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Ciencia de los datos, computación centrada en el ser humano y tecnologías inteligentes

Hajian, Aram, et al., editores. Data Science, Human-Centered Computing, and Intelligent Technologies. Logos Verlag Berlin, 2022.

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En agosto de 2022, investigadores y desarrolladores de Armenia, Chile, Alemania y Japón se reunieron en la Universidad Americana de Armenia para la tercera edición del Taller CODASSCA sobre Tecnologías Colaborativas y Ciencia de Datos en Aplicaciones de Ciudades Inteligentes, coorganizado con una Escuela de Verano sobre Redes Neuronales Artificiales y Aprendizaje Profundo. Este libro presenta sus contribuciones sobre tecnologías inteligentes en ciencia de datos y computación centrada en el ser humano.

Barómetro Global de Datos (2022)

Barómetro Global de Datos (2022). Primera Edición Informe – Barómetro Global de
Datos. ILDA. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.6488349

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Los datos son una fuente de poder. Una fuente que se puede explotar para obtener beneficios individuales y limitar la libertad, o bien puede ser utilizada por el bien público como un recurso para afrontar los desafíos sociales, facilitar la colaboración, impulsar la innovación y mejorar la rendición de cuentas

A lo largo de la última década, los datos han llegado a la cima de las agendas políticas nacionales y globales. Esto sucede en la medida que los países buscan desarrollar sus economías, utilizar los datos para abordar los desafíos sociales y responder a las preocupaciones de los ciudadanos sobre los usos y abusos de los datos. Sin embargo, el progreso hacia una gobernanza eficaz de los datos y hacia la realización del valor público de los mismos sigue siendo muy desigual entre países, regiones y sectores. Por ejemplo, si bien las leyes de protección de datos están hora extendidas por todo el mundo, muchas carecen de mecanismos de rectificación que permitan a las personas y comunidades ejercer eficazmente sus derechos sobre sus datos. Asimismo, pocas abordan de forma exhaustiva los problemas emergentes en torno a los datos de ubicación o la toma de decisiones algorítmica. En áreas críticas como la acción climática, las brechas significativas de datos pueden frustrar la acción local para proteger los ecosistemas y responder a la vulnerabilidad climática. Y cuando miramos más allá de la simple disponibilidad de los conjuntos de datos para examinar si satisfacen las necesidades del usuario, se han encontrado casos de datos recopilados y compartidos pero que carecen de ciertas características o garantías de calidad que permitan potenciar adecuadamente la acción cívica, mejorar los servicios públicos y el desarrollo económico.

El Barómetro Global de Datos presenta unos resultados clave para los cuatro pilares evaluados:

  1. 10,63 % de los conjuntos de datos evaluados cumplen con los criterios de datos abiertos, es decir, gratuitos, en formatos legibles por máquina y con licencia abierta.
  2. Los proyectos periodísticos están usando datos abiertos para identificar redes de propietarios
  3. Existe una capacidad reducida en la gestión de los datos ante la falta de alfabetización de datos, particularmente en el ámbito subnacional. En efecto, 23 de los 109 países demuestran formación planificada en datos a servidores públicos y 22% del total cuentan con institucionalización de la administración en datos en gobiernos locales.
  4. 98 de los países tienen leyes de protección de datos personales, pero sin fuerza de ley en 13 de ellos, mientras que en 12 aplican a sectores en específico. 30 países tienen políticas vinculantes de datos abiertos con mención en la publicación y disponibilidad, pero su implementación varía dependiendo del sector.

Guía práctica de las prácticas FAIR en las bibliotecas de investigación

A Practical Guide to FAIR Practices in Research Libraries. LIBER, 2022

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En el documento puedes encontrar las primeras acciones tangibles que las bibliotecas de investigación o los bibliotecarios pueden hacer para avanzar hacia las prácticas FAIR. Estas directrices han sido recopiladas por el Grupo de Trabajo de Gestión de Datos de Investigación de LIBER.

Localizable

Para que los datos de investigación sean más «localizables», las bibliotecas de investigación pueden

  • Concienciar y orientar a los investigadores sobre el tema de los identificadores persistentes (PID).
  • Aclarar y comunicar lo que su servicio de metadatos ofrece para los datos de investigación, por ejemplo proporcionar un amplio conjunto de metadatos descriptivos recomendados por FAIR.
  • Compruebar si las soluciones de archivo de la organización de investigación incluyen la indexación por parte de agregadores académicos y motores de búsqueda (por ejemplo, OpenAIRE, DataCite, Google).
  • Asegúrese de que el repositorio utiliza identificadores persistentes (PID) como los DOI. (https://projectthor.readme.io/docs/project-glossary)
  • Asegúrese de que su repositorio de datos se puede encontrar en el directorio de repositorios Re3data (https:// http://www.re3data.org/). Si el repositorio que utiliza o recomienda utilizar no se encuentra, registra el repositorio en re3data.org rellenando el formulario de sugerencias: https://www. re3data.org/suggest.

