博文

对话Data期刊新任栏目主编——西班牙巴伦西亚大学Joaquin Torres-Sospedra博士

已有 711 次阅读 2026-10-24 18:09 |个人分类:人物专访|系统分类:人物纪事

本期人物专访，我们非常荣幸地邀请到Data 期刊新任栏目主编——Joaquin Torres-Sospedra博士。访谈中，Torres-Sospedra博士分享了他对“Information Systems and Data Management”栏目的发展愿景，以及对数据管理、人工智能融合及开放获取出版的深刻见解。

受访人简介

Joaquin Torres-Sospedra

Universitat de València, Spain

Joaquin Torres-Sospedra博士于2003年和2011年分别获得Universitat Jaume I的计算机科学工程学士学位和智能计算机系统博士学位。目前，他担任西班牙Universitat de València计算机科学系的杰出研究员 (由西班牙瓦伦西亚自治区政府资助)。他的研究兴趣包括机器学习、室内定位与导航以及开放科学。

访谈内容

1.Data 期刊的哪些特质吸引您，促使您出任栏目主编一职？

特别吸引我的是，Data 期刊将数据视为现代科学研究和技术发展的基础组成部分，并对此持有广阔的视角。我自己的研究经历逐步从机器学习和模式识别转向数据密集型系统、室内定位与导航、传感、机器人、互操作性，以及最近转向开放研究数据和可复现科学。这种演变让我越来越清楚地意识到，一项科学贡献的价值不仅取决于所提出的算法或模型，还取决于数据如何被收集、表示、管理、评估、共享，并最终被重复使用。

“Informaton Systems and Data Management”这一栏目，实际上是我研究兴趣的一个非常自然的延伸。我把信息系统和数据管理视为连接科学知识、人工智能与现实世界应用的基础设施。作为一名研究者、项目协调人、数据集开发者、审稿人和期刊编辑，我的经历也让我对研究者在整个研究生命周期中所面临的挑战有了更广阔的视角。此外，作为编辑处理过成千上万篇稿件，也让我尤其关注如何提升科学传播的质量、透明度、可复现性和可获取性。

因此，我并不只是把这一角色看作一项编辑责任，而是把它视为一个机会，去帮助围绕高质量、可复用、可信赖的数据驱动研究建立一个社区。

2.您对“Information Systems and Data Management”栏目的发展有何愿景？

我的愿景是把这一栏目建设成一个广泛、跨学科且具有前瞻性的论坛，关注完整的数据生命周期：从数据获取和建模，到存储、集成、处理、分析、共享、治理和复用。

我希望这一栏目能够汇聚从事信息系统、数据库、数据工程、数据科学、人工智能、知识表示、互操作性、数据治理以及新兴数据密集型应用研究的研究者。我也相信，这些领域之间的边界正变得越来越模糊。现代信息系统不再是被动的存储库：它们是智能的、分布式的、动态的、多模态的，并且越来越成为能够获取和解释大量异构数据的自主系统。

我希望重点推动FAIR、可复现、可信赖的数据驱动研究，这也是我愿景中尤为关键的一环。科学数据集应越来越被视为一类重要的研究成果，而不仅仅是辅助材料。这包括鼓励适当的数据文档、元数据、来源追踪、质量评估、互操作性、持久标识符、在可能情况下的开放数据和代码，以及计算实验的透明报告。我自己在开放研究数据和可复现性方面的研究，也进一步坚定了我的信念：更好的数据实践能够显著提升科学进步的效率和可靠性。

3.您如何看待该研究领域的未来发展趋势？

我认为，未来将由数据管理、人工智能、分布式计算以及日益异构的传感环境之间的融合来塑造。我们正在从管理相对结构化数据库的系统，转向整合数据库、知识图谱、多模态数据、数据流、传感器数据、基础模型、边缘计算和自主AI系统的生态系统。因此，挑战将不再只是如何存储更多数据，而是如何让异构数据变得可理解、可互操作、可信赖、可高效访问，并对人类和机器都有用。

