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Desarrollo de directrices internacionales para un proceso eficaz de evaluación del impacto de la investigación

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Adam, P., P. V. Ovseiko, et al. «ISRIA statement: ten-point guidelines for an effective process of research impact assessment.» Health Research Policy and Systems vol. 16, n. (2018). pp. 8. https://doi.org/10.1186/s12961-018-0281-5

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Pavel Ovseiko, Paula Adam, Kathryn Graham y Jonathan Grant presentan las directrices internacionales iniciales para un proceso eficaz de evaluación del impacto de la investigación e invitan a los lectores del Impact Blog a ponerlas en práctica y compartir su experiencia, evidencia y competencia cultural con la comunidad global.

Los gobiernos, los organismos de financiación y las organizaciones de investigación de todo el mundo se han comprometido a medir el impacto de la investigación más allá de las publicaciones académicas. En consecuencia, se está desarrollando rápidamente una práctica multidisciplinaria llamada evaluación del impacto de la investigación. Sin embargo, esta práctica permanece en sus etapas formativas, por lo que actualmente no se dispone de recomendaciones sistematizadas o estándares aceptados para guiar a los investigadores y profesionales.

Poco después de articular la idea de método científico en su Novum Organum Scientiarum de 1620, Francis Bacon subrayó la importancia de que la investigación sea «útil y práctica para la vida del hombre». Sin embargo, no fue hasta hace mucho tiempo que los gobiernos, los organismos de financiación y las organizaciones de investigación de todo el mundo se dieron cuenta de la necesidad de medir el impacto de la investigación más allá de las publicaciones académicas, comprender cómo funciona la ciencia y optimizar su impacto social y económico.

Para ayudar a los investigadores y profesionales a mejorar el proceso, se han propuesto unas directrices iniciales para un proceso eficaz de evaluación del impacto de la investigación. La eficacia de estas directrices se basa en el conocimiento experto y la experiencia de los profesionales de la International School on Research Impact Assessment. En un documento publicado recientemente, con los puntos de vista de más de 450 expertos y profesionales de 34 países que participaron en la escuela durante los últimos cinco años (2013-2017) se sistematizan en directrices de diez puntos (Figura 1).

1. Analice su contexto
La investigación y su impacto están determinados por el contexto en el que se lleva a cabo y se evalúa la investigación. Por eso es importante entender tanto los entornos de investigación internos (por ejemplo, una institución o un grupo de investigación) como externos (por ejemplo, un país o un campo de investigación).

2. Reflexione continuamente sobre sus propósitos
Las preguntas y la metodología de la evaluación dependen de los objetivos principales. Los investigadores y los profesionales necesitan reflexionar continuamente sobre los propósitos de la evaluación del impacto de la investigación y su relación con la investigación que se está evaluando, sobre todo porque éstos pueden evolucionar con el tiempo.

3. Identificar a las partes interesadas y sus necesidades
Los financiadores de la investigación, los participantes en la investigación, los investigadores, los usuarios de la investigación y los beneficiarios de la investigación tienden a tener diferentes expectativas y usos previstos. Por lo tanto, es imperativo identificar y analizar a las partes interesadas y sus necesidades, priorizar sus intereses y desarrollar estrategias de compromiso apropiadas.

4. Comprometerse con las partes interesadas clave desde el principio
El compromiso de los grupos de interés es clave para valorar la co-creación con la evaluación del impacto de la investigación. Aumenta la solidez social de la misma al hacerla más transparente y participativa. La participación de las partes interesadas también hace que la puesta en práctica de los resultados de manera más eficaz y eficiente al reducir la necesidad de una fase de difusión separada.

5. Elegir críticamente los marcos conceptuales
Al tiempo que proporcionan orientación metodológica y claridad analítica, los marcos conceptuales inevitablemente reducen la riqueza y complejidad de la investigación que se está evaluando. Por lo tanto, los marcos conceptuales deben elegirse de manera crítica, prestando atención al contexto y propósito de un determinado ejercicio de evaluación del impacto de la investigación y a las limitaciones de los marcos.

