Archivo de la etiqueta: Gestión de datos de investigación

Barreras para el uso de datos gubernamentales

Hart, Nick ; Carmody,Kody “Barriers to Using Government Data: Extended Analysis of the U.S. Commission on Evidence-Based Policymaking’s Survey of Federal Agencies and Offices”

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En 2016, el Congreso y el presidente establecieron la Comisión de Estados Unidos para la Elaboración de Políticas Basadas en la Evidencia y la encargaron de desarrollar una estrategia para abordar estas barreras. Durante los esfuerzos de investigación de la comisión, ésta lanzó una encuesta de agencias y unidades a través del gobierno federal para entender mejor las barreras existentes para el acceso y uso de datos. Los datos recopilados en la encuesta proporcionaron entonces pruebas iniciales que la comisión tuvo en cuenta al formular sus recomendaciones.

Los políticos se enfrentan a muchas demandas de los electores, los procesos presupuestarios y su compromiso de proporcionar buenos servicios a los ciudadanos. Esta última preocupación se ve facilitada cuando los responsables políticos tienen acceso a información fiable para guiar sus decisiones. Pero el acceso a los datos y la capacidad de convertirlos en pruebas para fundamentar las decisiones pueden verse obstaculizados por las restricciones legales sobre el acceso a los datos confidenciales, las restricciones institucionales y la disponibilidad de recursos.

El principio de limitación de la finalidad en las leyes de protección de datos

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Grafenstein, M. v. (2018). [e-Book] The Principle of Purpose Limitation in Data Protection Laws. Baden-Baden, Nomos Verlagsgesellschaft, 2018.

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Este libro analiza el principio de limitación de la finalidad en la legislación de protección de datos desde la perspectiva de la regulación de la innovación basada en datos. Según este enfoque, el principio de limitación de la finalidad no sólo protege la privacidad de la persona, sino que, al mismo tiempo, deja un margen suficiente para que los responsables del tratamiento innoven a la hora de encontrar la mejor solución de protección. El primer componente del principio de limitación de la finalidad (es decir, especificar la finalidad del tratamiento de datos) es un instrumento de protección cautelar que obliga al responsable del tratamiento a identificar los riesgos específicos derivados de su tratamiento contra todos los derechos fundamentales del interesado. Por el contrario, el segundo componente (es decir, el requisito de limitar el tratamiento de datos a la finalidad anterior) tiene por objeto controlar el riesgo causado por el tratamiento de datos que se produjo en una fase posterior y se añade a los riesgos que se identificaron previamente. Este enfoque responde a la pregunta de cómo debe interpretarse el reglamento general de protección de datos, que no sólo protege eficazmente la privacidad de las personas, sino que también ayuda a los responsables del tratamiento a convertir su conformidad jurídica en un mecanismo que refuerza la innovación, en relación con todos los derechos fundamentales de la persona a la que se refieren los datos.

 

Agenda Big Data: Ética de datos y estudios de datos críticos.

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Richterich, A. (2018). [e-Book] The Big Data Agenda: Data Ethics and Critical Data Studies. London: University of Westminster Press, 2018.

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Este libro destaca que la capacidad de recopilar, analizar y utilizar grandes cantidades de datos digitales de los usuarios plantea importantes problemas éticos. Annika Richterich ofrece una visión general sistemática y contemporánea del campo de los estudios de datos críticos que refleja las prácticas de recopilación y análisis de datos digitales. El libro evalúa en detalle una gran área de investigación de datos: los estudios biomédicos, centrados en la vigilancia epidemiológica. Estudios de caso específicos que explora cómo se han utilizado los datos masivos en el trabajo académico.

 

 

Emerald Open Research: nueva plataforma de investigación en acceso abierto y gestión de datos de investigación

 

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Emerald Open Research

https://emeraldopenresearch.com/

Emerald Open Research es una nueva plataforma de publicación de acceso abierto que soporta la publicación rápida y permite a los autores lograr transparencia a través de un proceso abierto de revisión por pares y una política de datos abierta.

Esta plataforma, que es una extensión del programa Emerald Reach, ofrece un proceso de revisión por pares abierto y acceso abierto a los datos, lo que implica que todos los conjuntos de datos y las investigaciones estarán disponibles para reutilización, readaptación y redistribuición libremente. Las investigaciones publicadas variarán desde artículos de investigación originales hasta casos prácticos y notas de datos con un enfoque inicial orientado al contenido multidisciplinar de los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas.

 

DataOne: El repositorio de datos de investigación de Ciencias de la naturaleza implementa métricas de uso y citas

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https://www.dataone.org/

 

DataONE es un proyecto impulsado por la comunidad que proporciona acceso a los datos a través de múltiples repositorios de los miembros asociados, lo que permite mejorar la búsqueda y el descubrimiento de datos de las Cuencias naturales  y del medio ambiente. DataONE promueve las mejores prácticas en la gestión de datos a través de recursos y materiales educativos receptivos.