Accesible

Para que los datos de investigación sean más «accesibles», las bibliotecas de investigación pueden

  • Orientar a los investigadores sobre la diferencia entre FAIR y datos abiertos y las formas de convertir los datos (al menos parcialmente) a FAIR.
  • Proporcionar una orientación clara sobre qué datos de investigación son accesibles y en qué condiciones.
  • Hacer que el repositorio sea lo más accesible posible para humanos y máquinas (por ejemplo interfaces para la recuperación, recolección e indexación).
  • Compartir los metadatos del repositorio bajo una licencia abierta (por ejemplo, Creative Commons Dedicación CC0).

Interoperable

Para que los datos de investigación sean más «interoperables», las bibliotecas de investigación pueden

  • Adquirir experiencia en normas de metadatos para datos de investigación, vocabularios controlados y ontologías en la biblioteca (por ejemplo, DCC Metadata Guidance, RDA Metadata Catalog).
  • Implantar normas de buenas prácticas para los repositorios de datos, en relación con los metadatos, y en general (por ejemplo, OpenAIRE o COAR).
  • En las directrices de su repositorio, pide a los usuarios que dejen claro qué se puede recuperar bajo qué condiciones, es decir, que accedan al archivo readme.
  • Vincula los datos de investigación con otras entidades académicas relevantes mediante identificadores persistentes (por ejemplo, publicaciones, datos, prerregistro, software, ORCID).

Reutilizable

Para que los datos de investigación sean cada vez más «reutilizables», las bibliotecas de investigación pueden

  • Dar a conocer las fuentes de datos existentes y promover la reutilización de datos.
  • Colaborar con las comunidades de práctica que forman parte de las distintas disciplinas de su universidad para crear una experiencia institucional en materia de datos reutilizables.
  • Tomar la iniciativa en la difusión de las mejores prácticas para la documentación de datos y la creación de servicios de conservación.
  • Proporcionar orientación para la concesión de licencias de datos, la publicación de datos y la citación de datos.

Otras acciones para trabajar hacia FAIR

  • Facilitar y proporcionar formación a los gestores de datos y a los bibliotecarios sobre los aspectos de hacer que los datos sean FAIR(er).
  • Proporcionar una orientación clara a los investigadores sobre cómo documentar y publicar los conjuntos de datos, es decir metadatos mínimos, un archivo Léame (readme) e información sobre cómo acceder a los datos.
  • Unirse a un grupo de trabajo de bibliotecas sobre gestión de datos de investigación y datos FAIR (LIBER, RDA).
  • Probar el carácter FAIR de un conjunto de datos de su repositorio mediante una herramienta (o herramientas) de medición FAIR y obtener asesoramiento a partir del resultado de la evaluación (por ejemplo, la herramienta F-UJ: https://www.f-uji.net/).

Los derechos de propiedad intelectual y el uso de datos abiertos e iniciativas de intercambio de datos por parte de agentes públicos y privados

Leistner, M., Antoine, L., IPR and the use of open data and data sharing initiatives by public and private actors, European Parliament, 2022

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Este estudio analiza la evolución reciente de la práctica, la legislación y la política relacionadas con los datos, así como el marco jurídico actual para el acceso, la puesta en común y el uso de los datos en la Unión Europea. El estudio identifica cuestiones particulares que preocupan y destaca la necesidad respectiva de actuar. Sobre esta base, el estudio evalúa la propuesta de la Comisión de una Ley de Datos. El estudio ha sido encargado por el Departamento de Política de Derechos de los Ciudadanos y Asuntos Constitucionales del Parlamento Europeo a petición de la Comisión de Asuntos Jurídicos.

Aprovechamiento de las comunidades de datos para avanzar en la ciencia abierta

«Leveraging Data Communities to Advance Open Science» Ithaka S+R, 2022

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El intercambio de datos de investigación es esencial para la ciencia abierta, y los principales financiadores han realizado importantes inversiones en la construcción de una infraestructura de repositorios de datos de dominio y generalistas para apoyar el intercambio de datos. Aunque las barreras para compartir datos siguen siendo un reto, muchas comunidades de investigadores comparten y reutilizan datos de forma activa y voluntaria para hacer avanzar la ciencia en áreas de interés mutuo. Entender los éxitos y los retos a los que se enfrentan estas «comunidades de datos» es importante para proporcionar apoyo a sus necesidades cambiantes a medida que crecen, y proporciona información sobre el papel fundamental de las infraestructuras culturales y sociales en los esfuerzos más amplios para fomentar el intercambio de datos generalizado.

