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Efectos de la inteligencia artificial en los medios de comunicación y en nuestro entorno informativo

Simon, Felix M. «Artificial Intelligence in the News: How AI Retools, Rationalizes, and Reshapes Journalism and the Public Arena». Columbia Journalism Review. Accedido 8 de febrero de 2024

Texto completo (46 pages; PDF)


A pesar del creciente interés, los efectos de la inteligencia artificial (IA) en la industria de las noticias y nuestro entorno informativo —la arena pública— siguen siendo poco comprendidos. También se ha prestado una atención insuficiente a las implicaciones de la dependencia de la industria de las noticias en las empresas tecnológicas para la IA. Basándose en 134 entrevistas con trabajadores de noticias en 35 organizaciones de noticias en Estados Unidos, Reino Unido y Alemania —incluidos medios como The Guardian, Bayerischer Rundfunk, The Washington Post, The Sun y Financial Times— y 36 expertos internacionales de la industria, la academia, la tecnología y la política, este informe examina el uso de la IA en los ámbitos editorial, comercial y tecnológico con miras a las implicaciones estructurales de la IA en las organizaciones de noticias para la arena pública. En un segundo paso, considera cómo una reestructuración de las noticias a través de la IA podría reforzar la dependencia existente de las organizaciones de noticias en el sector tecnológico y las implicaciones de esto.

  • El Capítulo 1 se divide en tres partes, explorando (i) los motivos de las organizaciones de noticias para introducir la IA en sus negocios; (ii) las formas en que se utiliza actualmente la IA para la producción y distribución del periodismo; y (iii) las expectativas sobre el alcance de la IA para proporcionar eficiencia.

En términos de motivaciones, las organizaciones de noticias han adoptado la IA como resultado de los avances tecnológicos recientes, las presiones del mercado derivadas parcialmente de los desafíos financieros de la industria, las dinámicas competitivas con un enfoque en la innovación y la sensación generalizada de incertidumbre, exageración y esperanza en torno a la IA. Ahora, la IA se aplica en una gama cada vez mayor de tareas en la producción y distribución de noticias. Contrariamente a algunas afirmaciones, muchas de las aplicaciones más beneficiosas de la IA en las noticias son relativamente mundanas y, en muchos casos, la IA no ha demostrado ser una solución milagrosa. El potencial de la IA para aumentar la eficiencia en las organizaciones de noticias es un motivador central para su adopción. Varios ejemplos demuestran que se han logrado ganancias de eficiencia y productividad, incluidas las barreras dinámicas de pago, la transcripción automatizada y las herramientas de análisis de datos en la producción de noticias. Dichas ganancias de eficiencia dependen de la tarea y del contexto. Los posibles beneficios de eficiencia pueden verse limitados por factores como la falta de confiabilidad de los resultados de la IA, las preocupaciones sobre el daño reputacional resultante de resultados inexactos de la IA y la dificultad de automatizar ciertas tareas. Reflexionando sobre el grado en que la IA ha impactado en las organizaciones de noticias, argumento que presenta una mayor racionalización del trabajo de noticias a través de la IA, ya que los procesos de trabajo que tradicionalmente se basaban en la intuición humana están cada vez más impregnados o reemplazados por una tecnología imbuida de ideas de racionalidad, eficiencia y velocidad —y que de hecho proporciona una mayor eficiencia y efectividad en algunos contextos. Sin embargo, los efectos de la IA en las noticias están sujetos a factores contextuales, con normas profesionales, resistencia de los trabajadores de noticias, regulaciones, preferencias del público y infraestructuras tecnológicas existentes que actúan como restricciones.

  • El Capítulo 2 explora las preguntas de cómo y por qué las organizaciones de noticias dependen de las empresas tecnológicas para la IA. Nuevamente, se divide en tres partes, analizando (i) los contextos en los que los editores dependen de la IA y la infraestructura de IA de las empresas de plataformas; (ii) las razones de esta dependencia; y (iii) las implicaciones de esta relación. Las conclusiones clave incluyen:

Las organizaciones de noticias hacen un uso extensivo de productos e infraestructura de IA de importantes empresas tecnológicas como Google, Amazon y Microsoft en diversos aspectos de sus operaciones. Las organizaciones de noticias más grandes y mejor dotadas de recursos tienen más probabilidades de participar en el desarrollo interno de IA. La mayoría de los otros editores,

Haciendo los datos de investigación públicamente accesibles: estimaciones de gastos institucionales e investigativos

Association of Research Libraries. «Webinar: Making Research Data Publicly Accessible—Estimates of Institutional & Researcher Expenses». Accedido 8 de febrero de 2024.

