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Percepciones sobre Alfabetización en Datos y Educación en Alfabetización en Datos

Ghodoosi, B., Torrisi-Steele, G., West, T., & Heidari, M. (2024). Perceptions of data literacy and data literacy education. Journal of Librarianship and Information Science, 0(0). https://doi.org/10.1177/09610006241246789

En la era de la transformación digital, la alfabetización en datos ha surgido como una competencia crítica para las organizaciones, impulsando una demanda de profesionales capacitados. A pesar de la escasez de talento con alfabetización en datos, las universidades luchan por alinear sus planes de estudio con las necesidades de la industria, lo que ha llevado a pedir una mejora en la educación en alfabetización en datos. Reconociendo los matices contextuales de este conjunto de habilidades, un enfoque de talla única no es suficiente. Para abordar esta brecha, los autores abogan por una exploración exhaustiva de las perspectivas de partes interesadas clave como asesores comerciales, estudiantes, profesores e investigadores. Comprender las diversas necesidades y expectativas de las partes interesadas es crucial para identificar deficiencias en la educación en alfabetización en datos, allanando el camino para mejoras en los programas universitarios.

El estudio es la fase preliminar de un proyecto más grande en curso en el que se utiliza la metodología de teoría fundamentada para explorar la pregunta «¿cómo se puede mejorar la educación en alfabetización en datos?». Los autores informan sobre un estudio a pequeña escala (ocho entrevistas) dirigido a explorar las perspectivas sobre la definición de alfabetización en datos, competencias y desafíos con dos representantes de cada uno de los cuatro grupos de partes interesadas en educación en alfabetización en datos: estudiantes, asesores comerciales, educadores e investigadores. Un desafío común identificado entre los participantes es la falta de habilidades de pensamiento crítico y alfabetización en datos, así como la falta de conciencia sobre la importancia del análisis de datos. Aunque los participantes eran conscientes de que diferentes empresas pueden necesitar diferentes habilidades de alfabetización en datos, no pudieron articular cuáles podrían ser esas diferencias. El estudio subraya la necesidad de desarrollar marcos para ayudar a guiar y avanzar en la educación en alfabetización en datos.

Impacto de los datos abiertos: perspectivas del Use Case Observatory de Data Europe

«Unveiling the impact of open data: Insights from the Use Case Observatory | data.europa.eu». Accedido 29 de abril de 2024.

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Un seguimiento de tres años de los casos de reutilización de datos abiertos para comprender los aspectos económicos, gubernamentales, sociales y impacto ambiental de los datos abiertos

Use Case Observatory es una iniciativa liderada por data.europa.eu, se encarga de realizar una investigación exhaustiva para evaluar el impacto de los datos abiertos en Europa entre 2022 y 2025. Este proyecto se centra en analizar 30 casos de reutilización y tiene como objetivo contribuir con ideas valiosas a los objetivos más amplios de data.europa.eu, al tiempo que arroja luz sobre los desafíos y éxitos de la reutilización de datos abiertos y las metodologías de evaluación de impacto.

Ampliando los hallazgos del primer volumen, este segundo volumen seleccionó 13 casos de reutilización de los 30 iniciales y los clasificó según las cuatro dimensiones de impacto de datos abiertos, utilizadas en los estudios de Madurez de Datos Abiertos: económica, gubernamental, social y ambiental. Estos casos fueron monitoreados de cerca para evaluar cómo los datos abiertos crean impacto en diferentes sectores.

Los aprendizajes son variados e ilustrativos. Estos casos no solo demuestran cómo los datos abiertos facilitan el desarrollo económico, la creación de empleo y el emprendimiento, sino que también subrayan el papel de los datos abiertos en mejorar la toma de decisiones, la transparencia y la rendición de cuentas en los procesos políticos. En la dimensión social, el uso de datos abiertos mejora la salud pública, fomenta la inclusión y mejora los servicios públicos. Finalmente, los casos de uso muestran el impacto de los datos abiertos en el medio ambiente, contribuyendo a abordar los desafíos ambientales y apoyar los esfuerzos de conservación.

Si bien el segundo volumen del Use Case Observatory destaca el papel significativo de la reutilización de datos abiertos en la creación de numerosas organizaciones y aplicaciones, también destaca la importancia de desbloquear un impacto potencial aún mayor en diversos sectores. Esto implica brindar un apoyo continuo a la comunidad de reutilización para identificar oportunidades de crecimiento financiero y fomentar una comprensión más profunda de cómo crear y medir efectivamente el impacto de los datos abiertos.

