{"id":3428,"date":"2019-06-13T10:00:41","date_gmt":"2019-06-13T13:00:41","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.scielo.org\/es\/?p=3428"},"modified":"2019-06-13T10:01:48","modified_gmt":"2019-06-13T13:01:48","slug":"promoviendo-y-acelerando-el-intercambio-de-datos-de-investigacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2019\/06\/13\/promoviendo-y-acelerando-el-intercambio-de-datos-de-investigacion\/","title":{"rendered":"Promoviendo y acelerando el intercambio de datos de investigaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"\n

Por Lilian Nassi-Cal\u00f2<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a>
Imagen: freepik<\/a>.<\/em><\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

La disponibilidad de datos de investigaci\u00f3n en formato legible por m\u00e1quina\nviene siendo ampliamente discutida \u2013 y adoptada \u2013 por instituciones de\ninvestigaci\u00f3n, gobiernos y agencias de fomento desde 2013, tras la publicaci\u00f3n\ndel informe McKinsey, Open data:\nUnlocking innovation and performance con liquid information<\/em>1<\/sup>,\nque se ha reportado en este blog2<\/sup>. Uno de los pilares de la ciencia abierta, la apertura\nde los datos de investigaci\u00f3n es una demanda de la sociedad, de los gobiernos y\nfinanciadores. Esta pr\u00e1ctica trae innumerables ventajas al hacer la ciencia m\u00e1s\ntransparente, reproducible, confiable y verificable, acelera los\ndescubrimientos y ahorra recursos, ya que los datos recopilados pueden ser\nreutilizados \u2013 y debidamente citados \u2013 por otros.<\/p>\n\n\n\n

Como todo nuevo paradigma, la disponibilidad de datos de investigaci\u00f3n de\nforma abierta, como prev\u00e9 el informe McKinsey, causa preocupaci\u00f3n, y hasta\ncierto temor por parte de los investigadores. Publicar datos de b\u00fasqueda en el\nformato requerido puede ser desafiante, consume tiempo, recursos humanos y\nfinancieros, y tal vez no sea una de las prioridades m\u00e1s apremiantes de los\ninvestigadores. Sin embargo, cada vez m\u00e1s instituciones, agencias de fomento,\ngobiernos e incluso editores vienen demandando publicar conjuntos de datos de\nb\u00fasqueda (datasets<\/em>) en formato de art\u00edculos\nde datos (data papers<\/em>) o depositados en repositorios de\ndatos abiertos casi simult\u00e1neamente a la publicaci\u00f3n de los art\u00edculos en\nrevistas.<\/p>\n\n\n\n

Los conjuntos de datos, al ser publicados en revistas o depositados en\nrepositorios, reciben un identificador digital (Digital Object Identifier<\/em>,\nDOI) y pueden ser debidamente citados. Una forma de estimular a los autores a\ncompartir sus datos ser\u00eda conferirles el debido cr\u00e9dito en la forma de citaci\u00f3n\ncon motivo de la reutilizaci\u00f3n de sus datos, como ocurre en las publicaciones\ntradicionales. Considerando esta importante fuente de citas, el Web of\nScience<\/em> (WoS) cre\u00f3 el Data Citation Index<\/em>. As\u00ed, los autores pueden\ncontabilizar las citaciones provenientes de la publicaci\u00f3n de sus datos de\ninvestigaci\u00f3n, adem\u00e1s de sus art\u00edculos. En esta misma direcci\u00f3n, la editorial Elsevier<\/em>\nimplement\u00f3 en 2014 una serie de principios para citar datos para las revistas\nque publica3<\/sup>\ny particip\u00f3 en el lanzamiento de la FORCE11 Joint\nDeclaration of Data Citation Principles<\/em>, una serie de ocho principios para\ncitaci\u00f3n de datos de investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