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Las instituciones universitarias han realizado inversiones significativas para apoyar los requisitos de acceso público a los datos de investigación, sin embargo, actualmente existe poca o ninguna información sobre estos servicios, infraestructura y costos, y esta información no se comparte ampliamente. Para optimizar el acceso público a los datos de investigación, las agencias de financiamiento, las instituciones y las organizaciones deben comprender mejor las inversiones realizadas por las instituciones y los investigadores individuales para cumplir con estos requisitos.

Este estudio de métodos mixtos fue financiado por la Fundación Nacional de Ciencias de los Estados Unidos. La Asociación de Bibliotecas de Investigación (ARL) y seis instituciones académicas de apoyo a la investigación: la Universidad Cornell, la Universidad Duke, la Universidad de Michigan, la Universidad de Minnesota, la Universidad de Virginia Tech y la Universidad de Washington en St. Louis, utilizaron encuestas y entrevistas para realizar un examen inicial de los gastos institucionales para el acceso público a los datos de investigación. Debido a la amplitud y heterogeneidad de los datos de investigación y la financiación, limitamos este trabajo a tres agencias federales de financiación de EE. UU. (Departamento de Energía, Institutos Nacionales de Salud y Fundación Nacional de Ciencias) y cinco áreas disciplinarias (ciencias biomédicas, ciencias ambientales, ciencias de los materiales, física y psicología).

Quinto Plan estratégico de REBIUN: 2024-2027

REBIUN. «Quinto Plan estratégico de REBIUN: 2024-2027», 2024. https://repositoriorebiun.org/handle/20.500.11967/1345.

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REBIUN, en su compromiso de liderar el acceso a la información y los servicios en la era digital, considera la planificación estratégica y la colaboración como vías fundamentales para contribuir a la creación del conocimiento en sus comunidades y la sociedad en general.

El proceso participativo para la elaboración del V Plan Estratégico involucró debates, grupos de trabajo y la participación de todas las bibliotecas integrantes de REBIUN. Se basó en experiencias previas y en la innovación, aprovechando la participación de organizaciones internacionales de referencia y opiniones de otras redes de la CRUE.

El Plan se estructura en cuatro pilares principales: propósito, visión y valores; mandato y análisis de la situación; líneas estratégicas; y operativa. Cada pilar aborda aspectos clave para guiar las acciones de REBIUN durante los próximos cuatro años (2024-2027), con flexibilidad para adaptarse a cambios en el contexto y los objetivos definidos.

Las líneas estratégicas se centran en reformular el modelo de biblioteca para la transformación digital, promover la ciencia abierta, desarrollar equipos y capacitación profesional, y fortalecer la gobernanza, colaboración e internacionalización de REBIUN. Además, se incluye un ámbito transversal relacionado con la inteligencia artificial.

Con la constitución de grupos de trabajo específicos, el Plan busca concretar objetivos que cumplan con las áreas de acción previstas y contribuyan al propósito y la visión de la Red.

LÍNEAS ESTRATÉGICAS.