6. Utilizar métodos mixtos y fuentes de datos múltiples
La evaluación del impacto de la investigación desde la perspectiva de las diferentes partes interesadas aumenta la solidez y la fiabilidad de las evaluaciones del impacto contextual. La mejor manera de lograrlo es desarrollar informes ricos sobre el impacto de la investigación utilizando una combinación de métodos y una variedad de fuentes de datos.

7. Seleccionar indicadores y métricas de manera responsable
Los indicadores cuantitativos y las métricas a menudo se utilizan indebidamente, lo que conduce a resultados sesgados e incentivos perversos. Para evitar estas consecuencias imprevistas, los indicadores cuantitativos y las métricas deben utilizarse de manera equilibrada en relación con el contexto de las evaluaciones del impacto ambiental y en apoyo de otros tipos de pruebas.

8. Anticipar y abordar las cuestiones éticas y los conflictos de intereses
Como en el caso de cualquier investigación y evaluación, la evaluación del impacto de la investigación puede plantear problemas éticos y crear conflictos de intereses. Para maximizar el valor social de la evaluación del impacto de la investigación, los investigadores y los profesionales deben anticipar y abordar estas cuestiones éticas y los conflictos de intereses.

9. Comunicar los resultados a través de múltiples canales
Las diferentes partes interesadas suelen preferir diferentes canales de comunicación y mensajes adaptados a sus necesidades y capacidades de asimilación de conocimientos. Por lo tanto, la traducción efectiva de los resultados de las evaluación del impacto de la investigación en la práctica requiere una estrategia de comunicación integral y diversificada, que incluya blogs de investigación, redes sociales y feeds web, entre otros.

10. Comparta su aprendizaje con la comunidad de evaluación del impacto de la investigación
Dado que la evaluación del impacto de la investigación se encuentra todavía en su etapa formativa, su desarrollo se sustenta en el conocimiento empírico y las habilidades prácticas de la comunidad de práctica. Por lo tanto, es imperativo que los investigadores y profesionales compartan sus experiencias y aprendizajes con la comunidad de práctica sobre la evaluación del impacto de la investigación.

Conclusiones

Estas directrices internacionales pueden ayudar a los profesionales y a los responsables de la formulación de políticas de los organismos de financiación, el gobierno, la industria, las organizaciones benéficas y el mundo académico a mejorar el proceso  evaluación del impacto de la investigación. Pero como estas las directrices no son exhaustivas, requieren evaluación y mejora continua. se invita a los lectores a poner en práctica las directrices y a compartir su experiencia, evidencia y competencia cultural adquirida a través de la implementación de las directrices en nuevos contextos con la comunidad global de práctica de RIA.

 

¿Qué importancia tiene twitter en la medición del impacto de una investigación? comprensión de lo que los tweets pueden y no pueden medir en el contexto de la evaluación de la investigación

 

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Haustein, S. «Scholarly Twitter metrics.» arXiv:1806.02201 [cs] vol., n. (2018). URL: http://arxiv.org/abs/1806.02201

 

 

Twitter ha sido posiblemente el más popular entre las fuentes de datos que forman la base de la llamada altmetría. Los tweets a los documentos académicos han sido anunciados como indicadores tempranos de citas así como medidas de impacto social. Este capítulo proporciona una visión general de la actividad de Twitter como base para las métricas académicas desde un punto de vista crítico y describe igualmente el potencial y las limitaciones de las métricas de Twitter. Al revisar la literatura sobre Twitter en la comunicación académica y analizar 24 millones de tweets que enlazan con documentos académicos, su objetivo es proporcionar una comprensión básica de lo que los tweets pueden y no pueden medir en el contexto de la evaluación de la investigación. Más allá del limitado poder explicativo de las bajas correlaciones entre los tweets y las citas, este capítulo considera qué tipos de documentos académicos son populares en Twitter, y cómo, cuándo y por quién se difunden, con el fin de comprender lo que miden los tweets en los documentos académicos. Aunque este capítulo no es capaz de resolver los problemas asociados con la creación de métricas significativas a partir de los medios de comunicación social, pone de relieve cuestiones particulares y tiene como objetivo proporcionar la base para las métricas avanzadas eruditas de Twitter.