A pesar de la existencia de estas directrices para la citaci\u00f3n de conjuntos\nde datos, de acuerdo con el informe The\nState of Open Data 2018<\/em>4<\/sup> producido por Digital\nScience<\/em> y Figshare<\/em> en colaboraci\u00f3n con la Springer Nature<\/em>\nobtuvo 58% de respuestas negativas para la pregunta “\u00bfUsted cree que los\ninvestigadores reciben cr\u00e9dito suficiente por compartir sus datos?”. S\u00f3lo\nel 9% respondi\u00f3 afirmativamente.<\/p>\n\n\n\n

El informe The State of Open Data\n2018<\/em>4<\/sup> entrevist\u00f3 a investigadores de todos los continentes\nsobre las motivaciones, h\u00e1bitos, conocimiento y pr\u00e1cticas de intercambio de\ndatos. Los resultados, comparados a los informes de 2016 y 2017, traen\ninformaci\u00f3n relevante sobre la evoluci\u00f3n de los datos abiertos de investigaci\u00f3n\nen todo el mundo adem\u00e1s de c\u00f3mo fortalecer esta pr\u00e1ctica en la academia, para\nque alcance los resultados esperados.<\/p>\n\n\n\n

Alentar el compartir no es suficiente<\/h3>\n\n\n\n

El n\u00famero de conjuntos de datos disponibles en los \u00faltimos diez a\u00f1os viene creciendo de forma exponencial, alcanzando la marca de cerca de 10.000 en 2018, motivados principalmente por mandatos institucionales o de agencias de fomento. Sin embargo, a pesar del n\u00famero creciente, la encuesta encontr\u00f3 que el 60% de los encuestados nunca hab\u00eda o\u00eddo hablar de los principios FAIR que rigen la disponibilidad de los datos de b\u00fasqueda y significan Findable, Accessible, Interoperable and Reusable<\/em> (hallable, accesible, interoperable y reutilizable). Estos resultados, por lo tanto, indican que cumplir los requisitos de los financiadores es una cosa y realmente hacer que los datos reutilizables es otra bien diferente. Sin embargo, m\u00e1s del 60% de los investigadores respondieron que apoyar\u00eda mandatos nacionales en sus pa\u00edses para que los datos de investigaci\u00f3n estuvieran disponibles en acceso abierto; el 25% se declar\u00f3 neutral a este respecto y s\u00f3lo el 10% se opondr\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

En el momento de la recolecci\u00f3n de datos para el informe, menos del 30% de\nlos encuestados estaban sujetos a mandatos institucionales, gubernamentales o\nde agencias de fomento para hacer sus conjuntos de datos disponibles, el 40%\nafirm\u00f3 no estar sujetos a ning\u00fan mandato y el resto no sab\u00eda informar.<\/p>\n\n\n\n

Propiedad de los datos<\/h3>\n\n\n\n

Un aspecto que no est\u00e1 claro a los autores se refiere a la propiedad de los\ndatos. Los entrevistados de la investigaci\u00f3n creen que la propiedad de los\ndatos depende de que la investigaci\u00f3n haya sido publicada o no.<\/p>\n\n\n\n

Antes de la publicaci\u00f3n, el 50% de los encuestados creen que los datos son de\npropiedad de los financiadores de la investigaci\u00f3n, el 28% cree que pertenece\nal editor y menos del 10% atribuyen la propiedad a los autores del estudio.\nDespu\u00e9s de la publicaci\u00f3n, el porcentaje que atribu\u00eda propiedad a los\nfinanciadores cae al 25%, la instituci\u00f3n es la opci\u00f3n del 17%, el editor del\n22% y el porcentaje asignado a los autores permanece inalterado. Alrededor del\n30% no supieron opinar.<\/p>\n\n\n\n

La posibilidad de p\u00e9rdida de datos de investigaci\u00f3n ser\u00eda un fuerte incentivo para almacenar conjuntos de datos en repositorios de datos abiertos o para publicar art\u00edculos de datos. Aunque el 56% de los encuestados indic\u00f3 que nunca perdieron datos de investigaci\u00f3n, la p\u00e9rdida de datos afect\u00f3 al 30% de los investigadores escuchados por Digital Science<\/em>. Casi la mitad de las p\u00e9rdidas se debe a la falta de copia de seguridad de los discos duros de los equipos de los investigadores. Los datos almacenados en versiones anticuadas de software<\/em> tambi\u00e9n son responsables de cerca del 10% de las p\u00e9rdidas de datos.<\/p>\n\n\n\n