Los efectos de compartir datos de investigación, códigos y preprints en las citas

Colavizza, Giovanni, Lauren Cadwallader, Marcel LaFlamme, Grégory Dozot, Stéphane Lecorney, Daniel Rappo, y Iain Hrynaszkiewicz. «An Analysis of the Effects of Sharing Research Data, Code, and Preprints on Citations». arXiv.org, 24 de abril de 2024. https://arxiv.org/abs/2404.16171v1.


La liberación temprana de una publicación como preprints muestra una ventaja significativa en las citas, con un aumento promedio del 20.2%. Compartir datos en un repositorio en línea también está asociado con una ventaja de citas positiva, aunque menor, del 4.3% en promedio. Sin embargo, no se observa una ventaja significativa en las citas para compartir código.


Las llamadas para hacer la investigación científica más abierta han ganado fuerza con una variedad de actores sociales interesados. Las prácticas de Ciencia Abierta incluyen, pero no se limitan a, el intercambio temprano de resultados a través de preprints y compartir abiertamente productos como datos y código para hacer que la investigación sea más reproducible y extensible. La evidencia existente muestra que adoptar prácticas de Ciencia Abierta tiene efectos en varios ámbitos. En este estudio, se investiga si adoptar una o más prácticas de Ciencia Abierta conduce a un número significativamente mayor de citas para una publicación asociada, que es una forma de impacto académico.

Se utiliza un conjunto de datos novedoso conocido como Indicadores de Ciencia Abierta, producido por PLOS y DataSeer, que incluye todas las publicaciones de PLOS desde 2018 hasta 2023, así como un grupo de comparación muestreado del Subconjunto de Acceso Abierto de PMC. En total, se analizan alrededor de 122,000 publicaciones. Se calculan indicadores de citas a nivel de publicación y autor y se utilizan un amplio conjunto de variables de control para aislar el efecto de los Indicadores de Ciencia Abierta en las citas recibidas. Se muestra que las prácticas de Ciencia Abierta se adoptan en diferentes grados en disciplinas científicas.

Se descubre que la liberación temprana de una publicación como preprints se correlaciona con una ventaja significativa de citas positivas de aproximadamente 20.2% de promedio. También se encuentra que compartir datos en un repositorio en línea se correlaciona con una ventaja de citas más pequeña pero aún positiva de 4.3% de promedio. Sin embargo, no se encuentra una ventaja de citas significativa para compartir código. Se necesita más investigación sobre medidas de impacto adicionales o alternativas más allá de las citas. Estos resultados probablemente sean de interés para los investigadores, así como para los editores, financiadores de investigación y responsables de políticas.

Monitoreo de casos de reutilización de datos abiertos para comprender el impacto económico, gubernamental, social y ambiental de los datos abiertos.

The use case observatory – A 3-year monitoring of open data reuse cases to understand the economic, governmental, social and environmental impact of open data. Volume II, Publications Office of the European Union, 2024, https://data.europa.eu/doi/10.2830/073480

Vol 1


El observatorio de casos de uso: Un monitoreo de 3 años de casos de reutilización de datos abiertos para comprender el impacto económico, gubernamental, social y ambiental de los datos abiertos. Volumen II. Metadatos de publicación.

El Observatorio de Casos de Uso, iniciado y llevado a cabo por data.europa.eu, el portal oficial para datos europeos gestionado por la Oficina de Publicaciones de la Unión Europea, sirve como un proyecto de investigación integral para evaluar el impacto económico, gubernamental, social y ambiental de los datos abiertos en toda Europa desde 2022 hasta 2025. El Observatorio de Casos de Uso se centra en monitorear y analizar casos de reutilización, con el objetivo de contribuir con ideas valiosas a los objetivos más amplios de data.europa.eu.

Hacia una infraestructura nacional de datos del siglo XXI: Gestión de los riesgos de privacidad y confidencialidad con datos combinados

Reiter, Jerome P., y Jennifer Park, eds. Toward a 21st Century National Data Infrastructure: Managing Privacy and Confidentiality Risks with Blended Data. Washington, D.C.: National Academies Press, 2024. https://doi.org/10.17226/27335.