Línea Estratégica 1: La biblioteca en el contexto de la transformación digital

  • Ámbito 1: Nuevos servicios de apoyo al aprendizaje y docencia
  • Ámbito 2: Nuevos servicios de apoyo a la investigación.
  • Ámbito 3: Nuevos servicios en colaboración con otras unidades: transferencia y proyección social

Línea estratégica 2: La biblioteca como agente estratégico para el impulso de la ciencia abierta

  • Ámbito 1: Estrategias y políticas para el desarrollo de la ciencia abierta
  • Ámbito 2: Fomento de las buenas prácticas en la ciencia abierta
  • Ámbito 3: Definir y contribuir a la transformación de los modelos de negocio en la comunicación científica (sostenibilidad de la inversión para la lectura y la publicación en acceso abierto)
  • Ámbito 4: Participar en la definición de los nuevos modelos de evaluación de la investigación

Línea estratégica 3: Equipos y capacitación profesional

  • Ámbito 1: Modelos de organización de los equipos de trabajo
  • Ámbito 2: Desarrollo e impulso del talento profesional

Línea estratégica 4: Gobernanza, colaboración e internacionalización

  • Ámbito 1: Impulso de la cooperación inter-institucional
  • Ámbito 2: Impulso de la internacionalización
  • Ámbito 3: Mejora de la gobernanza y organización interna
  • Ámbito 4: Impacto de la Inteligencia Artificial en las bibliotecas universitarias

Bibliotecarios como Agentes de Cambio. Estrategia de Educación Abierta para 2024-2026 de SPARC Europa

SPARC Europe, & European Network of Open Education Librarians. (2024). SPARC Europe Open Education Strategy 2024-2026. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.10564737

Esta estrategia tiene como objetivo apoyar a los responsables de políticas de Educación Superior, bibliotecarios, embajadores y facilitadores de EA en Europa para implementar las Recomendaciones de OER de la UNESCO utilizando un enfoque dirigido y orientado a la acción. Con esta estrategia, se busca hacer que las numerosas conexiones entre la política de Ciencia Abierta y la Educación Abierta sean aún más claras tanto para los responsables de políticas como para las instituciones académicas.

La misión de esta iniciativa es habilitar las condiciones, fomentar y catalizar las oportunidades presentadas por el Acceso Abierto y la Ciencia Abierta para maximizar el acceso, la creación, la reutilización y la adaptación de los Recursos Educativos Abiertos (OER), Prácticas Abiertas (OEP), servicios e infraestructura para todos y buscar sostenerlos. Todo ello, respetando y favoreciendo la diversidad, la equidad y la inclusión (DEI) para reflejar y satisfacer las necesidades locales.

Los cinco objetivos de esta estrategia son:

  1. Apoyar el desarrollo de políticas de EA y fomentar la inversión en EA.
  2. Sensibilizar sobre el valor de la EA, los OER y las OEP y estimular la acción.
  3. Abogar por el reconocimiento y la recompensa de la EA.
  4. Desarrollar la capacidad y capacitar a los bibliotecarios para que sean aún más efectivos en el apoyo a la EA.
  5. Facilitar prácticas OEP ricas en DEI en todos los rincones de Europa.

Diamond Open Access: DIAMAS publica los resultados de la encuesta sobre el panorama editorial institucional

Arasteh, S., & Blake, O. (2024). The European landscape of institutional publishing – A synopsis of results from the DIAMAS survey. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.10551710

La publicación de los resultados de la encuesta marca un hito importante para DIAMAS y Diamond Open Access, proporcionando una comprensión global del panorama europeo de las actividades editoriales institucionales. Los resultados ilustran cómo operan los editores institucionales, cómo gestionan las finanzas y la financiación, cómo manejan las prácticas de ciencia abierta e identifican los retos a los que se enfrentan. Armado con este conocimiento, DIAMAS elaborará una respuesta basada en pruebas para reforzar y facilitar la publicación Diamond, promoviendo el acceso equitativo al trabajo científico.

Utilizando esta información, DIAMAS desarrollará una herramienta de autoevaluación alineada con el Extensible Quality Standard for Institutional Publishing (EQSIP), capacitando a los editores institucionales y a los proveedores de servicios para mejorar la coordinación, la calidad y la sostenibilidad. Además, el informe permitirá a DIAMAS formular recomendaciones políticas y estratégicas para las diversas partes interesadas, incluidas las organizaciones de investigación, financiadores, patrocinadores, donantes y responsables políticos a nivel regional, nacional e internacional, para avanzar en los esfuerzos de publicación en acceso abierto de los editores institucionales y proveedores de servicios en toda Europa.

