Управление исследованием как проектом

Проект определяют как временное предприятие, направленное на получение уникального результата. Так что многие исследования – это проекты, и к ним можно применять принципы проектного менеджмента. Например, исследование по гранту: 

• длится ограниченное количество времени (заявки обычно на три года); 
• нужно получить конкретный уникальный результат (новое научное знание, которое обычно измеряется статьями);
• в условии ограниченности ресурсов (бюджета гранта и времени исследователя). 

Или курсовая работа: должна быть написана к определённой дате и соответствовать требованиям, предъявляемым к содержанию, оформлению, вот это всё.

В моей практике менеджмента исследовательских проектов вполне получилось применить руководство Project Management Body of Knowledge (PMBoK Guide), чем и делюсь.

Настройка почты, задач и системы хранения для работы по проектам

Мне нравится как у меня настроено триединство системы хранения, задач (в первую очередь календаря) и почты, поэтому делюсь. Этот пост по сути надстройка над постом Опыт разбора и организации личной информации: там про то, как избавиться от хаоса, а тут — про то, как от него после этого обороняться :)

Опыт разбора и организации личной информации

Пост про то, как мне удалось наладить систему хранения личной информации. Под информацией здесь имеется в виду, то что хочется сохранить, в отличие от того, что побуждает к действиям. Про последнее есть пост с описанием Варианта системы организации задач. Как и в посте по организации задач, многое основано на системе Getting Things Done Дэвида Аллена, а также, внезапно, на принципах уборки Мари Кондо, про это тоже есть отдельный пост. Источники и ссылки как всегда в конце.

Подход к разбору личной информации

Однажды я так разобрала свою личную информацию, что уже лет пять мне не приходится ничего перебирать по-крупному, только какие-то мелочи подправляю. Помогли мне в этом несколько книг: “Как привести дела в порядок. Искусство продуктивности без стресса” Дэвида Аллена, “Магическая уборка. Японское искусство наведения порядка дома и в жизни” Мари Кондо и “Сила воли. Как развить и укрепить” Келли Макгонигал. Первая помогла выстроить систему, вторая улучшить хранение информации внутри неё, а третья — выработать привычку к использованию. Все три сильно рекомендую, тут опишу как они сработали на мне. Ещё есть отдельные посты про применение к организации задач и организации информации.

Как мы вели бюджет гранта в табличках (и немного про поиск финансирования)

Описание опыта привлечения денег на исследовательские проекты и управления бюджетом гранта в трёх пунктах: структура финансирования исследований, определение финансовых потребностей, управление бюджетом. Плюс подборка полезных ссылок и инструментов.

Вариант системы организации задач

Если возникает ощущение, что слишком много всего надо делать и непонятно за что хвататься, возможно, пришло время для создания личной системы задач. Мне организовать такую систему помогло понимание трёх вещей: какие задачи есть, как с ними работать и какими инструментами пользоваться. В этом посте про то, как это работает у меня, а про общие принципы, которые мне помогли сформировать систему теперь есть отдельный пост. 

Публикация открытых исследовательских данных

Некоторые спрашивают, зачем вообще заниматься публикацией данных? Времени на подготовку массива уходит довольно много, а выхлоп неясен, да ещё кто-то может данные украсть или как-то неправильно использовать. На самом деле, открытые данные как раз сложнее украсть — это полноценный опубликованный результат исследования, с названием, авторами, ссылкой на цитирование и прочими атрибутами. Плюс, расшаренные данные увеличивают вероятность цитирования связанной публикации [Piwowar et al., 2007]. К тому же не за горами появление и “счётных” бонусов в виде индексов цитирования данных, а пока есть значки за их публикацию, которые добавляются к статье. Но главное — возможность использовать чужие данные увеличивает доступность информации и уменьшает дублирование усилий исследователей (как минимум, можно перепроверить какую-то часть своих результатов на чужих массивах). Так что агитирую выкладывать.

UPD: Особенно советую раздел "Инструменты и источники". В шагах я сделала краткую выжимку, которой нам было удобно пользоваться, а там более подробно, с первоисточниками и инструментами для оценки разных параметров данных.

План статьи

• Принципы открытых данных
• Шаг 1. Можно ли выкладывать мои данные?
• Шаг 2. Какой репозиторий выбрать?
• Шаг 3. Какой формат данных использовать?
• Шаг 4. Как подготовить метаданные?
• Шаг 5. Что делать с лицензией?
• Шаг 6. Как залить данные и настроить репозиторий?
• Инструменты и источники по категориям

Каждый шаг проиллюстрирован на двух примерах:

• Пример 1: исследование ошибок. Это наш завершённый проект — сырые данные по эмоциональной реакции на ошибки и неконгруэнтность и скрипт их анализа из статьи “A different kind of pain: affective valence of errors and incongruence”.
• Пример 2: модель электрической системы континентальной Европы “The RE-Europe data set” — найден на просторах сети.