 

 

¿Existe correspondencia entre la medición altmétrica y la calidad de la investigación? un estudio empírico a gran escala basado en datos de F1000Prime.

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Bornmann, L. and R. Haunschild «Do altmetrics correlate with the quality of papers? A large-scale empirical study based on F1000Prime data.» PloS One vol. 13, n. 5 (2018). pp. e0197133.

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En este estudio, se aborda la cuestión de si (y hasta qué punto, respectivamente) la medición altmétrica se correlaciona con la calidad científica de los trabajos (medida por las evaluaciones de pares). Sólo unos pocos estudios han investigado previamente la relación entre la altmetria y las evaluaciones por pares. En el primer paso, se analizan las dimensiones subyacentes de la medición por las métricas tradicionales (recuentos de citas) y la altmetria utilizando el análisis de componentes principales (PCA) y el análisis factorial (FA). En el segundo paso, se analiza la relación entre las dimensiones y la calidad de los trabajos (medida por el sistema de revisión por pares posterior a la publicación de las evaluaciones F1000Prime), utilizando el análisis de regresión.

Los resultados del PCA y FA muestran que la medición altmétrica opera a lo largo de diferentes dimensiones, mientras que los recuentos de Mendeley están relacionados con los recuentos de citas, y los tweets forman una dimensión distinta. Los resultados del análisis de regresión indican que las métricas basadas en citas y los conteos de lectores están significativamente más relacionados con la calidad que con los tweets. Este resultado, por un lado, cuestiona el uso de los recuentos de Twitter para fines de evaluación de la investigación y, por otro lado, indica el uso potencial de los recuentos de lectores de Mendeley.

 

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National Institutes of Health (NIH) publica un plan estratégico para la gestión de datos de investigación (RDM)

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Strategic Plan for Data Science. National Institutes of Health (NIH), 2018

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Los recursos de datos accesibles, bien organizados, seguros y eficientemente operados son críticos para la investigación científica moderna. Al maximizar el valor de los datos generados a través de los esfuerzos de financiación, se puede acelerar sustancialmente el ritmo de los descubrimientos biomédicos y los avances médicos para obtener mejores resultados de salud. Para mantener el ritmo de los rápidos cambios en la ciencia de datos biomédicos, National Institutes of Health (NIH)  ha publicado  plan estratégico para la gestión de datos de investigación (RDM) para abordar el problema.

Los datos generados por la investigación biomédica se encuentran  ampliamente dispersos debido a que su creación parte de grupos relativamente pequeños de investigadores.  Además, estos datos aparecen  en una amplia variedad de formatos, lo que complica la capacidad de los investigadores para encontrar y utilizar datos de investigación biomédica generados por otros y crea la necesidad de una extensa «curación de datos» de datos.

Almacenar, administrar, normalizar y publicar las grandes cantidades de datos producidos por la investigación biomédica es una misión crítica para el futuro de la investigación en salud. En apoyo a este esfuerzo,  National Institutes of Health (NIH) han publicado un Plan Estratégico para la Ciencia de Datos que proporciona una hoja de ruta para modernizar el ecosistema de ciencia de datos biomédicos financiados por los NIH. Durante el transcurso del próximo año, los NIH comenzarán a implementar su estrategia, con algunos elementos del plan ya en marcha. Los NIH continuarán buscando la opinión de la comunidad interesadas durante la fase de implementación.