Guía para el Uso de Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) en la Investigación Académica de la Universidad de Cornell

Generative AI in Academic Research: Perspectives and Cultural Norms. (s. f.). Research & Innovation. Recuperado 22 de enero de 2024, de https://research-and-innovation.cornell.edu/generative-ai-in-academic-research/

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Un grupo de trabajo multidisciplinario de profesores y personal de Cornell ha publicado un informe que ofrece perspectivas y pautas prácticas para el uso de la inteligencia artificial generativa (GenAI) en la práctica y difusión de la investigación académica de Cornell.

El informe, publicado el 15 de diciembre, marca el primer paso para establecer un conjunto inicial de perspectivas y normas culturales para los investigadores de Cornell, líderes de equipos de investigación y personal de administración de la investigación. El grupo de trabajo fue liderado por Krystyn Van Vliet, vicepresidenta de investigación e innovación.

A principios del semestre de otoño, Cornell emitió un informe que ofrecía orientación a los profesores para enseñar en la era de ChatGPT y otras tecnologías de GenAI. Y el 5 de enero, Cornell emitió su tercer y último informe relacionado con GenAI, con orientación sobre la inteligencia artificial generativa en la administración; los tres informes se encuentran en el sitio web de AI de IT@Cornell.

El informe de investigación aborda el uso de GenAI en cuatro etapas del proceso de investigación:

  • Concepción y ejecución: incluye la ideación, revisión de literatura, generación de hipótesis y otras partes del proceso de investigación «interno» por parte del individuo y el equipo de investigación, antes de la divulgación pública de ideas o resultados de investigación.
  • Diseminación: incluye la divulgación pública de ideas y resultados de investigación, incluidas publicaciones en revistas revisadas por pares, manuscritos, libros y otras obras creativas.
  • Traducción: incluye la reducción de hallazgos o resultados de investigación a la práctica, que puede adoptar la forma de invenciones patentadas o derechos de autor.
  • Financiamiento y cumplimiento de acuerdos de financiamiento: incluye propuestas que buscan financiamiento para planes de investigación, así como el cumplimiento de las expectativas de patrocinadores o políticas gubernamentales de EE. UU. relevantes para Cornell.

Como señala el informe, además de funciones tan ubicuas como revisión ortográfica y gramatical, la inteligencia artificial ya se utiliza como herramienta en actividades relacionadas con la investigación, como análisis de datos y recuperación de documentos, pero solo para aquellos con experiencia programando. GenAI permitiría que estas herramientas sean accesibles para más personas, incluidos investigadores y personal de apoyo.

«Estas tecnologías en rápida evolución tienen el potencial de provocar cambios transformadores en la investigación académica, pero representan un territorio inexplorado, con grandes oportunidades y riesgos significativos», dijo Natalie Bazarova, profesora de comunicación en la Facultad de Agricultura y Ciencias de la Vida y viceprovost asociada en la Oficina del Vicepresidente de Investigación e Innovación (OVPRI). «En nuestro informe, proporcionamos pautas y salvaguardias para garantizar que la investigación se realice con los más altos niveles de integridad, alentando al mismo tiempo la exploración de estas nuevas herramientas y fronteras de investigación de GenAI».

David Mimno, miembro del grupo de trabajo y profesor asociado de ciencia de la información en la Facultad de Computación e Información de Ann S. Bowers de Cornell, describe su percepción general de la tecnología como «optimista con precaución».

«Mientras hay muchas oportunidades valiosas y útiles, que solo crecerán a medida que las personas descubran nuevas formas de utilizar los sistemas, hay mucha incertidumbre, tecnología que cambia rápidamente y límites fundamentales», dijo. «En este momento, estamos en una zona muy peligrosa donde los sistemas son lo suficientemente buenos como para que las personas confíen en ellos, pero no lo suficientemente buenos como para que deban confiar en ellos».

El grupo de trabajo presenta las posibilidades y los peligros potenciales de la tecnología emergente: «GenAI proporciona al usuario una sensación de poder en su aparente asistencia intelectual a pedido, lo que, como era de esperar, también implica la necesidad de asumir responsabilidades. Los grupos y proyectos de investigación académica a menudo incluyen múltiples usuarios con diferentes etapas de contribución, diferentes grados de experiencia y liderazgo, y diferentes responsabilidades con respecto a la integridad de la investigación y la traducción de los resultados de la investigación al impacto en la sociedad».