Con la generosa financiación de la National Science Foundation, Ithaka S+R y la Data Curation Network organizaron «Leveraging Data Communities to Advance Open Science», un taller de incubación de varios días para explorar y avanzar en el intercambio voluntario de datos en los campos STEM. Hoy publicamos las conclusiones de ese taller, que reunió a 40 investigadores de 14 equipos de investigación interdisciplinarios e interinstitucionales y a 14 profesionales de la información para conversar sobre los desafíos asociados a la creación y el mantenimiento de una comunidad activa de usuarios.

Tres conclusiones clave del taller serán de interés para financiadores, editores, investigadores e instituciones que abogan por el intercambio abierto de datos científicos:

  • Las comunidades de datos tienen distintas necesidades de apoyo en diferentes momentos de su ciclo de vida, pero todas las comunidades de datos se beneficiarán de tratar su infraestructura social como un elemento vital para el éxito de los esfuerzos de intercambio de datos.
  • Reunir a investigadores de disciplinas radicalmente distintas y a profesionales de la información dedicados a conversar sobre los retos de la puesta en común de datos puede ofrecer la oportunidad de discernir estrategias para la puesta en común de datos que trasciendan las disciplinas y los campos.
  • Los repositorios de dominio ofrecen ventajas únicas para promover los aspectos sociales y culturales del intercambio de datos. Sin embargo, tanto los repositorios de dominio como los generalistas se beneficiarán de una mayor conexión entre plataformas que hará avanzar la capacidad de descubrimiento.

Este informe subraya el valor que las comunidades de datos proporcionan a sus usuarios y como motores para promover el crecimiento del intercambio de datos entre disciplinas, y destaca la importancia de los repositorios de dominio dentro de la infraestructura de datos. El informe concluye con recomendaciones prácticas para los investigadores, los profesionales de la información, las universidades, los financiadores y los repositorios generalistas.

Estudio sobre la Directiva de Datos Abiertos, la Gobernanza de Datos y la Ley de Datos y su posible impacto en la investigación

Eechoud, M., Study on the Open Data Directive, Data Governance and Data Act and their possible impact on research, Publications Office of the European Union, European Commission, Directorate-General for Research and Innovation, 2022

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Este estudio analiza el posible impacto de los tres principales instrumentos legislativos de la Estrategia Europea de Datos (la Directiva de Datos Abiertos, la Ley de Gobernanza de Datos y la propuesta de Ley de Datos) para el ámbito de la investigación, especialmente para las organizaciones que realizan investigación y las organizaciones que la financian. Lo hace en el marco de la política europea de ciencia abierta que se persigue, en la que el desarrollo de una Nube Europea de Ciencia Abierta (EOSC) es una empresa importante. Aunque el impacto es difícil de evaluar en esta etapa, el estudio identifica y hace recomendaciones sobre cuestiones legales clave que deben ser resueltas. Estas tienen que ver con las ambigüedades en el ámbito de aplicación a los datos de investigación, la interpretación de las disposiciones y la coherencia entre los instrumentos desde la perspectiva de la política de investigación en ciencia abierta.

Los datos desempeñan un papel clave en el funcionamiento de las bibliotecas universitarias

Analytics Play a Key Role in Campus Library Operations. April 2022

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Los datos informan ahora de casi todos los aspectos de nuestras vidas, y las bibliotecas universitarias utilizan cada vez más los datos para impulsar sus operaciones. De hecho, una nueva encuesta de Library Journal y EBSCO revela que la analítica bibliotecaria es fundamental para entender cómo los usuarios se relacionan con las bibliotecas universitarias.

Preservación de datos en 3D, ediciones impresas y OA disponibles

Moore, Jennifer, Rountrey, Adam ; Kettler, Hannah Scates (coord.) 3D Data Preservation, Print and OA Editions Available. Association of College and Research Libraries, 2022

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La directora de los servicios de datos de las bibliotecas universitarias, Jennifer Moore, es la coeditora de un libro recientemente publicado sobre la conservación y gestión de datos en 3D. 3D Data Creation to Curation: Community Standards for 3D Data Preservation (CS3DP) ha sido publicado por la Association of College and Research Libraries y está disponible en edición impresa y electrónica de acceso abierto.

El libro se desarrolló a partir de un premio del Programa National Leadership Grants for Libraries Program de IMLS para un proyecto de colaboración entre las Bibliotecas de la Universidad de Washington, las Bibliotecas de la Universidad de Iowa y el Museo de Paleontología de la Universidad de Michigan.