Proteger la privacidad y garantizar la confidencialidad de los datos es un componente crítico de la modernización de nuestra infraestructura nacional de datos. El uso de datos combinados -que combinan fuentes de datos recogidas previamente- plantea nuevas consideraciones para la gestión responsable de los datos. Hacia una infraestructura nacional de datos del siglo XXI: Managing Privacy and Confidentiality Risks with Blended Data proporciona un marco para la gestión de los riesgos de divulgación que tiene en cuenta los atributos únicos de los datos combinados y plantea una serie de preguntas para orientar la toma de decisiones.

Los enfoques técnicos para gestionar el riesgo de divulgación han avanzado. La legislación, la reglamentación y las orientaciones federales recientes han descrito ampliamente las funciones y responsabilidades de la administración de los datos combinados. El informe, basado en la revisión de los enfoques técnicos y políticos realizada por el panel, aborda estas oportunidades emergentes y los nuevos retos y responsabilidades que plantean. El informe subraya que las compensaciones entre los riesgos de divulgación, los perjuicios de la divulgación y la utilidad de los datos son inevitables y constituyen consideraciones centrales a la hora de planificar las estrategias de divulgación de datos, especialmente en el caso de los datos combinados.

Hacia una nueva era de intercambio de datos

Toward a New Era of Data Sharing: Summary of the US-UK Scientific Forum on Researcher Access to Data. Washington, D.C.: National Academies Press, 2024. https://doi.org/10.17226/27520.

Los datos están en la vanguardia de los esfuerzos por resolver muchos de los mayores problemas actuales, como el cambio climático, la desinformación y la desinformación, la amenaza de futuras pandemias mundiales y la búsqueda de una vida mejor por parte de las personas de todo el mundo. Pero si los investigadores van a utilizar los datos para contribuir a la solución de los problemas, los datos tienen que estar disponibles para que puedan utilizarlos. Con el tiempo, los datos se han vuelto cada vez más voluminosos, complejos y heterogéneos. Los nuevos dispositivos y métodos generan volúmenes masivos de datos, muchos de los cuales no son fáciles de analizar, interpretar o compartir. Los grupos que generan datos pueden ser reacios a compartirlos por diversas razones profesionales, personales, financieras, normativas y estatutarias.

Las bibliotecas apoyan la toma de decisiones basada en datos

Bryant, Rebecca. «Libraries Support Data-Driven Decision Making». Hanging Together (blog), 21 de febrero de 2024. https://hangingtogether.org/libraries-support-data-driven-decision-making/.

Las bibliotecas apoyan la toma de decisiones basada en datos. El 7 de febrero de 2024, la Asociación de Bibliotecas de Investigación de Europa (LIBER) y la Asociación de Bibliotecas de Investigación Europeas (LIBER) organizaron una discusión facilitada sobre el tema de la toma de decisiones basada en datos. Este evento fue un componente de la serie en curso «Building for the future«, que explora cómo las bibliotecas están trabajando para proporcionar servicios de última generación, según lo descrito en la estrategia 2023-2027 de LIBER.

El equipo de la Asociación de Bibliotecas de Investigación de OCLC (RLP) trabajó colaborativamente con miembros de los grupos de trabajo de Gestión de Datos de Investigación y Ciencia de Datos en Bibliotecas de LIBER para desarrollar las preguntas de discusión. Al igual que en su discusión anterior sobre la gestión de datos de investigación, se esforzaron por mantener las cosas prácticas, pidiendo a los participantes que compartieran sobre los esfuerzos actuales y futuros, y que contribuyeran con sus ideas sobre el papel y el valor de la biblioteca en apoyar la toma de decisiones basada en datos. Las discusiones en grupos pequeños fueron facilitadas por generosos voluntarios de los grupos de trabajo de LIBER y OCLC.

El evento virtual contó con la participación de representantes de 35 instituciones de 15 países de Europa, América del Norte y Asia. A pesar de muchas diferencias regionales y nacionales, surgieron varios temas clave en los siete grupos de discusión, que se sintetizan a continuación.

¿Qué significa «toma de decisiones basada en datos» para las bibliotecas?

Se les preguntó a los participantes esta pregunta en una encuesta virtual, y llegaron a un consenso bastante sólido de que la toma de decisiones basada en datos significa «utilizar evidencia para informar decisiones y evaluar sus resultados». Aunque enmarcaron esta discusión utilizando la frase «basada en datos», reconocieron que otros prefieren «informada por datos» o «consciente de los datos».