El informe incluye una sección de preguntas y respuestas centrada en las mejores prácticas y casos de uso para cada una de las cuatro etapas de investigación que pueden servir como iniciadores de discusión para las comunidades de investigación, así como un resumen de las políticas de publicación comunitarias existentes con respecto al uso de GenAI en investigación por parte de financiadores, revistas, sociedades profesionales y colegas.

El papel de la inteligencia artificial en la edición.

People plus machines: the role of artificial intelligence in publishing.  Frontier Economics. Publishers Association,2020. 65 p. Disponible en: https://www.publishers.org.uk/wp-content/uploads/2020/10/People-plus-machines-The-role-of-Artificial-Intelligence-in-Publishing_FINAL.pdf

El gobierno del Reino Unido ha colocado un fuerte énfasis e inversión pública en la Estrategia Industrial, destacando a la Inteligencia Artificial (IA) como impulsora de la innovación empresarial y el crecimiento futuro de la productividad. La Asociación de Editores (Publishers Association) ha solicitado a Frontier Economics que realice una evaluación fundamentada en evidencia sobre el papel de la IA en el sector editorial.

Este informe es el primer análisis sistemático de la inteligencia artificial (IA) en la industria editorial del Reino Unido. Basándonos en entrevistas del sector, estudios de caso y una encuesta a toda la industria, desarrollamos una taxonomía de casos de uso de la IA en la edición, junto con evidencia sobre los comportamientos y actitudes de los editores en relación con la inversión en inteligencia artificial.

  • La inteligencia artificial (IA) se está aplicando en toda la cadena de valor por parte de algunos editores académicos, de educación y consumidores para obtener beneficios tanto para sus organizaciones (como una mejor protección de propiedad intelectual, descubrimiento de contenido, predicción de mercado y otras perspicacias estratégicas) como para sus clientes (al realizar tareas de búsqueda y resumen rutinarias y generar nuevas ideas, la IA está liberando a investigadores, autores, maestros y consumidores para enfocarse en tareas de valor añadido o creativas).
  • En general, la mayoría de los editores, independientemente de su tamaño y sector, consideran que la IA será importante en los próximos cinco años. De los editores que encuestamos que ya están invirtiendo en IA, la mayoría ha obtenido beneficios, y todos esperan hacerlo en los próximos años.
  • La inversión en IA en el sector acaba de comenzar. Los editores más grandes están liderando el impulso. La mayoría de las inversiones comenzaron en los últimos tres años. Los editores utilizan pequeños equipos internos de investigación en IA y colaboran con startups de tecnología AI e investigadores universitarios. Para aumentar los niveles de inversión en IA de los editores y lograr mayores beneficios para los consumidores, el sector debe superar varios obstáculos de inversión, incluida la falta de habilidades técnicas en IA y la conciencia general de los beneficios de la IA, las dificultades para implementar soluciones de IA con las infraestructuras de TI existentes y en flujos de trabajo aislados, la importancia de la certeza legal con respecto a la ley de propiedad intelectual (PI) del Reino Unido y, para los editores más pequeños, los significativos costos iniciales de inversión asociados con la investigación e implementación de IA.
  • Recomendamos que la industria y el gobierno en el Reino Unido trabajen juntos para aumentar la conciencia sobre cuestiones clave de inversión en IA, fomentar la participación e identificar soluciones políticas y otras para abordarlas. Las áreas clave de políticas incluyen: garantizar la certeza legal con respecto a la ley de PI del Reino Unido; fomentar la colaboración entre editores, pymes enfocadas en la IA y la academia; y ayudar a las pymes editoras a acceder a financiamiento y habilidades en IA.

