Comment trouver des sujets de recherche : Notes d'un scientifique spécialiste des données

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Scientifique des données et physicien Ilan Dan-Gur écrit comment il a pu trouver et poursuivre des sujets de recherche qui ont utilisé ses compétences et qui ont le potentiel d'avoir un impact dans le monde réel. 

Trouver un sujet intéressant et valable sur lequel enquêter et mettre en œuvre toute sa formation et sa passion est une question qui tient à cœur à de nombreux scientifiques qui n'ont pas d'emploi à plein temps. En cherchant sur des plateformes telles que Kolabtree pour des projets susceptibles de bénéficier de vos connaissances est une option importante qui peut se traduire par des gains financiers et la satisfaction personnelle d'aider les autres. Vous pouvez également ressentir le besoin de trouver vos propres sujets de recherche, soit pour créer une entreprise, soit pour vous faire un nom et montrer vos capacités.

Toutefois, les scientifiques sont de plus en plus nombreux à penser qu'il est plus difficile que jamais de trouver des sujets intéressants à étudier, car le corpus de connaissances scientifiques ne cesse de s'enrichir. Paul Dirac a dit, plus tard dans sa vie, à propos des débuts de la mécanique quantique : "Il était très facile à l'époque pour un physicien de second rang de faire un travail de premier rang... Il est très difficile aujourd'hui pour un physicien de premier rang de faire un travail de second rang". Mais si vous ne cherchez pas à produire quelque chose d'aussi grandiose, vous pouvez trouver des opportunités si vous creusez les informations et les données sur des sujets qui vous intéressent, même si vous travaillez à domicile en utilisant uniquement votre ordinateur et le WiFi (ainsi que votre formation universitaire, votre passion pour la recherche et peut-être la bibliothèque publique locale). Par exemple, vous pourrez peut-être analyser des données existantes d'une nouvelle manière à laquelle personne n'avait pensé (ou du moins personne n'avait publié sur le sujet), ou peut-être pourrez-vous ajouter de nouvelles données à la collection actuelle.

J'ai fait des études de physique et d'électro-optique et, bien que ma propre expérience soit évidemment subjective, j'aimerais vous donner quatre exemples de sujets sur lesquels j'ai pu réfléchir et enquêter "tout seul" (rien ne l'est vraiment en science) depuis chez moi (ou souvent depuis un café), qui nécessitaient l'application de mes connaissances scientifiques, qui avaient une chance raisonnable d'attirer l'attention du public et qui étaient passionnants à réaliser parce qu'ils garantissaient d'ajouter quelque chose d'unique au corpus de connaissances existant dans le monde.

1. Groupes géographiques de cancers aux États-Unis.

De grandes bases de données de dossiers de santé publique américains sont librement accessibles [1], avec l'aimable autorisation du gouvernement américain. En 2017, alors que je parcourais les données sur les taux de cancer de différents États américains et que je faisais des recherches de base en ligne à l'aide de google, il m'est apparu qu'aucun article n'avait été publié en mettant l'accent sur les frontières partagées entre les États ayant des taux de cancer élevés. Plus précisément, aucun article n'avait été publié pour simplement compter le nombre de frontières communes entre les États ayant les taux de cancer les plus élevés, même si les données nécessaires pour effectuer une telle analyse étaient facilement disponibles sur le site Web du CDC et que l'enquête aurait été simple et facile à réaliser. En d'autres termes, mon intention était de prendre une grande quantité de données et de "relier les points" (c'est-à-dire d'organiser) les données d'une manière qui n'avait jamais été faite auparavant, tout en ignorant intentionnellement la question plus complexe de savoir si une telle analyse serait utile et à qui. J'ai publié l'enquête et ses résultats sur mon site web [2], ainsi qu'une analyse statistique secondaire [3].

De plus, en effectuant l'analyse et en examinant les données, j'ai réalisé qu'il était nécessaire d'inventer et de définir un nouveau terme qui était au centre de l'analyse, un "ratio de frontière partagée", et cela a ajouté du piquant à l'enquête.

2. La longévité aux États-Unis

Comme dans l'exemple 1 ci-dessus, j'ai utilisé des données statistiques sur la mortalité aux États-Unis pour formuler et étudier des questions uniques liées à la longévité [4].

3. Base de données d'images de grains de beauté de la peau

Bien qu'il existe aujourd'hui un grand choix d'applications mobiles permettant d'analyser les grains de beauté à la recherche de signes de cancer, bien avant que les applications pour smartphones ne deviennent populaires, j'ai été le premier à offrir au public un conseil gratuit sur les signes de cancer de la peau [5] en échange de la publication des images de leurs grains de beauté sur mon site Web. Alors que mon intention était d'éduquer le public sur les signes de cancer de la peau, ainsi que de faire la publicité d'un logiciel que j'avais écrit pour effectuer l'analyse (voir l'exemple 4 ci-dessous), le résultat de cette offre d'analyse gratuite a été la plus grande base de données en ligne d'images de grains de beauté fournies par les utilisateurs [6], qui, comme je l'ai découvert plus tard, a été utilisée (avec une accréditation appropriée de ma société, Opticom Data Research) dans un livre publié en 2015 [7, 8] traitant des avancées en mathématiques et en statistiques (sans rapport avec mon propre site Web et mon analyse).

4. Analyse automatisée des grains de beauté de la peau

En 2001, après avoir été informé par plusieurs dermatologues que je présentais un risque élevé de cancer de la peau, et après avoir subi huit biopsies cutanées, j'ai décidé d'écrire (et d'essayer de vendre) un logiciel pour ordinateurs personnels (que j'ai écrit à l'époque en C++ [9], et plus récemment traduit en JavaScript pour une utilisation libre sur les navigateurs web [10, 11, 12]), qui analysait les images de grains de beauté. Avant que les smartphones et les applications mobiles ne deviennent populaires, j'ai pu vendre des copies du logiciel C++ dans le monde entier, ainsi qu'un accessoire mécanique simple que j'ai conçu pour maintenir une caméra près de la peau.

RÉFÉRENCES

  • [1] https://wonder.cdc.gov/DataSets.html
  • [2] http://opticomdataresearch.com/statistics/cancer/clusters/main.htm
  • [3] http://opticomdataresearch.com/statistics/cancer/clusters/shared-borders-statistics.htm
  • [4] http://opticomdataresearch.com/statistics/how-long-will-i-live.htm
  • [5] https://www.prweb.com/releases/2008/07/prweb1060104.htm
  • [6] http://opticomdataresearch.com/mobile/mole-on-skin.htm
  • [7] Applications de l'algèbre informatique (Springer proceedings in mathematics and statistics, 2015).
  • [8] https://books.google.ca/books?id=tW0uDwAAQBAJ&pg=PA184&dq=opticom+données+recherche
  • [9] http://opticomdataresearch.com/molesense.htm
  • [10] https://chrome.google.com/webstore/search/skin%20cancer
  • [11] http://opticomdataresearch.com/mobile/skin-cancer-image-search.htm
  • [12] http://www.opticomdataresearch.com/mobile/atypical-mole.htm

 


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À propos de l'auteur

Ilan est physicien, data scientist et statisticien. Il s'intéresse aux algorithmes informatiques, à la dermatologie et à l'exploration de données. Il est propriétaire de la société Opticom Data Research, basée au Canada, et travaille en free-lance sur Kolabtree.

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