DataONE comprende una red distribuida de centros de datos, redes científicas u organizaciones. Estas organizaciones pueden exponer sus datos dentro de la red DataOne. Además de los datos científicos, los miembros pueden proporcionar recursos informáticos, o servicios como la replicación de datos, a la comunidad DataONE.

El uso de datos y las métricas de citación disponible en la  plataforma de búsqueda y descubrimiento de datos, https://search.dataone.org, incluyen recuentos de citaciones, descargas y vistas para cada conjunto de datos en nuestra red de repositorios de Ciencias de la Tierra y del medio ambiente. Estas métricas son interactivas y se pueden explorar más a fondo para identificar los artículos que citan los datos o, en el caso de las descargas y las visitas, para profundizar en los detalles de cuándo se accedió a los datos. La implementación de estas métricas de uso y citación de datos es el resultado de la colaboración como parte del proyecto Make Data Count y complementa las métricas recientemente implementadas en Dash. Las métricas también cumplen con el Código de Práctica para Datos de Investigación de COUNTER (COUNTER Code of Practice for Research Data).

 

Estado de los datos abiertos 2018 – Actitudes globales hacia la gestión de datos de investigación

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The State of Open Data 2018 – Global Attitudes Towards Open Data” Figshare, 2018

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El informe anual de Figshare, The State of Open Data 2018, examina las actitudes globales hacia los datos abiertos. Incluye los resultados de las encuestas de los investigadores y una colección de artículos de expertos de la industria, así como un prólogo de Ross Wilkinson, Director de Estrategia Global de Australian Research Data Commons.

El informe es el tercero de la serie y los resultados de la encuesta siguen mostrando un progreso alentador, ya que los datos abiertos están cada vez más arraigados en la comunidad investigadora. El hallazgo clave es que los datos abiertos se han integrado más en la comunidad de investigación: el 64% de los encuestados revelan que en 2018 pusieron sus datos a disposición del público. Sin embargo, un sorprendente número de encuestados (60%) nunca había oído hablar de los principios FAIR , una directriz para mejorar la reutilización de los datos académicos.

Los hallazgos clave incluyen:

  • El 64% de los encuestados reveló que en 2018 sus datos estaban abiertamente disponibles, un 7% más que en 2016.
  • Las citas de los datos están motivando a más encuestados a hacer que sus datos estén disponibles abiertamente, aumentando un 7% de 2017 a un 46%.
  • El 60% de los encuestados nunca había oído hablar de los principios FAIR (Findability, Accessibility, Interoperability and Reusability), que proporcionan una guía para que los productores y editores de datos mejoren la reutilización de los datos académicos. El porcentaje de encuestados que informaron estar familiarizados con los principios fue de sólo un 15%, con un 25% que había oído hablar de FAIR anteriormente y un 60% que nunca había oído hablar de ellos.
  • El porcentaje de encuestados que apoyan los mandatos nacionales de datos abiertos es mayor (63%) que en 2017 (55%).
  • Los encuestados que revelaron que habían reutilizado datos abiertos en su investigación siguen disminuyendo. En 2018, el 48% dijo que lo había hecho, mientras que en 2017, el 50% lo había hecho, y en 2016, el 57% en 2016.
  • La mayoría de los investigadores sintieron que no obtuvieron suficiente crédito por compartir datos (58%), en comparación con el 9% que sintió que sí lo hacían. Los encuestados que han perdido datos de investigación han disminuido desde 2017 (36% frente al 30% en 2018).

 

Los resultados confirmaron que, a pesar de que los editores, los financiadores y las instituciones adoptaron rápidamente estos principios, sigue existiendo una brecha crucial en la formación de los investigadores. Además, muestran la necesidad de iniciativas como Go Fair, que ofrece a los investigadores instrucciones claras sobre cómo cumplir con la norma FAIR.

Ciencia de los datos para estudiantes universitarios: oportunidades y opciones

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Data Science for Undergraduates: Opportunities and Options . [e-Book] Washington, DC National Academy of Sciences, 2018

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La ciencia de datos está emergiendo como un campo que está revolucionando la ciencia y las industrias por igual. El trabajo en casi todos los ámbitos se está orientando cada vez más hacia los datos, lo que afecta tanto a los empleos disponibles como a las competencias necesarias. A medida que se disponga de más datos y formas de analizarlos, más aspectos de la economía, la sociedad y la vida diaria dependerán de los datos. Es imperativo que los educadores, administradores y estudiantes comiencen hoy a considerar la mejor manera de prepararse y mantenerse al día con esta era del mañana basada en los datos. La enseñanza universitaria, en particular, ofrece un vínculo fundamental para ofrecer a los estudiantes una mayor exposición a la ciencia de los datos y ampliar la oferta de talento en ciencias de la información.