Reflejando el panorama actual de la investigación biomédica altamente integrada, El plan estratégico de NIH define la ciencia de datos como «el campo interdisciplinario de investigación en el que los enfoques cuantitativos y analíticos, procesos y se desarrollan y utilizan sistemas para extraer conocimientos y percepciones de la organización de los cada vez más grandes y complejos conjuntos de datos»

Estudios e investigación en Humanidades y Ciencias Sociales

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Delle Donne, R. [e-Book]  Studi e ricerche di scienze umane e sociali, Napoli: FedOA Press, 2014.

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Ver además

Más de 100 Libros GRATIS sobre metodología de la Investigación

Este libro pertenece a una nueva serie promovida por la Facultad de Humanidades y Ciencias Sociales de la Universidad Federico II de Nápoles, con el fin de facilitar el diálogo entre estudiosos de diferentes disciplinas y fomentar enfoques interdisciplinarios e intersectoriales sobre temas contemporáneos e históricos. Los estudios recogidos en este volumen ofrecen una síntesis elegante del pasado y del presente, como es típico de las humanidades, que estudian la cultura humana en todas sus formas.

 

Libros electrónicos: Prácticas didácticas y de investigación

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Delle Donne, R. (2005). [e-Book]  Libri elettronici: Pratiche della didattica e della ricerca. Napoli, ClioPress, 2005.

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Este libro electrónico de actas contiene las ponencias presentadas en el Simposio nacional sobre «Los libros electrónicos y las prácticas de la investigación académica», celebrado en Nápoles, Italia, el 20 de junio de 2003. la llegada de las nuevas tecnologías, herramientas y recursos digitales está cambiando la forma en que los académicos realizan su trabajo, se mantienen actualizados en su campo o campos de estudio y piensan en la investigación. Partiendo de la reconstrucción del mercado de la comunicación científica, de las políticas de derecho de autor y de la gestión de las estrategias de conservación a largo plazo, los artículos publicados pretenden discutir las formas en que las prácticas académicas han cambiado en las últimas décadas, incluso desde finales del siglo pasado, en la enseñanza y en la investigación, en diversas disciplinas como la historia, la física y las ciencias biomédicas.

Las herramientas de la cooperación en red: del catálogo automatizado a los sistemas de investigación interdisciplinarios

 

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Weston, Paul Gabriele. [e-Book]  Gli strumenti della cooperazione in rete: Dal catalogo elettronico ai sistemi della ricerca interdisciplinare, FedOA – Federico II University Press

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Términos como «metadatos», «estrategias web», «interoperabilidad» se utilizan habitualmente cuando se investigan las perspectivas de las memorias del patrimonio cultural en la web. Se está evaluando el riesgo de que métodos bien establecidos para preservar y publicar la producción de las actividades intelectuales y artísticas puedan obstaculizar los procedimientos de intercambio de datos, así como la creación de los sistemas de descubrimiento multidisciplinarios necesarios para llevar a cabo la investigación, incluso en el ámbito de las humanidades. Los primeros proyectos adoptaron el mismo formato electrónico y las mismas reglas de catalogación compartidas entre clases de elementos de naturaleza muy diferente. Lejos de ser la solución ideal, ha alimentado un animado debate mundial. Sin embargo, gracias a esta estrategia las instituciones norteamericanas han creado en poco más de una década esos archivos digitales masivos que son la columna vertebral de la Memoria Americana. Mientras tanto, se llevó a cabo una investigación sobre interoperabilidad con el fin de crear dispositivos de enlace entre dominios y herramientas de búsqueda más potentes. Estas últimas deberían constituir la base de las redes destinadas a apoyar adecuadamente la investigación en los ámbitos de los estudios históricos y bibliográficos.

Informe de los pagos de APCs a las editoriales comerciales por publicar en acceso abierto en las universidades francesas

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Los APCs se refieren a los gastos por procesamiento de artículos que exigen determinadas editoriales comerciales por poner que los autores tengan sus artículo en acceso abierto en modelos de suscripción de revistas de alto impacto. El consorcio Couperin de Francia recopila datos sobre los gastos de APC de universidades y otras instituciones de investigación en Francia y aquí proporcionamos algunos datos sobre este asunto.