De hecho, mientras que las conversaciones reconocieron el valor de usar datos de calidad para informar decisiones, también escucharon comentarios de precaución de que los datos deberían considerarse como una herramienta de apoyo a la toma de decisiones. Los datos deben utilizarse dentro de un contexto, y los usuarios no deben utilizar los datos excluyendo otras formas cualitativas de conocimiento.

¿Cómo están apoyando las bibliotecas la toma de decisiones basada en datos?

Hay docenas de formas en que las bibliotecas están apoyando la toma de decisiones basada en datos. Escucharon a participantes que describieron esfuerzos de colecciones colectivas, donde un grupo de bibliotecas está trabajando juntas para gestionar sus colecciones combinadas, para apoyar decisiones de retención de colecciones y más. Además, las estadísticas de préstamo pueden utilizarse para informar tanto sobre el desarrollo de colecciones como sobre las decisiones de desinversión.

Más allá de las colecciones, los participantes describieron el análisis de datos de uso del edificio de la biblioteca (como el tráfico de entrada y el uso de wifi) para medir la actividad de los espacios, para informar decisiones de gestión de espacios.

Los participantes también describieron el creciente papel de la biblioteca en análisis de investigación, en apoyo de los objetivos institucionales. En el Reino Unido, la biblioteca suele ser responsable de gestionar datos sobre el registro académico institucional, para informar al ejercicio nacional de evaluación del Marco de Excelencia en Investigación (REF). En otros lugares, los trabajadores de bibliotecas están apoyando los esfuerzos institucionales para comprender la productividad investigadora, el progreso hacia objetivos de investigación abierta e identificar posibles colaboraciones. Y, por supuesto, las bibliotecas están creando roles específicos para gestionar una amplia variedad de datos y ponerlos a disposición para su reutilización, tema de una reciente entrevista de LIBER con Matthias Töwe, Curador de Datos en la Biblioteca ETH Zurich.

Apoyar la toma de decisiones basada en datos es un desafío

Las bibliotecas están inundadas de datos. Varios participantes describieron la sensación de estar abrumados por todos los datos disponibles, con el simple volumen que dificulta su gestión, limpieza y uso efectivo. Al mismo tiempo, puede ser difícil incluso saber qué datos están disponibles, porque están dispersos en muchos silos dentro de la organización. Se necesitan una mayor organización y transparencia.

La colaboración es necesaria, independientemente de la escala. Los análisis de colecciones colectivas multiinstitucionales demandan una inversión y un compromiso significativos de una amplia variedad de partes interesadas en muchas instituciones y unidades bibliotecarias. Incluso al buscar respuestas a preguntas operativas locales, donde, como señaló un participante, «necesitamos ciertos datos de otras personas», los trabajadores de bibliotecas deben aplicar la interoperabilidad social para lograr el trabajo.

Los usuarios que solicitan datos e informes a menudo no pueden articular claramente lo que necesitan. Este aparentemente es un punto doloroso tan ampliamente sentido que fue la respuesta número 1 en nuestra encuesta en línea sobre las tensiones y desafíos de la colaboración en torno a la toma de decisiones basada en datos. Un grupo pequeño discutió la necesidad de reutilizar las habilidades de «entrevista de referencia» para entrevistar a los consumidores de datos con el fin de aclarar las preguntas que buscan responder.

¿Cuál es la propuesta de valor de la biblioteca para la toma de decisiones basada en datos?

Se les pidió a los grupos pequeños que discutieran la propuesta de valor general de la biblioteca en el apoyo a las decisiones informadas por datos, y surgieron varios temas en las discusiones de grupo:

Las bibliotecas conocen los metadatos. Las habilidades y conocimientos que los bibliotecarios de metadatos poseen sobre los datos de la biblioteca son invaluables para gestionar colecciones y mucho más. Esta experiencia en metadatos es claramente una fortaleza, pero una que puede pasar fácilmente desapercibida, requiriendo una mejora en la comunicación con audiencias no bibliotecarias. Un participante expresó su preocupación de que la experiencia de la biblioteca sea descartada fácilmente porque se ve como «solo libros», sin reconocer la transferibilidad y el valor de estas habilidades, como la experiencia con sistemas empresariales complejos, la competencia en gestión de datos y la aplicación consistente de reglas, estándares y políticas.

