艺术与人文学科的包容性数据研究技能/什么是数据？

在艺术与人文学科的语境中，什么是数据可以是任何可观察到的互动和事件的痕迹。在艺术与人文学科的研究中，大量复杂的可记录观察和文物中的任何一个都符合对“数据”的一些定义，而它们解释的背景问题取决于所处理的数据形式。以下页面试图对不同类型的数据进行广泛的分类和区分，并解决使用它们的一些挑战。

数据的缺失也构成了数据（是否被破坏或丢失，是否被忽视或以外语或物理/数字方式无法访问等）。

潜在的分类

数据分类受多种因素影响，包括研究目标、研究问题、研究设计、特定学科内的现有标准、信息解释方法、信息来源的性质以及心理含义等。研究人员如何收集数据也在很大程度上影响了这些数据如何被感知、分类和分析。

定性和定量数据

研究者的目标决定了所使用的方法和数据方法。根据研究的目的和研究问题，数据可以分为定性和定量类别。例如，调查可以提供定性和定量数据，具体取决于：多少人对某些问题的回答是肯定或否定？或者描述、解释和解释每个回答。

定性

• 口述历史和访谈
• 档案文本
• 艺术作品和媒体对象
• 对调查的自由文本回复

定量

• 网站分析
• 人口普查记录
• 数据集

模拟和数字数据

数据来源的性质决定了我们是否可以将数据归类为模拟（物理）或数字。

模拟数据 - 通过时间与周围世界的互动痕迹。

研究目标和问题也会影响数据作为模拟或数字的分类。例如，一位分析手稿数字化版本的书籍历史学家会认为它是一个模拟/物理数据来源，而一位分析集合数字化程度的研究人员很可能会认为它是一个数字来源。

模拟/物理

• 艺术作品/物体，
• 书籍，
• 手稿，
• 文件，
• 照片，
• 幻灯片，
• 底片，
• 地图
• 愿望路径

数字数据

• 网站分析
• 物理/模拟物品的数字扫描
• 摄像
• 电影/纪录片
• 照片的数字文件
• 来自社交媒体的评论
• 电子书
• 语音记录
• 数据集
• 在线/应用程序使用

主观和客观数据

主观

• 自传民族志数据
• 意见/观点
• 日记
• 文化背景差异
• 身体能力
• 体验数据

客观

• 人口普查记录（对于某些人口统计数据，以及在传统、预先存在的社会类别中回答特定问题时）
• 材料，即构成艺术作品的材料
• 化学分析、X 射线等。

数据资源

数据集

• Kaggle.com
• Google.com
• Kanopy.com
• 大英图书馆
• 博物馆
• 国家统计局
• 政府数据（来自 data.gov.uk）
• 人员（通过访谈/调查）
• 国家统计局
• 警方数据
• 英国数据服务

在线档案

• 主教门学院
• 纽约公共图书馆
• 探索欧洲的数字文化遗产 | 欧洲
• 图片搜索 | 威康基金会
• 考陶尔德画廊在线收藏
• 社交网络照片分享平台，如 Instagram、Facebook、Twitter 等。
• 大都会博物馆