 

Hace unos días en UA hablábamos del coste medio por editorial de los pagos por APCs. En esta ocasión informamos sobre los datos  proporcionados por el consorcio Couperin relativo a las tasas de publicación de 695 artículos publicados en 2015 por universidades francesas. El gasto total asciendió a 1.173.258 euros y la tasa media fue de 1.688 euros. Los datos se refieren a 10 instituciones:

  • Aix-Marseille Université
  • Université de Bourgogne
  • Hospices Civils de Lyon
  • Institut national de recherche en informatique et en automatique (INRIA)
  • Institut national de la santé et de la recherche médicale (INSERM)
  • Université Lille 1
  • Université Lille 2
  • Université de Rennes 1
  • Université de Toulon
  • Université Pierre et Marie Curie (Paris VI)

En esta tabla se recogen los datos de manera más precisa, con el número de artículos financiados en cada editorial, los pagos totales y la media pagada por cada artículo a las editoriales.

Articles Fees paid in EURO Mean Fee paid
Public Library of Science (PLoS) 157 208975 1331
Springer Nature 157 298725 1903
Frontiers Media SA 84 94433 1124
Elsevier BV 53 118950 2244
Impact Journals, LLC 34 82237 2419
Wiley-Blackwell 30 61742 2058
Oxford University Press (OUP) 20 43867 2193
Hindawi Publishing Corporation 15 19343 1290
MDPI AG 15 17380 1159
Ovid Technologies (Wolters Kluwer Health) 15 24828 1655
BMJ 13 35270 2713
Informa UK Limited 12 10846 904
IOP Publishing 10 16440 1644
OMICS Publishing Group 7 10552 1507
American Society for Clinical Investigation 6 21509 3585
American Meteorological Society 4 9588 2397
EMBO 4 11850 2962
IOS Press 4 4980 1245
Optical Society of America (OSA) 4 8234 2058
American Society for Microbiology 3 6027 2009
Copernicus GmbH 3 4944 1648
Ferrata Storti Foundation (Haematologica) 3 4500 1500
Institute of Electrical & Electronics Engineers (IEEE) 3 3638 1213
MyJove Corporation 3 9156 3052
American Society for Biochemistry & Molecular Biology (ASBMB) 2 2485 1242
e-Century Publishing Corporation 2 2464 1232
Ivyspring International Publisher 2 2375 1187
Scientific Research Publishing, Inc, 2 1725 862
Society for Neuroscience 2 2816 1408
Spandidos Publications 2 3153 1576
The Company of Biologists 2 5500 2750
AIP Publishing 1 1215 1215
American Association for the Advancement of Science (AAAS) 1 1365 1365
American Physical Society (APS) 1 1553 1553
Baishideng Publishing Group Inc. 1 1700 1700
BioScientifica 1 984 984
Cambridge University Press (CUP) 1 1000 1000
Center for Advanced Research 1 3150 3150
Dove Medical Press Ltd. 1 1843 1843
EDP Sciences 1 900 900
EMW Publishing 1 400 400
JMIR Publications Inc. 1 1686 1686
Journal of Infection in Developing Countries 1 202 202
Jscholar 1 752 752
Mary Ann Liebert Inc 1 1068 1068
Medknow 1 495 495
Microbiology Society 1 416 416
Peertechz Publications Private Limited 1 1549 1549
Portland Press Ltd. 1 775 775
Proceedings of the National Academy of Sciences 1 2350 2350
SAGE Publications 1 335 335
Science Publishing Group 1 247 247
The Endocrine Society 1 741 741

Aumentan las revistas de alto impacto que exigen el deposito de datos de investigación (RDM)

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Dylanne Dearborn, Steve Marks, Leanne Trimble. The Changing Influence of Journal Data Sharing Policies on Local RDM Practices. International Journal of Data Curation (IJDC) Vol. 12, No. 2 (2017)
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El propósito de este estudio fue examinar los cambios en las políticas de depósito de datos de investigación de revistas de alto rango en las ciencias físicas y aplicadas entre 2014 y 2016, así como desarrollar un enfoque para examinar el impacto institucional de los requisitos de depósito.