我也预计，“data management”和“AI”之间的区分将逐渐变得不那么有意义。AI 系统在很大程度上依赖于其底层数据的质量、来源、代表性和治理。与此同时，AI也将越来越多地辅助数据整理、标注、集成、质量评估、知识发现和数据治理。

另一个重要发展将是现实世界数据和多模态数据的重要性日益提升。我自己的研究越来越多地涉及由无线通信、智能手机、机器人、卫星和异构传感器生成的数据。例如，ROBOSAT (PCI2025-163241) 等项目明确关注多模态数据的采集、存储、整合、标注、管理和传播。POSITIONATE (CIDEXG/2023/17) 项目则致力于多种室内定位技术，试图开发一种新颖的传感器融合方法，以动态组合不同的定位技术，从而提升它们各自的覆盖范围。这类数据密集型研究说明了我认为该领域正在走向的方向：走向能够持续整合来自异构来源的数据，同时保持来源、质量、隐私和互操作性的智能信息系统。

4.就期刊与出版机构如何扶持青年科研人员、更好地服务学术界，您有何见解与建议？

我认为，期刊和出版商负有重要责任，应使研究生态系统更加可及、透明和支持性，尤其是对早期职业研究者而言。

首先，同行评审中的透明性和可预测性极其重要。年轻研究者常常对编辑流程、评审期望、出版时间线以及决策如何作出感到相当不确定。清晰的编辑政策和建设性的同行评审可以带来显著改善。

其次，期刊应当更加重视那些对科学生态系统至关重要、却常常被忽视的工作，尤其是审稿、编辑、数据整理、开放软件研发、开放数据集的创建与发布，以及其他相关的学术共同体服务。评价现代学术生涯，不应只看论文数量。

第三，我会鼓励出版商为早期职业研究者提供更多参与编辑活动的机会，例如通过青年编委会、审稿人培养项目、导师计划，以及通向编辑责任的透明路径。这可以帮助下一代理解学术出版如何运作，同时也加强编辑社区。

最后，期刊应继续投资于开放科学基础设施：存储库、持久标识符、数据和软件链接、可复现性检查、机器可读元数据，以及负责任研究评估工具。除此之外，鉴于生成式 AI 在稿件写作中的使用日益增加，帮助审稿人和编辑的工具如今也很重要。这些投入不仅有利于作者，也有利于整个研究共同体。

5.您如何评价出版行业开放获取 (OA) 模式的发展？

我认为开放获取的发展是学术传播中最重要的变革之一。其基本原则非常简单：主要由公共或机构资源产出的研究，应尽可能向最广泛的共同体开放。

开放获取可以显著提升科学成果的可见性和复用性，并可以减少那些无法负担大量订阅期刊的研究者、学生、从业者和机构所面临的障碍。我在开放研究数据方面的经验进一步强化了这一观点：可获取性不仅仅意味着让一篇论文免费可用；它还意味着让他人能够访问理解并复现该研究所必需的基础数据、软件、方法和支持材料。因此，我自己的工作也越来越关注开放数据集，以及评估室内定位研究中的开放科学实践。

与此同时，我认为共同体应超越简单的“open access versus subscription”讨论。我们需要一个可持续的出版生态系统，在其中，开放性应与严格的同行评审、编辑质量、研究诚信、可负担性以及对所有贡献者的适当认可相结合。特别是，如果不伴随有效的豁免和支持机制，文章处理费可能会造成另一种类型的障碍。因此，开放获取和订阅制出版模式的共存，最终对于平衡学术传播中的开放性、质量、可持续性和公平性十分重要。

我们衷心感谢Joaquin Torres-Sospedra博士的精彩分享与鼎力支持！期待他的领导能进一步加强期刊的学术影响力及其对开放科学社区的贡献。未来，Data 期刊将持续优化出版服务体系，凝聚顶尖学术资源，搭建高效、开放、共享的全球化学术交流平台！