Las bibliotecas utilizan datos para administrar recursos de manera responsable. Las actividades de colecciones compartidas y colectivas dependen de datos agregados de colecciones de bibliotecas para tomar decisiones sobre el desarrollo, la retención y la administración a largo plazo y rentable del registro académico. Varios participantes también describieron cómo los datos sobre colecciones y el uso de edificios de bibliotecas se han utilizado para tomar decisiones sobre la utilización futura del espacio. Las bibliotecas también necesitan «demostrar que estamos haciendo un buen uso de los recursos [del campus], para que continúen financiándonos».

Los servicios de apoyo a la investigación que se extienden más allá de la biblioteca son altamente visibles para otras partes interesadas del campus. El apoyo de la biblioteca en áreas como la gestión de datos de investigación, la inteligencia de investigación y la gestión de datos para requisitos de informes nacionales, en alineación con las prioridades estratégicas del campus, a menudo ofrecen la mayor visibilidad a las partes interesadas no bibliotecarias. Por ejemplo, participantes del Reino Unido y Hong Kong describieron el papel central de la biblioteca en la recopilación del registro académico de la institución, para respaldar requisitos de informes nacionales y proporcionar análisis del resultado y el impacto de la beca institucional. Un participante canadiense describió la creación de un bibliotecario de bibliometría que ahora lidera una red informal de oficiales de inteligencia empresarial en toda la universidad, brindando apoyo decisional sobre cumplimiento, evaluación y financiamiento. Las bibliotecas también están explorando cómo pueden definir un conjunto de indicadores que proporcionarán información sobre actividades de investigación abierta, como se describe en una reciente presentación de seminario web de RLP por Scott Taylor en la Universidad de Manchester.

¿Qué estrategias pueden utilizar las bibliotecas para demostrar esta propuesta de valor?

Algunas estrategias que pueden utilizar las bibliotecas para demostrar esta propuesta de valor incluyen la defensa del papel de la biblioteca por parte de los líderes bibliotecarios. Se escucharon muchos ejemplos de bibliotecas que brindan apoyo institucional para la toma de decisiones. Sin embargo, aún puede ser un desafío para las partes interesadas no bibliotecarias reconocer a la biblioteca como un contribuyente fuerte, y los participantes hicieron eco de una preocupación que escuchamos en la discusión facilitada anterior sobre la gestión de datos de investigación: «La gente no piensa en la biblioteca». Los líderes bibliotecarios deben ser implacables en la defensa del conocimiento y las habilidades de los trabajadores de la biblioteca, guiando a los socios del campus a conceptualizar la biblioteca de nuevas y modernas maneras.

El uso de un «árbol de propósitos» para codificar el valor y comunicarse interna y externamente. Un participante del Reino Unido en una pequeña discusión grupal compartió cómo había creado un árbol de propósitos para su equipo de metadatos, que incluía una declaración de visión y estrategia de alto nivel sobre sus actividades y cómo contribuyen a la estrategia de la biblioteca y la universidad. El documento ayudó a demostrar que los catalogadores no solo estaban «sentados en la esquina y revisando libros», sino que desempeñaban un papel vital en la administración de metadatos de calidad, apoyando una variedad de necesidades comerciales. Los otros participantes del grupo pequeño expresaron un entusiasmo sincero por esta idea, y parece ofrecer un marco para la construcción de equipos y la alineación estratégica de objetivos.

Se requieren visualizaciones y narrativas de datos. Un tema recurrente en las discusiones en grupos pequeños fue que los datos por sí solos no son suficientes. Los bibliotecarios también deben desarrollar habilidades de narración de datos y aprovechar las visualizaciones para comunicar de manera efectiva y generar entusiasmo por los hallazgos de los datos.

Los trabajadores de la biblioteca deben mejorar sus habilidades, tanto individualmente como en equipos. Los trabajadores de la biblioteca aportan habilidades significativas para gestionar datos, pero a menudo carecen de capacitación en análisis de datos, incluidas herramientas como PowerBI y Tableau. Los participantes compartieron muchas historias sobre cómo están adquiriendo estas habilidades. Por ejemplo, un participante de Hong Kong describió cómo su institución formó un grupo de interés para explorar el análisis de datos y desarrollar habilidades, lo que permitió a los participantes aprender unos de otros en un ambiente de apoyo. Otro participante de los Países Bajos describió un esfuerzo similar, donde su grupo de trabajo local está aprendiendo habilidades de visualización de datos y construyendo una comunidad de práctica más amplia. En general, los participantes expresaron la necesidad no solo de mejorar las habilidades del personal existente, sino también de incorporar en el futuro a miembros del personal con habilidades técnicas de análisis de datos maduras.