El libro es un recurso fundamental para todos los usuarios nuevos y experimentados de datos 3D en instituciones, la industria y las disciplinas académicas, así como para aquellos «que no participan en la creación de datos pero que tienen la tarea de conservar, migrar y mantener el acceso a estos datos a largo plazo» (American Library Association). Contiene siete capítulos de treinta y cinco colaboradores que representan una amplia variedad de instituciones académicas. CS3DP surgió de foros, debates y encuestas en la comunidad interdisciplinaria de datos 3D.

El libro recomienda normas y mejores prácticas para preservar los datos 3D a través de un debate sobre varios temas distintos e interconectados: metadatos y documentación, almacenamiento y gestión de repositorios a largo plazo, articulación de derechos y propiedad, y restricciones y acceso.

Datos en tiempo real 2022: enfoques para integrar las fuentes de datos en tiempo real en data.europa.eu

P Jirka, S., Kügeler, A., Real-time data 2022 : approaches to integrating real-time data sources in data.europa.eu, Publications Office of the European Union, 2022

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El objetivo de data.europa.eu es mejorar la accesibilidad y promover la reutilización de la información del sector público. El portal proporciona acceso a datos abiertos de fuentes internacionales, comunitarias, nacionales y regionales. Esto se consigue recopilando los metadatos de los datos públicos disponibles en toda Europa en un proceso llamado harvesting (recolección). Los metadatos se recogen tanto de portales de datos abiertos como de portales de geodatos y se ponen a disposición en data.europa.eu.

Este informe analiza el potencial de los datos en tiempo real junto con data.europa.eu. Los datos en tiempo real permiten recopilar información actualizada sobre el entorno que nos rodea (por ejemplo, información sobre el tráfico, datos meteorológicos, mediciones de la contaminación ambiental, información sobre riesgos naturales). Por ello, la directiva europea sobre datos abiertos y reutilización de la información del sector público hace especial hincapié en la puesta a disposición de estos recursos de datos en tiempo real. En el proyecto data.europa.eu hay un campo de trabajo dedicado a ayudar a los usuarios a descubrir fuentes de datos abiertos en tiempo real. Esto comprende no sólo la inclusión de fuentes de datos en tiempo real en su índice de datos, sino también el apoyo a los proveedores de datos para que éstos estén disponibles de forma reutilizable y descubrible. Este informe resume los resultados y conclusiones de un seminario web sobre datos en tiempo real celebrado por el proyecto data.europa.eu el 5 de abril de 2022. Por un lado, el informe ofrece un breve resumen de la información y las tecnologías presentadas (por ejemplo, las normas/API pertinentes). Por otro lado, resume las principales conclusiones de las preguntas y comentarios de los participantes (por ejemplo, necesidades de datos, tipos de fuentes de datos y funcionalidades requeridas). Como resultado, el informe ofrece una serie de recomendaciones sobre cómo seguir mejorando la capacidad de descubrimiento de las fuentes de datos en tiempo real a través de data.europa.eu.

Prácticas de gestión de datos de investigación en las bibliotecas universitarias

Xu, Z., “Research Data Management Practice in Academic Libraries”, Journal of Librarianship and Scholarly Communication 10(1) (2022). doi: https://doi.org/10.31274/jlsc.13700

La presente revisión de alcance examina las mejores prácticas de gestión de datos de investigación (Research data Management – RDM) y los estudios empíricos en las bibliotecas universitarias entre 2010 y 2021. Método: El presente estudio desarrolló búsquedas sistemáticas en bases de datos para localizar artículos potenciales para su inclusión y diseñó un esquema de codificación detallado y sistemático para examinar los rasgos sustantivos de RDM y las características de la práctica de RDM, con énfasis en la instrucción de RDM. Resultados y discusión: Los resultados del presente estudio demostraron que existe una gran demanda de formación en RDM después de 2011. Además, la investigación sobre la formación en RDM se extendió por Norteamérica, Europa, Asia Pacífico y otros lugares. Los resultados también demostraron que la formación en RDM es esencial tanto para las asignaturas STEM como para las no STEM, pero simultáneamente indicaron que las asignaturas no STEM, como las ciencias sociales en particular, carecen de formación en RDM. Los resultados de la bibliografía actual también revelaron que un gran número de programas de formación en RDM se centraban en la introducción a la RDM o en una visión general de la misma, sin un plan de estudios profundo y basado en la disciplina para los investigadores de todos los ámbitos. Además, este estudio identificó una falta de investigación cuantitativa, especialmente de análisis estadístico, sobre el efecto de las intervenciones de RDM. Conclusión: Este estudio contribuye a nuestra comprensión global de algunos elementos esenciales asociados con la formación en RDM, con el hallazgo principal de que los futuros profesionales en el campo de RDM se beneficiarían de una mayor colaboración con el profesorado o los investigadores para desarrollar más planes de estudios basados en la disciplina para RDM y más enfoques basados en la aplicación para la enseñanza de RDM.