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Elaborar una publicación: datos de investigación

 

Los datos generados durante una investigación empiezan a reconocerse como una fuente de conocimiento propia e independiente de las publicaciones a las que han dado lugar (libros, artículos, ponencias) y no sólo por que sirven para validar las conclusiones presentadas en estas publicaciones, sino porque pueden generar nuevos conocimientos y ser explotados de manera interdisciplinar.

Una buena  gestión de los  datos generados en el desarrollo de una investigación garantiza su almacenamiento, accesibilidad y posible reutilización.

 

 

 

 

Qué son los datos de investigación

Aunque existen múltiples definiciones debido a  la complejidad del tema, la OCDE considera datos de investigación a:

  • todo aquel material que ha sido registrado durante la investigación, reconocido por la comunidad científica y que sirve para certificar los resultados de la investigación (Research Data)
  • el material que proviene de una única fuente y es difícil, o bien imposible, obtenerlo de nuevo.

Los datos incluyen estadísticas, resultados de experimentos, medidas y observaciones resultantes del estudio de campo, de encuestas o de entrevistas, imágenes, etc.

Tipos de datos de investigación
  • Según el formato
    • Texto
    • Número
    • Imágenes
    • Grabaciones de audio
  • Según el procedimiento de recogida
    • Experimentales
      • Secuencias genéticas
      • Cromatografías
    • Simulaciones
      • Modelos climáticos
      • Modelos económicos
    • Observacionales
      • Encuestas
      • Experimentos irrepetibles

Gestión de datos de investigación

La gestión de los datos de investigación (Research Data Management-RDM) engloba todas las actividades asociadas con  la organización, la estructura, el almacenamiento y el tratamiento de los datos utilizados o generados durante un proyecto de investigación.

Esta gestión consiste en la toma de decisiones y acciones, desde antes de la creación de los datos, durante su creación y uso y a lo largo de su ciclo de vida, con el propósito de garantizar su almacenamiento, accesibilidad y posible reutilización.

Una gestión inadecuada de los datos puede provocar la pérdida de datos o la violación de la intimidad de las personas.

Publicar datos en abierto

Aunque la gestión de datos no implica su acceso abierto sí que es importante resaltar que los datos de investigación en abierto permiten garantizar su acceso y difusión, de forma libre y universal, y cumplir con los requisitos de los organismos oficiales que financian estas investigaciones.

El movimiento Open Data, en el marco del Open Access, define los datos abiertos como aquéllos que se pueden usar, reutilizar y redistribuir sin otra restricción que el requisito de atribución o compartir igual.

Para identificar los permisos de uso, existen varios tipos de licencias electrónicas específicas para conjuntos de datos abieros. Las licencias más utilizadas son Las Open Data Commons y las Creative Commons .

Beneficios de publicar los datos en abierto:

  • Fomenta la colaboración y evita la duplicidad de esfuerzos
  • Permite validar los resultados presentados en publicaciones científicas
  • Permite basarse en los resultados de investigaciones previas
  • Acelera la innovación y mejora la transparencia del proceso científico

Horizonte 2020 y los datos de investigación

Desde enero de 2017 los proyectos europeos financiados por el Programa Marco de Investigación e Innovación de la Unión Europea H2020 (con excepciones justificadas ) garantizarán el acceso abierto a los datos de investigación.

Los proyectos participantes en H2020 desarrollarán un Plan de gestión de datos (Data Management Plan - DMP), una primera versión del cual ha de ser entregada durante los primeros 6 meses del proyecto y deben depositar los datos en abierto en un repositorio.

Estos proyectos deben hacer que los datos de investigación puedan ser localizables, accesibles, interoperables y reutilizables.

La filosofía con respecto a los datos es que sean:
“As open as posible, as closed necessary”
(lo más abierto posible y restringir únicamente lo imprescindible)

Los condicionantes éticos y legales imponen una serie de restricciones que habrá que tener en cuenta durante todo el ciclo de vida de los datos (propiedad intelectual, propiedad industrial, privacidad o secreto y protección de datos personales).

Plan de gestión de datos

Un Plan de gestión de datos (Data Management Plan - DMP) es un documento formal que debe realizarse al inicio de la investigación, en el que se describe qué haremos con los datos durante y después de finalizar la investigación, y que puede ser modificado a lo largo del proyecto. 

En el DMP se especifican los temas sobre la recolección o creación, organización, documentación, compartición y preservación de los datos.

Tal y como hemos indicado es obligatorio para los proyectos participantes en H2020 y debe incluir los siguientes pasos (PGD Online).

Guías para elaborar el Plan de Gestión de datos

Guías de apoyo elaboradas por el CSUC

Herramientas gratuitas para elaborar el Plan de Gestión de datos
  • DMP Online : desarrollado por el  Digital Curation Center   con una  plantilla para los proyectos H2020 de la Comisión Europea.
  • PAGODA : traducción al castellano de la herramienta DMP Online, realizada por el Consorcio Madroño.
  • DMP CSUC : traducción al catalán de la herramienta DMP Online, realizada por el CSUC.

Repositorios para los datos

Los datos pueden ser almacenados en repositorios o en las plataformas editoriales junto con las publicaciones en el caso de determinadas revistas que permiten esta opción.

El repositorio seleccionado para depositar los datos debe garantizar la preservación a largo plazo, la facilidad en la recuperación y el acceso a los mismos.

Tipos de repositorios de datos:

  • Repositorios temáticos: incluyen datos de investigación de un campo disciplinario específico. Se pueden localizar mediante el directorio re3data .
  • Repositorios de propósito general: cualquier investigador puede usarlo para preservar cualquier tipo de datos de investigación. Podemos destacar :
    • Zenodo : repositorio multidisciplinar e internacional  de datos de investigación, financiado por el proyecto  OpenAIRE y recomendado para los proyectos europeos.

Tabla comparativa de repositorios realizada por la Biblioteca de la  UPC

Cómo citar los datos

Citar los datos de investigación garantiza su identificación, localización y una correcta atribución a sus creadores.

Los datos se deben citar al igual que se hace con  las publicaciones. Existen diferentes formatos para citar los conjuntos de datos y  cada disciplina suele utilizar un estilo de cita determinado, como ocurre con los artículos, monografías, capítulos, etc.

DOI Citation Formatter  es un servicio ofrecido por  DataCite  que construye automáticamente las citas conforme al estilo que seleccionemos a partir del DOI asignado a los datos.

 

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