Datos compartidos: Un análisis de las diferencias entre las acciones de los investigadores y el apoyo institucional a lo largo del ciclo de vida de los datos

Petters, Jonathan, Shawna Taylor, Alicia Hofelich Mohr, Jake Carlson, Lizhao Ge, Joel Herndon, Wendy Kozlowski, Jennifer Moore, and Cynthia Hudson Vitale. Publicly Shared Data: A Gap Analysis of Researcher Actions and Institutional Support throughout the Data Life Cycle. Washington, DC: Association of Research Libraries, March 2024. https://doi.org/10.29242/report.radsgapanalysis2024.

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Association of Research Libraries (ARL) ha publicado Publicly Shared Data: A Gap Analysis of Researcher Actions and Institutional Support throughout the Data Life Cycle, un informe de la Iniciativa de Realities of Academic Data Sharing (RADS

Datos compartidos públicamente: A Gap Analysis of Researcher Actions and Institutional Support throughout the Data Life Cycle examina las prácticas de gestión y puesta en común de datos de investigación en seis instituciones académicas de investigación intensiva: Cornell University, Duke University, University of Michigan, University of Minnesota, Virginia Tech y Washington University in St. Louis. Patrocinado por la National Science Foundation de EE.UU. (subvención nº 2135874) y parte de la iniciativa Realities of Academic Data Sharing (RADS) de la ARL, este informe pone de relieve dónde pueden existir lagunas de servicio entre las necesidades de los investigadores y los servicios y el apoyo proporcionados por las instituciones.

La ARL y seis instituciones académicas involucradas en la Red de Curación de Datos (DCN, por sus siglas en inglés) recibieron una subvención EAGER de la Fundación Nacional de Ciencias (NSF, por sus siglas en inglés) de EE. UU. en 2021 para llevar a cabo investigaciones, desarrollar modelos y recopilar información sobre costos para el acceso público a datos de investigación de investigadores financiados. Este proyecto es la Iniciativa RADS. Las seis instituciones RADS son la Universidad de Cornell, la Universidad de Duke, la Universidad de Michigan, la Universidad de Minnesota, la Universidad de Virginia Tech y la Universidad de Washington en St. Louis.

Este nuevo informe de la Iniciativa RADS destaca dónde pueden existir brechas de servicio entre las necesidades de compartir datos de los investigadores y los servicios y el apoyo proporcionados por las instituciones. El informe se basa en datos de dos fuentes dentro de las seis instituciones RADS:

  1. Se encuestó a los administradores con conocimiento del gasto de sus unidades, y cuyas unidades brindan apoyo a la gestión y compartición de datos a los investigadores, sobre qué servicios y actividades proporcionan exactamente sus unidades para permitir el intercambio de datos.
  2. Se encuestó a los investigadores financiados sobre qué actividades realizan o no realizan, con o sin apoyo institucional o externo, para permitir el intercambio de sus datos de investigación.

Este informe ofrece orientación a las instituciones académicas que deseen mejorar la coordinación de sus servicios e infraestructuras de gestión e intercambio de datos de investigación. Es especialmente relevante para las instituciones que desarrollan estrategias de apoyo a los investigadores de forma eficaz y eficiente en respuesta a los mandatos federales existentes y futuros sobre intercambio de datos. Este informe también es útil en la planificación institucional para la asignación de recursos de gestión de datos de investigación y servicios de intercambio hacia el cumplimiento, así como los objetivos más amplios de la ciencia abierta.

Alfabetización em datos: percepción y grados de satisfacción de estudiantes universitarios


Martín González Y. ., Travieso Rodríguez C., Toro Pascua J. C. ., Iglesias Rodríguez A. . y Hernández Martín A. (2023). Alfabetización em datos: percepción y grados de satisfacción de estudiantes universitarios. Revista General de Información y Documentación, 33(2), 353-371. https://doi.org/10.5209/rgid.93008

Gartner define la alfabetización en datos como la capacidad de leer, escribir y comunicar datos en su contexto, incluida la comprensión de las fuentes y construcciones de datos, los métodos y técnicas analíticos aplicados y la capacidad de describir el caso de uso, la aplicación y el valor resultante.