Se analizaron las políticas de las diez revistas más importantes (clasificadas por factor de impacto según los Informes de citas de revistas) en 2014 y de nuevo en 2016 para determinar si se requerían o recomendaban depósitos de datos y qué métodos de depósito se enumeraban como opciones. Para todas las revistas 2016 con política de depósito de datos requerida, la información de publicación (2009-2015) para la Universidad de Toronto fue extraída de Scopus y se determinó la afiliación departamental para cada artículo. Los resultados mostraron que el número de revistas de alto impacto en las ciencias físicas y aplicadas que requieren depósito de datos está creciendo.

En 2014, el 71,2% de las revistas no tenía una política, el 14,7% tenía una política recomendada y el 13,9% tenía una política obligatoria (n=836). En contraste, en 2016, había un 58,5% sin política, un 19,4% con una política recomendada y un 22,0% con una política requerida (n=880). También fue evidente que los investigadores de la Universidad de Toronto de Química son, con mucho, los más afectados por estos requisitos de depósito de datos de revistas, habiendo publicado 543 publicaciones, lo que representa el 32,7% de todas las publicaciones en los títulos que requerían depósito de datos en 2016. Los guiones Python utilizados para recuperar publicaciones institucionales basadas en una lista de ISSNs han sido publicados en GitHub para que otras instituciones puedan llevar a cabo investigaciones similares.

Crossref facilita el uso de la información esencial de la revisión por pares para una comunicación científica más abierta y transparente

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Introducing metadata for peer review. Crossref, 05 June 2018

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Con la intención de responder a las necesidades cambiantes en torno a la comunicación científica, Crossref está comprometido con la expansión de su infraestructura para apoyar las demandas de progreso académico y descubrimiento científico. La disponibilidad de datos de revisión por pares es sólo una de las muchas progresiones que esta organización sin fines de lucro ha hecho en los últimos meses para ayudar a facilitar la transpaencia y la gobernabilidad, y para facilitar el uso de los datos de la investigación en contexto.

 

Organizaciones como BMJ, ASAPBio, PeerJ y ScienceOpen han estado impulsando el desarrollo del registro de contenido de revisión por pares. Reconocen la importancia de los registros persistentes para el contenido de la revisión por pares; y entienden que estos metadatos de apoyo enriquecen la discusión académica, la responsabilidad de los revisores, la transparencia y el análisis de la revisión por pares.

A finales del año pasado, después de la colaboración con organizaciones miembros de ideas afines, Crossref abrió un nuevo esquema de depósito para permitir el registro de revisiones de pares, informes de árbitros, cartas de decisión, respuestas de autores y comentarios de la comunidad. Ahora se pueden depositar y buscar metadatos para caracterizar tanto el tipo de revisión por pares como la etapa (para reflejar con precisión el historial de la revisión de un documento científico).

De manera que los metadatos de más de 10.000 revisiones por pares están ahora abiertamente disponibles y son fácilmente recuperables para su análisis e integración en otras herramientas y servicios, a través de la API pública de Crossref.

Los objetivos de esta iniciativa son  poner a disposición las revisiones de pares antes y después de la publicación para facilitar el descubrimiento de discusiones críticas sobre la investigación publicada. Así como fomentar la contribución de los revisores y editores, para apoyar  la transparencia en la publicación proporcionando datos para el análisis y la investigación de las comunicaciones académicas.

Como los datos de la revisión por pares no están sujetos a derechos de autor y no es necesario registrarse para utilizarlos, cualquiera puede recuperar la información necesaria para su uso y análisis. De este modo, las instituciones y los investigadores podrán ahora disponer de información más sólida sobre el papel de la revisión por pares en las comunicaciones académicas, además de identificar y evaluar sus propias contribuciones.