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La gestión de datos de investigación en el horizonte de las bibliotecas universitarias y de investigación

 

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Alonso-Arévalo, Julio. La gestión de datos de investigación en el horizonte de las bibliotecas universitarias y de investigación. Cuadernos de Documentación Multimedia, vol 30 (2019)

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La sociedad TIC necesita, hace uso y proporciona de una enorme cantidad de datos; procesarlos, entenderlos y transformarlos en decisiones de valor es el reto del análisis de los llamados “big data”, un término utilizado para referirse a la explosión de una ingente cantidad y diversidad de datos digitales de alta frecuencia, que se están convirtiendo en un elemento esencial para la competencia, y que según la mayoría de los expertos en el tema serán clave para el crecimiento de la productividad, la innovación y la posibilidad de generar el suficiente excedente para la sostenibilidad de la sociedad. La gestión de los datos de investigación se plantea como uno de los grandes retos que han de asumir durante los próximos años las bibliotecas científicas y de investigación. Ya la mitad de las universidades estadounidenses tienen un plan de trabajo sobre esta cuestión, todos los informes de tendencias están de acuerdo en que la Gestión de Datos de Investigación (RDM) será una de las cuestiones prioritarias y de futuro que deberán asumir las bibliotecas de investigación. En este artículo se hace un análisis del estado de la cuestión sobre la gestión de datos de investigación, normativa, repositorios de datos, prácticas y políticas que están desarrollando las bibliotecas en torno al tema.

Minería y análisis de datos: Conceptos y algoritmos fundamentales

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Mohammed J. Zaki, Wagner Meira, Jr., Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms, Cambridge University Press, May 2014. ISBN: 9780521766333.

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Alternativa

Este libro es un resultado de los cursos de minería de datos en RPI y UFMG. Aunque hay varios buenos libros sobre minería de datos y temas relacionados, sentimos que muchos de ellos son demasiado avanzados. El al publicar este libro era escribir un texto introductorio que se centre en los algoritmos fundamentales de los datos minería y análisis. Establece las bases matemáticas para la minería de datos básicos con conceptos clave explicados cuando se encuentran por primera vez; el libro también trata de construir la intuición detrás de las fórmulas para ayudar a la comprensión.

 

 

 

Manual práctico de análisis de datos

 

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Cuesta, Hector ; Kumar, Sampath . Practical Data Analysis: Second Edition

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El libro proporciona la comprensión necesaria de cómo implementar algoritmos de aprendizaje automático como la clasificación o la predicción y cómo implementar el análisis de texto de sentimientos. Aprenderás a adquirir, formatear y visualizar sus datos. A construir un motor de búsqueda de similitud de imágenes. A generar visualizaciones significativas que cualquiera pueda entender. Aprenderás a empezar a analizar gráficos de redes sociales y a instalar herramientas de análisis de datos como Pandas, MongoDB y Apache Spark.

¿Qué es y qué importancia tiene la gestión de datos de investigación (GDI)?

 

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Alonso-Arévalo, Julio ¿Qué es y qué importancia tiene la gestión de datos de investigación (GDI)?. Desiderata, nº 10 – Año II – enero, febrero y marzo de 2019

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El aumento del volumen y organización de la información capturada por las empresas y organizaciones, el incremento de los multimedia, las redes sociales y la “Internet de las cosas” van a impulsar un crecimiento exponencial de los datos en el futuro más inmediato. La importancia de estos datos sobre patrones de comportamientos serán un recurso vital para el desarrollo social y económico de la sociedad, por lo que será necesaria la planifi cación, gestión y reutilización de estos datos.

Proyecto de mejora de OpenCitations con el objetivo de poder competir con WoS y Scopus

 

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The OpenCitations Enhancement Project Final report for the Alfred P. Sloan Foundation

Proyecto de mejora

OpenCitations es una organización científica dedicada a la difusión de la ciencia abierta y la publicación de datos de investigación mediante el uso de tecnologías de la Web Semántica (Datos Vinculados) que actualmente está desarrollando una serie de índices de citas abiertos utilizando los datos disponibles abiertamente en bases de datos bibliográficas de terceros.

OpenCitations Corpus (OCC)  contiene información sobre  14 millones de enlaces de citas  a  más de 7 millones de recursos citados de  320.000 recursos bibliográficos  obtenidos del grupo Open Access de  Europa PubMed Central  y de los datos de citas importados del  proyecto EXCITE

Si bien actualmente el corpus de OpenCitations sólo tiene una cobertura parcial, el objetivo es que OpenCitations se convierta en una fuente completa de información de citas abiertas de todas las disciplinas, para igualar o mejorar las ofertas comerciales de Clarivate Analytics. (Web of Science) y Elsevier (Scopus). Otra de las pretensiones del proyectos es desarrollar interfaces de usuario gráficas efectivas para explorar la red de citas y las herramientas analíticas sobre datos abiertos.

Guías de publicación de datos de investigación disciplinarios

 

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Zosia Beckles, Stephen Gray, Debra Hiom, Kirsty Merrett, Kellie Snow, Damian Steer. “Disciplinary data publication guides”. International Journal of Digital Curation (Vol 13, No 1) DOI: https://doi.org/10.2218/ijdc.v13i1.603

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Muchas disciplinas académicas tienen un estándar muy completo para la publicación de datos y una guía clara de los organismos de financiación y sobre los editores académicos. En otros casos, si bien existe una orientación general sobre la buena calidad de los datos, existe una falta de información disponible para los investigadores que les ayude a decidir qué elementos de datos específicos deben compartirse. Este es un problema particular para disciplinas con tipos de datos muy variados, como la ingeniería, lo que presenta una barrera importante para los investigadores que desean cumplir con las expectativas de los financiadores sobre el intercambio de datos. Este artículo describe un proyecto para proporcionar una guía simple, visual y específica para cada disciplina en la publicación de datos, realizada en la Universidad de Bristol a solicitud de la Facultad de Ingeniería.

Políticas de Open Data y Open Science en Europa

 

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Latest Update to European Open Data and Open Science Policies Released. SPARC Europa, 2018

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Un análisis actualizado de las políticas de Open Data y Open Science en toda Europa informa sobre una mejora continua en las políticas relacionadas y un aumento en la aceptación en países donde no existía dicha política anteriormente.

Este último informe, publicado esta semana, es la última actualización de un análisis original publicado en mayo de 2017. Examina específicamente la actividad en toda Europa entre enero y noviembre de 2018. El análisis profundiza en los tipos de políticas vigentes en toda Europa, examinando sus procesos de creación y algunos detalles clave.

Entre los hallazgos clave:

  • Se añadieron cinco nuevas políticas  entre enero y noviembre de 2018.
  • Se ha observado una nueva actividad en torno a los enfoques nacionales de Open Data y Open Science en varios países: República Checa, Grecia, Irlanda, Luxemburgo y Polonia.

Si bien el enfoque principal del análisis son los 28 estados miembros de la UE, también se incluyen los países relevantes del Área de Investigación Europea (Noruega, Serbia y Suiza).