Experiencias personales<\/h3>\n\n\n\n

Entre los\nmotivos m\u00e1s frecuentemente se\u00f1alados por los entrevistados para compartir datos\nest\u00e1n: mayor visibilidad e impacto de la investigaci\u00f3n (22%), beneficio p\u00fablico\n(20%), transparencia y reutilizaci\u00f3n de la investigaci\u00f3n (12%), solicitud de la\nrevista\/editor (10%), y recibir el debido cr\u00e9dito por compartir los datos de la\ninvestigaci\u00f3n (8%). A pesar de estar situado en quinto lugar, la citaci\u00f3n de\nlos datos, en realidad motiva al 67% de los entrevistados, y s\u00f3lo el 9% cree\nque los autores reciben suficiente cr\u00e9dito por compartir sus datos, mientras\nque el 56% considera que los autores no reciben el debido cr\u00e9dito.<\/p>\n\n\n\n

Las\nprincipales preocupaciones en cuanto a la disponibilidad de los conjuntos de\ndatos incluyen: mal uso de los datos (12%), dudas sobre derechos de autor y\nlicencias (11%), no recibir suficiente cr\u00e9dito o reconocimiento (11%), no saber\nc\u00f3mo organizar los datos de forma correcta (10%), los datos contienen\ninformaci\u00f3n confidencial (10%), y dudas sobre c\u00f3mo elegir un repositorio\nadecuado (8%), entre otras.<\/p>\n\n\n\n

A pesar de las muchas dudas sobre el proceso de compartir conjuntos de datos, el 80% de los investigadores est\u00e1n perfectamente conscientes de la existencia de datos abiertos y 80% de ellos est\u00e1n dispuestos a utilizar los datos de otros autores en su investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

C\u00f3mo acelerar el uso compartido de datos?<\/h3>\n\n\n\n

Considerando\nlos resultados del tercer a\u00f1o de esta investigaci\u00f3n, las cifras de 2018\nmostraron progresos marcados referentes a la intensi\u00f3n de los autores en\ndisponibilizar sus conjuntos de datos y utilizar datos de otros investigadores\nen su trabajo.<\/p>\n\n\n\n

Agencias de fomento e instituciones han unido esfuerzos para proporcionar apoyo de base a los autores para hacer la tarea de compartir datos menos desafiante y complicada. Una cosa es cierta: establecer pol\u00edticas y mandatos s\u00f3lo no es suficiente. Es necesario destinar recursos espec\u00edficos para curadur\u00eda y preparaci\u00f3n de los datos para dep\u00f3sito en repositorios o publicaci\u00f3n como art\u00edculos de datos, adem\u00e1s de entrenamiento y orientaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

La\ncuesti\u00f3n central, seg\u00fan la investigaci\u00f3n realizada, reside en los mecanismos de\nrecompensa obtenidos del intercambio de datos. La pregunta “\u00bfQu\u00e9\nmecanismos de cr\u00e9dito usted considera que alentar\u00eda a m\u00e1s investigadores a\ncompartir sus datos?” gener\u00f3 m\u00e1s de 600 respuestas libres que requieren un\nan\u00e1lisis cuidadoso. Sin embargo, los temas m\u00e1s frecuentes incluyen citaci\u00f3n,\ncoautoria y colaboraci\u00f3n, y cr\u00e9dito en la evaluaci\u00f3n de la investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

De la\nmisma forma, las dudas que a\u00fan persisten en cuanto a la propiedad de los datos\ny c\u00f3mo organizarlos demuestran que los investigadores necesitan orientaci\u00f3n\nantes de sentirse confiados en disponibilizar sus datos de forma abierta.<\/p>\n\n\n\n