Informe científico de la UNESCO: La carrera contrarreloj hacia un desarrollo más inteligente

UNESCO Science Report: The race against time for smarter development UNESCO, 2021

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El mundo está inmerso en una carrera contra el reloj para decidir los modelos de desarrollo de aquí a 2030, que es la fecha límite para alcanzar los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas. El subtítulo del Informe de la UNESCO sobre la Ciencia, “La carrera contra el reloj para un desarrollo más inteligente”, refleja esta urgencia. Desde 2015, la mayoría de los países han ajustado sus políticas nacionales en función de la Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible y están inmersos en una transición gradual hacia economías “verdes”.. Aquí se destacan algunos puntos clave:

  1. Urgencia para alcanzar los ODS: La comunidad internacional se encuentra en una carrera contra el tiempo para lograr los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible establecidos por las Naciones Unidas para 2030.
  2. Adaptación de políticas nacionales: Desde 2015, la mayoría de los países han ajustado sus políticas nacionales según la Agenda 2030, embarcándose en una transición hacia economías «verdes» en apoyo a la sostenibilidad.
  3. Transición hacia economías «verdes»: La creciente relación costo-beneficio de las energías renovables impulsa proyectos de energía «verde». Sin embargo, existe un desafío para conciliar la preservación de los mercados y el empleo con los compromisos del Acuerdo de París.
  4. Digitalización de servicios públicos: En paralelo a la transición ecológica, los gobiernos están digitalizando servicios públicos y sistemas de pago para mejorar la eficiencia, apoyar a las empresas y combatir la corrupción y la evasión fiscal.
  5. Economía digital: Se fomenta el desarrollo de una economía digital, impulsada por tecnologías como la inteligencia artificial (IA), robótica, Internet de las cosas (IoT), tecnología de cadenas de bloques, nanotecnología, biotecnología y ciencias cognitivas.
  6. Cuarta Revolución Industrial: Estas tecnologías convergentes forman la base de la cuarta revolución industrial o Industria 4.0, marcada por la interconexión y la automatización inteligente en diversos sectores, como la fabricación, las finanzas, la salud y la agricultura.
  7. Insuficiencia en la transición energética: A pesar del impacto del cambio climático, más del 80% de la producción mundial de energía sigue dependiendo de fuentes no sostenibles como el carbón, el petróleo y el gas en 2018.

En resumen, el mundo está enfrentando desafíos significativos en la transición hacia un desarrollo sostenible, combinando esfuerzos para abordar cuestiones medioambientales, económicas y tecnológicas en un marco global.

Mercado global de las revistas científicas: STM Report 2021

2021 STM Report: Global Research Trends and Transformation in Open Access Publishing, 2022

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El informe STM (Asociación de Editores Científicos, Técnicos y Médicos) publicó recientemente la última edición de ‘The STM Report’. Este informe ofrece una visión integral del mercado de publicaciones científicas y académicas, revelando un crecimiento significativo impulsado por los editores en el Acceso Abierto (OA) y explorando las variaciones en diferentes mercados de la economía global.

Crecimiento Sostenido en el Mercado Global de Publicaciones Académicas: El mercado académico global continuó creciendo de manera constante, pasando de un valor de 27 mil millones de dólares en 2018 a 28 mil millones en 2019. Outsell, Inc. informó que el mercado global de STM se contrajo a 26.5 mil millones de dólares en el año de la pandemia. Sin embargo, se pronostica que el mercado global recuperará su valor previo a la pandemia de 28 mil millones de dólares para 2023.

Dominio Digital: A pesar de la caída de las publicaciones impresas como repercusión de la pandemia, el formato digital sigue dominando el mercado global de publicaciones. La publicación digital en el segmento científico y técnico experimentó un aumento del 89%, representando un aumento del 10% desde 2019. Outsell, Inc. también encontró que el valor total del mercado de revistas disminuyó en 2020.

Crecimiento en Nuevas Revistas Académicas: El crecimiento estimado de nuevas revistas académicas es del 2 al 3% anual. Desde 2015, el número anual de revistas académicas revisadas por pares activas dentro del informe Ulrich’s Web muestra una tasa de crecimiento anual promedio del 2.3%. Además, las revistas en inglés solas registran un crecimiento promedio del 2.5% en el mismo período.

