数据科学工作者如何处理数据：发现、捕获、整理、设计、创建

随着大数据的兴起，这一领域的从业者需求日益增加，研究人员也有越来越多的机会去理解他们的工作流程并设计新的工具来改进它。数据科学通常被描述为数据驱动的，包含明确的数据，并通过分析的规范化步骤进行。然而，这种观点更侧重于抽象的过程、流水线和工作流程，而较少关注数据科学工作者如何与数据互动。在本文中，我们基于其他CSCW和HCI研究人员的工作，通过分析21位数据科学专业人士的访谈，描述了科学家、学者、工程师等如何处理他们的数据。我们沿着干预维度设置了五种数据处理方法：数据作为给定；作为捕获；作为整理；作为设计；以及作为创造。数据科学工作者对他们的数据和流程形成了一种直觉，并积极地塑造他们的数据。我们提出了新的方法来分析这些干预措施，以理解围绕数据实践的复杂活动。