Tal vez cuando perciban que el trabajo de preparar los datos para compartir y su puesta a disposici\u00f3n como datos abiertos finalmente facilitar su trabajo \u2013 y de todos los dem\u00e1s investigadores \u2013 observamos una mayor adhesi\u00f3n al movimiento de datos abiertos.<\/p>\n\n\n\n

Notas<\/h3>\n\n\n

1. MANYIKA, J., et al<\/em>. Open data: Unlocking innovation and performance with liquid information [online]. McKinsey. 2013 [viewed 13 June 2019]. Available from: http:\/\/www.mckinsey.com\/insights\/business_technology\/open_data_unlocking_innovation_and_performance_with_liquid_information<\/a><\/p>\n

2. SPINAK, E. Datos Abiertos: informaci\u00f3n l\u00edquida, democracia, innovaci\u00f3n\u2026 los tiempos se est\u00e1n cambiando [online]. SciELO en Perspectiva<\/em>, 2013 [viewed 13 June 2019]. Available from: https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2013\/11\/18\/datos-abiertos-informacion-liquida-democracia-innovacion-los-tiempos-se-estan-cambiando\/<\/a><\/p>\n

3. Data Citation [online]. Elsevier. 2019 [viewed 13 June 2019]. Available from: https:\/\/www.elsevier.com\/about\/open-science\/research-data\/data-citation<\/a><\/p>\n

4. DIGITAL SCIENCE, et al<\/em>. The State of Open Data Report [online]. Figshare. 2018 [viewed 13 June 2019]. Available from: https:\/\/figshare.com\/articles\/The_State_of_Open_Data_Report_2018\/7195058<\/a><\/p>\n

Refer\u00eancias<\/h3>\n

Data Citation [online]. Elsevier. 2019 [viewed 13 June 2019]. Available from: https:\/\/www.elsevier.com\/about\/open-science\/research-data\/data-citation<\/a><\/p>\n

DIGITAL SCIENCE, et al<\/em>. The State of Open Data Report [online]. Figshare. 2018 [viewed 13 June 2019]. Available from: https:\/\/figshare.com\/articles\/The_State_of_Open_Data_Report_2018\/7195058<\/a><\/p>\n

MANYIKA, J., et al<\/em>. Open data: Unlocking innovation and performance with liquid information [online]. McKinsey. 2013 [viewed 13 June 2019]. Available from: http:\/\/www.mckinsey.com\/insights\/business_technology\/open_data_unlocking_innovation_and_performance_with_liquid_information<\/a><\/p>\n

Recommended practices to promote scholarly data citation and tracking [online]. Clarivate Analytics. 2017 [viewed 13 June 2019]. Available from: https:\/\/clarivate.com\/wp-content\/uploads\/2018\/03\/Crv_SAR_DataCitation_WhitePaper_A4_FA_web-1.pdf<\/a><\/p>\n

SPINAK, E. Datos Abiertos: informaci\u00f3n l\u00edquida, democracia, innovaci\u00f3n\u2026 los tiempos se est\u00e1n cambiando [online]. SciELO en Perspectiva<\/em>, 2013 [viewed 13 June 2019]. Available from: https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2013\/11\/18\/datos-abiertos-informacion-liquida-democracia-innovacion-los-tiempos-se-estan-cambiando\/<\/a><\/p>\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Sobre Lilian Nassi-Cal\u00f2<\/h3>\n\n\n\n
\"\"<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Lilian Nassi-Cal\u00f2 estudi\u00f3 qu\u00edmica en el Instituto de Qu\u00edmica de la USP, tiene un doctorado en Bioqu\u00edmica por la misma instituci\u00f3n y un pos doctorado como becaria de la Fundaci\u00f3n Alexander von Humboldt en Wuerzburg, Alemania. Despu\u00e9s de concluir sus estudios, fue docente e investigadora en el IQ-USP. Trabaj\u00f3 en la industria privada como qu\u00edmica industrial y actualmente es Coordinadora de Comunicaci\u00f3n Cient\u00edfica en BIREME\/OPS\/OMS y colaboradora de SciELO.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Traducido del original en portugu\u00e9s<\/a> por Ernesto Spinak<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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