Crecimiento Significativo en el Mercado de Acceso Abierto: A pesar del rápido crecimiento del mercado de Acceso Abierto (OA), aún no es el modelo dominante. Delta Think informó que más del 30% de todos los artículos académicos publicados son de pago por Acceso Abierto, representando poco más del 7% del valor total del mercado de publicación de revistas.

Auge en las Presentaciones de Artículos: En promedio, la tasa de crecimiento en los artículos publicados continuó aumentando entre un 5 y un 6.5% en 2021. La base de datos Scopus de 2020 mostró 4.2 millones de registros bajo la categoría ‘documentos citables’. Además, la base de datos Dimensions de 2020 reportó 4.7 millones de registros bajo la categoría ‘artículos’.

Escasez de Fondos: El efecto sin precedentes de la COVID-19 ha resultado en recortes anunciados por organismos de financiamiento. Por ejemplo, Cancer Research UK, que financia aproximadamente la mitad de toda la investigación del cáncer en el Reino Unido, anunció recortes de hasta el 10% en sus presupuestos de investigación.

Producción de Investigación en el Paisaje Global: Según el Instituto de Información Científica, el paisaje global de la investigación ha experimentado una transformación paradigmática en las últimas décadas. Un cambio progresivo en la investigación realizada en Asia-Pacífico, América Latina y Oriente Medio, Norte de África y Turquía (MENAT) es significativo. Según los documentos presentados, Estados Unidos, la UE y Japón se especializan más en ciencias de la salud, mientras que China e India se especializan más en ingeniería.

Acceso y conservación de la información científica en Europa

European Commission, Directorate-General for Research and Innovation, Access to and preservation of scientific information in Europe – 2023 report on the implementation of the Commission Recommendation 2018/790, Publications Office of the European Union, 2024, https://data.europa.eu/doi/10.2777/223623

La ciencia abierta se refiere a un enfoque del proceso científico basado en el trabajo cooperativo y nuevas formas de difundir el conocimiento, mejorando la accesibilidad y reutilización de los resultados de investigación mediante el uso de tecnologías digitales y nuevas herramientas colaborativas. Invitados por la Comisión Europea, los Estados miembros de la UE y, de manera voluntaria, cinco países asociados a los Programas Marco de Investigación de la UE (‘Países Asociados’) han estado recopilando datos sobre su progreso en la implementación de la Recomendación de la Comisión de 2018 sobre el acceso abierto y la preservación de la información científica.

Este informe proporciona información y análisis sobre los desarrollos que han tenido lugar durante el período 2018-2022. Los datos ofrecen un panorama de las políticas y prácticas de ciencia abierta a nivel nacional, mientras que el análisis se centra en las tendencias en la implementación.

Acceso abierto a publicaciones:

  • Existe una consolidación en torno al acceso abierto a publicaciones, con una tendencia hacia el acceso abierto inmediato y la promoción de los Derechos de Propiedad Intelectual (DPI).
  • Alrededor del 70% de los Estados miembros tienen actualmente una política nacional de acceso abierto a publicaciones científicas en vigor, un aumento en comparación con solo el 45% en 2020.
  • Para siete de ellos y un País Asociado, la política nacional es obligatoria.
  • Nueve Estados miembros y un País Asociado tienen una política específica sobre licencias abiertas para publicaciones, una situación estable en comparación con 2020.
  • Doce Estados miembros y un País Asociado tienen una política de acceso abierto inmediato a publicaciones, siendo obligatoria para cinco de ellos.
  • Diez Estados miembros y un País Asociado tienen una política específica que garantiza que el autor o la institución retenga los derechos de autor de sus publicaciones. Para cinco de ellos, la política es obligatoria.

Políticas de gestión de datos y datos abiertos:

  • Ha despegado la implementación de políticas para la gestión de datos y datos abiertos.
  • Doce Estados miembros y un País Asociado tienen una política sobre gestión de datos, siendo obligatoria para cinco de ellos.
  • Además, 15 países y un País Asociado tienen una política sobre datos abiertos, haciendo que los conjuntos de datos de investigación sean accesibles y reutilizables y prescribiendo un identificador de objeto digital. La política es obligatoria para nueve de ellos.
  • Esto significa que el 45% de los Estados miembros de la UE tienen una política sobre gestión de datos de investigación y el 5% sobre datos abiertos. Varios países con políticas en lugar para la gestión de datos de investigación, datos FAIR o datos abiertos también cuentan con una estrategia financiera. En general, hay un aumento significativo de políticas para la gestión de datos y/o datos abiertos en comparación con la situación en 2020, donde solo cuatro Estados miembros y dos Países Asociados tenían una política sobre gestión de datos de investigación.