Este artículo presenta los resultados obtenidos de un estudio realizado en el marco de un Proyecto de Innovación Docente sobre alfabetización en datos, desarrollado en cinco titulaciones de grado de la Universidad de Salamanca, con el objeto de conocer la percepción y el grado de satisfacción de los estudiantes universitarios respecto a la búsqueda y recuperación de datos abiertos. Se ha aplicado el enfoque metodológico cuantitativo no experimental, empleando técnicas estadísticas, descriptivas e inferenciales. Se ha hecho una selección muestral por disponibilidad accediendo a 310 discentes de las ramas de conocimiento Ciencias Sociales y Jurídicas, y Artes y Humanidades. El instrumento de recogida de datos ha sido un cuestionario conformado por preguntas de respuesta cerrada y abierta, referidas a las variables que se pretendía estudiar. Los resultados obtenidos han permitido identificar las dificultades que encuentran los estudiantes en cuanto a la elección de la fuente de datos, la ejecución del proceso de búsqueda de información y la comprensión de los dataset. Asimismo, ponen de manifiesto cómo los discentes valoran positivamente la formación en datos y su utilidad en el aprendizaje de otras asignaturas, así como en su vida profesional. El estudio efectuado ha obtenido evidencia empírica acerca del nivel de percepción y satisfacción que poseen los estudiantes de grado en cuanto a la alfabetización en datos. Además, ha expuesto la necesidad de incorporar esta competencia transversal en la formación universitaria y de promover la, hasta ahora, limitada investigación sobre el uso potencial que tienen los datos abiertos en el aprendizaje.

El panorama de los servicios de datos de investigación en instituciones de educación superior de Estados Unidos y Canadá

MacDougall, Ruby, and Dylan Ruediger. «The Research Data Services Landscape at US and Canadian Higher Education Institutions.» Ithaka S+R. Ithaka S+R. 14 March 2024. Web. 15 March 2024. https://doi.org/10.18665/sr.320420

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El informe destaca el cambiante panorama de los servicios de datos de investigación, enfatizando la creciente demanda de infraestructuras eficientes para respaldar metodologías de investigación intensivas en datos en las instituciones de educación superior. Desde su inventario inicial en 2020, Ithaka S+R ha observado requisitos más estrictos por parte de fundaciones y gobiernos federales tanto en Estados Unidos como en Canadá con respecto a la gestión y compartición de datos. En consecuencia, la necesidad de que las universidades desarrollen servicios de datos de investigación sólidos se ha convertido en una prioridad estratégica urgente.

En respuesta a estos desafíos, Ithaka S+R amplió su alcance para incluir universidades canadienses en su inventario, colaborando con 29 universidades de investigación para coordinar y alinear los servicios de datos de investigación con las necesidades cambiantes de la comunidad investigadora. Los hallazgos, basados en una revisión exhaustiva de los servicios de datos en 120 instituciones estadounidenses y ocho miembros de la Asociación Canadiense de Bibliotecas de Investigación (CARL), ofrecen información valiosa sobre el panorama actual.

Entre los hallazgos clave se incluyen:

  • Existen divergencias significativas en la cantidad y variedad de servicios ofrecidos en diferentes tipos de instituciones, siendo las instituciones R1 las líderes, ofreciendo aproximadamente tres veces más servicios que las instituciones R2 y más de nueve veces más servicios que los colegios de artes liberales.
  • Los servicios generales de datos de investigación son comunes en todos los tipos de instituciones, con servicios estadísticos, geoespaciales y de visualización también comunes, especialmente en universidades de investigación.
  • Las bibliotecas siguen siendo los principales proveedores de servicios de datos de investigación, aunque los departamentos de TI y las unidades afiliadas a la oficina de investigación desempeñan roles colaborativos cruciales, especialmente en la oferta de servicios especializados.
  • Los servicios de bioinformática se ofrecen principalmente a través de unidades interdisciplinarias asociadas a la oficina de investigación o instalaciones centrales vinculadas a las escuelas de medicina.
  • Los servicios de consultoría constituyen el modo predominante de provisión de servicios, abarcando casi tres cuartos de todos los servicios de datos.

Este informe sirve como un recurso vital para los tomadores de decisiones universitarias, ofreciendo datos actualizados para informar la planificación estratégica y la asignación de recursos en el ámbito de los servicios de datos de investigación.