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Datos, algoritmos y políticas: la redefinición del mundo digital

 

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Datos, algoritmos y políticas: la redefinición del mundo digital” [e-Book]. Bogotá, CEPAL, 2018.

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La convergencia del mundo físico y el mundo digital configura un ecosistema cuya dinámica redefine el modelo de desarrollo económico y social. En este libro se analizan la Internet de las cosas, las cadenas de bloques y la inteligencia artificial, y su potencial transformador. Se estudian dos elementos habilitantes para su uso: las plataformas digitales globales y la formación de recursos humanos. Se analizan esas y otras tecnologías digitales en las actividades manufactureras y de servicios avanzados, y las empresas de tecnología financiera digital (fintech). Se concluye con una reflexión sobre las implicancias de la inteligencia artificial para el logro de los Objetivos de Desarrollo Sostenible.

 

ÍNDICE

Prólogo .– Introducción .– I. La digitalización del mundo físico: la Internet de las cosas .– II. La cadena de bloques: la Internet de la confianza .– III. Una economía y una sociedad basadas en plataformas digitales .– IV. Formación de recursos humanos para el uso de tecnologías digitales en América Latina .– V. Tecnologías financieras digitales para la inclusión, ¿qué piensan los países de la región? .– VI. Internet industrial para la manufactura avanzada .– VII. Inteligencia artificial para el desarrollo.

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Indicadores de calidad de datos abiertos: el caso del portal de datos abiertos de Barcelona

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Abella García, A., M. Ortiz de Urbina Criado, et al. “Indicadores de calidad de datos abiertos: el caso del portal de datos abiertos de Barcelona.” El profesional de la información vol. 27, n. 2 (2018).  pp. 375-382.

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Los datos abiertos son una infraestructura básica para la creación de negocios y de productos y servicios. Para hacer un análisis de su utilidad hay que tener en cuenta que no es igual el acceso a los mismos y su difusión que su reutilización. El objetivo de este trabajo es analizar como el modelo de cinco estrellas de Berners-Lee y otros factores ayudan a evaluar la calidad de los datos de cara a su reutilización en el portal de datos abiertos de Barcelona y analizar su relación con su descarga y sus temáticas. Los resultados obtenidos muestran que puede ser interesante incorporar aspectos como la frecuencia de actualización de datos y la geolocalización en los modelos que miden la calidad de los datos abiertos para su reutilización.

Linked Open Citation Database (LOC-DB) plataforma basada en un modelo de datos de citas abiertas basada en el catálogo de la biblioteca

 

 

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Linked Open Citation Database

https://locdb.bib.uni-mannheim.de/blog/en/

 

La iniciativa “Open citations” es un una proyecto colaborativo entre editores académicos, investigadores y otras partes interesadas para promover la disponibilidad de datos de citas académicas sin ningún tipo de restricción o barrera.

 

Linked Open Citation Database, es uno de los proyectos pioneros basado en un sistema citas abiertas financiado por la Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) con socios en Mannheim, Stuttgart, Kiel y Kaiserslautern, que están extrayendo citas de publicaciones de Ciencias Sociales.

El proyecto LOC-DB desarrollará herramientas y procesos listos para su uso basados en la tecnología de datos enlazados que hacen posible que una sola biblioteca contribuya significativamente a una infraestructura abierta y distribuida para la recolección de citas.

El proyecto utiliza enfoques basados en redes neuronales profundas para la detección de referencias y métodos de vanguardia para la extracción de información y el etiquetado semántico de listas de referencias desde medios electrónicos e impresos. Los datos brutos obtenidos se alinean y enlazan con las fuentes de metadatos existentes. Con el objetivo de demostrar cómo se pueden integrar estos datos en los catálogos de las bibliotecas. El sistema puede utilizarse de forma productiva por una sola biblioteca, pero en principio también podría ser escalable para su uso en red.

 

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El proyecto pretende demostrar que, mediante una amplia automatización de los procesos de catalogación, es posible añadir un beneficio sustancial a las herramientas de búsqueda académica mediante la captura regular de relaciones de citas. Estos datos se pondrán a disposición en la web semántica para hacer posible su reutilización futura.

 

 

Plan Estratégico de la Biblioteca Nacional de Medicina 2017-2027

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National Library of Medicine Strategic Plan 2017–2027. Rockville Pike, Bethesda: National Library of Medicine (NLM), 2018

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El informe se llevó a cabo con el asesoramiento de 750 miembros del personal de National Library of Medicine (NLM), bibliotecarios nacionales e internacionales, profesionales de la informática, científicos biomédicos, científicos de datos, médicos clínicos, especialistas en salud pública y otras partes interesadas.

Entre las cuestiones clave que tendrán impacto en los próximos años estarían las siguientes:

  1. Descubrimiento basado en datos. Lo primero y más importante es la promesa de un descubrimiento basado en datos. El descubrimiento basado en datos requiere una biblioteca sofisticada para abrir la puerta a nuevas y emocionantes perspectivas de mejora de la salud pública, así como la capacidad para ofrecer perspectivas y soluciones adecuadas al nuevo entorno .
  2. Migración de la atención clínica. La atención clínica está migrando rápidamente de un hospital a otro. Esta migración desafía la capacidad de llegar a estos lugares donde se produce la salud, no sólo donde se presta la atención, que son menos formales y están menos controlados.
  3. Ciencia abierta. El espíritu de la ciencia  abierta lidera el paisaje del descubrimiento. Las fuerzas gubernamentales y científicas se están alineando bajo la filosofía de que la innovación se acelera si los datos fluyen libremente, para ello, los resultados de la investigación patrocinada por el gobierno deben estar abiertos al público lo antes posible, lo que conlleva implicar en esta perspectiva a los científicos, los ciudadanos y la industria con el objetivo de obtener mejores  beneficios sociales.
  4. La naturaleza de las bibliotecas está cambiando. Las bibliotecas siguen siendo lugares esenciales para los depósitos de conocimientos y las reuniones comunitarias, pero la aparición de la búsqueda autodirigida, la publicación electrónica y la consolidación de los servicios bibliotecarios de los hospitales desafía a los bibliotecarios y bibliotecas a idear nuevos servicios y soluciones.

