信诺资本专家顾问Alex Liu现为“研究方法与数据科学”全球协会(Global Association for Research Methodsand Data Science)的会长，也是 RMDS实验室的首席执行官和创始人，哈佛数据科学评论杂志顾问。他是“大数据分析与机器学习应用于商业与社会研究”的知名顶尖专家之一，是IBM和开源行业协会(Open Group)等组织认证的数据科学思想领袖和杰出数据科学家，专长于人工智能扩展的研究流程(RM4Es with AI)和数据科学生态系统(Ecosystem Approach of Data Science)，长期致力于应用技术推动社会进步。

    Alex Liu在接受采访的时候说，使“研究方法与数据科学”全球协会如此成功的原因就是开放性，“研究方法与数据科学”全球协会成员是非常乐意向其他协会成员展示解决数据科学问题的新方法。

    “每个人对模型的了解是非常有限的。” Alex Liu告诉Datanami“如果仅使用一种模型来解决所有的问题，那么平均而言，您将一无所获。就好像您把一种模型看成锤子，并把其他一切问题都视为钉子，这在数据科学界是行不通的。因此，我们认为人们需要一个大社区来共同解决所有问题并提高成功率，而这就是我们构建这个平台系统的原因。”

    “研究方法与数据科学”全球协会鼓励成员共享代码、数据及其使用方式，这是任何数据科学项目的关键要素。成员注册“研究方法与数据科学”全球协会（免费）后，会希望他们提交有关他们正在从事的一个或多个数据科学项目的描述。

    可以说“研究方法与数据科学”全球协会平台上最流行的功能就是使用算法对每个项目进行自动评分。评级基于用户提供的描述以及一些外部数据，例如GitHub活动。它在某些方面类似于ResearchGate的RG得分，该得分用于预测作者所得到的影响是否符合他的期待。

    Alex Liu表示：“在我们的平台上，我们还获得了一个称为影响力得分的评分，该评分旨在尝试衡量数据科学项目的实际影响，人们对此非常喜欢。他们认为我们是唯一衡量数据科学项目影响力的人。”

    同时，“研究方法与数据科学”全球协会还与哈佛大学的Dataverse项目合作，该项目是一个涵盖物理、数学、业务管理和信息科学等多个领域的研究数据的存储库。Alex Liu说，Dataverse项目为“研究方法与数据科学”全球协会存储库提供了大约9000个研究项目的数据，这将有助于推动科学界对可重复性危机的挑战。

    “我们正在共同努力，尝试建立一个人人都可以信任的系统用以解决再现性的问题，另外有些成员希望获得第三方的认证，以便他们的科学成就可以重复使用，从而使它具有更多的用途和价值。” Alex Liu总结道。

    如果您希望了解更多的内容，请点击https://www.datanami.com/2020/01/14/it-take-a-data-science-village-how-grmds-fosters-an-open-ecosystem/访问。