Políticas para la preservación de la información científica:

  • Las políticas para la preservación de la información científica pueden estar incluidas en otras políticas, textos legales o requisitos, lo que requiere una exploración adicional.
  • Seis Estados miembros y un País Asociado tienen una política nacional sobre la preservación a largo plazo de datos, y tres países la hacen obligatoria.
  • En comparación con la situación informada en 2020, 12 Estados miembros y un País Asociado habían informado de una política, pero más generalmente sobre información científica, no necesariamente solo sobre datos. Podría ser que existan requisitos para la preservación, pero por separado a una política específica, por ejemplo, como elementos de códigos de conducta para la integridad de la investigación, disposiciones en políticas de ciencia abierta o gestión de datos de investigación.

Infraestructuras para la ciencia abierta se están federando progresivamente en la Nube Europea de Ciencia Abierta (EOSC).

  • Aunque pocos países tienen una política dedicada relacionada con EOSC, muchos están haciendo esfuerzos para profundizar la federación dentro de EOSC.
  • Cinco Estados miembros y un País Asociado tienen una política nacional sobre la oferta de servicios a través de EOSC, mientras que cinco Estados miembros tienen una política nacional sobre la conexión de repositorios a través de EOSC.
  • Algunos países requieren que los servicios nacionales sean compatibles con EOSC; otros que los servicios se ofrezcan a través de EOSC; y otros apoyan la interoperabilidad de los repositorios y su integración en EOSC.

Políticas nacionales sobre habilidades y formación para la ciencia abierta están en aumento, aunque no son obligatorias.

  • Diez Estados miembros y un País Asociado tienen una política nacional sobre habilidades y formación para la ciencia abierta, en comparación con tres Estados miembros y un País Asociado en 2020.
  • Más específicamente, ocho Estados miembros tienen una política nacional sobre gestión de datos para apoyar a los investigadores en la gestión de datos de investigación. Otras políticas relevantes están en vigor a nivel de organizaciones de financiamiento de la investigación o de organizaciones de ejecución de la investigación.

Políticas nacionales sobre recompensas e incentivos para la ciencia abierta han crecido rápidamente en un par de años.

  • Un aumento significativo en comparación con la situación informada en 2020, muchos países han comenzado a implementar reformas en la evaluación de la investigación.
  • Doce Estados miembros tienen una política nacional para incentivos/recompensas para la ciencia abierta y hay más en preparación. Dos de ellos lo hicieron obligatorio.
  • Además, varias organizaciones de financiamiento e investigación también están definiendo políticas para recompensar e incentivar prácticas de ciencia abierta. Se espera que el número aumente debido a las muchas organizaciones que han firmado el Acuerdo sobre la Reforma de la Evaluación de la Investigación y se han comprometido a implementar cambios concretos.

Compartir y reutilizar software de código abierto ha ingresado en las políticas nacionales.

  • Aunque no se especifica en la Recomendación y, por lo tanto, no se capturó en el informe anterior, los resultados muestran que seis Estados miembros ahora tienen una política nacional de software de código abierto. Se espera que haya más en los próximos años.

La ciencia ciudadana ahora es reconocida en muchas políticas nacionales como un elemento de la ciencia abierta.

  • Del mismo modo, aunque no se especifica en la Recomendación y, por lo tanto, no se capturó en los informes anteriores, la participación ciudadana y de la sociedad civil ha sido reconocida solo en los últimos años como una dimensión clave de la ciencia abierta.
  • Nueve Estados miembros y un País Asociado tienen una política sobre ciencia ciudadana. Dos de ellos lo hicieron obligatorio. Importante, algunos han incluido una política sobre ciencia ciudadana como parte de su política nacional más amplia para la ciencia abierta.