人类自身的局限性，”Carlisle说。“从认知科学中收集信息有助于改进我们提供数据的方式，并能更好地描述数据中包含的信息。我们的工作就是培训认知科学家理解人类心理的局限性！在设计呈现数据科学的新方法时，考虑到这些限制是成功的关键。

Rickman补充说：“我们正处于材料新的研究领域，需要采用新方法，并与合作伙伴共同发展。”

原文来自：phys