 

Madurez de Datos Abiertos en Europa 2017 (Open Data) : datos abiertos para una economía de datos europea

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Open Data Maturity in Europe. Open Data for a European Data Economy. [e-Book] Brussels, Belgium, European Commission. European Data Portal y Capgemini Consulting, 2017.

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Este informe es el tercero de una serie de estudios anuales y explora el nivel de madurez de los datos abiertos de los 28 países de la UE. El informe revela que las administraciones de los distintos países europeos no sólo han dado prioridad a la apertura de los datos, sino que también son líderes en este ámbito. La mayoría de los países también han demostrado una buena comprensión del impacto positivo de Open Data en el desarrollo de una economía de datos.

El informe “Madurez de Datos Abiertos (Open Data) en Europa 2017: datos abiertos para una economía de datos europea” muestra que en 2017 los países han acelerado el aumento de la cantidad de datos disponibles en sus territorios.

La madurez de los datos abiertos de los distintos países se establece en cuatro niveles: principiante, seguidor, acelerador y precursor. Para tener un enfoque global de este grado de madurez se utilizan dos indicadores clave. Abarcan tanto la madurez de las políticas nacionales para promover datos públicos abiertos como las funciones disponibles en los portales nacionales. En 2017, el número de los llamados países precursores casi se duplicó, pasando de 8 en 2016 a 14 en 2017. Mientras que en 2015 la UE28 sólo había alcanzado el 44,2 % del camino hacia la apertura de los datos en 2015, esta cifra había aumentado al 58,7 % en 2016 y ahora se sitúa en el 72,5 % en 2017.

Como en ediciones anteriores, se hicieron una serie de recomendaciones. Ha llegado el momento de que los países integren plenamente los datos abiertos en la transformación digital del sector público, sigan desarrollando los portales nacionales y construyan una verdadera infraestructura pública de datos.

Linked Open Data (LOD) : Visión general y recomendaciones para las mejores prácticas

 

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Linked Open Data (LOD) Initiative: Overview and Recommendations for Good Practices. American Art Collaborative (AAC), 2018

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Esta guía, uno de los productos clave de la American Art Collaborative (AAC), no es un kit de inicio, ni un manual técnico paso a paso. Más bien, el propósito es compartir con la comunidad museística los logros de la AAC en en cuanto a su experiencia con LOD, las herramientas que utilizn, las evidencias que encontraron, las lecciones que aprendieron y las recomendaciones de buenas prácticas para los museos interesados en unirse a la comunidad LOD.

 

Principios DC1 sobre citación de datos de investigación

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Data Citation Synthesis Group: Joint Declaration of Data Citation Principles. Martone M. (ed.) San Diego CA: FORCE11; 2014 https://doi.org/10.25490/a97f-egyk

Cualquier investigación sólida y reproducible descansa sobre una base de datos sólidos y accesibles. Para que esto sea así tanto en la práctica como en la teoría, los datos deben tener la debida importancia en la práctica de la erudición y estar depositados en un registro académico duradero. En otras palabras, los datos deben considerarse productos legítimos y citables de la investigación. La citación de datos, al igual que la de otras evidencias y fuentes, es una buena práctica de investigación y forma parte del ecosistema académico que apoya la reutilización de datos.

Aqui exponemos los principios DC1 Data citation principles de FORCEE 11:

 

1. Importancia. Los datos deben considerarse productos legítimos y citables de la investigación. Las citas de datos deben tener la misma importancia en el expediente académico que las citas de otros objetos de investigación, tales como publicaciones.

2. Crédito y Atribución. Las citas de datos deben facilitar la atribución de créditos académicos y atribuciones normativas y legales a todos los contribuyentes a los datos, reconociendo que un único estilo o mecanismo de atribución puede no ser aplicable a todos los datos

3. Pruebas. En la literatura académica, cuando y dondequiera que una reivindicación se base en datos, los datos correspondientes deben citarse

4. Identificación Única. Una citación de datos debe incluir un método persistente de identificación que sea automáticamente procesable, globalmente único y ampliamente utilizado por una comunidad (DOI).

5. Acceso al acceso. Las citas de datos deben facilitar el acceso a los propios datos y a los metadatos, documentación, código y otros materiales asociados, según sea necesario para que tanto los seres humanos como las máquinas puedan hacer un uso informado de los datos referenciados

6. Persistencia. Deberían persistir identificadores y metadatos únicos que describan los datos y su disposición, incluso más allá de la vida útil de los datos que describen

7. Especificidad y verificabilidad. Las citas de datos deben facilitar la identificación, el acceso y la verificación de los datos específicos que respaldan una declaración. Las citaciones o metadatos de citación deben incluir información sobre la procedencia y la fijación suficiente para facilitar la verificación de que el corte temporal específico, la versión y/o la parte granular de los datos recuperados posteriormente es la misma que se citó originalmente.

8. Interoperabilidad y flexibilidad. Los métodos de citación de datos deben ser lo suficientemente flexibles para acomodar las prácticas variadas entre comunidades, pero no deben diferir tanto que comprometan la interoperabilidad de las prácticas de citación de datos entre comunidades.